imagej細胞計數步驟
自動細胞計數
-壹-
導入圖像
打開想要處理的圖像，這里我們以一張DAPI免疫熒光染色的照片為例進行說明。如下圖。
點擊File>Open>打開準備好的圖像，也可將圖片直接拖動到菜單欄，即可打開。如下圖。
-貳-
將圖像轉為8-bit
首先需要將圖片轉為黑白灰的圖像，方便后續識別細胞。
點擊Image>Type>8-bit，此時圖片即已被去色。
-叁-
調整閾值，去除背景，選中細胞
①點擊Image>Adjust>Threshold對閾值進行調整，主要是為了選擇細胞區域；
②因為利刃君這里選擇的是B&W（Black and White），所以圖像中黑色的區域就是已經選中的區域，這里可以進行更改，如若改為red，則紅色區域為選中的區域；
③另外我們發現Threshold窗口中有兩個調節框，我們可以通過左右拖動調節框中的滑塊對選擇的區域進行調整。原則是盡可能的包含所有的細胞同時去除背景中的雜質。
④拖動完成后點擊Apply，這樣閾值就設置好了。
-肆-
填補細胞核的空隙
在調節閾值減少背景的同時，可能細胞的一些不均勻部分也被減弱了，這時就需要進行空隙填補，使得細胞變成實心球形來使自動細胞計數的結果更加可靠。
點擊Process>Binary>Fill Holes即可，如果沒有出現細胞有空隙的情況，則這一步就不需要進行。
-伍-
打斷細胞核的重疊部分
細胞密度比較大時，通常會有細胞重疊或者貼近的情況。就會導致軟件識別時將兩個粘連在一起的細胞識別為一個，這時我們就需要利用Watershed自動識別重疊部分，隨后再將兩個細胞分離開來。
點擊Process>Binary>Watershed，此時可以看到粘連在一起的細胞已經被分開。
-陸-
自動分析、計數顆粒
點擊Analyze>Analyze Particles，出現Analyze Particles界面，根據處理圖像的不同，設置不同的參數。
Size：0.05-Infinity——指分析顆粒尺寸大于0.05（一定注意這里的單位是inch），一直到無窮大的顆粒。（根據細胞大小，以及結果好壞來更改）一般可以通過選框工具選擇最小的細胞，點擊Analyze>Measure來看一下其大小，如我們這里顯示Area為104，我們就可以設置Size大小為90-Infinity。
Circularity：0.00-1.00——指圓度，可以根據細胞形狀，調整需要的圓度，1.00為標準圓，一般情況下只根據Size進行限制就可以了。
Show：Overlay——指原本圖片上會展示出分析結果的外框。
Exclude on edges——處于邊緣的顆粒不計入。
設置完成后，點擊OK，即出現以下結果，Results窗口中顯示了統計出的細胞的數目，并且顯示了每個細胞的面積，一共為162個細胞。
ImageJ——共標細胞計數
參考這篇 基本操作都差不多~
工具：Fiji（包含更多插件的ImageJ） 個人感覺比普通的ImageJ好用
思路：統計幾張圖片中相同的ROI 即為共標細胞
但是可能會與手數有一些偏差 我只是想定性 如果想要非常準確的結果可能不可以這樣
這個時候細胞已經被打散，可以先計數一下
按圖中勾選 size那里可以規定最小的細胞
這個表示有202個細胞
ImageJ 中文教程（細胞計數）
File->open，或者快捷鍵ctrl+o，打開所要編輯的圖片
Image->Type->8-bit，灰度變換
Edit->Invert
Image->Adjust->Threshold，灰度閾值設定，拖動完成后點擊Apply
Process->Binary-Fill Holes填補細胞核的空隙
Process->Binary-Watershed打斷細胞核的重疊部分
Process->Noi->Despekle，去除離群點
Process->Smooth，圖像平滑
Analyze->Analyze Particles，計數
ImageJ-如何對特定范圍的細胞進行面積和計數統計
上圖所示的石蠟切片中，包含多種細胞類型，但我只想框定一個范圍對特定細胞類型（導管）進行統計分析，在ImageJ中怎么操作：
1. 將圖片拖拽到ImageJ界面打開
2. 將圖片轉為灰度圖
這樣就可以只篩選框定范圍內的特定的導管細胞的面積，和個數。
Results 中展示統計的細胞數目，面積信息，一次設置不好，可以叉掉 Results ，返回步驟5進行重新調整參數。
整理記錄一下，希望可以幫助到更多的人
另外，ImageJ在操作過程中怎么撤銷上一步的操作呢？一直沒有找到撤銷的快捷鍵或者方法。。。。。。
怎么計數免疫熒光鏡下的細胞數
我是這樣理解的：陽性細胞計數為單位面積下陽性細胞數，你所說的是平均個數，還要計算面積（如1個高倍視野面積是多少平方），個/平方毫米，這樣數據才有可比性。imagej可以計數，不過我不大會用，如果數量不多可以數，多了還是得用軟件。imagej很強大，很有用，希望大家共同學習，共同提高。
