Mycelial growth assessment by digital image analysis in R software environment

• Autores: Fernanda Oliveira da Silva, Adriana Terumi Itako, Joao Batista Tolentino Júnior
• Localización: Idesia, ISSN-e 0718-3429, ISSN 0073-4675, Vol. 35, Nº. 1, 2017, págs. 5-8
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Evaluación del crecimiento del micelio mediante análisis de imagen digital en R
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• Resumen
  • español

    Este estudio tuvo como objetivo el desarrollo de un guión en R para evaluar el crecimiento de hongos en placas de Petri utilizando la visión por ordenador. El guion fue desarrollado para ayudar a los estudios de fitopatología agrícola. Los hongos utilizados fueron Elsinoe ampelina, Fusarium oxysporum y Fusarium verticillioides. Las imágenes se analizaron a continuación con R y el paquete EBImage. El computeFeatures.shape comando se utilizó para calcular el área y el diámetro medio de la colonia y de la etiqueta en píxeles cuadrados. La secuencia de comandos se ejecuta en un bucle para automatizar el análisis de todas las imágenes en secuencia. El script desarrollado en R con la EBImage paquete era capaz de reconocer y medir las colonias de hongos examinadas. Simultáneamente a fotografiar, el diámetro medio de las colonias se obtuvo mediante el cálculo de la media aritmética del diámetro medido con dos líneas perpendiculares rectas utilizando una regla. Utilizando el diámetro medio, el área de la colonia se calculó como un círculo. El coeficiente de determinación y el error cuadrado medio de la raíz se calcularon utilizando las medidas y los valores obtenidos con el programa. Con base en el coeficiente de determinación, las mediciones obtenidas con el software son similares a las realizadas utilizando una regla. La secuencia de comandos reduce el tiempo de análisis de imágenes y aumenta la precisión, especialmente para colonias no uniformes.

  • English

    This study was aimed at developing a script in R to assess fungal growth in Petri dishes using computer vision. The script was developed to aid studies in agricultural phytopathology. The fungi used were Elsinoe ampelina, Fusarium oxysporum and Fusarium verticillioides. The images were analyzed with R and the EBImage package. The command computeFeatures.shape was used to calculate the area and the mean diameter of the colony and the label in square pixels. The script was run in a loop to automate the analysis of all images in sequence. The script developed in R with the package EBImage was able to recognize and measure the fungus colonies examined. Simultaneously with photographing, the mean diameter of colonies was obtained by calculating the arithmetic mean of the diameter measured with two straight perpendicular lines using a ruler. Using the mean diameter, the area of the colony was calculated as a circle. The coefficient of determination and the root mean square error were calculated using the measurements and the values obtained with the program. Based on the coefficient of determination, the measurements obtained with the software are similar to those made using a ruler. The script reduces the image analysis time and increases accuracy, especially for non-uniform colonies.