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

01QuPath インストール 02QuPath projectの作成 03アノテーション操作 04ピクセル分類 05細胞検出 06自動化、バッチ処理 07索引ページ 08🖥️ Groovy言語入門 09🖥️ QuPathスクリプト入門 10🖥️ QuPathに登録した画像の情報ファイル 11🖥️ 主要なクラス 12🛣️ 解析対象エリアの作成 - Region*アノテーションの作成-13🫏 Objectリストの取得とフィルタリング 14🫏 Object操作 ~ 選択 ~15🫏 Objectの削除 16🫏 Objectのあれこれ 17🧿 細胞検出 18🧿 （余談）タイルの重複領域に作られた細胞の処理 19🧿 細胞検出の拡張機能【StarDist】20🧿 細胞のフィルタリング 21🫏 Objectの形状計測、輝度計測 22🫏 Objectの計測データの確認、追加、削除 23🫏 Objectの計測データを書き出す 24🫏 ObjectのExport, Import 25🐍 ROI操作 26🐍 RoiToolsでROI演算 27🐍 ROI演算の応用例 - 周囲の解析 -28🐍 ROI演算の応用例 - 層の解析 -29🐍 ROI演算の応用例 - 層の解析2 -30🐍 ROI演算の応用例 - 層の解析3 -31🐍 ROI演算を用いたObjectの削除ツール（選択ツール）32🦣 マウス操作で画像の書き出し 33🦣 画像の書き出し 34🦣 Objectのバイナリマスク画像を書き出し 35🦣 Objectのラベル画像を書き出し 36🦣 画像の一部領域を書き出し 37🦣 タイル画像の書き出し 38🦣 サムネイル画像の書き出し 39🖥️ Projectに対する操作１ - 情報取得 -40🖥️ Projectに対する操作２ - 画像の追加/削除 -41OMERO extensionでWebから画像をImport 42🖥️ Metadata 43🖥️ Projectに対する操作3 - Entryの並び替え -44🫏 Objectを他の画像に転送する 45🪸 アフィン変換とは 46🪸 2枚の画像の位置合わせ拡張機能【Interactive image alignment】47🪸 Objectをアフィン変換して別の画像へ転送する 48🪸 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 -49🪸 2つの画像の位置合わせ - スクリプト内でバッチ処理 -50🪸 ホモグラフィ変換で2つの画像の位置合わせ 51🪸 対応点から変換行列を求める 52🪸 Warpy拡張機能で非線形な位置合わせ 53🖥️ 形状変換したImageServerの新規構築【TransformedServerBuilder】54🖥️ Object領域だけにCropした新規画像をProjectに登録【TransformedServerBuilder】55🖥️ チャンネル操作したImageServerを新規構築【TransformedServerBuilder】56🔬 ImageJ -マウス操作-57🔬 スクリプト内でImageJを使う 58🔬 ImageJ Roi ⇄ QuPath ROI ⇄ PathObject 59🔬 ImageJマクロ 60🔬 ImageJで白黒マスク画像を開いて計測 61🔬 バイナリマスク画像からQuPathのObjectを作成 62🔬 ラベル画像からQuPathのObjectを作成 63🖥️ ImageOpsで画像処理　チャンネル抽出/デコンボリューション 64🖥️ ImageOpsで画像処理数値演算/正規化 65🖥️ ImageOpsで画像処理画像フィルタ 66🖥️ ImageOpsで画像処理二値化 67🛣️ スクリプト内でピクセル分類条件を作成 68🧿 細胞検出の拡張機能【Cellpose】69🧿 Cellposeで物体検出モデルを作成１ 70🧿 Cellposeで物体検出モデルを作成２ 71🧿 Cellposeをカラーデコンボリューションした画像に使う1 72🧿 Cellposeをカラーデコンボリューションした画像に使う2 73🧿 Cellposeでスライド丸ごと予測 74🧿 Cellpose カラー画像のモデル作成実践編 75🧿 Cellpose Topologyエラー対策 76🧿 機械学習を用いた細胞分類 77🛣️ 機械学習でピクセル分類 78🌫️ Density map 79🌫️🦣 Density mapの書き出し 80⚪ QuPathからPythonを動かす【Pythonの導入】81⚪ QuPathからPythonを動かす【ProcessBuilder】82⚪ OpenCV-Pythonで位置合わせ1 - Pythonで処理の流れを確認 -83⚪ OpenCV-Pythonで位置合わせ2 - QuPathから実行 -84⚪ SimpleITKで非線形な位置合わせ1 - Pythonで流れを確認 -85⚪ SimpleITKで非線形な位置合わせ2 - QuPathから実行 -86🛣️🧿 Segment anything model 拡張機能【SAM】87ご購入頂いた方へ

Chapter 05無料公開

細胞検出

Ryota Chijimatsu

2024.04.01に更新