QuPathスクリプトを使ってバーチャルスライドの画像解析

QuPathスクリプトを使ってバーチャルスライドの画像解析

QuPathは各社スライドスキャナーのファイル形式に対応した無料のviewer & analyzerである。扱いやすいROI作成ツールに加え、陽性面積や細胞検出などをwhole slide imageの大容量データで簡単に行うことができる。 もちろん通常の顕微鏡画像も扱うことができるうえ、ImageJよりも分かりやすいインターフェイスであるためその汎用性は高い。 QuPathにはメニュー画面には無い隠れた機能が豊富に存在する。それらを操るにはGroovy言語によるscriptingが必要となる。 QuPath scriptingに馴染むことができれば、一連の解析パイプラインを作成し、それを複数データに一括でバッチ処理することが可能になる。それ以上に、機能のカスタムやImageJとの連携、拡張機能など解析の自由度が格段に増すことになる。 かく言う私もQuPathを使うためにGroovyを使い始めた。QuPath自体はJavaで書かれているためQuPathのコマンドを解説する上でJavaの説明も伴うが、私自身Javaは初心者である。しかし特に理解せずともスクリプトは書ける。 本書では、開発者のPete BankheadがYoutubeで紹介している内容や、公式ドキュメント、image.sc等での議論を基に私が作成したスクリプトや解析例を紹介する。非常に多機能なQuPathの全てを網羅する必要はない。章の順番も気にせず自身の解析に必要そうな章だけを読んでいただければよい。 なお本書は2023年7月時点で最新のversionであるv0.4.3のQuPathを使用する。 ----------------------------------------- ※ 2023年12月1日にv0.5がリリースされました。major updateに伴い色々と変更されているようです。本書もv0.5系に対応できるように修正していきます。 https://github.com/qupath/qupath/releases/tag/v0.5.0 QuPath公式ページで紹介されている拡張機能もv0.5に対応したversionがリリースされています。非公式の拡張機能はv0.5では動作しないものもあるようなのでその場合はv0.4とv0.5を使い分けるのが良いかと思います。

Chapters
Chapter 01無料公開

QuPath インストール

Chapter 02無料公開

QuPath projectの作成

Chapter 03無料公開

アノテーション操作

Chapter 04無料公開

ピクセル分類

Chapter 05無料公開

細胞検出

Chapter 06無料公開

自動化、バッチ処理

Chapter 07無料公開

索引ページ

Chapter 08無料公開

🖥️ Groovy言語入門

Chapter 09無料公開

🖥️ QuPathスクリプト入門

Chapter 10無料公開

🖥️ QuPathに登録した画像の情報ファイル

Chapter 11無料公開

🖥️ 主要なクラス

Chapter 12無料公開

🛣️ 解析対象エリアの作成 - Region*アノテーションの作成-

Chapter 13

🛣️ スクリプト内でピクセル分類条件を作成

Chapter 14無料公開

🫏 Objectリストの取得とフィルタリング

Chapter 15無料公開

🫏 Object操作 ~ 選択 ~

Chapter 16

🫏 Objectの削除

Chapter 17

🫏 Objectのあれこれ

Chapter 18

🫏 Objectの階層構造 Hierarchy

Chapter 19無料公開

🧿 細胞検出

Chapter 20

🧿 (余談)タイルの重複領域に作られた細胞の処理

Chapter 21

🧿 細胞検出の拡張機能 【StarDist】

Chapter 22

🧿 細胞のフィルタリング

Chapter 23

🫏 Objectの形状計測、輝度計測

Chapter 24

🫏 Objectの計測データの確認、追加、削除

Chapter 25

🫏 Objectの計測データを書き出す

Chapter 26

🫏 ObjectのExport, Import

Chapter 27

🫏 Objectを他の画像に転送する

Chapter 28

🐍 ROI操作

Chapter 29

🐍 ROIsでROI作成

Chapter 30

🐍🫏 ROIからPathObject作成

Chapter 31

🐍 RoiToolsでROI演算

Chapter 32

🐍 ROI演算の応用例 - 周囲の解析 -

Chapter 33

🐍 ROI演算の応用例 - 層の解析 -

Chapter 34

🐍 ROI演算の応用例 - 層の解析2 -

Chapter 35

🐍 ROI演算の応用例 - 層の解析3 -

Chapter 36

🐍 ROI演算を用いたObjectの削除ツール(選択ツール)

Chapter 37

🐍 Objectの厚みを自動計測

Chapter 38無料公開

🦣 マウス操作で画像の書き出し

Chapter 39

🦣 画像の書き出し

Chapter 40

🦣 Objectのバイナリマスク画像を書き出し

Chapter 41

🦣 Objectのラベル画像を書き出し

Chapter 42

🦣 画像の一部領域を書き出し

Chapter 43

🦣 タイル画像の書き出し

Chapter 44

🦣 サムネイル画像の書き出し

Chapter 45

🖥️ Projectに対する操作1 - 情報取得 -

Chapter 46

🖥️ Projectに対する操作2 - 画像の追加/削除 -

Chapter 47

OMERO extensionでWebから画像をImport

Chapter 48

🖥️ Metadata

Chapter 49

🖥️ Projectに対する操作3 - Entryの並び替え -

Chapter 50無料公開

🧿 機械学習を用いた細胞分類

Chapter 51無料公開

🛣️ 機械学習でピクセル分類

Chapter 52

🛣️🫏 ピクセル分類とObject転送の応用例 ~ Scratch assay ~

Chapter 53無料公開

🛣️ Superpixelを使用したピクセル分類

Chapter 54

🌫️ 周囲の解析 ~ ドロネー図を用いた近傍細胞 ~

Chapter 55

🌫️ DelaunayTriangulationでドロネー三角形分割

Chapter 56

🌫️ DelaunayToolsでドロネー三角形分割

Chapter 57

🌫️ Density map

Chapter 58

🌫️🦣 Density mapの書き出し

Chapter 59無料公開

🔬 ImageJ -マウス操作-

Chapter 60

🔬 スクリプト内でImageJを使う

Chapter 61

🔬 ImageJ Roi ⇄ QuPath ROI ⇄ PathObject

Chapter 62

🔬 ImageJマクロ

Chapter 63

🔬 ImageJで白黒マスク画像を開いて計測

Chapter 64

🐍🔬 Objectの厚みを自動計測2 ImageJ Skeletonize版

Chapter 65

🔬 バイナリマスク画像からQuPathのObjectを作成

Chapter 66

🔬 ラベル画像からQuPathのObjectを作成

Chapter 67

🪸 アフィン変換とは

Chapter 68

🪸 2枚の画像の位置合わせ拡張機能 【Interactive image alignment】

Chapter 69

🪸 Objectをアフィン変換して別の画像へ転送する

Chapter 70

🪸 アフィン変換で2つの画像の位置合わせ - 行列算出をスクリプト内で行う -

Chapter 71

🪸 2つの画像の位置合わせ - スクリプト内でバッチ処理 -

Chapter 72

🪸 ホモグラフィ変換で2つの画像の位置合わせ

Chapter 73

🪸 対応点から変換行列を求める

Chapter 74

🪸 Warpy拡張機能で非線形な位置合わせ

Chapter 75

🖥️ 形状変換したImageServerの新規構築 【TransformedServerBuilder】

Chapter 76

🖥️ Object領域だけにCropした新規画像をProjectに登録【TransformedServerBuilder】

Chapter 77

🖥️ チャンネル操作したImageServerを新規構築【TransformedServerBuilder】

Chapter 78

🖥️ ImageOpsで画像処理 チャンネル抽出/デコンボリューション

Chapter 79

🖥️ ImageOpsで画像処理 数値演算/正規化

Chapter 80

🖥️ ImageOpsで画像処理 画像フィルタ

Chapter 81

🖥️ ImageOpsで画像処理 二値化

Chapter 82

🧿 細胞検出の拡張機能 【Cellpose】

Chapter 83

🧿 Cellposeで物体検出モデルを作成1

Chapter 84

🧿 Cellposeで物体検出モデルを作成2

Chapter 85

🧿 Cellposeをカラーデコンボリューションした画像に使う1

Chapter 86

🧿 Cellposeをカラーデコンボリューションした画像に使う2

Chapter 87

🧿 Cellposeでスライド丸ごと予測

Chapter 88

🧿 Cellpose カラー画像のモデル作成 実践編

Chapter 89

🧿 Cellpose Topologyエラー対策

Chapter 90無料公開

⚪ QuPathからPythonを動かす 【Pythonの導入】

Chapter 91

⚪ QuPathからPythonを動かす 【ProcessBuilder】

Chapter 92

⚪ OpenCV-Pythonで位置合わせ1 - Pythonで処理の流れを確認 -

Chapter 93

⚪ OpenCV-Pythonで位置合わせ2 - QuPathから実行 -

Chapter 94

⚪ SimpleITKで非線形な位置合わせ1 - Pythonで流れを確認 -

Chapter 95

⚪ SimpleITKで非線形な位置合わせ2 - QuPathから実行 -

Chapter 96無料公開

🛣️🧿 Segment anything model 拡張機能【SAM】

Chapter 97

ご購入頂いた方へ

Author
Ryota Chijimatsu
Topics
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本文更新
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文章量
820,518
価格
1,000