Měření velikosti a tvaru#
Jak se měří velikost?#
Měření velikosti popisuje rozměry objektů na obrázku. Mezi běžné rozměry patří:
Plocha: 2D prostor, který objekt zabírá na obrázku, nebo 3D plocha povrchu objektu
Objem: 3D prostor, který objekt zabírá ve 3D obrazu
Obvod: vzdálenost kolem okraje objektu
Co jsou to míry tvaru?#
Měření tvaru popisují 2D nebo 3D formu objektů v našem vzorku. Běžná měření tvaru zahrnují:
Kruhovost: Jak kulatý vs. protáhlý je objekt. Formálně definováno jako \(kruhovost = 4pi*{plocha}/{perimeter}^2\), kde 1 je dokonalý kruh a kruhovitost <1 je protáhlejší mnohoúhelník.
Solidity: jak je objekt hustý a jak je řídký. Formálně je definována jako \(hustota = plocha/konvexní plocha\), kde konvexní plocha je podobná ploše uvnitř tvaru vytvořeného natažením gumičky kolem objektu.
📏 Jak měřit?
Po segmentaci obrazu k nalezení pixelů patřících různým objektům lze morfologii snadno měřit v mnoha softwarech pro analýzu obrazu, jako je FIJI a CellProfiler. Například v Fiji, po identifikaci vašich objektů jako ROIs, nezapomeňte Analyze > Set Measurements… a vyberte “Shape Descriptors” a poté jednoduše změřte své ROIs pomocí >Analys`. Opatření. V CellProfiler je toho dosaženo pomocí modulu MeasureObjectSizeShape.
⚠️ Kde se může něco pokazit?
Nechápu omezení vašich obrázků. Všechny biologické struktury jsou 3D, ale my často analyzujeme 2D obrázky. Často je to stále velmi užitečné! Čím větší a složitější objekty však máte (např. neurony v řezu tkání), tím omezenější bude 2D zobrazení.
Nepoužívání kalibrovaných jednotek. Ujistěte se, že jste snímky řádně zkalibrovali, a uvádějte konečná měření v mikronech (nebo podobných jednotkách). Pokud měříte 3D obrázky, nezapomeňte vzít v úvahu krok z, který je pravděpodobně větší než velikost pixelu xy.