所以我们在拍照的时候,以及处理数据的时候,一定要有一个固定的标准和流程,从而减小误差。 注意:平均荧光强度并不等于免疫组化中的光密度(Optical Density),所以不需要Invert以及Calibration。单位可以用Arbitrary Units(AU)。 如果对于ImageJ使用有什么问题可以私信我,或者给我发邮件:zhaoyc9@163.com 更多教程可以关注...
我以ImageJ自带的样本(File-Open Samples-Fluorescent Cells)为例,具体操作如下: 1、打开图片后,用直线/矩形工具框选感兴趣区域 注意左上角,这时候其实是红色这一通道。 2、打开Plot Profile(Analyze-Plot Profile) 这是红色通道荧光强度(灰度)沿着矩形的分布,然后点击live。 这时候向右拉到绿色通道,Plot Profile就...
让我们通过一个激光共聚焦显微镜下的荧光图像来实践。首先，打开图像并选择单通道（Image-Color-Split Channels），如果是RGB格式，记得进行通道分离。对于高精度的16-bit或32-bit图像，可以直接进行阈值调整，但要保留尽可能多的信号信息，避免损失。接着，使用Image-Adjust-Threshold设定阈值，选择默认值以...
选择合适的阈值以区分信号和背景，推荐使用默认阈值以减少误差。尝试不同的阈值算法，如Auto Threshold，选择最符合要求的。接着，设置测量参数，确保勾选Mean gray value和Limit to threshold，以限制测量范围。点击Measure，你将得到Mean，即平均荧光强度，等于IntDen（荧光强度总和）除以Area。这项数据可用于...
下面是一张激光共聚焦显微镜拍的荧光照片,通过这个实例介绍一下,怎么利用ImageJ进行平均荧光强度的检测。 以下图为例: 1、加开图像后,提取出单一通道(Image-Color-Split Channels) 如果图像储存时为RGB格式,需要先分割出该通道: 如果图像是16-bit或者8-bit,可以直接进行Threshold操作。 2、调整阈值,选择适当的区域...
这样在Analyze Particles的时候,就只会根据ROI去测原图的荧光强度,而不是二值化后的图。 一、细胞自动计数 还是以自动计数的那种图为例: 1、打开该图像(File -> Open,或者将图片直接拖动到菜单栏) 2、将图像转为8-bit(Image -> Type -> 8-bit) ...
ImageJ实用技巧：单个细胞平均荧光强度自动检测针对读者们常问的问题，如何快速自动测量每个细胞核的平均荧光强度，这里提供一个简便的解决方案。首先，结合之前的文章内容，你可以按照以下步骤操作：步骤1：细胞分割与ROI Manager应用1. 从上篇教程中，学习细胞计数的方法，分割出细胞核并使用ROI Manager管理...