Программа fiji руководство по использованию

Фиджи (Фиджи — это просто имиджJ) [1] [2] это пакет обработки изображений с открытым исходным кодом, основанный на ImageJ.

Основная цель Фиджи — обеспечить распространение ImageJ со многими связанными плагины. На Фиджи имеется интегрированная система обновления, цель которой — предоставить пользователям согласованную структуру меню, обширную документацию в виде подробных описаний алгоритмов и руководств, а также возможность избежать необходимости установки нескольких компонентов из разных источников.

Фиджи также ориентирована на разработчиков за счет использования система контроля версий, средство отслеживания проблем, выделенные каналы разработки и инфраструктура быстрого прототипирования в виде редактора сценариев, который поддерживает BeanShell, Jython, JRuby, и другие языки сценариев, а также вовремя Разработка на Java.

• 1 Плагины
• 2 Аудитория
• 3 Разработка
• 4 Редактор скриптов
• 5 Поддерживаемые платформы
• 6 Рекомендации
• 7 внешняя ссылка

Плагины

Для ImageJ существует множество плагинов, которые имеют широкий спектр приложений, но также и широкий диапазон качества. [3]

Learn how to use Fiji to analyze biology images

Кроме того, для некоторых плагинов требуются определенные версии ImageJ, определенные версии сторонних библиотек или дополнительные компоненты Java, такие как компилятор Java или Java3D.

Одна из основных целей Фиджи — установить ImageJ, Java, Java3D, плагины и другие удобные компоненты, насколько это возможно. Как следствие, Фиджи привлекает все больше и больше активных пользователей. [4]

Аудитория

Хотя Фиджи изначально предназначались для нейробиологов (и остаются такими [5] ), он накопил достаточно функциональных возможностей, чтобы привлечь ученых из самых разных областей, таких как клеточная биология, [6] паразитология, [7] генетика, науки о жизни в целом, материаловедение и т. д. Как указано на официальном веб-сайте, основное внимание уделяется «наукам о жизни», хотя Фиджи предоставляет множество инструментов, помогающих с научным анализом изображений в целом. [8]

Фиджи наиболее популярны в Науки о жизни сообщество, где 3D Viewer [9] помогает визуализировать данные, полученные с помощью световая микроскопия, и для которых Фиджи предоставляет постановка на учет, [10] сегментация и другие передовые алгоритмы обработки изображений.

Компонент Фиджи TrakEM2 был успешно использован и улучшен для анализа нейрональные линии в личинке Дрозофила мозги. [11]

Фиджи было заметно показано в обзоре Nature Methods, посвященном визуализации. [12]

Разработка

Фиджи полностью открыт. Его источники живут в Git репозиторий (подробности см. на домашней странице).

Фиджи была принята в качестве организации в Google Summer of Code 2009 г., завершено два проекта.

Фреймворк сценариев, который поддерживает JavaScript, Jython, JRuby, Clojure, BeanShell, и другие языки, является неотъемлемой частью развития Фиджи; многие разработчики прототипируют свои плагины на одном из упомянутых языков сценариев и постепенно превращают прототипы в правильные Ява код. С этой целью в рамках одного из вышеупомянутых проектов Google Summer of Code был добавлен редактор сценариев с подсветка синтаксиса и выполнение кода на месте.

Урок 1 ImageJ: Основы

Среда создания сценариев включена в выпуски Фиджи, поэтому опытные пользователи могут использовать такие сценарии в своем обычном рабочем процессе.

Развитие выигрывает от случайных хакатоны, где ученые-биологи с компьютерным опытом встречаются и улучшают свои соответствующие подключаемые модули.

Редактор скриптов

Редактор сценариев на Фиджи поддерживает быстрое создание прототипов сценариев и подключаемых модулей ImageJ, что делает Фиджи мощным инструментом для разработки новых алгоритмов обработки изображений и изучения новых методов обработки изображений с помощью ImageJ. [13] [14]

Поддерживаемые платформы

Fiji работает на Windows, Linux и Mac OSX, 32-разрядной или 64-разрядной версии Intel с ограниченной поддержкой MacOSX / PPC.

Рекомендации

1. ^ Первичная ссылка: Йоханнес Шинделин; Игнасио Арганда-Каррерас; Эрвин Фризе; Верена Кайниг; Марк Лонгэр; Тобиас Пицш; Стефан Прейбиш; Кертис Рюден; Стефан Заальфельд; Бенджамин Шмид; Жан-Ив Тиневез; Дэниел Джеймс Уайт; Фолькер Хартенштейн; Кевин Элисири; Павел Томанчак; Альберт Кардона (2012). «Фиджи: платформа с открытым исходным кодом для анализа биологических изображений». Методы природы. 9 (7): 676–682. Дои:10.1038 / мес.2019. ЧВК3855844 . PMID22743772.
2. ^ Впервые Фиджи была публично представлена ​​на конференции пользователей и разработчиков ImageJ в ноябре 2008 года.
3. ^ Сравните презентации на 2-я конференция пользователей и разработчиков ImageJ в ноябре 2008 г. и 3-я конференция разработчиков ImageJ и пользователей в октябре 2010 г.
4. ^ Сравните с Карта использования Фиджи
5. ^ Лонгэр Марк; Бейкер Д.А.; Армстронг JD. (2011). «Simple Neurite Tracer: программное обеспечение с открытым исходным кодом для реконструкции, визуализации и анализа нейронных процессов». Биоинформатика. 27 (17): 2453–4. Дои: 10.1093 / биоинформатика / btr390 . PMID21727141.
6. ^ Прейбиш С., Заальфельд С., Томанчак П. (апрель 2009 г.). «Глобально оптимальное сшивание мозаичных трехмерных полученных микроскопических изображений». Биоинформатика. 25 (11): 1463–5. Дои:10.1093 / биоинформатика / btp184. ЧВК2682522 . PMID19346324.
7. ^ Hegge S, Kudryashev M, Smith A, Frischknecht F (май 2009 г.). «Автоматизированная классификация Плазмодий паттерны движения спорозоитов показывают сдвиг в сторону продуктивной моторики во время инфекции слюнных желез ». Биотехнологический журнал. 4 (6): 903–13. Дои:10.1002 / biot.200900007. PMID19455538. Архивировано из оригинал 1 августа 2009 г.
8. ^ В Фиджи Вики, дата обращения 01.11.2012.
9. ^ Бенджамин Шмид; Йоханнес Шинделин; Альберт Кардона; Марк Лонгэр; Мартин Гейзенберг (2010). «API высокоуровневой 3D-визуализации для Java и ImageJ». BMC Bioinformatics. 11: 274. Дои:10.1186/1471-2105-11-274. ЧВК2896381 . PMID20492697.
10. ^ Стефан Прейбиш; Стефан Заальфельд; Йоханнес Шинделин; Павел Томанчак (2010). «Программное обеспечение для регистрации данных микроскопии селективного плоского освещения». Методы природы. 7 (6): 418–419. Дои:10.1038 / nmeth0610-418. PMID20508634.
11. ^ Альберт Кардона; Стефан Заальфельд; Игнасио Арганда; Уэйн Переану; Йоханнес Шинделин; Фолькер Хартенштейн (2010). «Идентификация нейронных линий дрозофилы с помощью анализа последовательностей аксонных трактов». Журнал неврологии. 30 (22): 7538–7553. Дои:10.1523 / JNEUROSCI.0186-10.2010. ЧВК2905806 . PMID20519528.
12. ^ Томас Уолтер; Дэвид Шаттак; Ричард Бэлдок; Марк Э. Бастин; Энн Э Карпентер; Сюзанна Дуче; Ян Элленберг; Адам Фрейзер; Николас Гамильтон; Стив Пайпер; Марк Раган; Юрген Э. Шнайдер; Павел Томанчак; Жан-Карим Эрике (2010). «Визуализация данных изображения от клеток к организмам». Методы природы. 7 (3с): S26 – S41. Дои:10.1038 / nmeth.1431. ЧВК3650473 . PMID20195255.
13. ^Создание сценариев на Фиджи (Fiji Is Just ImageJ) в 3-я конференция пользователей и разработчиков в октябре 2010 г.
14. ^ Ускоренный курс Альберта Кардоны Написание сценариев Jython на Фиджи.

внешняя ссылка

• Официальный веб-сайт
• ИзображениеJ2, версия ImageJ на котором построено Фиджи

Источник: wikidea.ru

Русские Блоги

ImageJ -это очень практичное и мощное программное обеспечение в области биологического и оптического микроэлемента. Однако интерфейс его графического интерфейса часто не способствует рабочим партиям. Фиджи может писать сценарии через Jython для достижения .py Работа файла.

Поскольку скорость выполнения Python медленная, ImageJ написан на основе Java и быстрой скорости работы. Следовательно, некоторые операции ImageJ могут заменить алгоритм Python, написав сценарий Python, тем самым ускоряя скорость работы

Читать изображение

from ij import IJ, ImagePlus # read a image imp = IJ.getImage() # get its ImageProcessor ip = imp.getProcessor()

работать

Найдите класс Java, соответствующий определенной функции

Например, я хочу использовать ImageJ для фильтрации высокого изображения на изображении и сначала откройте его Plugins — Utilities — Find Commands.. ，

Поиск Гаусса в столбце поиска

Знать Gaussian Blur. Соответствующий класс Java ij.plugin.filter.GaussianBlur

from ij.plugin.filter import GaussianBlur

Для функции, как вы знаете, эти параметры необходимо ввести?

1. Через запись команды макроса ImageJ, чтобы определить, какой вход необходим

Затем найдите функцию, которую хотите использовать на Фиджи:

Это будет записывать операцию макроса ImageJ, соответствующую только только что нажали функцию

2. Найдите официальную документацию ImageJ, чтобы определить, какой вход необходим

https://imagej.net/developer/api/ij/plugin/filter/GaussianBlur.html

Вы можете найти соответствующий метод ниже:

спасти

from ij.io import FileSaver # save picture fs = FileSaver(imp) folder = «E:\Desktop\pictures\» filepath = folder + «\» + «galaxy256_blur.tif» fs.saveAsTiff(filepath)

code

from ij import IJ, ImagePlus from ij.plugin.filter import GaussianBlur from ij.process import FloatProcessor from ij.io import FileSaver # read a image imp = IJ.getImage() # get its ImageProcessor ip = imp.getProcessor() GaussianBlur().blurGaussian(ip,2) # show results imp = ImagePlus( «galaxy256_blur», ip) imp.show() # save picture fs = FileSaver(imp) folder = «E:\Desktop\pictures\» filepath = folder + «\» + «galaxy256_blur.tif» fs.saveAsTiff(filepath)

Показать результаты

Если вы вдохновляете, вы можете похвалить меня за поддержку!

Источник: russianblogs.com

Полезные элементы в Fiji

ImageJ — это весьма удобная для исследователей программа обработки изображений, разработанная Национальным институтом здравоохранения и Лабораторией оптических и вычислительных приборов (LOCI, Висконсинский университет). В свою очередь, Fiji (акроним: Fiji Is Just ImageJ) является пакетом обработки изображений с открытым исходным кодом, основанный на ImageJ.

Поскольку Fiji — это проект с открытым исходным кодом, то каждый пользователь может внести свой вклад с помощью плагинов, исправлений, отчетов об ошибках, учебных пособий, документации и иллюстраций в усовершенствование этого инструмента.

В этой статье будут изложены наиболее часто используемые приемы для решения задач с помощью Fiji.

Основная версия Fiji уже содержит некоторые плагины для работы, тем не менее, если необходимо, пользователь может скачать новые плагины из архива.

В частности, для открытия файлов изображений, полученных с помощью микроскопов Olympus, можно использовать плагин OlympusImageJPlugin для загрузки файлов форматов vsi / oir / omp2info и отображения некоторых метаданных. Использование плагина выполняется с панели инструментов по простой схеме Plugins/OlympusViewer/Viewer.

После выбора нужного файла открывается окно, к примеру, с изображением или результатами сканирования образца по оси Z с помощью конфокальной микроскопии.

В данном случае мы имеем в качестве исходных данных результаты конфокального сканирования клеток в двух сайтах: люминесценция красителя (красный канал) и дифференциально-интерференционный контраст (переключение между сайтами осуществляется верхним бегунком, а нижним — выбор слоя сканирования):

Одним из наиболее удобных вариантов отображения сканирования образцов является ортогональная проекция. Ортогональную проекцию можно воссоздать за счет команд: Image/Stacks/Orthogonal Views:

В результате мы получим следующее изображение клеток с отображением сканирования по оси Z, где с помощью перекрестия можно выбрать интересующие нас сечения:

Каждое изображение и ортогональные проекции можно сохранять по отдельности.

Для удобства на изображение можно вывести масштабные отрезки, используя команду Analyze/Tools/Scale bar…

В открывшемся окне можно выбрать ширину масштабного отрезка в микрометрах и его высоту в пикселях, его положение и детали подписи. Важно отметить, что если вы имеете дело не с исходным изображением (без данных кратности увеличения), то ширину масштабного отрезка можно будет выбрать только в пикселях.

В результате получаем масштабный отрезок в нужном месте и необходимой ширины.

Многие задачи так или иначе связаны с анализом сигнала люминесценции образцов.

Для сбора сигнала люминесценции со всего образца часто проводят наложение всех слоев сканирования по оси Z в одно изображение.

Для наложения слоев используется команда Image/Stacks/Z Project. В открывшемся окне мы выбираем начальный и конечный слайд для получения итогового изображения с наложением слоев.

В итоге у нас накладываются слои по оси Z (для сайта красителя и дифференциально-контрастного сайта):

При желании, мы можем разделить каналы, чтобы работать с ними по отдельности (Image/Color/Split Channels):

Получаем отдельные наложения по оси Z сайта люминесценции красителя и сайта дифференциально-интерференционного контраста.

Предположим теперь, что нас интересует сигнал люминесценции в пределах некоторых клеток. Для начала наметим контуры интересующих нас клеток с помощью инструмента Freehand selections:

С помощью этого инструмента в разделе дифференциально-интерференционного контраста выделяем первую клетку:

Добавим выделенный контур в область интереса (ROI, Region of interest) командой Image/Overlay/Add Selection, а затем откроем список выделенных контуров Image/Overlay/To ROI Manager:

Выделяем следующий контур клетки и добавляем его к списку с помощью ROI Manager (Add):

Аналогичным образом добавляем и другие контуры клеток

Возвращаясь к окну с каналом люминесценции красителя, переводим его в 8-битный формат:

Прежде чем начать анализировать сигнал, зададим диапазон интенсивности люминесценции, который нас интересует, с помощью команды Image/Adjust/Threshold…

В окне диапазона выбираем сбор сигнала интенсивности люминесценции, например от 25 до 255 относительных единиц.

В результате, с сайта люминесценции красителя будут выделены только те пиксели, которые люминесцируют с интенсивностью от 25 до 255 относительных единиц. Все кластеры с красителем, которые люминесцируют с интенсивностью менее 25 относительных единиц, выделены не будут.

Воспользуемся контурами клеток, которые мы выделяли с сайта дифференциально-интерференционного контраста (Image/Overlay/From ROI Manager):

В результате мы так переносим контуры клеток на интересующий нас сайт люминесценции клеток.

Далее с данных контуров мы можем провести вычисления. Для начала выбираем параметры, которые хотим вычислить с помощью команды Analyze/Set Measurements…

В полученном окне выбираем интересующие нас параметры

После выбора параметров высчитываем данные в открытом ROI Manager командой Measure:

В итоге мы получаем таблицу с данными для каждого контура клеток:

Источник: enciklopediya-tehniki.ru