生物图像处理软件汇总（持续更新）

前言

成像（imaging）是生物学研究的常用手段之一。然而，对于生物学研究者，如何分析成像后的图像数据是一个普遍的难题。对此，前人已经开发了许多生物图像处理软件。本文试图总结它们的特点，方便研究人员根据自己的研究目的、图像类型和系统配置，选择合适的生物图像处理软件。

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1. 胞体分割（cell segmentation）

胞体识别是生物图像分析中很重要的一步。通常，用于胞体分割的图像是2D或者3D的。胞体分割是胞体追踪的必要条件，分割结果的好坏直接决定了胞体追踪的准确度。

图片来自https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/67313-cell-segmentation-seg-self-method

1.1 目的

（1）统计细胞的数目
（2）分析细胞的荧光亮度分布
（3）分析细胞的体积分布（distribution of volume）
（4）分析细胞的圆滑程度

1.2 软件

名称	主页	适用图像类型	系统要求
Modular Interactive Nuclear Segmentation (MINS)	https://github.com/therealkatlab/MINS	2D，3D	Matlab, 64-bit Windows OS
interactive learning and segmentation toolkit (ilastik)	https://www.ilastik.org/index.html	2D，3D	Windows, Linux, Mac, 64-bit

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2. 胞体追踪（cell tracking）

通常情况下，成像的图像数据是静态的，也就是说是在某一个时间点的图像。但是，根据研究目的的不同，有时会产生不同时间点的图像，也就是动态图像（2D+T和3D+T）。例如，在双光子成像中，在同一层面，拍摄10分钟后得到的图像数据，就是2D+T的数据格式。同样的，如果每个4小时，对某一个脑区的神经元进行3D成像，那么得到的图像就是3D+T的数据格式。

这里列出的软件主要针对3D+T数据格式的图像，因为2D+T的图像一般是在段时间内获取的，另外，镜头和样品位置相对不变，不存在胞体追踪的问题。对于2D+T的图像

GIF动图来自https://imagej.net/TrackMate

2.1 目的

（1）分析不同时间点下，胞体的荧光亮度的变化规律
（2）分析胞体位置随着时间的变化规律

2.2 软件

名称	主页	适用图像类型	系统要求
TrackMate	https://imagej.net/TrackMate	3D+T	无，Fiji插件

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3. 图像配准（image registration）