- · 《临床医学研究与实践》[06/30]
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软件在医学科研领域中的应用研究现况(2)
作者:网站采编关键词:
摘要：1.7 ImageJ与其他工具软件结合比较 1.7.1 ImageJ与Photoshop 通过灰度直方图分析，使用组内相关系数(ICCs)和测量的标准误差(SEM)来评价和比较Photoshop和ImageJ用于老
1.7 ImageJ与其他工具软件结合比较
1.7.1 ImageJ与Photoshop
通过灰度直方图分析，使用组内相关系数(ICCs)和测量的标准误差(SEM)来评价和比较Photoshop和ImageJ用于老年人肌肉组织回声的可靠性[19]。结果显示两款软件的结果无明显差异，但与Photoshop和ImageJ一起使用的ROI选择方法更适用于老年人组织回声的采集后图像分析。McKenzie等[20]将ImageJ与Photoshop结合进行了母鸡卵泡尿囊膜(HET-CAM)试验，通过检测对微小血管的损伤量化新型凝胶制剂的刺激性潜力，结果表明该药物对眼组织无刺激性。在横断面研究里，Lim HW等[21]测量下斜肌过度活动的程度，用Photoshop对图像进行处理，ImageJ进行分析结合相关系数的计算与回归评估，得出结果1级、2级、3级和4级的下斜肌过度动作的平均角度分别为 10.°、16.°、24.°和 40.°(P<0.001)。
1.7.2 ImageJ与Slice-O-Matic
Irving BA等用此两款软件分析了腹部脂肪组织的横截面积。Bland-Altman分析表明[22]ImageJ与Slice-O-Matic的结果具有可比性。测量间的变异系数分别为0.9%～4.8%和0.2%～2.6%，获得的aVF横截面积之间平均差异的95%置信区间为(-5.7，+10.8 cm)。提示该两款软件并无明显差异，其结果都提供了对脂肪组织和骨骼肌横截面积的可靠测量并具有统计学意义。
2 插件
2.1 软件研究现况
在新兴科学的需求下对ImageJ的发展提出了相应的挑战。很多实验结果的分析应用原生的ImageJ已经不足以满足实验的需求，这迫使研究人员们另辟新径，不断改进和完善ImageJ的生态系统和功能。于是，为了满足各种不同实验要求的各式插件也就相继而生。不过并不是所有的插件都是可用于实验结果的分析，下面结合了各大搜索引擎（中国知网、万方、PubMed、GeenMedical、SCI（科学引文索引）数据库）的检索结果后，简单罗列了几个目前功能相对完善，结果分析较准确的ImageJ插件。
2.2 相关插件
2.2.1 Custom Macros
“Custom Macros”插件自动和系统化了神经组织图像分析中的用户交互功能，包括区域选择和阈值、点/对象计数、面积测量、批量过滤处理和数据审查。在进行多个神经化学探针的神经组织成像实验和覆盖不同脑区的实验时可用于分析和处理数百张显微图像组成的结果数据集[23]。
2.2.2 AxonTracer
脊髓组织切片中轴突的数量级靠人工计数难以量化分析，于是Patel A等[24]开发了一款名为“AxonTracer”的插件，旨在弥补ImageJ在量化计数轴突时的不足，用于自动分析受损神经系统中再生的轴突。该插件可根据免疫组织学染色识别移植细胞、移植物或其他阳性区域(ROI)，并对ROI内的再生轴突进行跟踪量化。
2.2.3 Cell Concentration Calculator(CCC)与Transwell Counter
在用ImageJ计数细胞时，有时可因为图像上的色差，杂质和板块等异物以及背景颜色的影响而产生不同程度上结果的偏差[25]。“CCC”与“Transwell Counter”结合使用可在最小背景下获取高质量缩微图，用于快速计数和分析大样本大小，内置分析工具帮助校准计数。前者用于图像体积校正，后者用于图像采集与平场。此插件仅适用于自动血细胞分析仪(或已知体积)和迁移/侵袭细胞计数[26]。然而由于细胞计数时的不可控因素太多，再好的插件也只能降低偏差的发生，不能做到完全准确的程度。所以在计数细胞时，图像的饱和度、对比度、亮度、增益、平均锐度仍需要凭借经验来满足最佳计数条件。
2.2.4 SarcOptiM
SarcOptiM包括一个心肌细胞收缩的模拟器和视频发生器用来采集参数。可以实时或离线工作，后者能克服旋转运动或与位移相关的伪影[27]，如对ImageJ中捕获或显示的视频帧进行傅里叶变换分析来计算肉瘤长度，从而允许实时或离线测量肉瘤长度[28]。此插件主要用来测量肌节长度，评估心肌细胞的收缩功能。
2.2.5 QuantIF
为了定量测定病毒感染的免疫荧光蛋白表达，Handala L等[29]开发了一个 ImageJ宏插件“QuantIF”，使用DAPI和Specific-染色法自动确定来自同一场的两个图像的细胞总数和标记细胞数，可自动分析数个图像，每幅图约需一秒。
2.2.6 NucleusJ
该插件专门用于在3D中表征核形态和染色质组织。从图像堆栈开始，将Otsu分割方法与核球度优化相结合，确定核边界。染色质结构域通过使用3D分水岭算法分割细胞核并通过在结果区域上阈值对比度测量来分割。输出时，NucleusJ量化了15个参数，包括核的形状和大小以及核内物体及其在核内的位置[30]。
文章来源：《临床医学研究与实践》 网址: http://www.lcyxyjysj.cn/qikandaodu/2021/0722/1113.html
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