VRoot ist eine Open-Source-Software zur immersiven Rekonstruktion von Wurzelarchitekturen aus MRTs. Automatisierte Methoden erreichen oft nicht aus, um auf Basis der Extraktion eine Simulation zu rechnen. VRoot stellt eine benutzerfreundliche VR-Umgebung bereit, in der Forschende Wurzelarchitekturen manuell nachzeichnen und mit hoher Präzision rekonstruieren können, was die phänotypische Analyse und Modellierung verbessert.
Das VRoot-Framework ist ausführlich im Artikel in Plant Phenomics (2025) beschrieben. Der Artikel zeigt die Möglichkeiten der Anwendung als Annotationstool in einer Laborstudie mit unerfahrenen Nutzenden.
VRoot hat sich bereits vor unserer systematischen Analyse des Nutzerverhaltens als effektiv erwiesen: In einem Artikel aus 2023 verwendeten Selzner et al. VRoot als manuelle Referenz zur Bewertung des Einflusses von 3D-Segmentierung auf die Genauigkeit der Wurzelrekonstruktion.
Hauptmerkmale
- Kopplungsmöglichkeiten: Nutzung vorgetrackter Wurzelarchitekturen aus Werkzeugen wie NMRooting oder Toporoot
- Deep-Learning-Integration: Der Workflow basiert auf Python und lässt sich für Deep Learning erweitern.
- Hohe Genauigkeit: VRoot ermöglicht sehr präzises Tracing und stellt gängige Werkzeuge bereit.
- Flexible Formatsunterstützung: Kompatibel mit verschiedenen Bildgebungsmodalitäten wie Röntgen-CT oder MRT.
- Open Source & erweiterbar: Frei verfügbar und für die Integration mit anderen Pflanzenmodellierungs- und Visualisierungstools ausgelegt.
- Läuft auf vielen Systemen: VRoot läuft als direkte VR-Verknüpfung oder als eigenständige Anwendung auf Geräten wie Quest.
Wie VRoot funktioniert
VRoot ist ein immersives Visualisierungstool, das es Nutzern ermöglicht, Wurzelarchitekturen interaktiv in einer Virtual-Reality-Umgebung zu erkunden und zu rekonstruieren. Die Software verarbeitet 3D-Bilddaten und unterstützt manuelles sowie halbautomatisches Tracing von Wurzelstrukturen.
Der Kern des Designprozesses von VRoot war stets auf die Benutzerfreundlichkeit für eine breite Nutzergruppe ausgerichtet — insbesondere um sowohl die Arbeitsabläufe erfahrener Annotationsexpert:innen als auch von Einsteiger:innen zu unterstützen. Die Lernkurve ist gering, und Nutzer:innen können nach einer kurzen Einführung sehr hohe Genauigkeit erreichen (z. B. >0,95 mediane F1-Werte).