当研究室M2の孟らの論文がPlantaで公開されました。

気孔の観察は植物研究において重要であり、生理的状態の評価や染色体倍数のフェノタイプへの影響を調査する手段となります。しかし、顕微鏡ソフトウェアやImageJを使用した気孔の手動注釈は時間を要するため、気孔を効率的に評価する方法が求められています。

本研究では、Mask Regional Convolutional Neural Network（Mask R-CNN）という深層学習モデルを使用して、ハスカップの気孔を効率的かつ正確に分析しました。同じ倍数性の異なるフェノタイプ（dwarfとgiant）の個体を分析し、葉面積、気孔面積、気孔密度、および気孔の総数を調査しました。

論文タイトル：Automated estimation of stomatal number and aperture in haskap (Lonicera caerulea L.)

著者：Xiangji Meng, Arisa Nakano,· Yoichiro Hoshino

掲載誌：Planta

DOI:https://doi.org/10.1007/s00425-023-04231-y