用于图像分析的时钟扫描协议:ImageJ插件
2017年6月19日
本文介绍了用于"时钟扫描"图像分析的两个新颖的ImageJ插件。这些插件扩展了原始视觉基础6程序的功能，最重要的是，通过将其与ImageJ免费图像分析软件包捆绑在一起，使程序可用于大型研究团体。
这些时钟扫描协议的总体目标是允许快速表征所选感兴趣区域内部、边界和/或外部的平均像素强度。这种方法可以帮助回答关键问题，并向图像分析师传授特定感兴趣区域内的平均像素强度。这里时钟扫描技术的主要优点是，它可用于快速表征单个或多个感兴趣区域中来自轨道的平均像素强度。
对于标准时钟扫描分析，在文件菜单下，在相应的 ImageJ 程序中，选择打开以打开感兴趣的图像文件。例如，在这里，将分析带有标记目标蛋白质的神经元的组织切片。选择合适的绘图工具，并勾勒出感兴趣区域的轮廓。
从 File 菜单中选择 Plugins and Clock Scan 以打开标准 clock scan 协议，弹出选项窗口。感兴趣区域管理器窗口（自动添加轮廓）也将打开。在 Plugin option （插件） 选项窗口中，根据需要使用滚动条更改感兴趣区域中心的 x 和 y 坐标。
根据扫描应覆盖对象外部背景区域的多少，使用扫描限制滚动条调整扫描限制。根据实验情况，选择实际半径、减去背景、极坐标变换和/或带标准差的绘图复选框。然后，单击 OK 运行插件。
分析完成后，使用 list 命令访问数值数据以进行进一步分析。对于多个区域的 clock scan 分析，请打开包含多个感兴趣区域的图像文件。例如，在这里，将分析在同一组织切片中捕获的一组帧，如刚才所示。
依次单击 Analyze、Tools 和 Region of Interest Manager，并使用适当的绘图工具勾勒出每个感兴趣区域的轮廓。分割线工具可用于选择不对称的感兴趣区域和排除背景标注。单击 Region of Interest Manager 窗口中的 Add，将每个感兴趣区域添加到所选的管理器中。
在 Plugins 菜单中，选择 Multi Clock Scan 以打开协议选项弹出窗口，并根据需要重置扫描限制。根据实验情况，用标准差和/或减去背景框检查图。然后，单击 OK 运行协议，这将生成两个输出图窗口。
对于图像堆栈的 clock scan 分析，请打开感兴趣的图像堆栈。在这里，将分析分离的背根神经节的图像堆栈，用钙敏感荧光标记，该荧光在细胞内电极刺激之前和之后成像。在图像堆栈中勾勒出感兴趣区域。
如前所述，将选定的图像堆栈添加到感兴趣区域管理器中，然后选择 Multi Clock Scan 以打开协议选项弹出窗口。根据需要重置扫描限，并根据实验情况检查带有标准差的图和/或减去背景框。然后，单击 OK 运行协议，生成两个输出图窗口。
在对荧光标记神经元的组织切片进行代表性分析中，通过感兴趣蛋白质的明亮信号绘制感兴趣区域，并执行标准时钟扫描分析以收集从感兴趣区域中心到概述的扫描极限的径向像素强度扫描。径向扫描被归一化为扫描方向上的感兴趣区域半径。平均值，以产生完整的无线电像素强度曲线，揭示大部分感兴趣的蛋白质是在细胞的质膜上测量的。
由于此分析选择了带有标准差的图，因此垂直标准差线表示在距扫描原点给定距离处各个径向扫描剖面的像素强度之间的像素强度。在此分析中，扫描了神经元组织样本中的多个感兴趣区域，如刚才所示，按照它们被添加到感兴趣区域管理器的序列中，为每个扫描对象生成一个完整的像素强度曲线。并且，每个选定感兴趣区域的平均像素强度分布。
因此，这些标准差条形表示单个对象的整体扫描之间的差异，而不是单个径向扫描之间的差异。在这里，通过细胞内电极对在不同时间、刺激前后捕获的孤立背根神经节神经元进行了图像堆栈分析。在分析结束时，显示了堆栈内不同图像上感兴趣对象的各个实例的整数像素强度分布，以及该对象所有实例的平均像素强度分布。
此外，时钟扫描图像堆栈的标准差分析证明了整个图像堆栈中积分扫描之间的数据可变性。看完这个视频后，你应该对如何使用时钟扫描插件测量像素强度有了很好的了解。我们开发这些插件的目的是让每个研究人员都能免费使用这些类型的图像分析。
我们相信 clock scan 协议将用于许多研究领域，包括但不限于生物、化学和物理成像应用。随着我们继续开发和运营这些 clock scan 插件，我们将感谢感兴趣的各方就如何改进这些工具提供的任何反馈和任何建议。
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概述
本文描述了两个用于“时钟扫描”图像分析的新型ImageJ插件，它们增强了原始的Visual Basic 6程序。这些插件通过将程序与ImageJ软件包集成，使其可供更广泛的研究社区使用。
关键研究组成部分
科学领域
- 图像分析
- 神经科学
- 软件开发
背景
- 时钟扫描协议可以快速表征像素强度。
- 它们帮助图像分析师理解感兴趣区域的平均像素强度。
- 该技术允许快速分析单个或多个区域。
- ImageJ是广泛使用的免费图像分析软件。
研究目的
- 引入新的插件以增强图像分析。
- 为研究人员提供有效分析像素强度的工具。
- 扩大对时钟扫描方法的访问。
使用的方法
- 利用ImageJ软件进行图像分析。
- 使用绘图工具选择感兴趣区域。
- 表征所选区域内的平均像素强度。
- 分析标记特定蛋白质的组织切片。
主要结果
- 引入两个用于时钟扫描分析的ImageJ插件。
- 与原始程序相比，功能得到增强。
- 研究人员的可访问性增加。
- 在分析像素强度方面展示了有效性。
结论
- 新的插件显著提高了图像分析能力。
- 它们能够快速表征像素强度。
- 这些工具对神经科学和相关领域的研究人员很有价值。
常见问题
Executive Industry Relevance
Quantitative image analysis is critical for early discovery and translational research, enabling precise measurement of molecular or cellular features in complex biological samples. The clock scan protocol, implemented as ImageJ plugins, provides standardized, reproducible quantification of radial pixel intensity profiles across single or multiple regions of interest. This capability supports robust data-driven decision-making at key inflection points in biopharma R&D pipelines.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables objective quantification of biomarker localization and distribution within defined cellular compartments.
- Supports mechanistic de-risking by providing reproducible spatial intensity profiles for candidate targets.
- Facilitates comparative analysis across experimental conditions to inform target confidence and triage.
Screening & Assay Development
- Prepares validated image-based assays for downstream screening workflows by standardizing region-of-interest analysis.
- Delivers quantitative, reproducible outputs suitable for high-content screening and compound evaluation.
- Enables batch analysis of multiple regions or image stacks, supporting scalability and platform reuse.
Translational & Preclinical Research
- Aligns image-derived quantitative endpoints with disease-relevant cellular or tissue models when supported by the biological context.
- Provides continuity from discovery through preclinical validation by enabling consistent measurement of spatial biomarker dynamics.
- Supports risk-adjusted advancement decisions through robust, quantitative image analytics.
Pipeline & Workflow Integration
The clock scan protocol integrates into the discovery-to-preclinical continuum by enabling standardized, quantitative image analysis at multiple workflow stages.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing and pathway clarification through spatial intensity profiling.
- Screening: Delivers reproducible, quantitative outputs for assay readiness and compound evaluation.
- Analytics: Provides statistical outputs, including mean and standard deviation profiles, for rigorous condition comparison.
- Translational Research: Enables alignment of image-based endpoints with preclinical models when relevant.
- Enterprise Reuse: Offers a reusable, open-source capability for diverse image analysis needs across R&D teams.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in image-based studies.
- Operational Value: Standardizes and scales image analysis workflows for reproducibility and efficiency.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions and capital allocation by providing robust quantitative data.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization and advancement of discovery and preclinical assets.
Implementation Considerations
- Requires expertise in image analysis and familiarity with ImageJ or Fiji platforms.
- Needs access to appropriate imaging instrumentation and computational infrastructure.
- Demands cross-team standardization of region-of-interest selection and analysis parameters.
- Supports adaptation across diverse biological models and imaging modalities.
- Limited to convex-shaped or segmented regions; complex morphologies may require additional validation.
