論文の概要: A workflow for segmenting soil and plant X-ray CT images with deep learning in Googles Colaboratory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09674v1
• Date: Fri, 18 Mar 2022 00:47:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-22 02:34:41.870539
• Title: A workflow for segmenting soil and plant X-ray CT images with deep learning in Googles Colaboratory
• Title（参考訳）: Googles Colaboratoryにおける深層学習による土壌のセグメンテーションとX線CT画像の撮影
• Authors: Devin A. Rippner, Pranav Raja, J. Mason Earles, Alexander Buchko, Mina Momayyezi, Fiona Duong, Dilworth Parkinson, Elizabeth Forrestel, Ken Shackel, and Andrew J. McElrone
• Abstract要約: 我々はX線マイクロCT画像に畳み込みニューラルネットワークを適用するためのモジュラーワークフローを開発した。 クルミの葉, アーモンドの花芽, 土壌集合体のサンプルスキャンを用いて, 最適な結果を得るために, パラメータを最適化する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.99558884106628
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: X-ray micro-computed tomography (X-ray microCT) has enabled the characterization of the properties and processes that take place in plants and soils at the micron scale. Despite the widespread use of this advanced technique, major limitations in both hardware and software limit the speed and accuracy of image processing and data analysis. Recent advances in machine learning, specifically the application of convolutional neural networks to image analysis, have enabled rapid and accurate segmentation of image data. Yet, challenges remain in applying convolutional neural networks to the analysis of environmentally and agriculturally relevant images. Specifically, there is a disconnect between the computer scientists and engineers, who build these AI/ML tools, and the potential end users in agricultural research, who may be unsure of how to apply these tools in their work. Additionally, the computing resources required for training and applying deep learning models are unique, more common to computer gaming systems or graphics design work, than to traditional computational systems. To navigate these challenges, we developed a modular workflow for applying convolutional neural networks to X-ray microCT images, using low-cost resources in Googles Colaboratory web application. Here we present the results of the workflow, illustrating how parameters can be optimized to achieve best results using example scans from walnut leaves, almond flower buds, and a soil aggregate. We expect that this framework will accelerate the adoption and use of emerging deep learning techniques within the plant and soil sciences.
• Abstract（参考訳）: X線マイクロ計算トモグラフィー(X線マイクロCT)は、ミクロンスケールで植物や土壌で発生する特性や過程のキャラクタリゼーションを可能にしている。 この高度な技術が広く使われているにもかかわらず、ハードウェアとソフトウェアの両方の大きな制限は、画像処理とデータ解析のスピードと精度を制限している。 最近の機械学習の進歩、特に畳み込みニューラルネットワークのイメージ解析への応用により、画像データの迅速かつ正確なセグメンテーションが可能になる。 しかし、環境や農業に関係のある画像の分析に畳み込みニューラルネットワークを適用することは依然として課題である。 具体的には、これらのAI/MLツールを開発するコンピュータ科学者とエンジニアと、農業研究における潜在的エンドユーザーとの間には、これらのツールを自分たちの仕事に適用する方法がわからない可能性がある。 さらに、ディープラーニングモデルのトレーニングと適用に必要なコンピューティングリソースは、従来の計算システムよりも、コンピュータゲームシステムやグラフィックデザイン作業に共通している。 これらの課題を克服するため,我々は,google colaboratory web アプリケーションにおける低コストリソースを用いた畳み込みニューラルネットワークを x-ray microct 画像に適用するモジュールワークフローを開発した。 ここでは, クルミの葉, アーモンドの花芽, 土壌集合体のサンプルスキャンを用いて, 最適な結果を得るために, パラメーターをどのように最適化できるかを示す。 この枠組みは,植物・土壌科学における新たな深層学習技術の導入と活用を加速するものと期待している。

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