
ImageJ分析免疫组化图片(Average Density,AOD) – 王进的个 …
2022年1月25日 · 光密度值即通常所说的od值, od值符合朗伯-比尔定律,其数学表达式为: 光密度值是直接与染色物质量相关,被测物质的量越多,od值越高,透射出的光越少,反映在照片上就越黑。od值与灰度值是什么关系? 其对应关系如下图:
一文讲清免疫组化结果到底该选择阳性面积占比,平均光密度值, …
如果RGB Stack不能很好地分离蓝色的苏木素和棕色的DAB,则可以尝试ImageJ的内置插件 IHC Toolbox (没有的可以去官网下载Immunohistochemistry(IHC) Image Analysis Toolbox),用以剔除苏木素的颜色,教程如下:
Image J 统计免疫组化片子阳性信号的平均光密度值教程 - 知乎
2、 将灰度值转换为OD值: Analyze -> Calibrate Area -> Uncalibrate OD (滚动条拉到最底) -> OK。 OD值单位为Intensity(a.u.)= Intensity arbitrayr unit,即任意单位。 (出现这个曲线图说明转换成功,可以关掉它或者最小化)
如何使用image j定量免疫组化阳性区域 - 知乎 - 知乎专栏
选择Uncalibrated OD测量 OD值. 最小化. 5.最小化OD曲线,选择目标图片Image-Adjust-Threshold. 左右拉动Threshold弹出的框框,使得灰色图片中的红色区域与原免疫组化切片中的棕黄色区域一致
ImageJ对免疫组化图片定量评价和自动评分 - 王进的 ...
2021年8月30日 · 在组织学中,组织样本中疾病标志物的免疫组化(ihc)为疾病分级提供了诊断指标,这将影响病人的治疗策略制定。 到目前为止,组织样本的病理学分析依旧是一项耗时且依赖主观判断的工作,然而对抗体作色的强弱直接进行人为的判断会带有明显的视觉误差。
解忧小工具|用Image-Pro Plus进行免疫组化分析(平均光密度 …
2024年7月9日 · 累积光密度(IOD),就是把图片上每个棕色点的光密度值全部累加起来得到的值。 平均光密度(Mean density)就是用IOD除以有效目标分布区域的面积(Area)所得到的值。 即平均光密度=IOD值/Area值. 免疫组化照片主要是比较组别间(e.g.癌和癌旁、用药前和用药后)平均光密度的大小。 2.实操展示. 计算平均光密度最常用的图像分析软件:Image-Pro Plus(术业有专攻,下载问度娘哈)。 (1)首先,我们在软件里打开一张免疫组化照片。 (2)选择下图 …
Image J 统计组化片子阳性信号的平均光密度值教程 - DXY.cn
2023年3月10日 · OD值单位为Intensity(a.u.)= Intensity arbitrayr unit,即任意单位。 3、 设置测量参数: Analyze -> Set Measurements, 勾选Area,Integrated density,Limit to threshold。
如何分析免疫组化-Image J-图文并茂版 - DXY.cn
2024年5月16日 · 如果觉得Auto合适就无需调整,觉得不太符合实际结果,可以通过调节这两个滑轮。 调节到合适为止,点击Set。 红色区域是我们要的阳性区域,因为免疫组化中DAB染色阳性呈现棕色,我们将棕色与Image J中的红色区域相匹配即可。 8点击OK。 9Analyze,Set measurements。 10勾选Diaplay Label(作用是生成的结果有图片对应的名称)和Area Fraction,OK。 小数点你爱几位就几位。 我一般喜欢小数点三位。 11Analyze,Measure。 …
免疫组化图片如何定量分析? - Xia & He Publishing
累积光密度(IOD),就是把图片上每个棕色点的光密度值全部累加起来得到的值。 平均光密度(Mean density)就是用IOD除以有效目标分布区域的面积(area)所得到的值。 免疫组化照片主要是比较组别间平均光密度的大小。 今天给大家介绍最常用的图像分析软件:ImagePro Plus的基本使用方法。 1. 校正图片光密度. (1)点击file-open,打开一张图片,然后点击:measure -carliberation- intensity,调出intensity校正窗口。 (2)在窗口里点new,新建一个caliberation …
imageJ做免疫组化定量分析 - 简书
2021年11月26日 · ***在菜单栏里选择文件打开,打开实验数据图片(此处所使用图片来自互联网,大家可用自己的数据实战);然后在 plugins 菜单下 → 选择 IHC Toolbox,打开如下: