Точна та універсальна 3D сегментація рослинних тканин з клітинною роздільною здатністю

Адріан Волні

1 Гейдельберзька співпраця з обробки зображень, Гейдельберзький університет, Гейдельберг, Німеччина

універсальна

2 EMBL, Гейдельберг, Німеччина

Лоренцо Серроне

1 Гейдельберзька співпраця з обробки зображень, Гейдельберзький університет, Гейдельберг, Німеччина

Атул Віджаян

3 Школа наук про життя Вайгенштефан, Технічний університет Мюнхена, Фрайзінг, Німеччина

Рейчел Тофанеллі

3 Школа наук про життя Вайгенштефан, Технічний університет Мюнхена, Фрайзінг, Німеччина

Амая Вільчес Барро

4 Центр органічних досліджень, Гейдельберзький університет, Гейдельберг, Німеччина

Маріон Луво

4 Центр органічних досліджень, Гейдельберзький університет, Гейдельберг, Німеччина

Крістіан Венцл

4 Центр органічних досліджень, Гейдельберзький університет, Гейдельберг, Німеччина

Сьорен Штраус

5 Департамент порівняльного розвитку та генетики Інституту досліджень селекції рослин імені Макса Планка, Кельн, Німеччина

Девід Вільсон-Санчес

5 Департамент порівняльного розвитку та генетики Інституту досліджень селекції рослин імені Макса Планка, Кельн, Німеччина

Рена Лімбуріду

5 Департамент порівняльного розвитку та генетики Інституту досліджень селекції рослин імені Макса Планка, Кельн, Німеччина

Сюзанна С Очевидник

4 Центр органічних досліджень, Гейдельберзький університет, Гейдельберг, Німеччина

Костянтин Папе

1 Гейдельберзька співпраця з обробки зображень, Гейдельберзький університет, Гейдельберг, Німеччина

2 EMBL, Гейдельберг, Німеччина

Альберто Байлоні

1 Гейдельберзька співпраця з обробки зображень, Гейдельберзький університет, Гейдельберг, Німеччина

Сальва Дуран-Небреда

6 Школа наук про життя, Університет Уоріка, Ковентрі, Великобританія

Джордж Бассель

6 Школа наук про життя, Університет Уоріка, Ковентрі, Великобританія

Ян У Ломанн

4 Центр органічних досліджень, Гейдельберзький університет, Гейдельберг, Німеччина

Мільтос Ціантіс

5 Департамент порівняльного розвитку та генетики Інституту досліджень селекції рослин імені Макса Планка, Кельн, Німеччина

Фред А Гампрехт

1 Гейдельберзька співпраця з обробки зображень, Гейдельберзький університет, Гейдельберг, Німеччина

Кей Шнайц

3 Школа наук про життя Вайгенштефан, Технічний університет Мюнхена, Фрайзінг, Німеччина

Алексіс Майзель

4 Центр органічних досліджень, Гейдельберзький університет, Гейдельберг, Німеччина

Анна Крешук

2 EMBL, Гейдельберг, Німеччина

Пов’язані дані

Усі дані, використані в цьому дослідженні, були депоновані в Open Science Framework: https://osf.io/uzq3w.

Створено такі набори даних:

Wilson-Sánchez D, Lymbouridou R, Strauss S, Tsiantis M. 2019. CLSM Leaf. Відкриті наукові рамки. 10.17605/OSF.IO/KFX3D

Wenzl C, Lohmann JU. 2019. Суцвіття Меристема. Відкриті наукові рамки. 10.17605/OSF.IO/295SU

Louveaux M, Maizel A. 2019. A. Thaliana Lateral Root. Відкриті наукові рамки. 10.17605/OSF.IO/2RSZY

Tofanelli R, Vijayan A, Schneitz K. 2019. A. Thaliana Ovules. Відкриті наукові рамки. 10.17605/OSF.IO/W38UF

Використано такий опублікований раніше набір даних:

Duran-Nebreda S, Bassel G. 2019. Arabidopsis 3D Digital Tissue Atlas. Відкриті наукові рамки. OSF

Анотація

Кількісний аналіз морфогенезу рослин і тварин вимагає точної сегментації окремих клітин на об'ємних зображеннях зростаючих органів. В останні роки глибоке навчання забезпечило надійні автоматизовані алгоритми, які наближаються до людської продуктивності, і зараз починають з’являтися програми для аналізу біо-зображень. Тут ми представляємо PlantSeg, трубопровід для об'ємної сегментації рослинних тканин у клітини. PlantSeg використовує згорнуту нейронну мережу для прогнозування меж клітин та графічного розподілу для сегментації клітин на основі прогнозів нейронної мережі. PlantSeg навчався на нерухомих і живих органах рослин, зображених за допомогою конфокальних та світлових листових мікроскопів. PlantSeg забезпечує точні результати та добре узагальнює різні тканини, шкали, параметри збору навіть на зразках, що не є рослинами. Ми представляємо результати застосування PlantSeg у різних контекстах розвитку. PlantSeg є безкоштовним і з відкритим кодом, має як командний рядок, так і зручний графічний інтерфейс.

Вступ

Широкомасштабне кількісне дослідження морфогенезу в багатоклітинному організмі передбачає точну оцінку форми всіх клітин у кількох зразках. Сучасні світлові мікроскопи дозволяють проводити такий аналіз, фіксуючи анатомію та розвиток рослин і тварин у терабайтах об'ємних зображень високої роздільної здатності. Завдяки таким мікроскопам, які зараз використовуються, сегментація отриманих зображень стала головним вузьким місцем у подальшому аналізі великомасштабних експериментів із зображеннями. Запропоновано декілька напрямків сегментації (Fernandez et al., 2010; Stegmaier et al., 2016), але вони або не використовують останні події в галузі комп'ютерного зору, або їх важко використовувати для неспеціалістів.

За кількома помітними винятками, такими як експерименти Brainbow (Weissman and Pan, 2015), візуалізація форми клітини під час морфогенезу залежить від фарбування плазматичної мембрани флуоресцентним маркером. Потім проводиться сегментація клітин на основі їх межового передбачення. У перші дні комп'ютерного зору межі зазвичай знаходили за допомогою алгоритмів виявлення країв (Canny, 1986). Зовсім недавно поєднання крайових детекторів та інших фільтрів зображень зазвичай використовувалося як вхід для алгоритму машинного навчання, навченого виявляти межі (Lucchi et al., 2012). В даний час найпотужніші граничні детектори базуються на згорткових нейронних мережах (CNN) (Long et al., 2015; Kokkinos, 2015; Xie and Tu, 2015). Зокрема, архітектура U-Net (Ronneberger et al., 2015) продемонструвала відмінні характеристики двовимірних біомедичних зображень, а пізніше була розширена для обробки об'ємних даних (çiçek et al., 2016).

Як тільки межі знайдені, інші пікселі потрібно згрупувати в об’єкти, окреслені виявленими межами. Для шумних даних реальної мікроскопії цей крок після обробки все ще представляє проблему і привернув неабияку увагу спільноти комп’ютерного зору (Turaga et al., 2010; Nunez-Iglesias et al., 2014; Beier et al., 2017; Wolf et al., 2018; Funke et al., 2019a). Якщо центроїди (‘насіння’) об’єктів відомі або можуть бути вивчені, проблему можна вирішити за допомогою алгоритму водозбору (Couprie et al., 2011; Cerrone et al., 2019). Наприклад, в роботі Eschweiler et al., 2018 3D U-Net навчили прогнозувати контури клітин разом з клітинними центроїдами як насіння для водозбору на зображеннях конфокальної мікроскопії 3D. Однак цей метод страждає від звичайних недоліків водозбірного алгоритму: неправильна класифікація осередку однієї клітини призводить до неоптимального висіву та призводить до помилок сегментації.

Нещодавно підхід, що поєднує результати двох нейронних мереж та вододілу для виявлення окремих клітин, показав багатообіцяючі результати щодо сегментації клітин у 2D (Wang et al., 2019). Хоча цей метод в принципі може бути узагальнений для тривимірних зображень, необхідність підготовки двох окремих мереж створює додаткові труднощі для неспеціалістів.

Хоча глибокі методи, що базуються на навчанні, визначають сучасний рівень усіх проблем сегментації зображень, лише небагато програмних пакетів прагнуть зробити їх доступними для непрофесійних користувачів з біології (оглянуто в [Moen et al., 2019] ). Варто відзначити, що плагін сегментації U-Net для ImageJ (Falk та ін., 2019) зручно виставляє прогнози U-Net та обчислює остаточну сегментацію з простого порогового значення карт ймовірностей. CDeep3M (Haberl et al., 2018) та DeepCell (Van Valen et al., 2016) через командний рядок дозволяють порогове значення карт імовірностей, наданих мережею, а DeepCell дозволяє сегментувати екземпляри, як описано у Wang et al. ., 2019. Більш просунуті методи обробки надані робочим процесом ilastik Multicut (Berg et al., 2019), однак вони не інтегровані з прогнозуванням на основі CNN.

Результати

Трубопровід для сегментації рослинних тканин на клітини

Запропонований нами алгоритм сегментації містить два основних етапи. На першому кроці повністю згорнута нейронна мережа (варіант U-Net) навчається передбачати межі клітин. Потім з пікселів будується графік суміжності регіону з вагами країв, обчисленими з передбачення меж. На другому етапі остаточна сегментація обчислюється як розподіл цього графіку на невідому кількість об'єктів (див. Рисунок 1). Наш вибір розподілу графів як другий крок натхненний роботою з сегментації нанорозмірних коннектомік (сегментація клітин на електронно-мікроскопічних зображеннях нервової тканини), де, як було показано, такі методи перевершують більш просту пост-обробку межі карти (Beier et al., 2017; Funke et al., 2019a; Briggman et al., 2009).