Detalles de la búsqueda
1.
Recovering Wind-Induced Plant Motion in Dense Field Environments via Deep Learning and Multiple Object Tracking.
Plant Physiol
; 181(1): 28-42, 2019 09.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31331997
2.
Systems analysis of auxin transport in the Arabidopsis root apex.
Plant Cell
; 26(3): 862-75, 2014 Mar.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-24632533
3.
Image-based 3D canopy reconstruction to determine potential productivity in complex multi-species crop systems.
Ann Bot
; 119(4): 517-532, 2017 03 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-28065926
4.
Integration of hormonal signaling networks and mobile microRNAs is required for vascular patterning in Arabidopsis roots.
Proc Natl Acad Sci U S A
; 111(2): 857-62, 2014 Jan 14.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-24381155
5.
High-Resolution Three-Dimensional Structural Data Quantify the Impact of Photoinhibition on Long-Term Carbon Gain in Wheat Canopies in the Field.
Plant Physiol
; 169(2): 1192-204, 2015 Oct.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-26282240
6.
Root system markup language: toward a unified root architecture description language.
Plant Physiol
; 167(3): 617-27, 2015 Mar.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-25614065
7.
Automated recovery of three-dimensional models of plant shoots from multiple color images.
Plant Physiol
; 166(4): 1688-98, 2014 Dec.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-25332504
8.
Phenotyping pipeline reveals major seedling root growth QTL in hexaploid wheat.
J Exp Bot
; 66(8): 2283-92, 2015 Apr.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-25740921
9.
CellSeT: novel software to extract and analyze structured networks of plant cells from confocal images.
Plant Cell
; 24(4): 1353-61, 2012 Apr.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-22474181
10.
RootNav: navigating images of complex root architectures.
Plant Physiol
; 162(4): 1802-14, 2013 Aug.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-23766367
11.
A review of ultrasonic sensing and machine learning methods to monitor industrial processes.
Ultrasonics
; 124: 106776, 2022 Aug.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35653984
12.
Volumetric Segmentation of Cell Cycle Markers in Confocal Images Using Machine Learning and Deep Learning.
Front Plant Sci
; 11: 1275, 2020.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32983190
13.
Three Dimensional Root CT Segmentation using Multi-Resolution Encoder-Decoder Networks.
IEEE Trans Image Process
; 2020 May 12.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32406835
14.
Deep convolutional neural networks for image-based Convolvulus sepium detection in sugar beet fields.
Plant Methods
; 16: 29, 2020.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32165909
15.
Active Vision and Surface Reconstruction for 3D Plant Shoot Modelling.
IEEE/ACM Trans Comput Biol Bioinform
; 17(6): 1907-1917, 2020.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31027044
16.
Uncovering the hidden half of plants using new advances in root phenotyping.
Curr Opin Biotechnol
; 55: 1-8, 2019 02.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30031961
17.
RootNav 2.0: Deep learning for automatic navigation of complex plant root architectures.
Gigascience
; 8(11)2019 11 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31702012
18.
AutoRoot: open-source software employing a novel image analysis approach to support fully-automated plant phenotyping.
Plant Methods
; 13: 12, 2017.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-28286542
19.
The Microphenotron: a robotic miniaturized plant phenotyping platform with diverse applications in chemical biology.
Plant Methods
; 13: 10, 2017.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-28265297
20.
Deep machine learning provides state-of-the-art performance in image-based plant phenotyping.
Gigascience
; 6(10): 1-10, 2017 10 01.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-29020747