CC BY
18
2
Лучевая диагностика, лучевая терапия
УДК 634.8:778.33
Е. А. Брач, В. А. Гаврилова, П. Е. Белов, А. Ю. Грязнов, К. К. Жамова, Д. К. Кострин
Компьютерный метод оценки выполненности семян
Ключевые слова: микрофокусная рентгенография, семена, выполненность семян. Keywords: microfocal x-ray analysis, seeds, high-quality seeds.
Показаны возможности автоматизированного индивидуального отбора генотипов при создании исходного материала для селекции сортов и гибридов семян. Предложен компьютерный метод прижизненной оценки выполненности семянок с использованием микрофокусной рентгенографии и программы для математической обработки рентгеновских снимков.
Подсолнечник в Российской Федерации — наиболее возделываемая масличная культура. Около 80 % валового сбора семян в нашей стране и до 90 % производимого растительного масла приходится на эту культуру. Для повышения потребительского качества культуры важно, чтобы крупные семянки содержали и крупное ядро, т. е. были хорошо выполнены [1]. Часто бывает, что длинноплодная семянка включает ядро такого же размера, как у сортов с малым размером зерна или даже еще мельче (рис. 1).
Кроме того, поскольку лузга неплотно прилегает к ядру, по внешнему виду семянки нельзя определить форму семени и его местоположение в плоде. Оценить соотношение ядра и лузги, а также внутреннее строение семянки имеющимися в арсенале селекционера средствами можно, только обрушив семянку, что, с одной стороны, очень трудоемкий
процесс, а с другой — приводит к потере всхожести семени.
Прижизненных методов оценки размеров ядра внутри семянки ранее не существовало. Такой технологией может стать микрофокусная рентгенография, поскольку на рентгеновских снимках видна лузга отдельно от ядра. Кроме того, микрофокусные снимки с увеличением изображения гораздо лучше передают мелкие детали строения, чем традиционные контактные снимки [2]. При этом дозы поглощаемого семенами рентгеновского излучения незначительны и не влияют на жизнеспособность и всхожесть семян, а также на дальнейший рост растений и их продуктивность. Следовательно, предлагаемый метод позволяет сохранить жизнеспособность семян и провести сортировку хорошо выполненных семянок внутри каждого сорта для отбора биологически полноценных семян, из которых в дальнейшем можно получить потомство. Это поможет изучать наследование таких признаков в ряду поколений и отбирать наиболее перспективные генотипы для селекции новых сортов сельскохозяйственных растений.
В качестве материала для исследования была использована семенная коллекция подсолнечника Всероссийского научно-исследовательского института растениеводства им. Н. И. Вавилова.
а)
б)
L
Рис. 1
Хорошо выполненный сорт Родник (а) и образец из Китая с недостаточной степенью выполненности (б)
Лучевая диагностика, лучевая терапия
Рис. 2 \ Установка ПРДУ-02
Для проведения исследования была использована передвижная рентгенодиагностическая установка ПРДУ-02 (рис. 2), применяемая в настоящее время для контроля скрытых дефектов в растениеводстве [3-5].
Принцип получения изображения заключается в следующем: рентгеновское излучение проходит сквозь объект (набор семян), расположенный с помощью специального устройства на определенном расстоянии от источника излучения и нерав-
номерно, в зависимости от плотности и химического состава, ослабляется элементами объекта. Сформированное таким образом теневое рентгеновское изображение регистрируется и преобразуется в цифровой электрический сигнал устройством визуализации, а затем передается в персональный компьютер. Установка способна контролировать не менее нескольких десятков зерновок одновременно.
Метод позволяет изучать внутреннюю структуру плода подсолнечника и определять отношение размера плода к размеру ядра без обрушения. В процессе выполнения исследований была разработана специализированная компьютерная программа, предназначенная для обработки рентгенографических изображений семян подсолнечника, а также для оценки выполненности плода [6].
Программная обработка снимка семянки осуществляется в следующем порядке (рис. 3). Полученное изображение, содержащее до нескольких десятков зерновок, загружается в программу (возможна поддержка основных графических форматов, программа автоматически переводит изображение в градации серого). Дальнейшая предварительная обработка (контрастирование, удаление артефактов со снимка и т. д.) направлена на упрощение последующей работы с рентгеновскими снимками и повышение точности результатов анализа.
На изображении автоматически выделяются три разные области: фон, лузга и семя. Однако пик-
а)
б)
Рис. 3
Обработка снимков в целях оценки выполненности семян: а — исходный снимок; б — результат контрастирования; в — результат медианной фильтарции и коррекции фона; г — определение выполенности
2
биотехносфера
| № 2(38)/2015
31
Лучевая диагностика, лучевая терапия
сели одной и той же области могут иметь разные значения яркости. Для решения этой проблемы используется алгоритм пороговой бинаризации изображения. Для этого задается (автоматически или пользователем вручную) два контрольных значения порога, и каждый пиксель изображения сравнивают с ними. Первый порог отделяет белые пиксели от прочих, второй порог отделяет черные пиксели, серыми остаются пиксели, находящиеся между этими порогами. Медианная фильтрация применяется для устранения зашумленности изображений. Для лучшего выделения контуров изображения используется алгоритм повышения контрастности.
Кроме того, в программе предусмотрена коррекция неоднородности засветки фона. Поскольку диаграмма направленности излучения рентгеновской трубки неравномерна, то центральная часть приемника изображения получается значительно более засвеченной, чем по краям. После предварительной обработки выделяются интересующие исследователей три области, сохраняемые программой в соответствующем массиве данных.
После выделения интересующих плодов, программа выдает значение коэффициента выполненности, а также среднюю площадь лузги и семян.
С помощью созданной программы были изучены 39 сортов подсолнечника и определен коэффициент корреляции семянок, показывающий, что существует статистически значимая отрицательная корреляция между площадью изображения плода и коэффициентом выполненности. Указанный факт объясняет трудности селекции сортов подсолнечника с хорошо выполненными семенами. Однако поскольку обнаруженная корреляция составляет менее 10 %, то представляется возможным создание сортов с крупными выполненными семянками.
Полученные результаты являются еще одним подтверждением того факта, что использование микрофокусной рентгенографии для изучения растений позволяет анализировать новые признаки без деструктуризации объектов и с сохранением их жизнеспособности. Это существенно облегчает и ускоряет отбор исходного материала для селекции крупноплодного подсолнечника на повышение выполненности семянок, что, в свою очередь, открывает широкие перспективы новых достижений в ботанике, генетике и селекции.
Литература
1. Пузиков А. Н., Суворова Ю. Н. Селекция на крупноплод-ность — новые возможности подсолнечника // Масличные культуры. 2013. Вып. № 2 (155-156). С. 3-7.
2. Сравнительная оценка информативности цифровой микрофокусной рентгенографии с многократным увеличением изображения и радиовизиографии в эксперименте / В. Г. Алпатова, А. Ю. Васильев, Л. П. Кисельникова [и др.] // Институт стоматологии. 2010. Т. 1. № 46. С. 80-81.
3. Архипов М. В., Потрахов Н. Н. Микрофокусная рентгенография растений. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ, 2011. 160 с.
4. Грязнов А. Ю., Потрахов Е. Н., Потрахов Н. Н. Портативная установка для рентгеновского экспресс-контроля качества пищевой продукции // Биотехносфера. 2009. № 6. С. 26-28.
5. Перспективные направления использования микрофокусной рентгенографии при контроле качества посадочного материала винограда / М. А. Никольский, А. А. Лукьянова, М. И. Панкин [и др.] // Плодоводство и виноградарство Юга России. 2010. № 5. С. 58-66.
6. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2014619578. Программа для обработки рентгеновских снимков семян (SeedRentgen) / Е. А. Брач, П. Е. Белов, В. Б. Бессонов [и др.] // Реестр программ для ЭВМ от 18.09.2014.
