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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

A novel approach for Jatropha curcas seed health analysis based on multispectral and resonance imaging techniques

Texto completo
Autor(es):
da Silva, Clissia Barboza [1] ; Martins Bianchini, Vitor de Jesus [2] ; de Medeiros, Andre Dantas [3] ; Duarte de Moraes, Maria Heloisa [4] ; Marassi, Agide Gimenez [5] ; Tannus, Alberto [5]
Número total de Autores: 6
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Univ Sao Paulo, Ctr Nucl Energy Agr, Lab Radiobiol & Environm, Av Centenario 303, BR-13416000 Piracicaba, SP - Brazil
[2] Univ Sao Paulo, Coll Agr Luiz de Queiroz, Dept Crop Sci, Piracicaba, SP - Brazil
[3] Univ Fed Vicosa, Dept Agron, Vicosa, MG - Brazil
[4] Univ Sao Paulo, Coll Agr Luiz de Queiroz, Dept Plant Pathol & Nematol, Piracicaba, SP - Brazil
[5] Univ Sao Paulo, Ctr Magnet Resonance Imaging & Vivo Spect, Phys Inst Sao Carlos, Sao Carlos, SP - Brazil
Número total de Afiliações: 5
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: INDUSTRIAL CROPS AND PRODUCTS; v. 161, MAR 2021.
Citações Web of Science: 2
Resumo

Innovative methods have been developed in the state-of-the-art technologies based on robust spectral-spatial sensors for modern seed industry. In this study we proposed a novel approach based on multispectral imaging combined with machine learning algorithm to classify Jatropha curcas seed health. Furthermore, we present for the first time a methodology based on magnetic resonance imaging (MRI) to identify anatomical changes in J. curcas seeds infected with different pathogenic fungi. First, seeds were artificially inoculated with Lasiodiplodia theobromae, Colletotrichum siamense and Colletotrichum truncatum, and multispectral images were acquired after 24, 48, 72, 96, 120, 144 and 168 h of incubation. The MRI method was applied using incubated seeds for 168 h. Our results showed that the multispectral imaging technique combined with statistical models has the potential to distinguish different fungal species in J. curcas seeds after 48 h of incubation, with high accuracy (>80 %). The proposed MRI methodology allowed the identification of different damage patterns in the endosperm tissues infected with L. theobromae, C. siamense and C. truncatum. Therefore, multispectral imaging and MRI can be useful tools for rapid and accurate detection of different fungal species in J. curcas seeds. (AU)

Processo FAPESP: 17/15220-7 - Métodos de análise de imagens não destrutivos para avaliação da qualidade de sementes
Beneficiário:Clíssia Barboza da Silva
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Jovens Pesquisadores
Processo FAPESP: 19/04127-1 - Aplicação de técnicas analíticas de imagem por ressonância magnética e imagem multiespectral para avaliação de sementes de pinhão-manso
Beneficiário:Vitor de Jesus Martins Bianchini
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Processo FAPESP: 18/01774-3 - Métodos de análise de imagens não destrutivos para avaliação da qualidade de sementes
Beneficiário:Clíssia Barboza da Silva
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Jovens Pesquisadores
Processo FAPESP: 18/03802-4 - EMU concedido no processo 2017/15220-7: sistema de imagem VideoMeterLab
Beneficiário:Clíssia Barboza da Silva
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Programa Equipamentos Multiusuários