基于超像素分割技术的根系显微图像真菌定殖率定量分析方法

本研究针对根系显微图像中真菌定殖率定量分析的难题，开发了一种创新的监督式超像素分割(supervised superpixel-based segmentation)方法。通过对比两种分类策略（多图像迭代分类与单图像多标签分类）与传统网格交点计数法(grid-intersect count)，证实单图像16标签分类方案能快速、准确地估算定殖率。该方法为微生物-植物互作研究提供了高效分析工具，适用于科研与教学场景。

　　

这项创新研究将监督式超像素分割技术(supervised superpixel-based segmentation)巧妙应用于根系显微图像分析领域，开辟了真菌定殖率(total fungal colonization rate)定量评估的新路径。科研人员设计了两套精妙的分类方案：其一是对系列显微图像进行迭代分类，其二则是在单张图像上逐步增加标签数量进行多层级分类。通过与经典网格交点计数法(grid-intersect count method)的严格比对，发现采用至少16类标签的单图像分类策略，既能保持实验室操作的高效性，又能确保定殖率估算结果的可靠性。这种智能图像分析方法犹如给显微镜装上了"AI眼睛"，使研究人员能够快速捕捉真菌与根系的亲密互动，为植物-微生物共生机制研究提供了强有力的技术支撑。该方法的简易性和可重复性特点，使其在科研实验室和教学实践中都具有广阔的应用前景。