基于深度學習的微CT圖像分析流程助力玉米籽粒內部結構無損量化分析_abio生物試劑品牌網
Plant Phenomics | 北京市農林科學院基于深度學習助力玉米籽粒內部結構無損量化分析
玉米作為全球重要作物，其籽粒內部結構（玻璃質胚乳與粉質胚乳的比例）直接影響加工品質與抗逆性。傳統方法依賴人工解剖或切片觀察，效率低且破壞樣本。盡管微CT技術能無損獲取高分辨率圖像，但玉米胚乳區域像素對比度低、邊界模糊，傳統分割方法（如閾值法、區域生長）易出現分割錯誤。如何精準分割并量化玉米籽粒內部結構表型參數，成為育種與加工研究的關鍵挑戰。
2025年3月，Plant Phenomics 在線發表了北京市農林科學院題為A deep learning-based micro-CT image analysis PIpeline for nondestructive quantification of the mAIze kernel internal structure的論文。
本研究提出一種基于深度學習的微CT圖像分析流程（CSFTU-Net），通過改進經典的U-Net架構，融合注意力機制與新型損失函數，實現玉米籽粒內部結構的精準分割與表型參數提取。具體創新包括：在U-Net的編碼器中嵌入CBAM模塊（通道與空間注意力），解碼器中加入SE模塊（通道自適應校準），增強模型對低對比度特征與模糊邊界的捕捉能力；采用Focal Tversky損失函數，通過動態調整難易樣本權重，緩解類別不平衡問題，并額外引入邊界平滑損失項，減少分割邊緣鋸齒化。通過批量CT掃描、單籽粒分割（Canny算法）、籽粒內部結構分割、及三維表型參數（體積、體積比等）提取方法，實現玉米籽粒內部結構表型參數無損、高通量解析。
在包含3萬張CT圖像的數據集上，CSFTU-Net的Dice系數達89.13%，顯著優于U-Net（81.76%）、DeepLabv3（81.53%）等模型，尤其對模糊邊界的處理更優。分析250個玉米品種發現，不同亞群（硬質、非硬質等）的胚乳體積分布差異顯著，為定向育種提供數據支持。例如，玻璃質胚乳占比高的品種更適合加工抗機械損傷的食品（如膨化玉米），而粉質胚乳占優的品種更適用于玉米粉生產。此外，模型在噪聲環境與復雜結構中表現穩健，未來可擴展至小麥、水稻等作物內部結構分析。
該技術能避免傳統破壞性檢測，單次掃描即可獲取三維結構數據，加速育種篩選；其次，支持體積、比例等表型參數自動提取，助力基因型-表型關聯分析；最后，為食品加工（如硬度分級）、種子質量評估提供可靠工具，提升經濟效益。
圖1CT圖像獲取與預處理
圖2 籽粒及其硬質胚乳和粉質胚乳的三維性狀提取
數字植物北京市重點實驗室研究生王娟與博士后楊斯為該文共同第一作者，北京市農林科學院信息技術研究中心趙春江研究員和郭新宇研究員為該文通訊作者，實驗室王傳宇副研究員、溫維亮副研究員、張穎副研究員等參與研究工作。該研究得到國家重點研發計劃（2021YFD1200705）、北京市農林科學院協同創新中心建設項目（KJCX20240406）、北京市農林科學院科技創新專項建設資金項目（KJCX220401）的資助。
論文鏈接：
http?s://doi.org/10.1016/j.plaphe.2025.100022
https://doi.org/10.34133/plantphenomic?s.0270
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https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0244
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About Plant Phenomics
《植物表型組學》（Plant Phenomics）是由南京農業大學主辦的英文學術期刊，于2019年1月正式上線發行。采用開放獲取形式，刊載植物表型組學交叉學科熱點領域具有突破性科研進展的原創性研究論文、綜述、數據集和觀點。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術，基于圖像分析和機器學習的表型分析研究，提取表型信息的新算法，作物栽培、植物育種和農業實踐中的表型組學新應用，與植物表型相結合的分子生物學、植物生理學、統計學、作物模型和其他組學研究，表型組學相關的植物生物學等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數據庫收錄。科睿唯安JCR2023影響因子為7.6，位于農藝學、植物科學、遙感一區。2023年中科院期刊分區位于農林科學大類一區、TOP期刊。2020年入選中國科技期刊卓越行動計劃高起點新刊項目、2024年入選江蘇科技期刊卓越行動計劃領軍期刊項目、、中國科技期刊卓越行動計劃二期英文梯隊期刊。
說明：本文由《植物表型組學》編輯部負責組稿。
中文內容僅供參考，一切內容以英文原版為準。
特邀作者：王娟、楊斯、王傳宇、溫維亮、張穎
編輯排版：王平、薛楚凡（實習）
審核：尹歡、孔敏
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