python - Python中的细胞分割和荧光计数

Question

如何按照在 Matlab 中所做的操作从显微镜上拍摄的图像中分割细胞？

此外，如果我在不同的荧光通道中拍摄多张图像（在用一些抗体/标记物染色细胞后），我如何自动定量每个标记物阳性细胞的比例？有没有人在 Python 中做过这样的事情？或者是否有 Python 中的库可用于执行此操作？

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您可以使用OpenCV库在 Python 中执行此操作。

特别是，您将对以下功能感兴趣：

直方图拉伸 ( cv.EqualizeHist)。当前的 Python API缺少此功能，但如果您下载 OpenCV 的最新 SVN 版本，则可以使用它。此部分仅用于显示目的，不需要获得相同的结果
图像阈值
形态学操作，例如腐蚀（还有扩张、打开、关闭等）
使用cv.FindContours确定二进制图像中 blob 的轮廓- 请参阅此问题。它使用的是 C，而不是 Python，但 API 几乎相同，因此您可以从中学到很多东西
分水岭分割（使用cv.Watershed- 它存在，但由于某种原因我在手册中找不到它）

考虑到这一点，以下是我将如何使用 OpenCV 来获得与 matlab 文章中相同的结果：

使用经验确定的阈值（或 Ohtsu 的方法）对图像进行阈值处理
对图像应用膨胀以填补空白。可选地，在上一个阈值步骤之前模糊图像 - 这也将消除小“洞”
确定轮廓使用cv.FindContours
（可选）绘制轮廓
使用 blob 信息，迭代原始图像中的每个 blob，并为每个 blob 应用单独的阈值以分离细胞核（这就是他们的imextendedmax操作正在做的事情）
（可选）在原子核中绘制
应用分水岭变换

我还没有尝试过这些（抱歉，现在没有时间），所以我还不能给你看任何代码。但是，根据我使用 OpenCV 的经验，我相信第 7 步之前的所有操作都可以正常工作。我以前从未使用过 OpenCV 的分水岭变换，但我看不出它在这里不起作用的原因。

尝试完成我展示的步骤，如果您有任何问题，请告诉我们。请务必发布您的来源，因为这样更多的人将能够帮助您。

最后，要回答有关染色细胞和量化它们存在的问题，很容易知道您正在使用的染料。例如，要确定用红色染料染色的细胞，您需要从图像中提取红色通道并检查高强度区域（可能通过阈值处理）。

score 5 · Accepted Answer

你读过 pythonvision.org 上的教程吗？

它与您正在寻找的非常相似。

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2

再添加一个：cellprofiler.org（开源细胞图像分析软件，在 python 中）

于 2011-04-10T21:25:11.813 回答

score 1 · Accepted Answer

您可能还会发现此库很有用：

我发现它比 OpenCV 库更容易上手。

4 回答 4