画像から定量的表現型を標準化して抽出することは、生態学・進化学研究から遺伝学、育種、機能ゲノミクスに至る植物生物学の各分野でますます重要となっている。しかし、形質解析に大規模画像データセットが利用されるようになる一方で、サイズ、形状、色、空間的パターンなど、生物学的に重要な形質の多くは、依然として手作業または断片的な半自動ワークフローによって測定されている。こうした制約は、特に計算技術の専門知識を持たない研究者にとって、処理能力、再現性、利用可能性を低下させる。本研究では、生物画像から迅速かつ標準化された表現型解析を行うためのオープンソース・デスクトップツールBioIMAを提示する。BioIMAは、基盤モデルに基づくセグメンテーションと形質の自動計算を統合しており、直感的なグラフィカルインターフェースを通じて、モデルを訓練することなく画像から定量的測定値を抽出できる。その性能を検証するため、通常は手作業での測定に時間を要するポプラ属2種の節の形態形質一式を定量化した。自動測定値は、ImageJを用いた手動測定値と強く一致し（R² > 0.95）、画像1枚当たりの処理時間を約75％短縮した（約15秒から約4秒）。さらにBioIMAを、形態や背景条件が異なるヒマワリ属およびツツジ属の画像を含む多様な植物データセットに適用した。BioIMAは植物の表現型解析向けに開発されたが、領域に基づくサイズ、形状、色の形質が対象となる他の生物試料にも拡張できる可能性がある。BioIMAは、軽量なローカルアプリケーションに利用しやすさと標準化を組み合わせることで、生態学・進化学研究における画像ベースの表現型解析のための実用的なコミュニティ資源を提供する。
https://doi.org/10.64898/2026.08.30.747465