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");
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④.macro
細胞が輝度値255(=黒)で二値化されたためAnalyze Particleが実行される。(*5)
*5
0が白、255が黒の画像で、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。

 (2729)




ImageJでの画像の背景の考え方と二値化との関連が理解できたでしょうか。
例えば蛍光画像をよく使う人はBlack Backgroundの✓を入れておくことをお勧めします。この場合はDark Backgroundに✓を入れると粒子解析がうまくいきます。 一方で、組織染色画像(明視野画像)をよく使う人はBlack Backgroundの✓を外すことをお勧めします。この場合はDark Background の✓を外すと粒子解析がうまくいきます。
二値化と背景の設定の組み合わせがしっかりと理解できていると、Analyze Particleなどの解析を間違うことなく実行することができます。

次回は二値化処理の手法のひとつであるPercentile法を自分でマクロを書いて実装する書き方を学びます。
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