ローカル定量

画素を一つも外に出さずに、核・細胞・粒子を定量する

ローカル定量は、いま見ているスライドをそのまま数値に変えます。セグメンテーションと計測は自分のパソコン上で実行されるため、未発表画像や患者由来の画像がマシンを離れることはなく、結果は画像と同じウィンドウに表示されます。

CZI · ND2 · SVS · DICOM · TIFFWindows · macOSSlideScope 1.8.5

ここで定量する理由

画素は自分のマシンから出ない

セグメンテーションも計測もローカルで動きます。ダウンロードされるのはモデルの重みだけで、SlideScope は読み込む前に SHA-256 ダイジェストを検証します。画像は一切アップロードされません。未発表データ、患者由来の検体、倫理審査においては、この違いが決定的です。

二つのエンジン、どちらも説明可能

核と細胞には検証済みの InstanSeg 深層学習重みを、それ以外には大津の自動選択・極性判定・平滑化・面積範囲を備えた明示的な古典的しきい値法を使えます。どちらのエンジンが出した数値かは常に分かり、方法サマリーにも記録されます。

再現性を前提に設計

各実行は保存されたレシピで記述されます。対象種別、エンジン、チャンネル、しきい値、面積範囲、マーカーチャンネル。レシピを読み込み直してフォルダを再実行すれば、同じ解析が得られます。書き出される方法サマリーは、原稿にそのまま貼れる文章になっています。

得られるもの

  • オブジェクト数と、ピクセルサイズが記録されていれば 1 平方ミリメートルあたりの校正済み密度
  • 各オブジェクトの面積、周囲長、形状記述量
  • セグメンテーションに使ったチャンネルだけでなく、全チャンネルの平均輝度
  • 一つまたは二つのマーカーチャンネルに対する、任意のマーカー陽性分類
  • オブジェクト集団全体のサイズ分布と輝度分布
  • 編集可能なオーバーレイ。誤検出されたオブジェクトは書き出し前に除外できます

実務に噛み合う書き出し

  • R、Python、Prism、表計算ソフトでの統計処理に使える CSV オブジェクト表
  • QuPath や ASAP がそのまま読み込める GeoJSON 輪郭
  • レシピをファイルメタデータに埋め込んだラベル付きマスク TIFF
  • 図表やスライド用の注釈付き PNG
  • 後続のプログラム処理向けのサマリー JSON
  • 原稿に貼り付けられる、文章化された方法サマリー

画像から数値まで五分

  1. 領域を選ぶ

    画像全体でも、選択した領域だけでも定量できます。領域単位で扱えばギガピクセルのスライドでも軽快なままで、解析対象も本当に見たい組織に絞れます。

  2. 対象とエンジンを決める

    核、細胞、粒子から選びます。核と細胞は InstanSeg、それ以外や完全に明示的なルールが必要な場合は古典的しきい値法を使います。

  3. オーバーレイを確認する

    結果は画像上のオーバーレイとして表示されます。オブジェクト表をたどり、外れ値を確認し、誤って検出されたものを除外してください。確定するかどうかは常にあなたが決めます。

  4. 書き出す、またはフォルダを一括処理する

    結果一式を書き出すか、設定をレシピとして保存し、フォルダ全体に同じ解析を一度に適用してまとめたバッチサマリーを得ます。

よくある質問

画像データはパソコンの外に出ますか?

出ません。セグメンテーションも計測も、自分のマシン上の SlideScope プロセス内で実行されます。ネットワーク通信はモデル重みの初回ダウンロードだけで、SlideScope はコードを読み込む前にアーカイブとモデル双方の SHA-256 ダイジェストを検証します。

どちらのエンジンを使うべきですか?

明視野でも蛍光でも、核と細胞には InstanSeg を使ってください。接触したオブジェクトの分離がしきい値法よりはるかに得意です。粒子、特殊な染色、あるいは方法欄に正確に書き下せるルールが必要な場合は古典的エンジンを使います。

この数値は論文に使えますか?

あなたの品質確認が必要な研究データとして扱ってください。SlideScope がセグメンテーションを編集可能なオーバーレイとして見せるのは、まさに確認してもらうためです。各数値の算出方法を記した方法サマリーも書き出されます。結果は診断や臨床判断に用いる用途では検証されていません。

研究用途に限ります。結果には目視での品質確認が必要で、診断や臨床判断のための検証は行われていません。

今週、自分のスライドを定量してみる

14 日間のトライアルはローカル定量とフォルダ一括処理を含む全機能版です。研究室で実際に扱っている画像で試してください。

トライアル開始