2、Fiji用プラグインです。Technologyで開発されました。DiameterJは検証済みのナノファイバーの直径解析ツールです。DiameterJは画像を分析し、ナノファイバーまたはマイクロファイバーの繊維軸方向に沿った直径を見つけることができ、得られたデータのヒストグラムを作成します。最頻値(mode)なども求められます。Particles"のような感じで繊維の方向を分析することができ、これにより孔径や孔に関する統計情報を得ることもできます。DiameterJDiameterJ[1]は2つのステップで画像解析します:画像をバイナリイメージ(黒白ピクセルのみ)に分割します。Mixed」プラグインで組み込まれます。これらのアルゴリズムはすべてのSEMイメージで使われるわけではありません。ユーザーが分割アルゴリズムに満足いかなかった場合でも(言い換えれば白黒イメージがオリジナル画像の正確な表現になっていない場合でも)、他の方法で分割された画像を解析できる場合もあります。分割画像の解析DiameterJの測定はすべて、初期設定ではピクセル数で表現されます。DiameterJの正当性は、130以上の合成デジタル画像、および直径が分かっている繊維が写っている電子顕微鏡画像で確認されました。10ピクセル以下の繊維がある場合、および最小繊維径の繊維の数が10%を超える場合、10%以上の誤差が生じます。.gifの画像のみを解析できます。512ピクセルを超える繊維は解析できません。あなたが仕事でDiameterJを使う場合には、参考資料の欄にここを示すか、または次の記述をしてください。codeDiameterJの目標[1]は、8ビットのSEM画像をどんな解像度であろうとも60秒以内にデスクトップコンピューターで解析することです。この下に、DiameterJのアルゴリズムがどのように繊維径を解析し、その他の骨組みがどのようになっているのかを示す図を挙げます。SegmentationSEM画像は、まずImageJ/Fijiが持つ様々な閾値化技術を駆使して、白黒分割を行います。pluginsは、他の分割アルゴリズムに自動的に組み込まれます。Mergingアルゴリズム[3]を発見しました。Mergingアルゴリズムが繊維直径を横切る混合繊維の解析を可能にし、深さ方向に存在する繊維の状態を再現することができることに気づいたためです。(triangle)[8]らが開発した一般的な画像分割アルゴリズムも使用しました。画像分割した後は、残されたノイズや形状上の特徴を、D'Amore[9]とGonzalez[10]が示した手順を基本に平滑化しました。簡単に言えば、ImageJのノイズ除去コマンドを、画像の変化が無くなるまで数回繰り返しています。ImageJsの浸食コマンド、拡張コマンド、そして最終的には浸食コマンドを使い、繊維の境界を際立たせ、孤立したピクセルエリアを消去します。センターラインの決定の精度を良くするため、我々はLamらが開発した手法[11]を利用した。Diameter画像の白黒化の後、白いピクセルの箇所は繊維を意味します。それぞれの画像について、繊維方向は仮に2種類計算されます。ひとつはZhangとSuenによる[12]もので(ImageJのSkeletonizeコマンド)、もう一つはVoronoiのテッセレーション(平面充填)[13]です(ImageJのVoronoiコマンド)。繊維径を測定するアルゴリズムは、必ずしも新しい繊維を意味しない枝分かれに非常に敏感です。Voronoiアルゴリズムは黒いピクセルの塊の距離が最大となるよう設定するので、このような形のものに影響されません。それぞれの繊維の中心線の長さが平均化され、繊維が占める場所は平均厚みとVoronoiの中心線の長さで分けられます。結果によって平均化されます。DiameterJを御使用ください。単位をピクセルから長さに変える方法クイズ形式で、トレーニング内容を確実にしますプレテスト解析目的であれば、必ずしもこのトレーニングは必要ありません。あなたが受けたプレテストの結果の公表に同意頂ければ、我々は感謝します。手動操作による領域の区分けこのトレーニングで、自動区分けされた結果を効率的に手修正する方法を説明します。平均繊維径を決定します。事後テスト解析目的であれば、必ずしもこのトレーニングは必要ありません。あなたが受けたプレテストの結果の公表に同意頂ければ、我々は感謝します。詳しいアルゴリズムは上で解説しています。当てはめたガウス曲線から計算した繊維径ヒストグラムの標準偏差。ヒストグラムの最頻値。測定された最小繊維径。測定された最大繊維径。繊維長と平均繊維半径の積算値。画像全体、または選択範囲の全てのピクセルの半径の合計。