Measurement of the mycorrhizal hyphal turnover through soil imaging: Resolving the image analysis bottleneck with AI

森林土壌における菌根菌の根外菌糸（以下「菌根菌糸」という）のターンオーバーを人工知能(AI)を活用した自動画像分析により解明するため、高解像度の撮影装置とそれにより得られた画像の前処理手法の開発を進めた。具体的には、顕微鏡カメラを、ステップモーターや３Dプリンターで自作したパーツと組み合わせ、土壌断面を走査して細い菌糸でも識別できる4万dpiの撮影装置を作成した。そして、小型コンピュータを用いて撮影装置の操作を自動化した。顕微鏡カメラの被写界深度が小さく、焦点の手動調整が困難であったため、土壌断面とカメラの間の距離を自動調整できるように撮影装置を改良した。顕微鏡カメラを走査して得られた小画像（撮影面積0.85×0.64 mm）を自動的に接合し、接合部分の色などを自動調整して土壌断面全体の集成画像を作成する画像処理プログラムを作成した。撮影装置を土壌内に設置した観測用窓の前で作動させ、土壌断面の高解像度画像の取得に成功した。また、環境要因を観測するため、気温と地温、日射量、土壌水分のセンサーを設置した。

森林土壌における菌根菌の根外菌糸（以下「菌根菌糸」という）のターンオーバーを人工知能(AI)を活用した自動画像分析により解明するため、高解像度の撮影装置とそれにより得られた画像の前処理手法の開発を進めた。具体的には、顕微鏡カメラを、ステップモーターや３Dプリンターで自作したパーツと組み合わせ、土壌断面を走査して細い菌糸でも識別できる4万dpiの撮影装置を作成した。そして、小型コンピュータを用いて撮影装置の操作を自動化した。顕微鏡カメラの被写界深度が小さく、焦点の手動調整が困難であったため、土壌断面とカメラの間の距離を自動調整できるように撮影装置を改良した。顕微鏡カメラを走査して得られた小画像（撮影面積0.85×0.64 mm）を自動的に接合し、接合部分の色などを自動調整して土壌断面全体の集成画像を作成する画像処理プログラムを作成した。撮影装置を土壌内に設置した観測用窓の前で作動させ、土壌断面の高解像度画像の取得に成功した。また、環境要因を観測するため、気温と地温、日射量、土壌水分のセンサーを設置した。