For many years, a FlowCam flow imaging microscope (Yokogawa Fluid Imaging Inc., USA) has been used to study communities of marine organisms - their species composition, structure, and dynamics, as well as morphological characteristics of individual organisms. However, the problem of standardizing protocols for using these types of instruments in the field of visualization cytometry for processing plankton samples remains unsolved. The aim of the study was to develop a methodology for zooplankton image classification using VisualSpreadsheet tools - the software that controls the system operation. For the first time, an algorithm for automatic search of value filters was developed, and the ordering of class tabs in the VisualSpreadsheet classification window was formalized. The proposed method was applied to native samples of Black Sea zooplankton and, under certain conditions, enabled the correct classification of 100% of bivalve larvae (class mollusca) and the dinoflagellate Noctiluca scintillans (class noctiluca), 82% of the appendicularian Oikopleura dioica (class oikopleura), 71.2% of naupliar (larval) stages (class nauplius), and up to 70.2% of calanoid and cyclopod (class copepoda). Overall, the described approach can be used for any type of object studied with FlowCam, especially those with a complex morphology.
Многие годы программно-аппаратный комплекс FlowCam (Yokogawa Fluid Imaging Inc., США) используется для исследования сообществ морских организмов ‒ их видового состава, структуры и динамики, а также морфологических характеристик. Однако до сих пор не решена задача унификации протоколов применения такого типа приборов, относящихся к области визуализирующей цитометрии, для обработки планктонных проб. Цель работы заключается в разработке методики классификации изображений зоопланктона инструментами VisualSpreadsheet ‒ программного продукта, управляющего работой комплекса. Впервые разработан алгоритм автоматического поиска фильтров значений (value filters) и проведена формализация порядка вкладок классов в окне классификации VisualSpreadsheet. Предложенная методика была применена на нативных пробах черноморского зоопланктона и позволила, при определенных условиях, корректно классифицировать 100 % личинок двустворчатых моллюсков (класс mollusca) и динофлагеллят Noctiluca scintillans (класс noctiluca), 82 % оболочников Oikopleura dioica (класс oikopleura), 71.2 % науплиальных стадий развития (класс nauplius) и до 70.2 % каланоидных и циклоподных копепод (класс copepoda). В целом описанный подход может быть использован для любых типов объектов, исследуемых на FlowCam, особенно со сложной морфологией.
Текст статьи не включен.