圖像分析的重要性

一項《Nature》對1576名研究人員的調(diào)查結(jié)果顯示激率，超過七成的研究人員無法重復其他科學家的實驗結(jié)果，超過半數(shù)的研究人員甚至無法重復自己的實驗結(jié)果。

而對于這些不可重復的結(jié)果撑蚌，有半數(shù)的被調(diào)查科研人員認為其可能造成嚴重的“重復性危機”。究其原因可以發(fā)現(xiàn)搏屑，除去因為選擇性報告和出版壓力之外争涌，統(tǒng)計分析能力占據(jù)了顯著的位置。

▲ 重復實驗的失敗因素 Baker, M. Nature 533, 452–454 (2016).

為了更形象的理解這個問題辣恋，我們來看一個例子：下圖是我們對細胞核進行計數(shù)分析亮垫，左側(cè)是手動計數(shù)，不同研的究人員或者不同的時間都會導致統(tǒng)計結(jié)果發(fā)生偏差伟骨。而右側(cè)自動計數(shù)則不會饮潦。這就是影響實驗重復性的一個重要因素——圖像分析過程。

▲ 統(tǒng)計分析時手動測量對比自動測量

自動分析測量的基本步驟

為了解決這個問題携狭，自動分析測量逐漸成為圖像處理過程中越來越重要的一環(huán)害晦。那么蔡司是如何進行自動測量的呢？首先我們需要ZEN具有“Image Analysis”的圖像分析模塊暑中。

該模塊以“Step by Step”的模式逐步引導各位研究人員進行數(shù)據(jù)分析壹瘟。一般使用自動分析模塊，需要7步設置能夠獲得最終結(jié)果鳄逾。為了方便大家理解我們把其中步驟簡化為以下4個部分：

▲ 一般自動分析測量步驟

? “預處理”是為了在進行“圖像分割”前讓圖像的信噪比或者邊界更加清晰宽剪；

? “圖像分割”和“測量參數(shù)”則是整個分析過程中最重要的兩步。

• “圖像分割”這一步需要確定我們要測量的對象——確定哪里是樣品的邊界灌笙，怎么區(qū)分兩個不同的樣品——如何通過一些細微的差異來區(qū)分看起來相似的部分葵张；

• “測量參數(shù)”則是我們關注的分析結(jié)果，決定了我們要給出的推導結(jié)果汗绰。

?“數(shù)據(jù)呈現(xiàn)”則是選擇更好的結(jié)果展示方式來幫助其他研究員理解分析結(jié)果表達的含義哀擒。

ZEN的不同自動測量方法

?ZEN的Image Analysis模塊

通過這4個部分，我們最終可以獲得重復性高的測量結(jié)果琴坏。那么實際Image analysis是如何來做測量的呢讳董？下面來看一個細胞計數(shù)的實例：    

▲ ZEN Image Analysis 圖像自動測量細胞核數(shù)量和單個細胞核熒光強度

?ZEN的BioApps模塊

可以看見在實際測量過程中，我們需要大概7步才能獲得最終測量結(jié)果束澄。這是因為Image Analysis的設計是為了滿足不同圖像測量分析需求設計的豺章。

而對于細胞計數(shù)這樣簡單的測量，很多步驟我們直接跳過或者設置比較簡單妇张。為了適應這些常見的測量方式搅厕，蔡司推出了BioApps的測量模塊煞秤，常見的圖像測量可以做到一步獲得結(jié)果。

▲ ZEN BioApps 細胞計數(shù)模塊

上述的測量方法能夠大家經(jīng)常會遇到的情況吉捶。但是隨著實驗的復雜夺鲜，簡單點的“圖像分割”方法已經(jīng)不能滿足需求。我們需要把一些顏色相近呐舔，亮度相似币励，僅僅是形狀和紋路有些差異的結(jié)構(gòu)要分割出來。此時我們需要Machine Learning來幫助滋早。

?ZEN Intellesis模塊智能分割

▲ ZEN Intellesis模塊介紹

Intellesis模塊也是蔡司ZEN軟件的一個模塊榄审，利用人工智能砌们，當遇到我們想分割的圖像時杆麸，簡單標記一下不同的區(qū)域，Intellesis會依賴機器學習原理幫助大家將不同的研究區(qū)域分割開來浪感。然后進一步利用Image Analysis模塊去統(tǒng)計分析分割好的區(qū)域昔头。

依賴我們現(xiàn)有的Image Analysis和Intellesis模塊，已經(jīng)可以解決絕大部分的分析應用影兽，而這些分析不僅包括光鏡拍攝的圖像揭斧，例如共聚焦，熒光顯微鏡掂篷，還可以分析例如X射線顯微鏡焊握，電鏡拍攝的圖像。

▲ ZEN Intellesis可以分割不同類型顯微鏡拍攝的圖像

看了這么多圖像分析方法和功能鳖弱，有沒有發(fā)現(xiàn)哪款適合你呢园赴？對于圖像分析，您又有哪些經(jīng)驗呢益丘？歡迎在留言區(qū)留下您的看法宴凌。

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