一个基于scikit-image的插件，用于基于荧光显微镜图像中核和/或膜的高强度对细胞和细胞核进行分割
项目描述
napari-segment-blobs-and-things-with-membranes (nsbatwm)
此napari插件基于scikit-image，允许基于荧光显微镜图像中核和/或膜的高强度对细胞和细胞核进行分割。
用法
此插件将图像处理操作填充到napari的工具菜单中。您可以通过其后缀(nsbatwm)在括号中识别它们。此外，它还可以从napari-assistant图形用户界面中使用。因此，只需单击菜单工具 > 附加工具 > 助手 (na)或从命令行运行naparia。
您还可以像在演示笔记本中所示的那样调用这些函数。
沃罗诺伊-奥斯特-标记
该算法结合了Otsu的阈值方法、高斯模糊和Voronoi剖分方法来标记强度图像中的明亮对象，如细胞核。该算法有两个sigma参数，允许您调整对象切割的位置（spot_sigma）和轮廓的平滑度（outline_sigma）。本实现旨在与clesperanto中的Voronoi-Otsu-Labeling相似。
带种子的水面算法
从显示高强度膜和已标记对象（例如使用Voronoi-Otsu-Labeling）的种子图像的图像开始，标记受膜约束的对象。
带掩膜的带种子水面算法
如果还有掩膜图像可用，可以使用带掩膜的水面算法来约束膜图像（1）中的洪水，从核（2）开始，受掩膜图像（3）限制，在掩膜内生成细胞分割（4）。
使用局部最小值作为起始点的水面算法
与上述带种子水面算法和Voronoi-Otsu-Labeling类似，您可以使用此工具对显示膜的图像进行分割，而无需额外的显示核的图像。两个sigma参数允许调整对象的接近程度及其边界的检测精度。
高斯模糊
对图像应用高斯模糊。这可能有助于去噪，例如在应用阈值Otsu方法之前。
减去背景
使用scikit-image的滚动球算法减去背景。这可能有助于使膜在图像的不同区域的光强度更相似。
阈值Otsu
使用scikit-image的阈值Otsu算法，也称为Otsu的方法对图像进行二值化。
分割接触的对象（以前称为二值水面算法）
在阈值化后，如果对象粘在一起，这个工具可能有所帮助。它旨在提供与ImageJ的水面实现类似的结果。
连接组件标记
将二值图像转换为标签图像，其中所有分离的对象都使用不同的标签。在内部，它使用scikit-image的标记函数。
手动分割和合并标签
通过工具 > 通用菜单手动在napari中分割和合并标签
此napari插件是用Cookiecutter和@napari的cookiecutter-napari-plugin模板生成的。
安装
此插件是devbio-napari的一部分。要安装它，请按照其安装说明进行。
贡献
非常欢迎贡献。可以使用tox运行测试，请在提交拉取请求之前确保覆盖率至少保持不变。
许可
根据BSD-3许可协议分发，"napari-segment-blobs-and-things-with-membranes"是免费和开源软件
问题
如果您遇到任何问题，请在image.sc上创建一个线程，并附上详细描述，并标记@haesleinhuepf。
napari-segment-blobs-and-things-with-membranes-0.3.8.tar.gz 的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 30118dba486e94339ed074742d571f380691b102d504a920a40533fb3fc6f76f |
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| MD5 | b687f46264b381b3597cfae891ec2c80 |
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| BLAKE2b-256 | 06d842d6306260abb6bac28b17231d9c860a8a9c3c10a2e04920c4df93be368a |
napari_segment_blobs_and_things_with_membranes-0.3.8-py3-none-any.whl 的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 8fdc8033b442b0c3884fa77ffa9e13f486fdff13dba9b5ab4c903c808fe2b982 |
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| MD5 | 9ebb7c14056275301ad4936090a9e88f |
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| BLAKE2b-256 | f8e0ee7811666cab2c3869d5a9bab777c386cbb1a05622f4c0846d0c98a8dffe |