IROOT

• iRoot-2024软件是基于机器学习、神经网络建模可以对微根管或其它复杂背景根系图像批量、自动识别根系图像自动识别软件。
• 基于二阶导数的阈值识别技术，计算准确的分割阈值。
• 采用基于图像语义分割手段U-net卷积神经网络法，可识别微根管CIS扫描和CCD扫描拍摄的根系图片，可自动获得概率图、二值化图、分级图、根尖分布图、地平线长度图及骨架图等过程图片以及总根长、总投影面积、总表面积、平均直径、总体积、总根尖数及不同直径分级参数等识别结果。
• 可视化展示概率图、二值化图、根尖分布图、地平线长度图、骨架图。通过叠色图和叠直径图查看分割的效果。

功能

• 交互式标注获得根系特征的矢量文件
• 图像语义分割手段-U-net卷积神经网络法建立训练集
• 一键式分析总根长、平均直径、总投影面积、总体积和根尖数等参数、分级根长、平均直径、投影面积、体积等等多个参数
• 可同时设置不同图像的参数，同时处理大批量图片
• 设置非检测区和兴趣区，减少标注和训练工作量
• 自动保存中间过程图像、数据、参数设置文件
• 可与“根系图像分析云平台”联用，自主标注和建模型

软件操作

• 图像输入：支持多种格式的根系图像输入，如JPG、PNG、BMP等。
• 区域设置工具：允许用户设置掩码图像，定义感兴趣区域和非检测区域。
• 任务设置：提供单任务设置、批量任务设置和加载任务设置的功能。
• 输出过程图：软件可生成多种可视化结果，包括概率图、二值化图、骨架图、直径叠加图、彩色二值化叠加图、根尖分布图等。
• 根系识别：自动识别根系轮廓，区分根与背景。
• 参数测量：测量根长、根面积、根体积、根直径、根尖数等参数，并可区分不同直径的根系参数。
• 数据输出：支持将分析结果以图表、报告等形式输出。
• 用户界面：提供直观易用的图形用户界面，方便用户操作和数据分析。
• 操作系统：支持Windows操作系统。
• 更新与支持：软件定期更新，提供标注训练服务，并提供技术支持和用户指南。

应用案例：