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新框架整合深度学习与统计学用于叶脉管结构分析

研究人员开发了一个整合深度学习与统计方法以分析复杂叶脉管结构的新框架。该方法使用经过微调的基于Transformer的边缘检测（EDTER）模型从图像中提取详细的脉管模式，创建全面的全网络表型。该框架还包含一个新的带注释的叶片图像数据库，并应用半参数稀疏典型相关分析（SSCCA）来识别影响这些结构的基因-地理相互作用。初步模拟和在杨树数据集上的应用证明了该方法从高维图像数据中揭示生物学见解的有效性。