Experiments · SlideScope 1.22.0부터

현미경 실험 전체에 걸쳐 처리군을 비교하세요

이미지 폴더를 처리군, 샘플, 반복으로 정리하세요. 모든 이미지에 하나의 계수 또는 IHC 점수 산정 레시피를 실행한 다음, 점 도표, 평균 ± SD, 적절한 통계 검정으로 처리군을 비교합니다. n은 이미지나 세포가 아니라 샘플 수로 셉니다. 이상치와 서로 어긋나는 반복은 검토 대기열로 보내지며, 모든 표, 도표, 방법 단락을 논문용으로 내보낼 수 있습니다.

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처리군, 샘플, 반복 모든 이미지에 하나의 레시피 n = 샘플 수, 이미지 수가 아님

처리군을 수작업으로 비교하면 왜 잘못되기 쉬울까요

이미지마다 다른 설정

이미지를 하나씩 따로 계수하면 이미지마다 임계값이나 영역이 조금씩 달라지기 쉽고, 처리군 간 차이가 생물학이 아니라 설정에서 비롯될 수 있습니다.

부풀려진 n

모든 이미지나 모든 세포를 독립 관측값으로 다루면 n이 동물이나 배양 수보다 훨씬 커지고, p값이 실험이 실제로 뒷받침하는 것보다 더 설득력 있어 보입니다.

아무도 들여다보지 않은 이상치

초점이 맞지 않은 시야 하나나 조직의 접힘 하나가 샘플 전체 값을 움직일 수 있습니다. 숫자만 있는 스프레드시트에서는 원인이 된 이미지로 돌아갈 단서가 없습니다.

SlideScope에서 실험이 진행되는 방식

SlideScope에서 폴더를 엽니다. 폴더 안의 모든 이미지가 하나의 데이터셋으로 열리며, CZI, ND2, SVS, NDPI, OME-TIFF, LIF 등 SlideScope가 읽는 형식이면 됩니다.
실험으로 정리합니다. 샘플 시트를 가져오거나 파일 이름에서 제안된 값을 받아들여 각 이미지에 처리군, 샘플, 반복을 지정합니다. 이미지를 제외할 때는 이유를 남깁니다. 제외된 이미지는 기록에 남고 다시 포함할 수 있습니다. 실험은 이미지 옆에 놓이는 작은 파일이므로 폴더와 함께 이동합니다.
모든 이미지에 하나의 레시피를 실행합니다(Plus). 같은 Quantify 설정으로 각 이미지의 핵, 세포, 입자를 계수하고 DAB 점수를 산정하므로, 모든 숫자가 같은 방식으로 산출됩니다.
처리군을 비교합니다(Plus). 측정값을 고르면 SlideScope가 샘플마다 점 하나를 찍고 각 처리군의 평균과 SD를 표시하며, 그에 맞는 검정을 실행합니다.
검토하고 내보냅니다. 검토 대기열에서 표시된 이미지를 열어 객체의 클래스나 IHC 등급을 수정하고, 이미지·샘플·그룹 표, 도표, 방법 단락을 내보냅니다.

vehicle 및 drug 처리군으로 정리되고 이미지마다 샘플과 반복이 지정된 데이터셋, 그리고 Run recipe와 Compare 버튼 — 실험으로 정리된 폴더: 처리군 2개, 샘플 6개, 이미지 13개. 예시 데이터: EPFL BrdU IHC 잘라낸 이미지(CC BY 4.0)이며, 처리군과 샘플 이름은 시연을 위해 임의로 붙였습니다.

통계, 그리고 n이 샘플 수인 이유

같은 동물, 환자, 배양에서 나온 이미지와 세포는 독립적이지 않습니다. SlideScope는 먼저 각 샘플의 이미지를 평균한 다음 샘플당 값 하나로 검정을 실행하므로, n은 실제로 가진 생물학적 반복의 수가 됩니다.

처리군	SlideScope가 실행하는 검정	함께 표시되는 것
2개	Welch의 t-검정(등분산 가정 없음)과 Mann-Whitney U(순위 기반)	모든 샘플의 점 도표, 평균 ± SD, 처리군별 n
3개 이상	일원 분산분석(ANOVA)과 Kruskal-Wallis H(순위 기반)	모든 처리군에 대한 같은 도표와 표

레시피가 모든 이미지에 대해 산출한 값이라면 무엇이든 비교할 수 있습니다. 객체 수, mm²당 밀도, 양성 비율, H-score, Allred 점수, 평균 객체 면적, 채널별 평균 강도가 그 예입니다.

vehicle과 drug의 샘플별 양성 핵 비율 점 도표(각 n = 3)와 Welch의 t-검정 및 Mann-Whitney 결과, 이상치 경고 — SlideScope 1.22의 Compare: 샘플당 점 하나, 각 처리군의 평균과 SD, 두 검정, 그리고 같은 샘플의 나머지 이미지와 크게 벗어난 이미지에 대한 경고. 예시 데이터는 위와 같습니다.

차이를 믿기 전에 거치는 확인

이상치 이미지: 같은 샘플의 다른 이미지들과 크게 벗어난 이미지(robust z 3.5 초과)는 표시되어 검토 대기열로 갑니다.
서로 어긋나는 반복: 샘플 간 편차가 큰 처리군(변동계수 0.5 초과)은 표시됩니다.
너무 적은 샘플: 샘플이 3개 미만인 처리군은 표시됩니다. 어떤 검정으로도 이에 대해 의미 있는 말을 하기 어렵기 때문입니다.
이미지 품질: 객체가 너무 적거나, 픽셀이 포화되어 잘렸거나, 슬라이드 상태가 나쁜 결과는 Quantify가 이미지 하나에 적용하는 것과 같은 확인으로 표시됩니다.
기록되는 수정 사항: 다시 분류하거나 등급을 바꾼 객체, 이유를 남기고 제외한 이미지는 내보낸 방법 텍스트에 기록됩니다.

하지 않는 일

ANOVA 이후의 쌍별 사후 검정, 혼합 모형, 검정력 계산은 실행하지 않습니다. 이런 분석에는 샘플 표를 Prism, R, Python으로 내보내세요.
하나의 레시피가 산출한 값을 비교할 뿐, 레시피나 측정값을 대신 골라 주지는 않습니다.
Ask Your Slide는 열려 있는 이미지에 대한 질문에 답합니다. 실험 전체에 대한 질문에는 아직 답하지 않습니다.
연구용입니다. 진단 시스템이 아니며, 통계적으로 유의한 차이가 임상적 소견을 뜻하지는 않습니다.

실험 분석에 관한 질문

현미경 이미지에서 처리군을 어떻게 비교하나요?

SlideScope에서 폴더를 열고, 샘플 시트나 파일 이름 기반 제안을 이용해 이미지를 처리군, 샘플, 반복으로 이루어진 실험으로 정리하세요. SlideScope Plus에서는 모든 이미지에 하나의 Quantify 레시피를 실행한 뒤 Compare를 선택합니다. SlideScope가 각 샘플의 이미지를 평균하고, 각 처리군의 평균과 SD와 함께 샘플당 점 하나를 도표로 그리며, 처리군이 2개면 Welch의 t-검정과 Mann-Whitney를, 그 이상이면 ANOVA와 Kruskal-Wallis를 실행합니다.

n이 이미지나 세포 수가 아니라 샘플 수인 이유는 무엇인가요?

같은 동물, 환자, 배양에서 나온 이미지와 세포는 독립적이지 않으므로, 이를 별개의 관측값으로 세면 n이 부풀려지고 차이가 실제보다 확실해 보입니다. SlideScope는 각 샘플의 이미지를 먼저 평균하고 샘플당 값 하나로 검정을 실행합니다.

어떤 측정값을 비교할 수 있나요?

Quantify 레시피가 모든 이미지에 대해 산출한 값이면 됩니다. 객체 수, mm²당 밀도, 양성 비율, H-score, Allred 점수, 평균 객체 면적, 채널별 평균 강도입니다.

실험 분석은 모든 요금제에 포함되나요?

이미지를 실험으로 정리하는 기능은 모든 요금제에 포함됩니다. 실험 전체에 하나의 레시피를 실행하고, 처리군을 비교하고, 실행 결과를 검토하려면 SlideScope Plus가 필요합니다. 이미지 하나나 폴더에 대한 Quantify 자체는 모든 요금제에 포함됩니다.

SlideScope가 통계 패키지를 대체하나요?

아니요. 샘플당 값 하나로 표준적인 2군 및 다군 검정을 실행하고, 그 바탕이 된 데이터와 함께 보고합니다. ANOVA 이후의 쌍별 사후 검정, 혼합 모형, 검정력 계산은 실행하지 않으므로, 이런 분석에는 샘플 표를 Prism, R, Python으로 내보내세요.

빠른 답변

가장 적합한 사용자: 염색 절편, 배양, 오가노이드의 많은 이미지에 걸쳐 처리군, 유전자형, 시점을 비교하며, 모든 이미지를 같은 방식으로 계수하고 n을 올바르게 보고하고 싶은 연구 그룹.

주요 강점: 모든 이미지에 하나의 레시피, 통계 단위로서의 샘플, 검토 대기열을 갖춘 이상치 및 반복 확인, 방법 단락이 포함된 내보내기.

중요한 제한 사항: 표준 2군 및 다군 검정만 지원하며, 사후 검정이나 혼합 모형 통계는 없습니다.

마지막 검토: 2026년 11월 11일.

실험 전체를 같은 방식으로 계수하세요

SlideScope를 다운로드하고, 무료 샘플 라이브러리에서 Quantify를 사용해 본 다음, SlideScope Plus로 실험을 실행하세요.

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