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交互式设备控制和图像处理图像背景和阴影校正可视化萤光团位置算法和读取光学图像读写转换显微镜图像生物医学细胞图像分析荧光图像算法计算亮度数据和模拟表征新型染料和缓冲液强度估计细菌图像分析扫描透射和高分辨率透射图像模拟多模态成像分割可视化透射…要点
交互式设备控制和图像处理图像背景和阴影校正可视化萤光团位置算法和读取光学图像读写转换显微镜图像生物医学细胞图像分析荧光图像算法计算亮度数据和模拟表征新型染料和缓冲液强度估计细菌图像分析扫描透射和高分辨率透射图像模拟多模态成像分割可视化透射电子显微图像成像动态
Python荧光图像
荧光成像是一种非侵入性成像技术可帮助观察生物体内发生的生物过程。图像可通过多种方法生成包括显微镜、成像探针和光谱学。荧光本身是一种发光形式是物质吸收电磁辐射后发射一定波长的光而产生的。吸收光后重新发射光的分子称为荧光团。荧光成像通过拍摄荧光染料和荧光蛋白来标记分子机制和结构。它使人们能够通过实验观察活细胞中基因表达、蛋白质表达和分子相互作用的动态。它本质上是一种精确的定量工具可用于生化应用。
当某种分子吸收光时分子的能量会短暂地升高到更高的激发态。随后返回基态导致发射可检测和测量的荧光。发射光是由吸收能量为 h v h v hv 的光子产生的具有特定的波长。事先知道这个波长很重要这样在进行实验时测量设备就知道要将波长设置为什么来检测光的产生。该波长由以下公式确定 λ 发射 h c 能量 发射 \lambda_{\text {发射 }}\frac{h c}{\text { 能量 }_{\text {发射 }}} λ发射 能量 发射 hc 其中 h h h普朗克常数 c c c光速。通常此处使用大型扫描设备或 CCD 来测量强度并以数字方式拍摄图像。
可以采用不同的显微镜技术来改变图像的可视化和对比度。每种方法都有优点和缺点但都利用相同的荧光机制来观察生物过程。
图像内外段偏差
根据光感受器的输入荧光图像我们想要计算每个外段红色部分相对于其内段蓝色部分的偏差。第一步是加载和显示数据。数据由形状为 (1024,1024,4) 的三维数组组成。第一幅图像不是我们应用程序的关注点所以我们将忽略它。每个 (1024,1024) 数组都表示 uint32 中的荧光图像第一个是蓝色第二个是绿色第三个是红色。
根据给定通道中的荧光强度计算彩色图像。
def gray2color(u,channel):u_color np.dstack((rescale_intensity(u if channel0 else np.zeros_like(u), out_rangefloat),rescale_intensity(u if channel1 else np.zeros_like(u), out_rangefloat),rescale_intensity(u if channel2 else np.zeros_like(u), out_rangefloat),))return u_colordef display_initial_dataset(u):R u[:,:,3]G u [:,:,2]B u[:,:,1]u_rgb np.dstack((rescale_intensity(R, out_rangefloat),rescale_intensity(G, out_rangefloat),rescale_intensity(B, out_rangefloat)))R_rgb gray2color(R,0)G_rgb gray2color(G,1)B_rgb gray2color(B,2)fig, ax plt.subplots(1,4,sharexTrue,shareyTrue)ax[0].imshow(u_rgb)ax[0].set_title(Original color image)ax[1].imshow(R_rgb)ax[1].set_title(Red channel)ax[2].imshow(G_rgb)ax[2].set_title(Green channel)ax[3].imshow(B_rgb)ax[3].set_title(Blue channel)return (ax, fig)从布尔映射中获取具有属性的形状列表。
def get_cells_from_bool(mask, plotFalse):label_image label(mask)cells []for region in regionprops(label_image):cells.append(region)if plot:image_label_overlay label2rgb(label_image, alpha0.2, bg_label0)plt.imshow(image_label_overlay)plt.title(Detected cells str(len(cells)))return cells在此步骤中您应该将每个外部段放在一个列表中其中包含由 regionprops 计算的几个属性。现在的目标是循环遍历外部段并要求用户使用 plt.ginput 手动选择一些点。为了帮助用户您可以绘制描述每个部分方向的不同向量
然后计算每对向量之间的角度。为此我们需要做一些几何工作。给定两个点 a a a 和 b b b 的坐标 a ( x 1 y 1 ) b ( x 2 y 2 ) a\binom{x_1}{y_1} \quad b\binom{x_2}{y_2} a(y1x1)b(y2x2) 向量 a b → \overrightarrow{a b} ab 可以写成 a b → ( x 2 − x 1 y 2 − y 1 ) \overrightarrow{a b}\binom{x_2-x_1}{y_2-y_1} ab (y2−y1x2−x1) 计算 a b → \overrightarrow{a b} ab 和 u x → \overrightarrow{u_x} ux 之间的点积我们有 a b → ⋅ u x → ∥ a b → ∥ × ∥ u x → ∥ × cos ( a b → , u x → ) \overrightarrow{a b} \cdot \overrightarrow{u_x}\|\overrightarrow{a b}\| \times\left\|\overrightarrow{u_x}\right\| \times \cos \left(\overrightarrow{a b}, \overrightarrow{u_x}\right) ab ⋅ux ∥ab ∥× ux ×cos(ab ,ux ) 我们将 a b → \overrightarrow{a b} ab 和 u x → \overrightarrow{u_x} ux 之间的角度称为 α \alpha α我们可以用以下等式计算它 α arccos ( x 2 − x 1 ( x 2 − x 1 ) 2 ( y 2 − y 1 ) 2 ) \alpha\arccos \left(\frac{x_2-x_1}{\sqrt{\left(x_2-x_1\right)^2\left(y_2-y_1\right)^2}}\right) αarccos (x2−x1)2(y2−y1)2 x2−x1 创建一个函数 get_angle 它计算由两个给定点定义的向量与横坐标酉向量之间的角度。要实现此目的需要使用 arccos 函数 np.arccos 和平方根函数 np.sqrt。
def get_angle(a,b):return np.arccos((b[0]-a[0])/(np.sqrt((b[0]-a[0])**2(b[1]-a[1])**2)))更新亚图跨际
