David, E., Serouart, M., Smith, D., Madec, S., Velumani, K., Liu, S., Wang, X., Pinto, F., Shafiee, S., Tahir, I.S., Tsujimoto, H., Nasuda, S., Zheng, B., Kirchgessner, N., Aasen, H., Hund, A., Sadhegi-Tehran, P., Nagasawa, K., Ishikawa, G., Dandrifosse, S., Carlier, A., Dumont, B., Mercatoris, B., Evers, B., Kuroki, K., Wang, H., Ishii, M., Badhon, M.A., Pozniak, C.J., LeBauer, D.S., Lillemo, M., Poland, J.A., Chapman, S.C., de Solan, B., Baret, F., Stavness, I., & Guo, W.
Global Wheat Head Detection 2021: An Improved Dataset for Benchmarking Wheat Head Detection Methods. Plant Phenomics, 2021. DOI: 10.34133/2021/9846158
Object detection from images has advanced rapidly with deep learning. Applying it to biological phenotyping remains challenging because robust detection and measurement must account not only for variation in imaging conditions, but also for genetic diversity and differences in growth and cultivation environments. As a foundation for developing methods that address this problem, the project assembled a public dataset of wheat-head images covering diverse varieties and conditions from around the world.
深層学習によって画像から物体を検出する技術の進展は目覚ましいものがありますが、生物の表現型計測への応用の際には撮影条件のばらつきのみならず遺伝的多様性や生育・栽培環境の多様性の影響も受けるため、ロバストな検出・計測を行うことは挑戦的課題です。この問題に対応する技術開発のための基盤として、本プロジェクトでは応用上重要であるコムギの穂について世界各地で多様な品種、条件下で撮影された画像を集積した公共データセットを構築しました。
Ken Kuroki, Kai Yan, Hiroyoshi Iwata, Kentaro K. Shimizu, Toshiaki Tameshige, Shuhei Nasuda, Wei Guo.
Development of a high-throughput field phenotyping rover optimized for size-limited breeding fields as open-source hardware. Breeding Science, 2022. DOI: 10.1270/jsbbs.21059. 日本語プレスリリース.
This paper describes the development of a system for large-scale plant phenotyping in the field. NGS has greatly improved the efficiency of genotyping, while phenotyping remains difficult, particularly under field conditions. Drone imaging is also advancing rapidly but comes with technical and regulatory constraints. A ground-based system such as this can capture finer images and offers substantial scope for applications including deep learning-based analysis. The work was also selected for the cover of the journal issue.
野外で大規模に植物の表現型計測を行うためのシステム開発についての論文です。NGSによって遺伝型の取得は飛躍的に効率化した一方で、表現型の取得は難しく、野外ではより一層難しいものです。ドローン空撮技術も急速に進歩していますが、技術面、規制面の制約もつきまといます。今回のような地上型システムはより精細な画像が得られ、深層学習によるさまざまな解析に応用する余地も大きいと考えられます。掲載号のカバー画像にも選んでいただきました。
Reiko Akiyama, Takao Goto, Toshiaki Tameshige, Jiro Sugisaka, Ken Kuroki, Jianqiang Sun, Junichi Akita, Masaomi Hatakeyama, Hiroshi Kudoh, Tanaka Kenta, Aya Tonouchi, Yuki Shimahara, Jun Sese, Natsumaro Kutsuna, Rie Shimizu-Inatsugi, Kentaro K. Shimizu.
Seasonal pigment fluctuation in diploid and polyploid Arabidopsis revealed by machine learning-based phenotyping method PlantServation. Nature Communications 14, 5792 (2023); DOI: 10.1038/s41467-023-41260-3.
Leaf pigment content can provide important clues to how plants respond to environmental conditions in the field, but it has been difficult to measure non-destructively. This study combined an image-acquisition system with deep learning models to estimate leaf pigment content in Arabidopsis. The system enabled long-term tracking of changes in leaf anthocyanin content and comparison of those patterns among diploid, natural polyploid, and synthetic polyploid plants.
植物の野外での環境条件への応答を理解するための手がかりとして、葉の色素含有量は重要な情報になると考えられますが、これまで非破壊的な計測は困難でした。この研究では、撮影装置と深層学習モデルを組み合わせ、シロイヌナズナの葉の色素含有量の推定するシステムを構築しました。これにより長期間にわたっての葉のアントシアニン含有量の変化を追跡することができ、またその挙動を二倍体、野生倍数体、人工倍数体のあいだで比較することができました。