2017年1月26日 更新

シリーズ4.ImageJマクロ言語を用いた画像解析~②二値化処理-2~

【記事の目標】 画像を触ったことがない人を対象として、適切な画像解析を施すまでのImageJのマクロ言語を用いた学習過程を示す。

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open("C:\\Users\\Hiro\\Downloads\\Rat_Hippocampal_Neuron2.zip");
run("Split Channels");
selectWindow("C3-Rat_Hippocampal_Neuron2.tif");
run("8-bit");
run("Options...", "iterations=1 count=1 black");
setAutoThreshold("Otsu");
//run("Threshold...");
//setThreshold(0, 71);
setOption("BlackBackground", true);
run("Convert to Mask");
run("Analyze Particles...", "  show=Outlines display summarize");
パターン①.macro
細胞ではなく背景が輝度値255(=白)で二値化されたためAnalyze Particleがうまく実行されない。(*2)
*2
0が黒、255が白の画像で、Dark Backgroundに✓が入っていないので明るいところがBack(背景)、暗いところが前景として認識されたので、細胞外領域を数えてしまいました。

 (2711)

◆パターン②(Black Backgroundに✓,Dark Backgroundに✓を入れる)

open("C:\\Users\\Hiro\\Downloads\\Rat_Hippocampal_Neuron2.zip");
run("Split Channels");
selectWindow("C3-Rat_Hippocampal_Neuron2.tif");
run("8-bit");
run("Options...", "iterations=1 count=1 black");
run("8-bit");
setAutoThreshold("Otsu");
//run("Threshold...");
setAutoThreshold("Otsu dark");
//setThreshold(90, 255);
run("Convert to Mask");
run("Analyze Particles...", "  show=Outlines display summarize");
パターン②.macro
細胞が輝度値255(=白)で二値化されたためAnalyze Particleが実行される。(*3)
*3
0が黒、255が白の画像で、Dark Backgroundに✓が入っているので暗いところがBack(背景)、明るいところが前景として認識されたので、細胞が正しく数えられました。

 (2716)

◆パターン③(Black Backgroundの✓を外す,Dark Backgroundの✓を外す)

open("C:\\Users\\Hiro\\Downloads\\Rat_Hippocampal_Neuron2.zip");
run("Split Channels");
selectWindow("C3-Rat_Hippocampal_Neuron2.tif");
run("8-bit");
run("Options...", "iterations=1 count=1");
setAutoThreshold("Otsu");
//setThreshold(0, 89);
setOption("BlackBackground", false);
run("Convert to Mask");
run("Analyze Particles...", "  show=Outlines display summarize");
パターン③.macro
細胞ではなく背景が輝度値255(=黒)で二値化されたためAnalyze Particleがうまく実行されない。(*4)
*4
0が白、255が黒の画像で、Dark Backgroundに✓が入っていないので明るいところがBack(背景)、暗いところが前景として認識されたので、細胞外領域を数えてしまいました。

 (2722)

◆パターン④(Black Backgroundの✓を外す,Dark Backgroundに✓を入れる)

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