Colour-analyzer: a new dual colour model-based imaging tool to quantify plant disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite major efforts over the last decades, the rising demands of the growing global population makes it of paramount importance to increase crop yields and reduce losses caused by plant pathogens. One way to tackle this is to screen novel resistant genotypes and immunity-inducing agents, which must be conducted in a high-throughput manner. RESULTS: Colour-analyzer is a free web-based tool that can be used to rapidly measure the formation of lesions on leaves. Pixel colour values are often used to distinguish infected from healthy tissues. Some programs employ colour models, such as RGB, HSV or L*a*b*. Colour-analyzer uses two colour models, utilizing both HSV (Hue, Saturation, Value) and L*a*b* values. We found that the a* b* values of the L*a*b* colour model provided the clearest distinction between infected and healthy tissue, while the H and S channels were best to distinguish the leaf area from the background. CONCLUSION: By combining the a* and b* channels to determine the lesion area, while using the H and S channels to determine the leaf area, Colour-analyzer provides highly accurate information on the size of the lesion as well as the percentage of infected tissue in a high throughput manner and can accelerate the plant immunity research field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».