कोशिका गणना

माइक्रोस्कोपी इमेज में कोशिकाएँ और न्यूक्लियाई कैसे गिनें

आप Fiji (ImageJ), QuPath और CellProfiler जैसे मुफ़्त टूल से, या Windows और Mac पर SlideScope में बिना किसी सेटअप के, न्यूक्लियाई और कोशिकाएँ गिन सकते हैं। कौन-सा सही रहेगा, यह इस पर निर्भर करता है कि आपके ऑब्जेक्ट कितने घने हैं, आपके पास कितनी इमेज हैं, और क्या आप कोड लिखना चाहते हैं। नीचे: हर विकल्प, फिर ImageJ और SlideScope में सटीक चरण।

ImageJ, QuPath, CellProfiler, SlideScopeCZI, ND2, SVS, TIFFआपके अपने कंप्यूटर पर चलता है

कोशिकाएँ और न्यूक्लियाई गिनने के तरीके

टूललागतप्लैटफ़ॉर्मकिसके लिए सबसे अच्छा
Fiji / ImageJमुफ़्त, ओपन सोर्सWindows, macOS, Linuxएकल इमेज और सरल बैकग्राउंड; Analyze Particles, बैच के लिए मैक्रो
QuPathमुफ़्त, ओपन सोर्सWindows, macOS, Linuxहोल स्लाइड इमेज, IHC पॉज़िटिव-कोशिका गणना, स्क्रिप्ट वाले प्रोजेक्ट
CellProfilerमुफ़्त, ओपन सोर्सWindows, macOSबड़े इमेज सेट पर दोहराए जा सकने वाले (reproducible) पाइपलाइन
Cellpose या StarDistमुफ़्त, ओपन सोर्सPython; Fiji, QuPath और napari के लिए प्लगइनघने या अनियमित न्यूक्लियाई और कोशिकाएँ (डीप लर्निंग)
SlideScopeपेड; अपनी इमेज में गिनने के लिए सदस्यता ज़रूरी हैWindows 10/11, macOS 14+InstanSeg या थ्रेशोल्ड से बिना कोड गणना, कैलिब्रेटेड घनत्व, CSV एक्सपोर्ट, फ़ोल्डर बैच

घने फ़ील्ड में, डीप-लर्निंग मॉडल आपस में सटे न्यूक्लियाई को थ्रेशोल्ड से कहीं बेहतर अलग करता है। आप जो भी प्रीट्रेन्ड मॉडल इस्तेमाल करें, उसका लाइसेंस जाँच लें: कुछ केवल गैर-व्यावसायिक उपयोग के लिए हैं।

ImageJ (Fiji) में न्यूक्लियाई कैसे गिनें

  1. इमेज को Fiji में खोलें (CZI, ND2 और अधिकांश माइक्रोस्कोप फ़ॉर्मैट Bio-Formats के ज़रिए खुलते हैं)। Image › Properties में स्केल जाँचें ताकि आकार µm में आएँ।
  2. केवल न्यूक्लियर चैनल रखें (उदाहरण के लिए DAPI): Image › Color › Split Channels, या एकल-चैनल इमेज के लिए Image › Type › 8-bit।
  3. नॉइज़ कम करने के लिए Process › Filters › Gaussian Blur (sigma 1-2) से हल्का स्मूद करें।
  4. Image › Adjust › Threshold से थ्रेशोल्ड लगाएँ (Otsu या Default आज़माएँ), फिर बाइनरी मास्क बनाने के लिए Apply करें।
  5. Process › Binary › Watershed से आपस में सटे न्यूक्लियाई अलग करें।
  6. मलबे (debris) को बाहर रखने वाली आकार-सीमा के साथ Analyze › Analyze Particles चलाएँ, Summarize और Display results पर टिक करें। Summary विंडो गणना दिखाती है; Results तालिका हर ऑब्जेक्ट का क्षेत्रफल सूचीबद्ध करती है।

कई इमेज के लिए, इन चरणों को Plugins › Macros › Record से रिकॉर्ड करें और मैक्रो को पूरे फ़ोल्डर पर चलाएँ। पॉज़िटिव कोशिकाओं के लिए, मार्कर चैनल में हर न्यूक्लियस की तीव्रता मापें और एक कट-ऑफ़ तय करें।

SlideScope में न्यूक्लियाई और कोशिकाएँ कैसे गिनें (बिना कोड)

  1. Windows या Mac पर SlideScope में इमेज खोलें, और गिनने के लिए फ़ील्ड, प्लेन या क्षेत्र चुनें। बड़े प्लेन का विश्लेषण कम रिज़ॉल्यूशन पर होता है, इसलिए गीगापिक्सेल स्लाइड के किसी क्षेत्र में गिनें।
  2. न्यूक्लियाई, कोशिकाएँ या कण चुनें, और इंजन चुनें: न्यूक्लियाई और कोशिकाओं के लिए InstanSeg डीप-लर्निंग वेट्स, या Otsu ऑटो-चयन, स्मूदिंग और क्षेत्रफल-सीमाओं वाला क्लासिकल थ्रेशोल्ड।
  3. ओवरले जाँचें और जिस भी ऑब्जेक्ट को सेगमेंटेशन ने ग़लत पहचाना हो, उसे बाहर कर दें।
  4. CSV ऑब्जेक्ट तालिका, GeoJSON आउटलाइन (ये QuPath में खुलती हैं), लेबल्ड मास्क TIFF और methods सारांश एक्सपोर्ट करें, या सेटिंग्स को रेसिपी के रूप में सेव करें और उसे किसी फ़ोल्डर की हर इमेज के पहले प्लेन पर चलाएँ।

नतीजों में गणना, जहाँ भी पिक्सेल आकार दर्ज हो वहाँ प्रति mm² घनत्व, हर ऑब्जेक्ट का क्षेत्रफल और आकृति, हर चैनल में औसत तीव्रता, और एक या दो मार्कर चैनलों के आधार पर वैकल्पिक मार्कर-पॉज़िटिव वर्गीकरण शामिल हैं। सेगमेंटेशन आपके अपने कंप्यूटर पर चलता है; कुछ भी अपलोड नहीं होता। ज़्यादा जानकारी गणना वाले पेज पर।

कौन-सा चुनें

कुछ साफ़ फ़्लोरेसेंस इमेज के लिए Fiji मुफ़्त है और ऊपर दिए चरणों में कुछ ही मिनट लगते हैं। होल स्लाइड या IHC पॉज़िटिव-कोशिका स्कोरिंग के लिए QuPath मानक मुफ़्त विकल्प है। किसी तय पाइपलाइन में हज़ारों इमेज के लिए CellProfiler। SlideScope तब चुनें, जब आप CZI, ND2, SVS, LIF और अन्य फ़ॉर्मैट के लिए, बिना सेटअप या स्क्रिप्ट के, एक ही डेस्कटॉप ऐप में गिनना, मापना और देखना चाहते हैं, और इमेज आपके अपने कंप्यूटर पर ही रहें। व्यापक सूची के लिए देखें माइक्रोस्कोपी इमेज विश्लेषण सॉफ़्टवेयर की तुलना।

कोशिका गणना से जुड़े सवाल

ImageJ में कोशिकाएँ कैसे गिनें?

इमेज को Fiji में खोलें, केवल न्यूक्लियर या कोशिका चैनल रखें, हल्का स्मूद करें (Process › Filters › Gaussian Blur), थ्रेशोल्ड लगाएँ (Image › Adjust › Threshold, फिर Apply), Process › Binary › Watershed से सटे ऑब्जेक्ट अलग करें, और आकार-सीमा तथा Summarize पर टिक के साथ Analyze › Analyze Particles चलाएँ। सारांश वाली पंक्ति ही गणना है।

क्या ImageJ अपने-आप कोशिकाएँ गिन सकता है?

हाँ, साफ़ बैकग्राउंड पर अच्छी तरह अलग-अलग ऑब्जेक्ट के लिए: थ्रेशोल्डिंग और Analyze Particles उन्हें अपने-आप गिन लेते हैं, और एक मैक्रो इसे पूरे फ़ोल्डर पर दोहराता है। घने या सटे न्यूक्लियाई के लिए watershed चरण या StarDist या Cellpose जैसा डीप-लर्निंग मॉडल चाहिए।

IHC या फ़्लोरेसेंस इमेज में पॉज़िटिव कोशिकाएँ कैसे गिनें?

पहले हर न्यूक्लियस का पता लगाएँ, फिर हर एक को मार्कर चैनल या स्टेन की तीव्रता के आधार पर वर्गीकृत करें। QuPath ब्राइटफ़ील्ड DAB इमेज पर Positive cell detection से यह करता है; SlideScope एक या दो मार्कर चैनलों के आधार पर ऑब्जेक्ट को मार्कर-पॉज़िटिव के रूप में वर्गीकृत करता है।

क्या मैं बिना कोडिंग के कोशिकाएँ गिन सकता/सकती हूँ?

हाँ। Fiji, QuPath और CellProfiler सभी मेनू के ज़रिए काम करते हैं, और SlideScope बिना स्क्रिप्ट या प्लगइन के एक पैनल से न्यूक्लियाई और कोशिकाएँ गिनता है। कोड की ज़रूरत केवल कस्टम पाइपलाइन के लिए होती है।

क्या SlideScope मुफ़्त है?

SlideScope एक पेड ऐप है जिसके साथ मुफ़्त सैंपल लाइब्रेरी (हर टूल के साथ) मिलती है; आपकी अपनी इमेज के लिए $35/माह से सदस्यता ज़रूरी है।

बिल्ट-इन सैंपल लाइब्रेरी को हर टूल के साथ मुफ़्त में आज़माएँ। अपनी इमेज खोलने के लिए सदस्यता ज़रूरी है: $35/माह, जिसका शुल्क सब्सक्राइब करते ही लिया जाता है (PayPal या कार्ड), और आप अपने खाते से कभी भी रद्द कर सकते हैं। वार्षिक बिलिंग $349.99/वर्ष पर उपलब्ध है, जो लगभग दो महीने मुफ़्त के बराबर पड़ती है।

क्या गिनने के लिए SlideScope मेरी इमेज अपलोड करता है?

नहीं। सेगमेंटेशन और माप आपके अपने कंप्यूटर पर चलते हैं। केवल मॉडल वेट्स डाउनलोड होते हैं, जिन्हें SlideScope लोड करने से पहले उनके SHA-256 डाइजेस्ट से जाँचता है।

अपनी इमेज पर गिनें

बिल्ट-इन सैंपल पर मुफ़्त में गिनकर देखें, फिर सदस्यता के साथ अपनी इमेज पर गिनें। पहले ही तय कर चुके हैं? अभी सब्सक्राइब करें।

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