倒伏是水稻出产中普遍存在的问题，它会导致水稻减产和机械收割效能降落
。水稻株型结构是水稻驯化的重要指标，也是限度水稻高产的关键成分
。稻秆结构能够通过茎秆长轴长（major_axis_culm）、茎秆短轴长（minor_axis_culm）和茎秆壁厚（wall_thickness_culm）三个指标来界说，增长这3个数值是增长稻秆强度，提高水稻抗倒性的关键
。然而，传统的水稻茎秆丈量步骤拥有粉碎性、费时费劲的特点
。

华中农业大学杨全能教员团队基于高通量micro-CT-RGB成像系统和SegNet深度进建步骤，开发了一套可提取24个水稻茎秆状态性状和抗倒伏有关性状的高通量micro-CT图像分析流程，能够精确地量化水稻茎秆的表型性状，丈量效能约为4.6分钟/株
。

钻研人员在水稻成熟期对104份水稻茎秆的人为丈量和自动丈量方式进行了比力，发现茎秆长轴、茎秆短轴和茎秆壁厚的均匀绝对百分比误差别离为6.03%、5.60%和9.85%，R2别离为0.799、0.818和0.623
。利用成熟期和分蘖期茎秆性状成立了弯曲应力模型，R2别离为0.722和0.544
。建模了局批注，即便在早期成长阶段，该步骤也能无损地量化抗倒性
。此表，钻研人员还分析了弯曲胁婆纂地上部干沉、茎秆密度和干旱有关性状的关系，发此刻104份籼稻资猜中，抗弯曲胁迫能力较强的植株生物量略高，茎秆密度和茎秆面积较大，但抗旱性较差
。该步骤有助于未来对大量水稻群体进行高通量抗倒伏筛选
。

起源：Plant Communications.A deep learning-integrated micro-CT image analysis pipeline for quantifying rice lodging resistance-related traits. Di Wu, Dan Wu, Hui Feng, Lingfeng Duan, Guoxing Dai, Xiao Liu, Kang Wang, PengYang, Guoxing Chen, Alan P. Gay, John H. Doonan, Zhiyou Niu, Lizhong Xiong,Wanneng Yang. 

https://doi.org/10.1016/j.xplc.2021.100165