2017年3月5日 更新

総括①　ImageJマクロ言語による画像処理―画像の基礎から二値化処理まで―

多くのライフサイエンスの研究領域では顕微鏡で撮像した画像から輝度値や面積など各種統計量の計測や画像に写っている細胞数や粒子数の計数化などの定量化がImageJを用いて行われています。 ImageJマクロシリーズの記事では、このようなライフサイエンスの研究で実際によく使われる画像処理をマクロ言語で自動化することを目標に学習を進めてきました。本稿では総括①としてImageJのマクロ言語を用いた画像解析の学習シリーズ１～５までで学んだ内容をまとめました。

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⑤統計量の計測

領域指定後、メニューのAnalyze→Measureをクリックすると指定した測定項目の結果が出力される。(エクセルファイルで保存可）
解説はこちら👉https://lp-tech.net/articles/X31Q9

⑥ 二値化処理

ImageJの二値化処理ではOtsu法をはじめとするさまざまな自動二値化を施すことが可能であり目的に応じて最適なものを選択する。
メニューのImage→Adjust→Thresholdを選択し、自動二値化処理の種類とDark backgroundの✓の有無を決定し、Applyをクリックすると白と黒で二値化処理が施された画像が出力される。
原理と解説はこちら👉 https://lp-tech.net/articles/wIEoF

⑦ 粒子解析

メニューのAnalyze→Analyze Particles…をクリックすると新しい画面が表示される(右図)。上からSize (解析対象となる粒子の大きさ)、真円率、結果の出力方法を入力し、選択する。
(ShowをOutlinesにし、Summarizeに✓を入れておくと結果が見やすい。)
解説はこちら👉https://lp-tech.net/articles/wIEoF
(3417)

【マクロ言語での記述】

統計解析、二値化および粒子解析を実行するスクリプトをマクロで記述してみましょう。
解析対象となる画像が蛍光画像と明視野画像の2種類のパターン別にスクリプトを書くと以下のようになります。

パターン①蛍光画像

(3421)

Black Backgroundに✓,Dark Backgroundに✓

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