不得不知道的 ImageJ 實用插件分享
前段日子,導師突然要求我對HE染色及電鏡的軸突圖片進行計數、分析血管密度等，這讓我愁眉不展。但是，經過學習機智的我使用ImageJ順利的解決了這些問題。ImageJ可自動、快速得到分析結果，今天就把這些科研中不得不知道的實用插件分享給大家！
一、CLAHE插件增強圖像對比度
CLAHE (Enhance Local Contrast)插件可增強圖像的局部對比度從而增加圖片清晰度，例如原始電鏡圖片經過CLAHE增強後更加清晰：
CLAHE插件下載地址：/Enhance_Local_Contrast_(CLAHE)。
将下載插件插件放置Plugins文件夾下，重啟ImageJ軟件即可。Plugins -> CLAHE處可見，界面如下：
CLAHE插件有助于圖片分析，例如RetFM-J自動計數。
HE染色是病理學最常用的染色技術之一，RetFM-J插件适用于HE染色陽性細胞的快速自動計數。
RetFM-J插件可于/ij/免費下載，計數效果如下：
分析步驟：
1、ImageJ軟件File -> Open打開HE染色圖片：
2、Plugins -> CLAHE增強局部對比度：
3、Plugins -> RetFM-J插件，默認設置，點擊OK即可得到細胞數量、面積、坐标、周長等結果：
二、VesselJ分析血管密度
VesselJ是一種基于動态阈值算法的新型ImageJ插件，可用來定量血管和淋巴血管生成。該方法排除了認為選擇阈值帶來的誤差，還可以同時自動處理多個圖像。
VesselJ下載地址：https:///ij/plugins/vesselj/index.html。将下載插件插件放置Plugins文件夾下，重啟ImageJ軟件即可。Plugins -> VesselJ處可見。
分析步驟：
1、ImageJ軟件File -> Open打開CD31染色（Red）血管：
2、Plugins -> VesselJ，選擇CD31-green，點擊OK彈出提示框隻能僅打開需要分析的圖片：
提示框點擊OK後彈出Selection required，矩形選框選擇熒光圖片背景，點擊OK：
分析快速完成顯示：
分析結果如下：
結果解讀：
總面積是1392606，非血管的面積是796438，血管的面積是596168，血管占總面積的比例是0.428，即血管密度為42.8%。
3、批量血管密度分析
ImageJ軟件File -> Open打開多張CD31染色（Red）血管圖片：
分析步驟大緻與分析單張圖片類似，不同的是需要在3張圖片上矩形選框選擇熒光圖片背景，即可得到結果：
三、AxonJ插件分析軸突
AxonJ可快速自動對齧齒動物視神經圖像和全神經圖像中的軸突進行計數與分析。
AxonJ下載地址：https:///ij/plugins/axonj/index.html。
将下載插件插件放置Plugins文件夾下，重啟ImageJ軟件即可。AxonJ插件Plugins -> AxonJ處可見。
分析步驟：
1、ImageJ軟件File -> Open打開電鏡獲得的軸突圖片：
2、Plugins -> AxonJ即可自動得出結果，共有607個軸突：
分析結果與原圖對應效果為：
除得到軸突數量外，還可以得到面積、Feret直徑、質心等數據：
四、LeafJ測量葉片形态參數
葉子是主要的光合器官，植物發育過程和不同環境下葉片的大小和形狀都是不同的。由于這些原因，對葉片形态的研究需要測量大量葉片的多個參數，且這些測量最好由半自動的工具完成。LeafJ可快速測量模式植物如拟南芥的葉柄長度和葉片參數。
LeafJ下載地址：/jnmaloof/leafj。
将下載插件插件放置Plugins文件夾下，重啟ImageJ軟件即可。插件Plugins -> LeafJ處可見
分析步驟：
1、ImageJ軟件File -> Open打開葉片：
2、Image -> Type -> 8 bit将圖片轉化為灰度圖片：
Image -> Adjust -> Threshold選中葉片，紅色代表選中：
Plugins -> LeafJ，可填入樣品信息例如所屬組、處理、基因型等，點擊Continue，即可得到結果：
下圖是LeafJ自動計算得到的葉片與葉柄的ROI，并自動添加至ROI Manager中：
可得到的數據有葉柄長度、葉片長度、葉片寬度、葉片面積、葉片周長、葉片圓度等數據：
3、File -> Open Recent可打開分析的葉片原圖，ROI Manager中勾選Show All與Labels可在原圖上顯示分析結果：
今天給大家分享的都是ImageJ中非常實用的插件，希望對大家有所幫助！
參考文獻：
Hedberg-Buenz A,Christopher MA, Lewis CJ, et al. RetFM-J, an ImageJ-based module for automatedcounting and quantifying features of nuclei in retinal whole-mounts. Exp EyeRes. 2016
Rabiolo A, Bignami F,Rama P, Ferrari G. VesselJ: A New Tool for Semiautomatic Measurement of CornealNeovascularization. Invest Ophthalmol Vis Sci. 2015;56(13):8199-206
Maloof JN, Nozue K,Mumbach MR, Palmer CM. LeafJ: an ImageJ plugin for semi-automated leaf shapemeasurement. J Vis Exp. 2013
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