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  • [ImageJ の使い方] Binary(二値)画像を作成してWatershed機能を活用する方法
ほんとうに知りたかった画像解析セミナー

Image J /ImageJ Fijiを使って Binary(二値)画像を作成し、Watershed機能で細胞一つ一つを分離した状態で解析する方法

 

また今月5月30日（火）に「CellposeとImageJを使った画像解析の手順を学ぼう！」を開催致します。Cellposeは深層学習（deep learning）アルゴリズムを用いた細胞画像解析ソフトウェアです。Cellposeで対象物を認識した後に、ImageJでカウント、面積、蛍光輝度などを計測する方法を、できるだけ初心者でもわかるようにご説明していきます。参加を希望する方は、下記ボタンよりご応募ください。

ImageJオンラインセミナー

 

複数の細胞を分離するには？

ImageJ を使って、画像上にある複数の細胞を分離することができます。

細胞同士が団子状にくっついて塊になってる状態の画像からBinary(二値)画像を作成、解析することにより、1細胞ごとに分離し、個々の細胞として認識させます。

  1. オリジナル画像
  2. Threshold 画像
  3. Binary 画像
  4. Watershed 画像
●「Binary(二値)画像」とは、Thresholdの設定により、「認識する領域」と「認識しない領域」を明確に分けた画像を指します。 ●「Watershed機能」は、「Binary画像」でのみ利用することができます。

Image J 操作ステップ

Binary(二値)画像の作成方法をご紹介いたします。

  1. “Image” メニューから “Duplicate” を選択する
  2. 複製画像ができる
  3. “Image” メニューから “Adjust” – “Threshold” を選択する
  4. 二値化の設定値を調整し、Binary画像を作成する
  5. 更に、”Process” メニューから “Binary” – “Watershehd” を選択する
  6. 複数の対象物がくっついていたエリアが、個々の対象物に分離される

製品ラインナップ

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