Converte um Hypervolume de volta em uma pilha de fatias. Produz uma única imagem que contém as imagens de uma pilha exibida em um formato de grade. Isso pode ser útil para comparações visuais de uma série de imagens armazenadas em uma pilha. Uma caixa de diálogo permite que você especifique o nível de ampliação (Fator de escala) no qual as imagens são copiadas e para selecionar o layout da grade resultante (Colunas, Linhas, Primeira Fatia, Última Fatia, Incremento). Com ImageJ 1.35m ou posterior, marque Usar cor de primeiro plano para desenhar bordas e rótulos na cor de primeiro plano e preencher áreas em branco com a cor de plano de fundo. Use a macro de ferramenta Montagem Shuffler para reordenar as imagens na montagem. Reconstrói uma ou mais fatias ortogonais através do volume de imagem representado pela pilha atual. Antes de usar este comando, crie uma linha reta ou seleção retangular para especificar se as reconstruções serão feitas. Uma caixa de diálogo permite que você especifique o Z-Spacing (deslocamento entre fatias) do volume de origem. Múltiplas fatias são reconstruídas e salvas como uma pilha se você criar uma seleção retangular ou definir largura de fatia maior que um. As imagens são criadas por amostragem cada fatia na pilha ao longo da linha. Assim, o primeiro pixel em cada linha da imagem de saída é retirado do início da linha e o último da extremidade. No caso em que a largura da fatia é maior do que um, uma pilha é criada deslocando a linha para baixo e para a esquerda para gerar fatias adicionais para a pilha de saída. Este plugin eo plugin do ZProject. Foram contribuídos por Patrick Kelly e Harvey Karten da Universidade da Califórnia, San Diego. Projeta uma pilha de imagens ao longo do eixo perpendicular ao plano de imagem (o chamado eixo z). São suportados seis tipos de projeção diferentes. O comando ZProject cria nomes de imagem na forma XXXstack, onde XXX é AVG, MAX, MIN, SUM, STD e MED e stack é o nome da pilha. A projeção de intensidade média produz uma imagem em que cada pixel armazena a intensidade média sobre todas as imagens na pilha no local de pixel correspondente. A projeção de Máxima Intensidade (Max) cria uma imagem de saída, cujos pixels contêm o valor máximo sobre todas as imagens da pilha no local de pixel em particular. A Projeção de Intensidade Mínima (Min) cria uma imagem de saída, cujos pixels contêm o valor mínimo sobre todas as imagens na pilha no local de pixel em particular. Sum Slices cria uma imagem real que é a soma das fatias na pilha. Desvio Padrão cria uma imagem real contendo o desvio padrão das fatias. Mediana cria uma imagem contendo o valor médio das fatias. Gera uma seqüência de animação projetando através de um conjunto de dados 3D girando em um plano. Cada frame na seqüência de animação é o resultado da projeção de um ângulo de visão diferente. Para visualizar isso, imagine um campo de raios paralelos passando por um volume contendo um ou mais objetos sólidos e golpeando uma tela orientada de forma normal para as direções dos raios. Cada raio projeta um valor para a tela, ou plano de projeção, com base nos valores de pontos ao longo de seu caminho. Estão disponíveis três métodos para calcular as projeções neste plano: Ponto mais próximo, ponto mais brilhante. E Valor Médio. A escolha do método de projeção e as configurações de vários parâmetros de visualização determinam como as estruturas de superfície e interior aparecerão. Esta rotina foi escrita por Michael Castle e Janice Keller, da Universidade de Michigan Mental Health Research Institute (MHRI). Inserir imagem Diálogo Selecionar Projeção de ponto mais próximo para produzir uma imagem das superfícies visíveis a partir do ângulo de visão atual. Em cada ponto no plano de projeção, um raio passa normal ao plano através do volume. O valor do ponto mais próximo não transparente que o raio encontra é armazenado na imagem de projeção. A projeção Brightest Point examina pontos ao longo dos raios, projetando o ponto mais brilhante encontrado ao longo de cada raio. Isto irá exibir os objetos mais brilhantes, como o osso em um estudo CT (tomografia computadorizada). A projeção do Valor Médio, uma modificação da projeção do ponto mais brilhante, resume os valores de todos os pontos transparentes ao longo de cada raio e projeta seu valor médio. Produz imagens com bordas mais suaves e menor contraste, mas pode ser útil ao tentar visualizar objetos contidos dentro de uma estrutura de maior brilho (por exemplo, um crânio). Slice Spacing é o intervalo, em pixels, entre as fatias que compõem o volume. ImageJ projeta o volume no plano de visualização em cada Incremento de Ângulo de Rotação. Começando com o volume girado pelo ângulo inicial e terminando quando o volume for girado pela rotação total. Os parâmetros Lower e Upper Transparency Bound determinam a transparência das estruturas no volume. Os cálculos de projecção ignoram os pontos com valores inferiores ao limiar inferior ou superiores ao limiar superior. A definição desses limites permite que os pontos de fundo (aqueles que não pertencem a nenhuma estrutura) invisíveis. Ao definir limites adequados, você pode retirar camadas com valores de intensidade razoavelmente uniformes e únicos e realçar (ou tornar invisíveis) estruturas internas. Observe que você também pode usar ImageAdjustThresold para definir os limites de transparência. Às vezes, a localização das estruturas em relação a outras estruturas em um volume não é clara. O parâmetro Opacity permite a exibição de combinações ponderadas de projeção de ponto mais próximo com qualquer um dos outros dois métodos, muitas vezes dando ao observador a capacidade de visualizar estruturas internas através de superfícies exteriores translúcidas. Para ativar esse recurso, defina Opacity como um valor maior que zero e selecione Projeção de valor médio ou de ponto mais brilhante. As sugestões de profundidade podem contribuir para a qualidade tridimensional das imagens de projeção dando perspectiva às estruturas projetadas. Os parâmetros de profundidade-cueing determinam se os pontos projetados que originam perto do visor parecem mais brilhantes, enquanto os pontos mais distantes são escurecidos linearmente com distância. O trade-off para este realismo aumentado é que os pontos de dados mostrados em uma imagem de profundidade-cued já não possuem valores densitométricos precisos. Dois tipos de profundidade-cueing estão disponíveis: profundidade de superfície-Cueing e profundidade interior-Cueing. Profundidade de superfície-Cueing funciona somente nas projeções de ponto mais próximo ea componente de ponto mais próximo de outras projeções com opacidade ativada. Interior Profundidade-Cueing funciona apenas em projeções de ponto brilhante. Para ambos os tipos, o ajuste de profundidade é desligado quando ajustado para zero (ou seja, 100 de intensidade de volta para 100 de intensidade na frente) e está ligado quando ajustado em 0ltn 100 (ie (100-n) de intensidade de volta a 100 intensidade em frente). Tendo profundidade de indicação independente para a superfície (ponto mais próximo) e interior (ponto mais brilhante) permite mais possibilidades de visualização. Verifique Interpolar para gerar uma pilha temporária z-dimensionada que é usada para gerar as projeções. A escala Z elimina as lacunas observadas nas projeções de volumes com espaçamento de fatia maior que 1,0 pixels. Esta opção é equivalente a usar o plug-in Escala do pacote TransformJ para dimensionar a pilha na dimensão z pelo espaçamento da fatia (em pixels). Esta caixa de seleção é ignorada se o espaçamento da fatia for menor ou igual a 1.0 pixels. Traça o valor de cinza médio da seleção de ROI versus o número da fatia. Requer uma seleção. Anima a pilha ativa exibindo repetidamente suas fatias (quadros) em seqüência. Use Parar Animação. Ou clique com o mouse, para parar. Abra a caixa de diálogo Opções de animação para especificar a velocidade da animação. Mais de uma pilha pode ser animada de cada vez. Como um atalho, pressione a tecla de barra invertida () para iniciar ou parar a animação. Em ImageJ 1.38 e posterior, pressione alt mais barra invertida para abrir a caixa de diálogo Opções de animação. Interrompe a animação da pilha ativa. Como um atalho, pressione a barra invertida. Use esta caixa de diálogo para definir a velocidade de animação em quadros por segundo, defina a primeira moldura ea última moldura (1.38 ou posterior) ou para ativar a animação oscilante (Loop Back e Forth). Em ImageJ 1.38 ou posterior, você pode pressionar alt mais barra invertida (alt) para exibir essa caixa de diálogo. A quebra da média móvel de 200 dias para os estoques realmente significa CAPEL HILL, NC (MarketWatch) A quebra da média móvel de 200 dias significa que os principais mercados de ações Tendência tem oficialmente recusado. É urgente descobrir que, uma vez que o Dow Jones Industrial Average DJIA, -0,38 fechado na semana passada abaixo deste nível técnico crucial, eo SampP 500 SPX, -0,27 fez isso ontem. Na verdade, alguns analistas técnicos consideram quebrar abaixo da média móvel de 200 dias para ser o fim oficial de um mercado em alta. Assim, pelo menos de acordo com esta definição, estavam agora em um mercado de urso. (A definição usual é um declínio de 20 ou mais.) A situação pode não ser tão terrível, no entanto. Enquanto os sistemas de cronograma de mercado baseados na média móvel de 200 dias tiveram registros impressionantes na primeira parte do século passado, tornaram-se acentuadamente menos bem-sucedidos nas últimas décadas, a ponto de alguns especularem abertamente que não funcionam mais. De fato, desde 1990, o mercado acionário tem realmente melhor desempenho do que a média após os sinais de venda da média móvel de 200 dias. Isto está bem ilustrado na tabela anexa. Os sinais de venda foram os dias em que o SampP 500 caiu abaixo da sua média móvel de 200 dias após o dia anterior estar acima do número de ocorrências ocorridas desde o início de 1990. Os retornos na tabela refletem o retorno Todo o mercado de ações (conforme avaliado por índices como o Wilshire 5000 W5000, -0,31). Próximas quatro semanas Para ter certeza, aviso da tabela que, no horizonte de 12 meses, o mercado de ações realizada ligeiramente abaixo da média após sinais de venda da média móvel de 200 dias. Mas, dada a variabilidade nos dados, essa diferença de retornos não é significativa no nível de confiança de 95 que os estatísticos freqüentemente confiam para concluir que um padrão é genuíno. By the way, a diferença em 26 semanas (seis meses) retornos também não é significativo. Mas os resultados de quatro e de 13 semanas são bastante significativos. Basta considerar a última vez que o SampP 500 caiu abaixo de sua média móvel de 200 dias, que foi em novembro de 2017, logo após os meses de eleição presidencial. O mercado de ações quase imediatamente retomou seu rally poderoso, eo Wilshire 5000 foi mais de 3 superior em um mês, 12 superior ao longo do próximo trimestre, e 32 superior ao longo do ano seguinte. Um resultado quase idêntico foi o resultado da anterior vez que o SampP 500 deslizou abaixo de sua média móvel de 200 dias, em junho de 2017. Naturalmente, o mercado não tem sempre executado tão impressionante na esteira de um sinal de venda da movimentação de 200 dias Média, mas nas últimas décadas isso foi mais a regra do que a exceção. Para ter certeza, os resultados pré-1990 pintar uma história diferente. Assim, a fim de determinar a sua resposta aos mercados atual violação da média móvel de 200 dias, você deve decidir se as últimas duas décadas são apenas uma aberração ou, em vez disso, se algo mais ou menos permanentemente mudou que torna a mudança Média menos eficaz. Um importante fator no vento a esse respeito é a pesquisa conduzida por Blake LeBaron, professor de finanças da Universidade Brandeis. Ele descobriu que médias móveis de vários comprimentos deixaram de funcionar no início dos anos 90, não apenas no mercado de ações, mas também nos mercados de câmbio. Uma vez que esses dois mercados não estão ligados de forma óbvia, isso de outra forma explicaria por que médias móveis falhariam simultaneamente em ambos. A pesquisa de LeBarons fornece o apoio para aqueles que acreditam que as médias móveis que desvanecem a eficácia são mais do que apenas um acaso. O que poderia ter causado isso acontecer LeBaron especula que poderia ser a confluência de vários fatores. Um grande, ele me disse, poderia ser o advento da negociação on-line barata, especialmente a criação de fundos negociados em bolsa, o que facilitou muito o comércio e a saída de títulos de acordo com a média móvel. Outro fator, disse ele, poderia ser a popularidade das médias móveis. À medida que mais investidores começam a seguir um sistema, seu potencial para vencer o mercado começa a evaporar. Em qualquer caso, vale a pena salientar que os resultados apresentados aqui não significa necessariamente não estavam em um mercado de baixa. O que eles significam: se estivessem agora em um mercado de urso, será por outras razões, além da violação da média móvel de 200 dias. Copyright copy2017 MarketWatch, Inc. Todos os direitos reservados. Intraday Dados fornecidos por SIX Financial Information e sujeitos a condições de uso. Dados históricos e atuais de fim de dia fornecidos pela SIX Financial Information. Dados intradiários atrasados por necessidades de câmbio. Índices de SampPDow Jones (SM) de Dow Jones amp Company, Inc. Todas as citações estão no tempo de troca local. Dados da última venda em tempo real fornecidos pela NASDAQ. Mais informações sobre os símbolos negociados NASDAQ e sua situação financeira atual. Os dados intradiários atrasaram 15 minutos para o Nasdaq, e 20 minutos para outras trocas. SampPDow Jones Indices (SM) da Dow Jones amp Company, Inc. Os dados intradiários da SEHK são fornecidos pela SIX Financial Information e têm pelo menos 60 minutos de atraso. Todas as cotações são em tempo de troca local. Nenhum resultado encontradoGrayscale Moving Average Em resposta a este post por Todd Johnson-4 Na descrição ele diz que quer mover-se sobre um círculo de cada vez. O filtro de convolução em ImageJ iria mover um pixel de uma vez wouldnt eu acho que isso não funcionaria bem, uma vez que os valores de pixel apenas um iria querer seria os que o kernel realmente alinha com os círculos. Im não sure que valores você está tentando começar. Você quer uma média para cada quotrowquot horizontal, onde cada linha consiste em duas linhas de círculos Ou você quer um número para o primeiro grupo de 2x2 círculos, outro número para o segundo, etc De qualquer maneira, eu acho que há um analisador de partículas Que pode encontrar e medir o valor médio da escala de cinza de cada círculo e colocá-los nos resultados. Em seguida, seria simples colocá-lo em uma planilha e obter o número que você está procurando. Você também pode escrever uma função especial convolução onde cada passo era o tamanho da distância entre círculos, mas isso só funciona se você sabe antes de mão precisamente onde os círculos estão em cada imagem, e eu acho que o analisador de partículas seria mais fácil de qualquer maneira. Em 102606, H. Gluender e-mail lthidden gt escreveu: gt gtI sou novo para ImageJ. Eu tenho uma imagem dos círculos numerosos do grayscale gt próximo do gttogether em um fundo preto. Id gostaria de média a escala de cinza gt gta 2x2 círculo matriz (área retangular mais fundo). Em seguida, mova para o gt gtside um círculo e repita, obtendo uma média móvel da média gt gtgrayscale valores ao longo do eixo horizontal. Em seguida, desça um círculo gt gtand obter outro conjunto de dados de eixo horizontal, etc. Finalmente, gostaria de gt gtobtain valores de escala de cinza ao longo do eixo vertical no mesmo método. Gt gtQue é a maneira mais fácil gt gt gt gtThanks, Todd Johnson gt gt gt gt Querido Todd Johnson, gt gt se eu entendê-lo corretamente, você quer fazer o que é chamado de filtragem passa baixo gt de uma imagem por convolvê-lo com o kernel descrito. Gt gt Para isso, basta definir o kernel em quotProcess gt Filtros gt gt Convolve. Clique em OK. A imagem resultante consiste, então, em médias gt que você está procurando. Gt gt HTH gt gt gt gt ------------------------ gt gt ltgluender. de gt gtImage Intensidade Processamento Brilho é a percepção visual Da luz refletida. Aumento de brilho refere-se a uma luminância aumentada imagens. Contraste é a separação das partes mais claras e mais escuras de uma imagem. Um aumento no contraste irá escurecer sombras e iluminar destaques. O contraste crescente é geralmente usado para tornar os objetos em uma imagem mais distinguíveis. Ajuste o brilho eo contraste com Image Adjust BrightnessContrast. Para facilitar a visualização da imagem. Pressione o botão Auto para aplicar um estiramento de contraste inteligente ao visor da imagem. O brilho eo contraste são ajustados tendo em conta o histograma das imagens. Se pressionado repetidamente, o botão aumenta a porcentagem de pixels saturados. O botão Reset faz com que o máximo 0 e o mínimo 255 em imagens de 8 bits eo máximo e mínimo igual aos valores de pixel menores e maiores no histograma de imagens para imagens de 16 bits. Se o botão Auto não produzir um resultado desejável, use a ferramenta de região de interesse (ROI) para selecionar parte da célula e algum plano de fundo e, em seguida, pressione o botão Auto novamente. O alongamento será então baseado nas intensidades do ROI. Pressionar o botão Aplicar altera permanentemente os valores de cinza reais da imagem. Se apenas analisar a intensidade da imagem, não pressione este botão. Se você preferir que a imagem seja exibida como preto no branco em vez de branco no preto, use o comando invertido: Tabelas de pesquisa de imagem Inverter LUT. O comando Editar inverter inverte os valores de pixels em si permanentemente. Obtenção de valores de intensidade a partir de ROI único Se estiver trabalhando com uma pilha, o ROI selecionado pode ser analisado com o comando: Image Stacks Plot Z Axis Profile. Isso gera uma única coluna de números - uma intensidade de fatia por linha. As 6 linhas superiores da coluna são detalhes do ROI. Isso garante que o mesmo ROI não é analisado duas vezes e permite que você salve qualquer ROI interessante. Os detalhes são compostos de área, coordenada x, coordenada y, AR, arredondamento e solidez do ROI. Se o ROI for um ROI polylinegtfreehand ao invés de um squaregtoval, ele age como se o ROI fosse um ovalgtsquare. O ROI (oval) pode ser restaurado inserindo os detalhes solicitados pelo comando Edit Selection Restore Selection (hotkey: Ctrl Shift E). Os resultados são exibidos em uma janela de plotagem com os detalhes de ROI no título da janela de plotagem. O gráfico contém os botões Lista, Salvar, Copiar. O botão Copiar coloca os dados na área de transferência para que ele possa ser colado em uma planilha do Excel. As configurações para o botão de cópia podem ser encontradas em Editar opções de perfil de perfil de opções. As configurações recomendadas incluem: Não salve valores x (evita que os dados do número de fatia sejam colados no Excel) e Autoclose para que você não tenha que fechar o gráfico analisado de cada vez. Intensidade dinâmica vs Análise de tempo O plugin Plot Z Axis Profile (este é o Z Profiler de Kevin (Gali) Baler (gliblr no yahoo) e Wayne Rasband simplesmente renomeado) monitorará a intensidade de um ROI em movimento usando uma ferramenta de rastreamento de partículas. Esta ferramenta pode ser manual ou automática. Use o comando Image Stacks Plot Z Axis Profile. Obtendo valores de intensidade de vários ROIs Você pode analisar vários ROIs de uma só vez com o plugin Bob Doughertys Multi Measure. A função de gerenciador de ROI nativo faz um trabalho semelhante, exceto que não gera os resultados em colunas classificadas. Verifique o site Bobs para obter atualizações. O plug-in Multi Measure que vem com a instalação é v3.2. Abra a série confocal e remova o plano de fundo (consulte Correção de fundo) Gere uma pilha de referência para a adição de ROIs. Use a função Image Stacks Z-project e selecione Média. Renomear esta imagem algo memorável. Abra o plug-in do Gerenciador de ROI (Ferramentas de análise do Gerenciador de Roi ou ícone da barra de ferramentas). Selecione ROIs e Adicionar ao gerenciador de ROI. Clique no botão Mostrar tudo para ajudar a evitar a análise da mesma célula duas vezes. Após selecionar ROIs a serem analisados na imagem de referência, você pode desenhá-los para a imagem de referência clicando no botão Moregtgt e selecionando Draw. Salve a imagem de referência para a pasta de dados de experimentos e clique na pilha a ser analisada. Clique no botão Moregtgt no gerenciador de ROI e selecione o botão Multi Measure para medir todos os ROIs. Clique em OK. Isso colocará os valores de cada fatia em uma única linha com várias colunas por fatia. Clicando em Medir todos os 50 slices irá colocar todos os valores de todas as fatias e cada ROI em uma única coluna. Vá para a janela Resultados e selecione o item de menu Editar Selecionar tudo. . Em seguida, EditCopy. Vá para o Excel e cole os dados. Verifique se tudo foi colado corretamente 10. Para copiar as coordenadas ROI para a planilha do Excel, é necessário haver uma linha vazia acima dos dados de intensidade. Use a caixa de diálogo Multi Medida e clique no botão Copiar lista. 14. No Excel, clique na célula vazia acima da primeira coluna de dados e cole nas coordenadas ROI. Salve os ROIs com o botão Multi Measure Salvar. Coloque-os na pasta de dados experimentais. Os ROIs podem ser abertos mais tarde individualmente com o botão Open ou todos de uma vez com o botão Open All. Os ROIs oval e retangular podem ser restaurados individualmente a partir de valores x, y, l, h com o ROI de Plugins Especificar ROI. comando. Ratiometric imagens compara as gravações de dois sinais diferentes para ver se há alguma semelhança entre eles. É feito dividindo um canal por outro canal para produzir um terceiro canal ratiométrico. Esta técnica é útil porque corrige o vazamento de corante, o carregamento de corante desigual eo foto-branqueamento. Um exemplo de aplicação seria a medição do íon intracelular, pH e dinâmica de tensão em tempo real. A subtração de fundo é necessária antes da análise das imagens de relação de canal duplo. Consulte também a seção de correção de plano de fundo. O plugin RatioProfiler executará análise ratiométrica de um ROI único em uma pilha intercalada de canal duplo. As fatias ímpares são imagens do canal 1 e as fatias pares são imagens do canal 2. Se seus dois canais são abertos como pilhas separadas, como o Zeiss, os dois canais podem ser intercalados (misturados entre si alternando entre eles) com o comando de menu Plugins Stacks - Shuffling Stack Interleaver. O plugin irá gerar um gráfico verde dos valores de razão. Ch1Ch2 é o padrão e você pode obter Ch2Ch1 se o plugin é executado com a tecla Alt para baixo. Também gerará um segundo gráfico das intensidades dos canais individuais, Ch1 e Ch2, bem como uma tabela de resultados. A primeira linha da tabela de resultados contém valores para x, y, largura e altura do ROI. A partir da segunda linha para baixo, a primeira coluna é o tempo (número da fatia), a segunda coluna é a intensidade média Ch1 eo terceiro canal é a intensidade média de Ch2 e o valor da razão. A pilha deve ter seu intervalo de quadros calibrado para que o valor de tempo seja em segundos. Caso contrário, é Slices. O intervalo de quadros pode ser definido para a pilha através do comando de menu Propriedades de imagem. Esta tabela pode ser copiada para a área de transferência e colada em outro lugar com o comando de menu Editar tudo copiar. Ratio Analysis Usando o ROI manager 1.Subtrair o fundo da imagem. 2. Abra o Gerenciador de ROI (Gerenciador de ROI das Ferramentas de análise) e clique no botão Mostrar tudo. 3. Selecione as células a serem analisadas e adicione-as ao gerenciador de ROI (botão Adicionar ou tecla T do teclado). 4. Execute o plug-in. A janela de resultados contém a média de ch1 e ch2 e sua relação. Cada linha é um ponto de tempo (fatia). A primeira linha contém os detalhes ROI. Para gerar uma imagem de referência: Aplique a pilha com o comando de menu (Image Stacks Z-project com Projection type: Maximum), Ajuste o brilho eo contraste, se necessário. Selecione a nova imagem e clique no botão Mais no gerenciador de ROI. Depois disso, selecione Rótulo. Obtendo dados de carimbo de data / hora O LSM Toolbox é um projeto que visa a integração de funções úteis comuns em torno do formato de arquivo LSM da Zeiss, que deve aumentar a usabilidade de arquivos LSM confocal mantidos em seu formato nativo, preservando todos os metadados disponíveis. Em Fiji, os comandos correspondentes são: Importar arquivo Mostrar LSMToolbox que exibe a caixa de ferramentas, a partir da qual todos os comandos podem ser chamados e Ajuda Sobre Plugins LSMToolbox. Que exibe informações sobre o plug-in. Esta leitura pode ser encontrada usando o comando de menu Image Show Info. . Role para baixo para obter o tempo cada fatia foi adquirida. Selecione esse tempo, copie-o no Excel e localize o número de tempo obtido usando o comando de menu Editar Substituir do Excel. Isso deixará apenas os dados de tempo. O tempo decorrido pode então ser calculado subtraindo a linha 1 de todas as linhas subseqüentes. Linescanning envolve a aquisição de uma única linha, um pixel de largura, a partir de um microscópio confocal comum em vez de uma imagem 2D padrão. Esta é geralmente uma forma mais rápida de tirar uma imagem. Todas as imagens de um único pixel são empilhadas para recriar a imagem 2D. Uma geração pseudo-linescan de uma imagem 3-D (x, y, t). É útil para exibir dados 3-D em 2 dimensões. Uma linha de interesse é desenhada seguida pelo comando: Image Stacks Reslice ou com o botão do teclado. Ele pedirá a largura da linha desejada. Ele irá gerar uma pilha pseudo-linescan com cada fatia representando o pseudo-linescan de uma linha de um único pixel de largura ao longo da linha de interesse. Média da pilha pseudo-linescan selecionando Image Stacks Z-Project. E use o comando Média. Uma poli-linha pode ser utilizada, mas isso só irá gerar uma única fatia de pixel. As configurações padrão do Fijis assumem que as pilhas são z - series em vez de t - series. Isto significa que muitas funções relacionadas com a terceira dimensão de uma pilha de imagens são referidas com um z-. Apenas tenha isso em mente. Análise FRAP (Fluorescence Recovery After Photobleaching) O plugin FRAP profile analisará a intensidade de um ROI branqueado ao longo do tempo e o normalizará contra a intensidade da célula inteira. Depois disso, vai encontrar a intensidade mínima no ROI branqueado e ajustar a recuperação com este ponto em mente. Abra o gerenciador de ROI. Desenhe o ROI branqueado e adicione-o ao gerente de ROI. Desenhe ao redor da célula inteira e adicione isso ao gerente de ROI. A normalização corrige o branqueamento que ocorre durante a aquisição da imagem e assume que toda a célula está no campo de visão. O plugin assume que o maior dos dois ROIs no gerente de ROI é o ROI da célula inteira e que o ROI menor é a parte branqueada. Execute o plug-in de perfil do FRAP. O plugin retornará o gráfico de intensidade versus tempo, a intensidade normalizada versus o gráfico de tempo da área branqueada e o ajuste de curva. Equilíbrio de contraste não linear Equalização Você pode ter mais controle sobre os ajustes de brilho e contraste com o comando de menu Melhorar contraste de processo. Com uma pilha, analisa o histograma de cada fatia para fazer o ajuste. O comando Equalizar contraste aplica um trecho não linear do histograma com base na raiz quadrada de sua intensidade. Gamma executa um ajuste de histograma não-linear. Objetos fracos tornam-se mais intensos enquanto objetos brilhantes não (gamma lt1). Além disso, objetos de média intensidade tornam-se mais fracos enquanto objetos brilhantes não (gamma gt 1). A intensidade de cada pixel é aumentada para a potência do valor de gama e, em seguida, escalado para 8 bits ou o mínimo e máximo de imagens de 16 bits. Para imagens de 8 bits Nova intensidade 255 (antiga intensidade255) gamma A gama pode ser ajustada através do comando Gamma de matemática de processo. Ele permitirá que você ajuste a gama com a barra de rolagem. Clique em Ok quando tiver terminado. Você pode usar a barra de rolagem para determinar o valor de gama desejado em uma fatia de sua pilha. Há também uma opção para visualizar os resultados. Consulte a referência on-line para obter uma explicação dos filtros digitais e como eles funcionam. Os filtros podem ser encontrados usando o comando de menu Filtros de processo. . Filtro médio. O pixel é substituído pela média de si mesmo e seus vizinhos dentro do raio especificado. O item de menu Processo Suave é um filtro médio de 33. Filtro Gaussiano. Isso é semelhante a um filtro de suavização, mas substitui o valor de pixel por um valor proporcional a uma distribuição normal de seus vizinhos. Filtro mediano. O valor de pixel é substituído pela mediana de si mesma e seus vizinhos adjacentes. Isso remove o ruído e preserva limites melhor do que a filtragem média simples. O item de menu Process Noise Despeckle é um filtro mediano 33. Filtro de conversão: Isso permite que duas matrizes de números sejam multiplicadas. As matrizes podem ser tamanhos diferentes mas devem ser da mesma dimensão. Na análise de imagem este processo é geralmente utilizado para produzir uma imagem de saída onde os valores de pixel são combinações lineares de certos valores de entrada. Mínimo: Este filtro, também conhecido como filtro de erosão, é um filtro morfológico que considera a vizinhança em torno de cada pixel e, a partir dessa lista de vizinhos, determina o valor mínimo. Cada pixel na imagem é então substituído com o valor resultante gerado por cada vizinhança. Máximo: Este filtro, também conhecido como filtro de dilatação, é um filtro morfológico que considera a vizinhança em torno de cada pixel e, a partir dessa lista de vizinhos, determina o valor máximo. Cada pixel na imagem é então substituído com o valor resultante gerado por cada vizinhança. Filtro de Kalman. Este filtro, também conhecido como Estimação Quadrática Linear, opera recursivamente em entradas ruidosas para calcular uma estimativa estatisticamente ótima do estado do sistema subjacente. Correção de fundo pode ser feito de várias maneiras. Um método simples é usar as tabelas de pesquisa de imagem HiLo LUT para exibir valores zero como valores de azul e branco (valor de pixel 255) como vermelho. Com um plano de fundo relativamente uniforme na imagem, remova-o com o comando BrightnessContrast, aumentando lentamente o valor mínimo até que a maior parte do plano de fundo seja exibida em azul. Pressione o botão Aplicar para fazer uma alteração permanente. Correção de fundo do Rolling-Ball Para corrigir um plano de fundo irregular use o comando de menu Subtrair fundo. Isto usará um algoritmo da esfera de rolamento no fundo desigual. O raio deve ser definido como pelo menos o tamanho do objeto maior que não faz parte do plano de fundo. Pode igualmente ser usado remover o fundo dos geles onde o fundo é branco. Executar o comando várias vezes pode produzir melhores resultados. O usuário pode escolher se deseja ou não ter um fundo claro, criar um plano de fundo sem subtração, ter um deslizante parabolóide, desabilitar suavização ou visualizar os resultados. O valor padrão para o raio da esfera de rolagem é de 50 pixels. Processar subtrair fundo.
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