Análise de partículas Análise automática de partículas A contagem automática de partículas pode ser feita se a imagem não tiver muitas partículas tocando. A contagem manual de partículas pode ser feita usando a Ferramenta Multi-ponto. Segmentação. Ou a capacidade de distinguir um objeto do seu fundo, pode ser uma questão difícil de tratar. Uma vez feito isto, no entanto, o objeto pode então ser analisado. Limiar RAW Análise de WatershedParticles Definir um limite 5.1.1.1 Limiar manual A análise automática de partículas requer uma imagem binária, em preto e branco. Um intervalo de limites é definido para informar os objetos de interesse para além do plano de fundo. Todos os pixels da imagem cujos valores se encontram abaixo do limite são convertidos em preto e todos os pixels com valores acima do limiar são convertidos para branco ou vice-versa. Existem várias maneiras de definir limites. As imagens monocromáticas são simplesmente limiares através do comando de menu Image Adjust Threshold. O limite pode ser definido usando as barras deslizantes. Os pixels dentro do intervalo de limiar são exibidos em vermelho. Quando estiver satisfeito com as configurações de limite, você pode clicar em Aplicar. Isso irá aplicar permanentemente as configurações de limite e converter a imagem em binário. Você tem opções diferentes para definir um limite manual. O menu suspenso definido como Padrão permite que você escolha entre Padrão e 15 outras técnicas de limite. O menu suspenso definido como Vermelho permite que você escolha entre um esquema de cores vermelho e branco, um esquema de cores preto e branco ou um esquema de cores superior e inferior. A caixa Fundo escuro inverterá a cor de primeiro plano com a cor de fundo. Você também pode optar por verificar a caixa Stack histogram para produzir um histograma para uma pilha inteira. Para imagens em cores, a definição do limite é feita com a seqüência de comandos Image Adjust Color Threshold. . A opção Thresholding method permite que você escolha uma técnica de thresholding diferente do padrão. A opção Limiar cor permite que você escolha entre Vermelho, Branco, Preto ou B W como a cor de tonalidade. A opção Espaço de cor permite escolher entre HSB, RGB, Lab e YUV. O fundo da imagem limiar pode ser feito claro ou escuro. A imagem pode ser convertida em uma imagem binária através do comando de menu Tipo de Imagem de 8 bits. Há muitos algoritmos que você pode usar para calcular o limite sem introduzir bias de usuário. Uma avaliação de mais de 40 destes pode ser encontrada neste trabalho: Sezgin, M. Sankur, B. (2004), Levantamento sobre técnicas de limiar de imagem e avaliação de desempenho quantitativo. , Journal of Electronic imaging 13 (1). 146-168 (no Google Scholar). Fiji tem vários plugins encontrados no menu Image Adjust Threshold para o cálculo automático de um limiar de imagem. Estes incluem limiar de Otsu, limiar de entropia máximo e limiar de modelagem de mistura. Para obter uma lista completa dos métodos disponíveis com Fiji, consulte a seção Plugins, localizada na seção Documentação, na guia Conteúdo, na parte superior desta página. Separação de bacias hidrográficas Os objetos sobrepostos em uma imagem binária podem ser separados usando o comando de menu Process Binary Watershed. Primeiro converta a imagem para binário por thresholding. Os pixels pretos são então substituídos por pixels cinza de uma intensidade proporcional à sua distância de um pixel branco. Os pixels pretos mais próximos da borda são mais claros do que os pixels pretos que são mais centrais. Este é o mapa de distância Euclidiano (EDM) da área preta. Disto são calculados os centros dos objetos. Estes são os pontos erosionados finais (UEPs) de cada área preta significando que eles são equidistantes de cada borda. Estes pontos são então dilatados até que eles tocam outro pixel preto. Este ponto de encontro é onde uma linha divisória é desenhada. Analisar partículas Para analisar as partículas em uma imagem segmentada, use o comando de menu Analisar analisar partículas. . Isso fornecerá informações sobre cada partícula na imagem. Defina o tamanho mínimo eo tamanho máximo da área de pixel para excluir qualquer coisa que não seja um objeto de interesse na imagem. Os valores de redondeza entre 0,0 e 1,0 também podem ser selecionados para ajudar a excluir objetos indesejados. Selecione a opção Mostrar: Esboços para exibir uma imagem dos objetos detectados. O menu suspenso Mostrar também permite que o usuário mostre Nada, Contornos Nus, Elipses, Máscaras, Máscaras de Contagem, Esboços de Sobreposição e Máscaras de Superposição. O usuário pode escolher se deseja exibir resultados. Limpar Resultados. Resumir. Adicionar ao Gerente. Excluir bordas. Inclua furos. O registro começa. E / ou In situ Show. A análise de partículas pode ser automatizada por meio de plugins ou macros, uma vez que o valor de limiar correto ea faixa de tamanho de partícula foram determinados para seus objetos de interesse. Nucleus Counter Este plugin automatiza muitas das etapas discutidas acima. Insira o intervalo de tamanho a ser contado Selecione o método de thresholding automático. Isso pode ser corrente. Otsu. Máxima Entropia, Mistura Modelagem ou k-significa agrupamento. Current usa o limite que foi definido manualmente, veja acima. Execute uma correção de plano de fundo. Use um filtro suave. Realizar uma separação de divisor de águas. Adicione as partículas ao gerenciador de ROI. Diga sim a um resumo. Outras opções podem ser facilmente adicionadas a pedido. A contagem, área e tamanho médio são retornados como uma janela de texto e as partículas destacadas são sobrepostas em uma duplicata da imagem original. Você pode usar a ferramenta Multi-point integrada para contar as partículas manualmente. Particle Tracker Particle Tracker é um plugin de acompanhamento de pontos de recursos em 2D para a detecção e análise automatizada de trajetórias de partículas registradas por imagens de vídeo em biologia celular. O algoritmo é descrito em Sbalzarini e Koumoutsakos (2005 1). TrackMate Use o comando de menu Plugins Tracking TrackMate. Este plugin permite que você execute um único rastreamento de partículas de estruturas tipo spot. Para obter informações mais detalhadas, consulte o tutorial e a explicação do TrackMate. Rastreamento manual Use o comando de menu Plugins Tracking Tracking manual. Esta ferramenta permite-lhe acompanhar o movimento de uma célula. Diâmetro de nanofibre de Fiji, diâmetro de nanofiber de Fiji, diâmetro de nanofiber automatizado, livre, fonte aberta, raio DiameterJ 1 é um livre, diâmetro de nanofiber diâmetro, diâmetro de nanofiber diâmetro, Plugin de código aberto criado para ImageJ, ImageJ 2 e Fiji desenvolvido no Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia. DiameterJ é uma ferramenta de caracterização de diâmetro de nanofibra validadas. DiameterJ é capaz de analisar uma imagem e encontrar o diâmetro de nanofibras ou microfibras em cada pixel ao longo de um eixo de fibras e produz um histograma desses diâmetros. Incluído com este histograma são estatísticas sumárias como diâmetro médio da fibra e maior diâmetro de fibra (modo). DiameterJ também agrupa OrientationJ 2 para uma análise completa da orientação da fibra dentro de uma imagem, bem como a função Analyze Particles, construída em ImageJ / Fiji para analisar o espaço dos poros dentro dos andaimes e produzir estatísticas sumárias para os poros. Visão geral Visão geral do fluxo de análise DiameterJ - (Topo) Imagem SEM - transformação de distância euclidiana estilizada. (Parte inferior) Alguns dos gráficos que podem ser produzidos a partir de dados fornecidos por DiameterJ DiameterJ 1 é um processo de dois passos de análise de imagem: Segmentação de imagem em uma imagem binária (apenas pixels em preto e branco) Dezesseis algoritmos de segmentação padrão foram incluídos com DiameterJ No segmento SRM e Segment Mixed plugins. No entanto, esses algoritmos podem não funcionar para todas as imagens SEM. Se o usuário não estiver satisfeito com os resultados dos algoritmos de segmentação (ou seja, as imagens em preto e branco não produzem uma representação precisa da imagem original), então o DiameterJ ainda trabalhará com qualquer imagem binária que tenha sido segmentada por outros meios. Análise de imagem segmentada Todas as medidas dadas por DiameterJ estão em pixels por padrão. DiameterJ foi validado com mais de 130 imagens digitais criadas em silico e com imagens de microscópio eletrônico de varredura de fios de referência com diâmetros conhecidos. - Fibras menores que 10px ou maiores do que 10 da menor dimensão da imagem produzem 10 ou maior erro - Por enquanto DiameterJ analisa somente. tif, jpeg, png. Bmp e. gif - Fibras devem ter menos de 512px de diâmetro para ser analisado Se você quiser citar DiameterJ em seu trabalho, as informações de citação podem ser encontradas aqui ou use o abaixo: Citation / Reference Information Hotaling NA, Bharti K, Kriel H, Simon Jr. CG. DiameterJ: Uma ferramenta de medição de diâmetro de nanofibra de código aberto validada. Biomaterials 2015 61: 327 38. doi: 10.1016 / j. biomaterials.2015.05.015. Download Link Como DiameterJ Works Diagrama de DiameterJ código O objetivo geral do algoritmo DiameterJ 1 era ser capaz de analisar uma imagem de 8 bits SEM de qualquer resolução usando um computador desktop em menos de 60 segundos. Para um diagrama de blocos e uma visão geral de como o algoritmo DiameterJ analisa o diâmetro da fibra e outras propriedades do andaime veja abaixo. As micrografias de SEM de segmentação foram primeiro segmentadas usando uma variedade de técnicas de limiar disponíveis em ImageJ / Fiji. Tanto o segmento SRM e Segment Mixed plugins são inclusões automatizadas de outro trabalho de algoritmo de segmentação. Especificamente, verificámos que, para as imagens de nanofibras SEM, o algoritmo de fusão de região estatística 3 desenvolvido por Johannes Schindelin faz um excelente trabalho de mistura de fibras através do seu diâmetro e profundidade para criar grandes representações das fibras quando elas são segmentadas. Além disso, usamos algoritmos de segmentação mais convencionais desenvolvidos por Otsu 4. Huang 5. Kittler (erro mínimo) 6. Doyle (percentil) 7. Ou Zack (triângulo) 8 Após a segmentação todas as imagens apresentaram ruído remanescente e características morfológicas que foram suavizadas de acordo com os protocolos delineados por D Amore 9 e Gonzalez 10. Resumidamente, foram realizados sucessivos ciclos de remoção de ruído (através do comando ImageJ s despeckle) até que não foi encontrada qualquer alteração na imagem. Erosão (através do comando de erosão ImageJs e dilatação (através do comando ImageJs dilate) e uma erosão final (através do comando ImageJs erode), operações servidas para refinar a imagem, realçando bordas de fibra e eliminando áreas de pixel isoladas. Melhoram a precisão das determinações da linha central de acordo com o método desenvolvido por Lam et al 11. Diâmetro Super Pixel Após a segmentação da imagem, os pixels brancos foram somados para a área total da fibra em cada imagem e então foram calculadas duas linhas de centro diferentes para a imagem, Um usando um algoritmo de desbaste axial desenvolvido por Zhang e Suen 12 (comando Skeletonize em ImageJ) eo outro usando um tessellation Voronoi 13 (comando Voronoi em Image J.) O algoritmo de afinamento axial é muito sensível a mudanças na superfície da fibra resultando em ramos para Áreas que não eram necessariamente novas fibras. O algoritmo Voronoi essencialmente maximiza a distância entre os clusters de pixels negros discretos e, portanto, é completamente insensível à morfologia da fibra. O comprimento de cada linha central foi então calculado como média e a área total de fibras foi dividida pela média dos comprimentos axialmente diluídos e da linha central de Voronoi. Os dois comprimentos da linha central foram calculados com base nos resultados da análise de imagens sintéticas digitais ea descoberta de que um método consistentemente superestimou o comprimento da fibra enquanto que o outro subestimou consistentemente o comprimento da fibra. O nome do Super Pixel foi escolhido porque a área de fibra, em pixels, foi dividida pelos comprimentos da linha central, em pixels, produzindo assim um valor sem unidade que equivale ao diâmetro médio da fibra (fibra comprimento x diâmetro da área da fibra). Este valor é, portanto, uma unidade de pixel transformada e é equivalente ao diâmetro médio da fibra sob o pressuposto de que as fibras são apenas rectângulos longos quando segmentados em formas 2D. Após o seu cálculo inicial, o cálculo do diâmetro foi posteriormente refinado através da correcção da intersecção. A correção de interseção foi feita tomando o comprimento médio da linha central e subtraindo um valor de raio (obtido a partir da primeira aproximação do diâmetro como determinado sem correção de interseção) para cada intersecção de três pontos e um valor de diâmetro (obtido a partir da primeira aproximação) para cada quatro Ponto de intersecção das fibras. As interseções de cada linha central foram encontradas usando o algoritmo desenvolvido por Argana-Carreras et al. 14. Um novo diâmetro foi então calculado usando o novo comprimento corrigido e a área total da fibra e este processo foi enrolado até o diâmetro convergir para 1/1000 de um pixel. Adicionalmente, o número de interseções foi também guardado e a densidade de intersecção (ID) foi calculada para uma área de pixel 100px x 100px (10 4) dividindo o número total de intersecções pela área total (em pixels) da imagem e multiplicando por 10 4.. O comprimento característico (CL) das fibras foi definido como o comprimento médio da fibra entre as intersecções e foi calculado dividindo o comprimento total da linha central pelo número de interseções:. O comprimento da linha central foi calculado como a média das linhas de centro de desbaste axial e de tesselamento de Voronoi. Histograma de Diâmetro de Fibra Histograma de Raio produzido por DiameterJ Para obter a distribuição de diâmetros de fibra a imagem segmentada foi transformada com um algoritmo de transformação de distância Euclidiana 15 (comando Mapa de Distância em ImageJ). Este algoritmo toma um pixel de fibra e encontra a distância para o orifício de malha ortogonal mais próximo usando a raiz quadrada da soma do quadrado das distâncias verticais e horizontais para o orifício e depois transforma o pixel de fibra em um valor de escala de cinza igual a essa distância . A imagem resultante é uma imagem de escala de cinza ao invés de preto e branco. A linha central calculada pelo algoritmo de afinamento axial acima é então sobreposta no topo da imagem transformada à distância. Em cada interseção da linha central o valor de escala de cinzentos é encontrado e os valores de raio dentro dessa faixa são subtraídos da linha central. Os valores de escala de cinzentos sob a linha central restante são então obtidos e multiplicados por 2 para obter o valor de todos os diâmetros não numa área de intersecção. O histograma subseqüente de valores de escala de cinzentos é então encontrado e colocado em um arquivo. csv juntamente com a média geral, desvio padrão, mediana e modo de todos os valores de diâmetro. A linha central sensível foi escolhida porque era a opção mais discriminante e, portanto, tinha uma maior probabilidade de eliminar pixels que tinham um valor maior do que o valor do raio real. Análise de furos de malha Furos de malha medidos por DiâmetroJ As imagens segmentadas contêm apenas pixels preto e branco com pixels pretos representando pixels de fundo e brancos que representam fibras. Os pixels pretos foram analisados usando o comando Analisar Partículas em ImageJ. Este algoritmo encontra essencialmente clusters discretos de pixels pretos, conta o número de pixels em cada cluster e, em seguida, relata sua área. As unidades de pixel foram seleccionadas para análise de partículas bem como uma circularidade de 0,00-1,00, foi também escolhida a opção de excluir clusters que tocam a borda. A subseqüente análise de partículas foi então salva para produzir mais tarde um histograma de malha de malha, área de furo de malha média (produzida pela média de todas as áreas de cluster) e percentual de malha de malha (produzido tomando o número total de pixels negros e dividindo - ). Orientação da fibra A orientação da fibra foi determinada usando um plug-in bem estabelecido para ImageJ chamado OrientationJ 2. Para determinar a orientação da fibra, utilizou-se um algoritmo de desbaste axial e, em seguida, a linha central foi aumentada em 2 pixels (utilizando o comando Enlarge em ImageJ) para garantir uma medição precisa da linha. Dentro da OrientaçãoJ, utilizou-se um gradiente de Fourier com uma janela gaussiana de 7 pixels. O histograma de frequência subsequente da orientação da fibra foi então guardado como uma imagem. OrientaçãoJ limita o acesso aos dados brutos para este histograma, portanto, se o usuário desejar os dados brutos, eles devem usar o plugin OrientaçãoJ Distribuição. Na versão Fiji de DiameterJ o plugin Directionality 16, escrito por Jean-Yves Tinevez, também pode ser usado para obter os dados de distribuição bruta. Essa abordagem é consideravelmente mais lenta e menos elegante (janelas pop-up permanecem abertas) do que OrientationJ, mas por enquanto é a única maneira de obter os dados de orientação brutos em lote. Como usar o DiameterJ Instruções gerais para o usuário Foi desenvolvido um treinamento detalhado sobre como usar DiameterJ. No total, o treinamento foi dividido em 7 documentos descritos abaixo. Recomendamos passar pelo treinamento de forma linear, mas sinta-se livre para misturar e combinar conforme suas necessidades exijam. Como instalar e usar DiameterJ: DiameterJ Segmentação segmentação de imagem é o processo de conversão de uma imagem em uma representação binária de sua imagem, onde os pixels brancos representam as porções da imagem original que você gostaria de medir e os pixels pretos representam o fundo Que você não gostaria de medir. Como segmentar imagens usando DiameterJ: Há um total de 24 algoritmos diferentes que podem ser usados para segmentar imagens incluídas com DiameterJ. Sinta-se livre para usá-los todos ou nenhum deles. DiameterJ 1.XXX pode analisar qualquer imagem em preto e branco (binário) e, portanto, os usuários não precisam usar os algoritmos de segmentação incluídos para segmentar suas imagens se não quiserem. Análise de DiameterJ As imagens analisadas DEVEM ser fibras brancas sobre um fundo preto. Se você tem fibras pretas em um fundo branco inverta a imagem para analisá-lo com DiameterJ. Uma análise detalhada de como analisar diâmetros de fibra e outras propriedades do andaime: De nota sobre a análise As métricas contidas na pasta Total Summaries são médias globais de diâmetro e podem ser facilmente tendenciosas se o histograma de diâmetro analisado tiver uma distribuição não normal Isto é, picos múltiplos, ruído significativo que conduz ou que se arrasta do pico, etc.). Recomenda-se fortemente que você execute um ajuste de pico do histograma de diâmetro para obter uma medida mais precisa se a imagem de histograma de raio (mostrada na pasta Histogramas) mostrar uma distribuição não normal ou múltiplos picos. Transformação de distância de pixel para unidade Consulte o link Utilização geral e instalação acima para obter uma explicação detalhada de como fazer isso. DiâmetroJ Resumos de saída Pasta Uma imagem de montagem com quatro imagens nele Imagem superior esquerda - Imagem segmentada original Imagem superior direita - Imagem da linha central determinada pelo algoritmo de tessellation Voronoi Imagem inferior esquerda - Imagem de todas as linhas centrais contadas no histograma sobreposto no Euclidean Distância transformada das fibras fibras. Linhas amarelas são os locais onde os raios foram contados As fibras estão em escala de cinza como transformadas pela transformação da distância euclidiana Imagem inferior direita - Poros encontrados e analisados por Diâmetro Uma imagem com a freqüência de orientação da linha central de todas as fibras. Limitações Devido a limitações matemáticas, fibras que são menores que 10px ou maiores que 10 da menor dimensão da imagem produzem erros que são acima de 10 e, portanto, considerado como muito alto para Medição precisa. Isto é porque em diâmetros pequenos (menos de 10px) um único erro do pixel pode causar o erro 10 na medida. Enquanto com fibras grandes (maior do que 10 da menor dimensão da imagem) baixos efeitos de amostragem e borda de fibras tornam-se um fator dominante na distribuição do diâmetro. Esta limitação pode ser superada alterando sua ampliação ao tirar a imagem para tornar as fibras menores / maiores conforme apropriado. Devido a razões algorítmicas, as fibras que têm um diâmetro maior que 512 px não podem ser analisadas por DiameterJ. Em geral, isso não é uma preocupação se o pesquisador está tomando imagens que não violam a primeira limitação porque uma imagem teria que ser mais de 5120 px em sua menor dimensão para esta limitação para afetá-los. No entanto, com imagens costuradas e com resoluções de imagem ultra alta (36MP ou superior) isso pode revelar-se um fator limitante. O trabalho está em andamento para converter a Euclidean Distance Transform para um algoritmo de 16 bits que pode analisar imagens com fibras com 131,072 px ou menos de diâmetro. As imagens que têm muitas fibras que se entrelaçam ou que se tocam e correm paralelas entre si para longas distâncias numa imagem podem produzir picos errantes em Diametro. Isso geralmente é devido à segmentação dessas imagens mostrando uma fibra maior em vez de muitas fibras menores empacotadas. Além disso, imagens onde as fibras parciais correm ao longo da borda da imagem podem causar DiameterJ para mostrar diâmetros de fibra que são menores do que a fibra real. Assim, uma verificação de senso comum em todas as imagens deve ser realizada e ao tomar imagens o pesquisador deve ter cuidado para selecionar áreas onde as fibras não se sobrepõem e correr paralelamente consideravelmente ou correr ao longo da borda da imagem. Uma parte integral da análise para DiameterJ é a segmentação de imagem. No entanto, como uma imagem é segmentada em primeiro plano ou fundo pode alterar drasticamente as saídas produzidas por DiameterJ listados abaixo: Índice de Orientação Normalizada Meio Tamanho do Buraco de Malha Porcentagem de Porosidade Intersecção Característica de Densidade Fibra Comprimento Histograma de Orientação de Fibra Isso ocorre porque mais fibras que são segmentadas fora de Uma imagem quanto maior o tamanho de poro, menor a densidade de intersecção e maior o comprimento de fibra característico entre intersecções. Adicionalmente, a orientação das fibras pode ser deslocada porque a orientação das fibras subjacentes pode ser diferente das fibras que estão mais próximas da camada superior. Assim, enquanto os algoritmos analisando essas métricas são capazes de produzir resultados altamente precisos em imagens de calibração em imagens segmentadas reais, a análise é totalmente dependente do algoritmo de segmentação utilizado. Embora esses algoritmos tenham sido incorporados em DiameterJ para fornecer uma maneira de referência para calcular esses valores, advertimos que, a menos que algoritmos de segmentação idênticos e configurações de captura de imagem sejam usados, os resultados desses algoritmos não são comparáveis entre imagens. O diâmetro da fibra é relativamente invariante à segmentação porque uma boa segmentação da imagem leva a não possuir fibras parciais, sendo apenas menos fibras incluídas na segmentação. Assim, embora diferentes algoritmos de segmentação possam produzir uma amostragem de fibra aumentada ou diminuída, a medida de diâmetros de fibra dentro de cada segmentação é exata. Desenvolver um algoritmo de segmentação que não tenha esse problema em qualquer imagem é atualmente um tópico de pesada pesquisa no campo de análise de imagens. Ao analisar as imagens com múltiplos diâmetros de fibras distintos, verificou-se que DiameterJ representa a prevalência de fibras de maior diâmetro em comparação com fibras menores. Este viés leva a que as médias ponderadas sejam imprecisas e que as médias globais dos diâmetros das fibras sejam polarizadas em direcção a diâmetros de fibras menores. O viés é devido à correção / subtração de interseção e ao aumento da probabilidade de fibras maiores terem mais interseções devido ao seu tamanho aumentado. Esta limitação pode ser parcialmente superada pela correção de interseção direcional da interseção de fibras, que está atualmente em desenvolvimento. No entanto, esta limitação é inerente a todas as técnicas de análise de imagem bidimensional e não pode ser completamente eliminada, tornando as médias ponderadas do diâmetro da fibra ligeiramente imprecisas, não importa o quê. Distinguir entre diâmetros de fibra que são mais próximos em diâmetro de 3 pixels muitas vezes cria dificuldades de resolução para pico de montagem ea prevalência de cada diâmetro de fibra pode ser enviesada. Isso tem a ver com limitações inerentes devido ao binário de pixel de linhas diagonais em Euclidean Distance Transforms. Esta limitação pode ser superada aumentando a ampliação de sua imagem para que as fibras com diâmetros diferentes tenham mais de 3 pixels de diferença entre eles. Instalação Se você instalou o imageJ antes do final de 2013, desinstale a versão atual do ImageJ (NÃO UPDATE) e reinstale o ImageJ 1.48 ou mais recente. Antes de desinstalar certifique-se de copiar todos os seus plugins antigos para uma pasta separada, pois estes serão removidos quando você desinstalar a versão antiga do ImageJ. Recomendamos ImageJ sobre Fiji se você não tiver experiência com qualquer software porque é mais simples de usar. Baixe e descompacte os arquivos DiameterJ (Encontrar na fonte acima) e mova ou copie as três pastas para a pasta de plugins do ImageJ. Isso deve estar no diretório: C: Arquivos de Programas ImageJ plugins Ou C: Arquivos de Programas (x86) ImageJ plugins DiameterJ irá trabalhar com x86 (32 bits) ou x64 (64-bit) versões de Java / ImageJ Clique aqui para instalar o ImageJ / Fiji no OSX Baixe e descompacte os arquivos DiameterJ (Encontre no arquivo na caixa de informações acima) Mova ou copie as três pastas na pasta de plugins do diretório onde você colocou o ImageJ. Q: Ao executar qualquer algoritmo de segmentação, ocorre um erro que diz: Comando Não-reconhecido: Auto Limiar ou Comando Não Reconhecido: Limite Automático. R: Você instalou a versão errada do DiameterJ em sua versão ImageJ / Fiji. Fiji dá o Auto Threshold .. erro e significa que você instalou o plugin ImageJ s em Fiji. ImageJ dá o erro Auto Threshold e significa que você instalou a versão do software de Fiji em ImageJ0. Faça o download e instale a versão correta do DiameterJ para o pedaço de software que você está usando. Q: Quando eu iniciar ImageJ ou Fiji pela primeira vez após a instalação DiameterJ eu recebo erro de configuração de plugin: C :. Comando duplicado: XXXX (já em AAAA) Onde. É o diretório onde o plugin está localizado, XXXX é o nome do plugin e YYYY é o nome do diretório onde esse plugin já está. R: Você tem plugins duplicados Vá para o arquivo onde você descompactou DiameterJ e seus outros plugins abrir a pasta DiameterJ, OrientationJ ou Analyze Skeleton 2D - 3D e excluir o arquivo chamado XXXX P: Quando eu executo DiameterJ ocorre um erro que diz Unrecognized Command : Skeleton Intersections ou Unrecognized Command: OrientationJ ou Unrecognized Comando: Analyze Skeleton (2D / 3D) ou Unrecognized Command: Statistical Region Merging A: Durante a instalação, um ou mais plugins necessários para DiameterJ foram perdidos. Por favor, volte para o arquivo zip que você baixou para DiameterJ e copie todos os arquivos para a pasta de plugins de ImageJ / Fiji Q: Quando eu executo DiameterJ ocorre um erro que diz Unrecognized Comando: AAAA onde AAAA é qualquer comando não listado acima. R: Você provavelmente está usando uma versão do ImageJ que foi atualizada para a versão 1.48 ou posterior e não criou uma nova instalação do ImageJ. DiameterJ usa vários plugins / scripts que o ImageJ não inclui em suas atualizações, eles apenas os incluem em novas instalações. Assim você deve desinstalar ImageJ e reinstalar uma nova versão 1.48 ou mais recente. Lembre-se de salvar uma cópia de todos os plugins que você adicionou ao ImageJ antes de desinstalá-lo, estes serão perdidos durante o processo de desinstalação, a menos que você salve uma cópia em outro local no seu computador. Q: Quando eu executo DiameterJ um erro aparece no log que diz Erro não há fibras no BBBB. tif para analisar. R: As imagens que estão na pasta que você selecionou não são imagens binárias (preto e branco) ou a imagem está completamente preta. Segmente por favor sua imagem antes de tentar analisá-la com DiameterJ e mova então a imagem segmentada em uma pasta separada com somente imagens pretas e brancas nela. P: Nenhum erro ocorre, mas quando eu pedir ao Segmento XXX ou DiameterJ para analisar uma pasta que tenho imagens em, nenhuma saída é produzida por Segmento XXX / DiameterJ. R: A imagem provavelmente não é um arquivo. tif. Por enquanto, DiameterJ analisa apenas imagens. tif. Por favor, salve suas imagens como arquivos. tif e depois analise com DiameterJ Q: DiameterJ continua me dando um erro em um arquivo e não vai continuar para o próximo arquivo A: Infelizmente DiameterJ vai serialmente através de arquivos e não é capaz de pular um arquivo com um erro. Basta remover o arquivo que está dando o erro da pasta que você deseja analisar e executar novamente DiameterJ. P: Nenhuma das imagens que estou analisando está segmentando bem com seus algoritmos, por que não A: Os algoritmos incluídos por padrão com DiameterJ dependem fortemente da uniformidade da cor da fibra e / ou um fundo escuro. Abaixo estão quatro bons exemplos e quatro exemplos que funcionam mal para segmentação de imagem com os algoritmos padrão. Tenha em mente que há muitos mais algoritmos de segmentação do que eu incluí com DiameterJ em Fiji e ImageJ. Consulte as secções Ferramentas complementares ou Segmentação de imagens deste trabalho para algumas das opções disponíveis. DiameterJ 1 funciona com vários plugins de ImageJ / Fiji. Primeiro e acima de tudo OrientaçãoJ. Além disso, outras ótimas ferramentas que incorporamos são a função AnalyzeSkeleton de Ignacio Arganda-Carreras, bem como as Intersecções de Esqueleto do plugin de morfologia de Gabriel Landini. Também gostaríamos de dar um grande agradecimento ao algoritmo de Mesclagem da Região Estatística que torna nossas segmentações muito melhores. Falando nisso, nós incluímos um monte de algoritmos de segmentação que não estamos quase talentosos o suficiente para nos desenvolvemos. Em particular, as técnicas descritas acima na seção Segmentação deste artigo e pode ser encontrada nos links abaixo. Nós também gostaríamos de dizer que DiameterJ joga muito bem com a saída de qualquer outro algoritmo de segmentação que produz uma imagem binária. Fiji tem uma tonelada de algoritmos de segmentação que são ótimos para diferentes tipos de imagens. Além disso, muitos plugins foram criados para uso em ImageJ ou Fiji: IJ Plugins Auto Threshold e Auto Local Threshold. Se nossos padrões não funcionam, tente qualquer um destes. Finalmente, gostaríamos de encorajar todos a fazer o ajuste máximo dos histogramas de diâmetro que a DiameterJ produz. Para fazer isso, qualquer ferramenta de ajuste de pico pode ser usada. Um recurso livre para o Windows é Fityk no entanto, não recomendamos qualquer software em particular. Reduzir o viés da correção da interseção do Histograma subtraindo direcionalmente a fibra em vez de subtração de manta dentro de um determinado raio de interseção incorporando algoritmos Gaussianos de ajuste de pico dentro de DiameterJ. Atualmente estamos trabalhando em um aplicativo JAVA nativo em DiameterJ. Isso não vai mudar fundamentalmente a função de DiameterJ no entanto, ele vai torná-lo mais rápido, olhar mais limpo e deve resolver problemas de continuidade Euclidean distância de 16 bits transformar calculadora Habilitar DiameterJ para pular para o próximo arquivo se ocorrer um erro durante a análise Combinar os três diferentes releases of DiameterJ into a single release for all versions of ImageJ/Fiji Easier to use GUI (any GUI at all) with more options for what the outputs of DiameterJ are and what types of analysis it performs. Make DiameterJ compatible with images other than. tif files Help is welcome in any/all of these improvements 1.0 1.1 1.2 1.3 Hotaling NA, Bharti K, Kriel H, Simon Jr. CG. DiameterJ: A validated open source nanofiber diameter measurement tool. Biomaterials 2015 61:327 38. doi:10.1016/j. biomaterials.2015.05.015 sciencedirect /science/article/pii/S0142961215004652 2.0 2.1 R. Rezakhaniha, A. Agianniotis, J. T. C. Schrauwen, A. Griffa, D. Sage, C. V. C. Bouten, F. N. van de Vosse, M. Unser and N. Stergiopulos, Experimental investigation of collagen waviness and orientation in the arterial adventitia using confocal laser scanning microscopy, Biomechanics and modeling in mechanobiology, SpringerLink (DOI: 10.1007/s10237-011-0325-z) R. Nock, F. Nielsen (2004), Statistical Region Merging , IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 26 (11): 1452-1458 Otsu N. A threshold selection method from gray-level histograms. Automatica 1975 11:23 7. Huang L-K, Wang M-JJ. Image thresholding by minimizing the measures of fuzziness. Pattern Recognit 1995 28:41 51. doi:10.1016/0031-3203(94)E0043-K. Kittler J, Illingworth J. Minimum error thresholding. Pattern Recognit 1986 19:41 7. doi:10.1016/0031-3203(86)90030-0. 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Records coordinates if one or more points have been defined using the point selection tool. Use the Analyze Set Measurements command to specify what area statistics are recorded. With RGB images, results are calculated using brightness values. RGB pixels are converted to brightness values using the formula V (R G B)/3 . or V 0.299R 0.587G 0.114B if Weighted RGB Conversions is checked in Edit Conversions . The default weighting factors are the ones used to convert to from RGB to YUV, the color encoding system used for analog television. The weighting factors can be changed using the setRGBWeights macro function. With line selections, the following parameters can be recorded: length . angle (straight lines only), mean . standard deviation . mode . min . max and bounding rectangle (v1.34l or later). The mean, standard deviation, etc. are calculated from the values of the pixels along the line. To export the measurements as a tab-delimited text file, select File Copy All from the Results window menu bar. You can also save measurements by right-clicking in the Results window and selecting Save As or Copy All from the popup menu. The width of the columns in the Results window can be adjusted by clicking on and dragging the vertical lines that separate the column headings. Analyze Particles. This command counts and measures objects in binary or thresholded images. It works by scanning the image or selection until it finds the edge of an object. It then outlines the object using the wand tool, measures it using the Measure command, fills it to make it invisible, then resumes scanning until it reaches the end of the image or selection. Press the esc key to abort this process. Use Image Threshold to threshold an image. Use the dialog box to configure the particle analyzer. Particles outside the range specified in the Size field are ignored. Enter a single value in Size and particles smaller than that value are ignored. Particles with circularity values outside the range specified in the Circularity field are also ignored. The formula for circularity is 4pi(area/perimeter 2). A value of 1.0 indicates a perfect circle. Select Outlines from the Show: popup menu and ImageJ will open a window containing numbered outlines of the measured particles. Select Masks to display filled outlines of the measured particles or Ellipses to display the best fit ellipse of each measured particles. Check Display results to have the measurements for each particle displayed in the Results window. Check Clear Results to erase any previous measurement results. Check Summarize to display, in a separate window, the particle count, total particle area, average particle size, and area fraction. Check Exclude on Edges to ignore particles touching the edge of the image or selection. Check Include Holes to include interior holes. Disable this option to exclude interior holes and to measure particles enclosed by other particles. When this option is enabled, ImageJ finds the extent of each particle by tracing the outer edge. When it is disabled, ImageJ finds the extent by flood filling. The Record Starts option allows plugins and macros to recreate particle outlines using the doWand(x, y) function. The CircularParticles macro demonstrates how to use this feature. Check Add to Manager and the measured particles will be added to the ROI Manager. Summarize For each column in the results table, calculates and displays the mean, standard deviation, minimum and maximum of the values in that column. Clear Results Erases the results table and resets the measurement counter. Set Measurements. Use this dialog box to specify which measurements are recorded by Analyze Analyze Particles . Area - Area of selection in square pixels. Area is in calibrated units, such as square millimeters, if Analyze Set Scale was used to spatially calibrate the image. Mean Gray Value - Average gray value within the selection. This is the sum of the gray values of all the pixels in the selection divided by the number of pixels. Reported in calibrated units (e. g. optical density) if Analyze Conversions . Standard Deviation - Standard deviation of the gray values used to generate the mean gray value. Modal Gray Value - Most frequently occurring gray value within the selection. Corresponds to the highest peak in the histogram. Min Max Gray Level - Minimum and maximum gray values within the selection. Centroid - The center point of the selection. This is the average of the x and y coordinates of all of the pixels in the image or selection. Uses the X and Y Results table headings. Center of Mass - This is the brightness-weighted average of the x and y coordinates all pixels in the image or selection. Uses the XM and YM headings. These coordinates are the first order spatial moments. Perimeter - The length of the outside boundary of the selection. Bounding Rectangle - The smallest rectangle enclosing the selection. Uses the headings BX . BY . Width and Height . where BX and BY are the coordinates of the upper left corner of the rectangle. Fit Ellipse - Fit an ellipse to the selection. Uses the headings Major . Minor and Angle . Major and Minor are the primary and seconday axis of the best fitting ellipse. Angle (0-180 degrees) is the angle between the primary axis and a line parallel to the x-axis of the image. The coordinates of the center of the ellipse are displayed as X and Y if Centroid is checked. Note that ImageJ cannot calculate the major and minor axis lengths if Pixel Aspect Ratio in the Set Scale dialog is not 1.0. There are several ways to view the ellipse. The Edit Fit Ellipse command replaces an area selection with the best fit ellipse. The DrawEllipse macro draws (destructively) the best fit ellipse and the major and minor axis. Select Ellipses from the Show: drop down menu in the particle analyzer and it will draw the ellipse for each particle in a separate window. Shape Descriptors (previously Circularity ) - Calculate and display the following shape descriptors: Circ. (circularity): 4 area/perimeter 2. A value of 1.0 indicates a perfect circle. As the value approaches 0.0, it indicates an increasingly elongated shape. Values may not be valid for very small particles. AR (aspect ratio): major axis/minor axis. Enable Fit Ellipse in Analyze Set Measurements to have the major and minor axis displayed. Round (roundness): 4 area/( major axis 2), or the inverse of the aspect ratio. Solidity . area/convex area. The Edit Convex Hull command makes an area selection convex. Feret s Diameter - The longest distance between any two points along the selection boundary, also known as maximum caliper. Uses the Feret heading. FeretAngle (0-180 degrees) is the angle between the Feret s diameter and a line parallel to the x-axis of the image. MinFeret is the minimum caliper diameter. The starting coordinates of the Feret s diameter ( FeretX and FeretY ) are also displayed. The DrawFeretDiameter macro draws the Feret s diameter of the current selection. Integrated Density - Calculates and displays two values: IntDen (the product of Area and Mean Gray Value ) and RawIntDen (the sum of the values of the pixels in the image or selection). RawIntDen is only available in ImageJ 1.44c or later. IntDen and RawIntDen values are the same for uncalibrated image. The Dot Blot Analysis example demonstrates how to use this option to analyze a dot blot assay. Median - The median value of the pixels in the image or selection. Skewness - The third order moment about the mean. The documentation for the Moment Calculator plugin explains how to interpret spatial moments. Kurtosis - The fourth order moment about the mean. Area Fraction - The percentage of pixels in the image or selection that have been highlighted in red using Image Threshold . For non-thresholded images, the percentage of non-zero pixels. Stack Position - The current position (channel, slice and frame) in the stack or hyperstack. Uses the headings Ch , Slice and Frame . Limit to Threshold - If checked, only thresholded pixels are included in measurement calculations. Use Image Threshold to set the threshold limits. Display Label - If checked, the image name and slice number (for stacks) are recoded in the first column of the results table. Invert Y Coordinates - If checked, the XY origin is assumed to be the lower left corner of the image window instead of the upper left corner. Redirect To - The image selected from this popup menu will be used as the target for statistical calculations done by the Measure and Analyze Particles commands. The Redirect To feature allows you to outline a structure on one image and measure the intensity of the corresponding region in another image. With ImageJ 1.35d or later this feature also works with stacks. Note that it is the thresholding of the target image that is used when Limit to Threshold is enabled. Decimal Places - This is the number of digits to the right of the decimal point in real numbers displayed in the results table and in histogram windows. Set Scale. Use this dialog to define the spatial scale of the active image so measurement results can be presented in calibrated units, such as millimeters. Before using this command, use the straight line selection tool to make a line selection that corresponds to known distance. Then, bring up the Set Scale dialog, enter the known distance and unit of measurement, then click OK . ImageJ will have automatically filled in the Distance in Pixels field based on the length of the line selection. Set Distance in Pixels to zero to revert to pixel measurements. Setting Pixel Aspect Ratio to a value other than 1.0 enables support for different horizontal and vertical spatial scales, for example 100 pixels/cm horizontally and 95 pixels/cm vertically. To set the pixel aspect ratio, measure the width and height (in pixels) of a digitized object with a known 1:1 aspect ratio. Enter the measured width (in pixels) in Distance in Pixels . Enter the known width in Known Distance . Then calculate the aspect ratio by dividing the width by the height and enter it in Pixel Aspect Ratio . When Global is checked, the scale defined in this dialog is used for all images instead of just the active image. Calibrate. Use this dialog box to calibrate an image to a set of density standards, for example radioactive isotope standards or a calibrated optical density step tablet. Before using this command, use Analyze Measure to record the mean gray value of each of the standards. There is an example that shows how to calibrate to an optical density step tablet. When finished making the measurements, select Analyze Calibrate to display the Calibrate dialog box. To calibrate the image, enter the known standard values in the right column, select a curve fitting method from the popup menu, enter the unit of measurement, and click OK. ImageJ will then display the calibration function. If the function is not satisfactory, bring up the Calibrate dialog box again and select a different curve fitting method. Rodbard is a four parameter general curve fit function proposed by David Rodbard at NIH. The form of the equation is: y d (a - d) / (1 (x/c) b) Selecting Uncalibrated OD from the popup menu causes ImageJ to convert gray values to uncalibrated optical density values using the function Uncalibrated OD log10(255 / PixelValue) You do not need to measure OD standards or enter known OD values to enable this feature. Histogram Calculates and displays a histogram of the distribution of gray values in the active image or selection. The x-axis represents the possible gray values and the y-axis shows the number of pixels found for each gray value. The total pixel count is also calculated and displayed, as well as the mean, modal, minimum and maximum gray value. Use the List or Copy buttons to save the histogram data. Click on Log to display a log-scaled version of the histogram. The number to the right of Value: . which changes as you move the cursor, is the grayscale value corresponding to the x-axis cursor position and Count: is the number of pixels that have that value. The getHistogram() macro function can be used to get the value and count data displayed when you click the List button: With stack histograms, use the Plot. getValues() macro function to get the data: With RGB images, the histogram is calculated by converting each pixel to grayscale using the formula gray 0.299red 0.587green 0.114blue or the formula gray (red green blue)/3 if Unweighted RGB to Grayscale Conversion is checked in Edit/Options/Conversions . With 16-bit images, the range of gray values between the Min and Max values is divided into 256 bins. With 32-bit images, the number of bins is specified in this dialog box: Check Use min/max and the x-axis range is determined by the minimum and maximum values in the image or selection, or specify X Min and X Max values to fix the x-axes range. Enter a Y Max value to fix the y-axis range or enter Auto to have the range determined by the largest bin count. In ImageJ 1.35a or later, hold down the alt key (or press alt-h) to use this dialog with 8-bit, 16-bit and RGB images. Plot Profile Displays a two-dimensional graph of the intensities of pixels along a line within the image. The x-axis represents distance along the line and the y-axis is the pixel intensity. For rectangular selections, displays a column average plot , where the x-axis represents the horizontal distance through the selection and the y-axis the vertically averaged pixel intensity. To average horizontally, hold down the alt key. Use the Save or Copy buttons to save the profile data, formatted as a sequence of lines each containing a single number. The Dynamic Profiler plugin creates a profile plot that is continuously updated as the selection is moved or the image is updated. The StackProfilePlot macro generates profile plots of all the images in a stack and saves them in another stack. Surface Plot Displays a three-dimensional graph of the intensities of pixels in a grayscale or pseudo color image. Creates a stack of plots when the source is a stack. Some plots can be improved by adjusting the contrast of the source image or smoothing it. When plotting a stack, closing the plot stack window will abort the plotting process. Change the Polygon Multiplier to adjust the number of profiles used to generate the plot. Check Draw Wireframe to have the outline each profile drawn in black. Check Shade to generate a shaded plot. The plot will be in color if the source image uses a color LUT. Check Draw Axis to have the three axis drawn and labeled. If Source Background is Lighter is checked, lighter areas in the source image represent lower elevations (valleys) while darker areas in the source image represent higher elevations (peaks). If Fill Plot Background with Black is checked, the plot is drawn with a black background. Kai Uwe Barthel s Interactive 3D Surface Plot plugin also generates surface plots. It works with all image types and you can interactively adjust viewing angle, perspective, scale, lighting and smoothing. Gels Submenu Use the commands in this submenu to analyze one-dimensional electrophoretic gels. These commands are similar to the Gel Plotting Macros distributed with NIH Image. Both use a simple graphical method that involves generating lane profile plots, drawing lines to enclose peaks of interest, and then measuring peak areas using the wand tool. Here is what you need to do to analyse a 1-D gel: Use the rectangular selection tool to outline the first lane. This should be the left most lane if the lanes are vertical or the top lane if the lanes are horizontal. Note that lanes are assummed to be vertical unless the width of the initial selection is at least twice its height. Select Analyze Select First Lane (or press 1 ) and the lane will be outlined and Lane 1 selected displayed in the status bar. Move the rectangular selection right to the next lane (or down if the lanes are horizontal) and select Analyze Select Next Lane (or press 2 ). The selected lane is outlined and labeled, and Lane n selected is displayed in the status bar. Repeat the previous step for each remaining lane. Select Analyze Plot Lanes (or press 3 ) to generate the lane profile plots. Use the straight line selection tool to draw base lines and/or drop lines so that each peak of interest defines a closed area. To get to all the lanes, it may be necessary to scroll the image vertically using the Hand tool. (Hold down the space bar to temporarily switch to this tool). For each peak, measure the size by clicking inside with the wand tool. If necessary, scroll the image vertically by holding down the space bar and dragging. Select Analyze Label Peaks to label each measured peak with its size as a percent of the total size of the measured peaks. For practice, a sample gel is available in the File Sample Images submenu. A tutorial is available that shows how to use this procedure to analyze a dot blot. There are other tutorials at lukemiller and at howtowesternblot . Tools Submenu This submenu provides access to various image analysis plugins. Save XY Coordinates. Writes to a text file the XY coordinates and pixel value of all non-background pixels in the active image. Background is assumed to be the value of the pixel at the upper left corner of the image. For grayscale images, writes three values per line (x, y, and value), separated by spaces. For RGB images, writes five values per line (x, y, red, green and blue). The origin of the coordinate system is at the lower left corner of the image. Fractal Box Count. Counts the number of boxes of an increasing size needed to cover a one pixel binary object boundary. The box size and the number of boxes necessary to cover the boundary are plotted on a log-log plot and the fractal dimension determined from the slope, i. e. D - slope. For more information, see the source code (FractalBoxCounter. java ). Analyze Line Graph ImageJ can be used to recover numeric coordinate data from scanned line graphs using the following procedure. Steps 1-6 are not necessary for binary (black and white) graphs. For practice, use the File Line Graph sample image. Open the image containing the graph. Open the thresolding tool (shift-t). Adjust the threshold so the graph is highlighted in red. Click on Apply (make sure foreground is black and background is white). Close the thresholding tool. Use the oval selection tool as an erasor (press backspace to erase) to isolate a single curve (note: background color must be white). Select the curve by clicking to the left of it with the wand tool. Use Edit/ Clear Outside to erase everything but the curve. Use Analyze Analyze Line Graph get the XY coordinates. ROI Manager The ROI (Region of Interest) Manager is a tool for working with multiple selections. The selections can be from different locations on an image or from different slices of a stack. All selection types, including points and lines, are supported. Click Add to add the current selection to the list, or press t , the keyboard shortcut for the Edit Add to Manager command. The Roi manager creates a three part label. The first part (stacks only) is the slice number, the second is the Y-coordinate of the selection and the third is the X-coordinate. Click on a label to restore the associated selection to the current image. With stacks, the selection is restored to the slice it came from. Click on Show All to display all the selections on the list. Hold down the shift key while clicking Add to add and draw and the alt key to add and rename . Install the ROIManagerMacros macro set and you will be able to add a selection by pressing the 1 key, add and name by pressing 2 , add and draw by pressing 3 , and add and advance to the next slice by pressing 4 . Update replaces the selected ROI on the list with the current selection. This is usually a modified version of a selection from the ROI Manager list. Delete deletes the selected ROIs from the list. Deletes all the ROIs if none are selected. Use Rename to rename the selected ROI. Open opens a. roi file and adds it to the list or opens a ZIP archive (.zip file) and adds all the selections contained in it to the list. Use the Open All macro to add all the. roi files in a folder. Save saves the selected ROI as an. roi file. If no ROIs are selected, saves all the ROI Manager selections as a ZIP archive. Measure measures the selected ROIs, or if none are selected, all ROIs on the list. Use Analyze Set Measurements to specify the parameters to measure. With a stack, you will be given the option to measure all the slices if all ROIs are associated with the first slice (have labels like 0001-xxxx-yyyy) or all have labels in the form xxxx-yyyy. If this is not the case, use the More Multi Measure function. Multi Measure . based on Bob Dougherty s Multi Measure plugin, measures all the ROIs on all the images in the stack, creating a Results table with either one row per image or one row per measurement. Deselect deselects any selected ROIs on the list. Excluir. Save . A medida . More Combine work with all ROIs on the list when none are selected. Show All displays a non-destructive overlay that outlines and labels all ROI Manager selections. Click Show All a second time to remove the overlay. Click on a label (selection number) in the overlay to activate the corresponding selection. That selection can then be moved or editied and the overlay will be dynamically updated. The color and behavior of the Show All overlay can be changed in the More Options dialog box. More displays a drop down menu with 12 additional commands: Draw draws outline of the selected ROIs using the current foreground color and line width. Outlines all selections on the list if none are selected. Click in the Image Line Width command to set the line width. Fill fills the selected ROIs using the current foreground color. Fills all selections on the list if none are selected. Click in the Image Color Picker window to change the foreground color. Label labels and outlines the selected ROIs using the current foreground color. Labels and outlines all selections on the list if none are selected. Unlike Show All . this changes the image contents. Combine uses the union operator on the selected ROIs to create a composite selection. Combines all the ROIs if none are selected. Split splits the current selection (it must be a composite selection) into its component parts and adds them to the ROI Manager. Add Particles adds objects segmented by the particle analyzer to the ROI Manager. Requires that Record Starts be checked in the Analyze Analyze Particles dialog box. Particle analyzer objects can also be added to the ROI Manager by checking Add to Manager in the Analyze Particles dialog box. Multi Measure . (based on Bob Dougherty s Multi Measure plugin) measures all the ROIs on all images in the stack, creating a Results table with either one row per image or one row per measurement. Sort sorts the list in alphanumeric order. Specify lets you specify an ROI in the same way as the Edit Specify command. Remove Slice Info removes the information in the ROI names that associates them with particular stack slices. Help opens this page in the default browser. Options displays a dialog box that allows you to set the Show All color, to associate Show All ROIs with the stack slices, and to have the ROI Manager restore ROIs to the center of the image. Calibration Bar Creates an RGB copy of the current image and displays a labeled calibration bar on it. Change Location to move the calibration bar. If there is a selection, the bar is initially drawn at the selection. Change Fill Color to adjust the bar s background color. Change Label Color to adjust the text color. Change Number of Labels to adjust the total number of values displayed. Change Decimal Places to adjust the number of decimal places present in the labels. Change Font Size to adjust the labels font size. Change Zoom Factor to scale the entire calibration bar. If Bold Text is checked, labels are drawn bold. Use the Calibration Bar Macros to add a calibration bar to a stack or to all the images and stacks in a folder.
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