本页描述了2015 ImageJ User & Developer Conference的完整程序。
＃＃ 程序
主题演讲
有四场 45 分钟的主题演讲。
Wayne Rasband - ImageJ 简介
Curtis Rueden - ImageJ2 和 Fiji：ImageJ2 平台和 ImageJ 的 Fiji 发行版
[ Presentation slides ] [ Presentation video ]
Mark Tsuchida - 使用 Micro-Manager 控制显微镜和图像采集
Florian Jug - 完成工作 - 与 ImageJ + KNIME 的软件协同
特色演讲
三个闪电演讲被选为特色演讲，演讲时间较长。
Pariksheet Nanda - 与非程序员分享软件自由的价值
像 ImageJ 这样的软件的解放好处是 self-evident 对于自由软件开发者和 open source 软件开发者。然而，许多科学家选择使用专有软件来满足他们的数据分析需求。这是为什么呢？专有软件公司创建自己的封闭社区，提供便利以及支持和专业知识的保证。近年来，各大硬件公司不再将成像软件视为一种商品，而是将其重新打造为一种一体化的实验解决方案。开放科学计算的发展将受益于更强大的本地影响力。专有软件公司依靠个人互动（包括面对面的实验室存在）来建立和维护他们的社区。零假设是自由和开放软件继续严重依赖在线交流，这使得新手容易受到供应商锁定以及与自由软件社区的隔离。这次闪电演讲将讨论增强科学家能力并使其文化融入开放科学计算社区的具体方法。
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Tiago Ferreira - 神经元形态测量的替代方法
能够全面表征神经元乔木的全自动系统仍然不可用。因此，定量神经解剖学依赖于单个细胞的繁重重建。在这里，我介绍了细胞形态测量的替代方法，可以绕过耗时的手动重建。我将通过提供几个案例研究来展示这种方法的实用性：首先，我将展示如何直接在分割图像上执行Sholl技术，以对高度相关的皮质中间神经元进行分类，并量化表达 Brainbow 的小脑的复杂乔木。其次，我展示了如何使用skeletonization来解开果蝇感觉神经元树突状树枝化的遗传学。第三，我讨论了如何量化人脑中网络状胶质细胞整体的三维解剖学的初步数据。最后，我将讨论如何在神经科学中推广这些方法，以及这些努力如何为专用于神经元形态测量的 ImageJ 工具箱铺平道路。
John Bogovic - 用于平滑非刚性变换的薄板样条方法
薄板样条是一种从一组稀疏控制点产生平滑非刚性变换的既定方法。与其他几何插值方案相比，它很有吸引力，因为它独立于维数，无参数，以最小的弯曲能量产生变形，并且具有封闭形式的解。我们在ITK中采用纯Java改编并扩展了开源C++实现，实现了n维薄板样条。除了独立的 open source 库之外，我们还通过 mpicbg 库、TrakEM2 和 ImgLib2 的转换接口来实现该实现，以便它可以轻松集成到现有和新的基于 ImageJ 的软件中。最后，我们开发了使用BigDataViewer和薄板样条的最终用户插件，用于手动交互式基于地标的 2 维和 3 维图像配准。我们通过 ImageJ 发行版 Fiji 提供了我们的工具和库。
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闪电演讲
闪电演讲将持续 10 分钟，包括提问时间。
Anne Alerding - 使用 ImageJ 和斐济的常用工具量化大豆茎组织
植物器官（例如茎）由含有厚壁和薄壁细胞的组织组成，使用组织学显微镜可以轻松观察到这些细胞。常用来区分细胞类型的两种染料是藏红素，它将厚壁细胞次生壁中的木质素染成红色和坚绿，将薄初生细胞壁中的纤维素变成蓝色。细胞壁含有木质素和纤维素的细胞呈紫色。使不同细胞和组织类型的成功图像分析和定量变得复杂的是，每种植物对染料的吸收不同，产生每个颜色组具有重叠值的动态 RGB 值。因此，通过图像分析量化植物组织需要一次勾勒出一个组织的轮廓，并使用 ROI 管理器保存覆盖图。我们已经完善了这项技术，使用ImageJ和Fiji中的常用工具以及放大鼠标技术来量化大豆茎组织。
Fabrice de Chaumont - 另一位 ImageJ 朋友：Icy
Icy是一款免费的开源生物图像分析软件。在其 3 年的生命周期中，它不断得到改进，并不断为用户和开发人员带来新功能。如今，Icy 已被超过数千名普通用户使用，他们欣赏其直观的 GUI、光线追踪 3D 可视化及其尖端的分析方法。用户还可以使用脚本和图形编程协议设计器来调整和创建新算法，并将其存储在集中所有资源的 Icy 网站上（http://icy.bioimageanalysis.org）。因此，它向每个人提供插件、协议和脚本。集中化还允许直接从应用程序内搜索特定功能，并通过一键安装启用它。在过去的几个月里，Icy 收到了一些令人兴奋的功能消息：基于最新 VTK 版本重新审视 3D 渲染以及新的强大的 Undo 框架。最后，感谢所有用户对 http://icy.bioimageanalysis.org/support 的反馈，Icy 始终在不断发展！
Jesus Manuel Falagan - 用于导入、可视化、处理和写入天文 FITS 文件的插件
本摘要总结了使用我们在西班牙天体生物学中心 (INTA-CSIC) 开展的 ImageJ 基础设施开发天文数据立方体（堆栈）可视化和光谱分析 (MADCUBA_IJ) 工具的进展。我们将介绍用于导入、可视化、处理和写入多轴天文 FITS 文件的插件的开发。我们开发了一个新类 AstronomicalImagePlus，它通过天文“校准”(WCSGlobal) 扩展了 ImagePlus。这允许应用 ImageJ 数据处理和 FITS 标头管理的全部潜力，以正确考虑应用于堆栈的处理。所有轴、空间、光谱、偏振和强度均经过完全“校准”，允许使用相关天文单位进行可视化和处理，并将其转换为其他相关单位。新类/插件的实现将 ImageJ 的使用扩展到具有正确更新标头的天文数字 FITS 文件。
Bill Heeschen - 使用数字图像处理和分析对挤出聚苯乙烯泡沫中的孔不规则性进行定量表征
挤出泡沫中的流动引起的带状图案可能会导致美观问题，或者在严重的情况下，会导致产品性能受损。描述了图像收集和分析程序，允许以良好的对比度捕获图案，并以与人类感知一致的方式进行定量分析。将讨论模式表征和分类的程序。关键部分是在细胞结构的背景下隔离亮/暗带，其中单个细胞的大小可以约为带的宽度。逐个细胞的对比度通常大于人类感知的区域内相关细胞大小带的对比度。消除细胞与条带的亮/暗图案分配中的这种模糊性，可以直接分析泡沫图案。图像分析结果显示与一系列多个泡沫样品的人类小组评级一致。
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Mark Hiner - ImageJ+MATLAB：重聚
ImageJ 和 MATLAB 都提供了强大的科学开发范例。为了降低这些工具之间的障碍，ImageJ 现在提供了 MATLAB 脚本语言插件，使得可以从 ImageJ 的脚本编辑器中执行参数化的 MATLAB 脚本。另一方面，通过增强的 MIJ.m 脚本改进了从 MATLAB 调用 ImageJ 的能力，该脚本支持所有已安装的插件，并支持从 MATLAB 命令提示符使用 ImageJ 1.x 和 ImageJ2 数据结构。这种双向支持有助于共享和重用两个社区的成果。
有关更多详细信息和代码链接，请参阅MATLAB Scripting。
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Irene Landrum - SWAMP – 一个免费、开放、高性能的计算平台，用于持续软件保证
Software Assurance Marketplace (SWAMP) 是continuous software assurance的免费、开放、高性能计算平台。它包括一系列开源和商业软件安全测试工具、具有已知漏洞的应用程序库以及用于在整个软件开发生命周期中修复漏洞的综合结果查看器 (CodeDx)。
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Melissa Linkert - OME Bio-Formats：10 年的专有图像数据
尽管生物成像和分析取得了重大进展，但主要的信息学挑战仍未解决：文件格式是专有的，缺乏存储和分析设施，以及共享图像数据和结果的标准。 Open Microscopy Environment (OME) 是一款open-source软件框架，旨在应对这些挑战。 OME 具有三个组成部分：1）生物成像的开放数据模型，即 OME 数据模型； 2) 标准化文件格式 (OME-TIFF) 和用于文件转换的软件库 (Bio-Formats)； 3) 用于图像数据管理和分析的软件平台（OMERO）。 OME 开发 Bio-Formats 库已有 10 年之久，在此期间，它所支持的文件格式和成像模式的数量迅速增长。为了纪念这一里程碑，我们将讨论 Bio-Formats 的历史、最近 5.1.x 版本中的显着改进以及支持下一代成像技术的计划。
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Michael Majurski - 精确且可扩展的显微图像拼接工具 (MIST)
借助新的显微镜技术，科学家们正在获取 TB 级的数据集来覆盖大面积的区域。自动光学显微镜通过生成部分重叠图像的网格来对大样本进行成像。这是必需的，因为它的视野比正在成像的样本的尺寸小得多。这个过程会生成大量图像，需要将这些图像拼接成大马赛克才能获得有意义的信息。生成这些大马赛克需要stitching工具。生成的图像每边可能有数万个像素。拼接一张大图像马赛克的计算量很大，并且当拼接活细胞实验的重复帧时，计算量变得巨大。
光学显微镜通常必须处理特征贫乏的图像（例如，稀疏的细胞培养物），并且可用于从此类图像中获取测量结果（定量信息，例如计数、密度、强度等）。我们开发了一种新的缝合技术，可以最大限度地减少由于重叠区域之间缺乏特征而导致的不确定性，同时比该领域领先的替代工具更快。该方法使用机械平台系统模型优化由成对图像配准方法计算的平移，例如基于傅里叶的相位相关图像配准方法[1]。使用爬山算法优化计算的平移，该算法限制在每边 4 倍舞台重复性的正方形区域内。优化函数是图像之间的归一化互相关。
我们的算法在 Java 中作为 ImageJ 插件实现，该插件在 CPU 和/或 GPU 上运行，利用 FFTW [2] 编译的本机库，NVIDIA CUDA toolkit 使用 JCuda，CuFFT 使用 JCufft。该实现会识别可用的计算机内存，并根据系统上 CPU 和 GPU 的数量来扩展执行。该算法可以使用少至 200 MB 的内存（在 1040x1392 像素图像图块上）运行，但使用较少的内存会导致较长的执行时间。由 16x22 图像块（1040x1392 像素）组成的代表性测试用例，使用 Intel Xeon CPU E5-2620 @ 2.0 GHz 和 NVIDIA Quadro 4000 GPU（2048 MB GPU 内存），在 CPU 上拼接需要 24 秒，在 GPU 上拼接需要 12 秒。该测试用例生成大约 20 000 x 21 000 像素的拼接图像，如图 1 所示。图 2 显示了拼接工具的 ImageJ 插件 GUI。 致谢： 这项工作得到了 NIST 的支持。我们要感谢 NIST 生物计量学项目计算科学的团队成员为我们的工作提供了宝贵的投入。
- [1] C. Kuglin 和 D. Hines，“相位相关图像对齐方法”，《1975 年 IEEE 国际控制论与社会会议论文集》，1975 年，第 163–165 页。
- [2] M. Frigo 和 S. Johnson，“{FFTW3} 的设计和实现”，Proc。 IEEE，卷。 93，没有。 2，第 216-231 页，2005 年。
[ MIST source code、MIST project page ] [ Presentation video ]
Benjamin Nanes - 幻灯片集：使用 ImageJ2 简化批处理
生物科学中的大多数成像研究都依赖于相对简单的分析。然而，即使是在中等大小的数据集上手动重复分析任务也可能很乏味、容易出错并且难以重现。虽然全自动图像分析解决方案对于非常大的数据集很有用，但有时对于生物学中常见的中小型数据集来说是不切实际的。易于建立但难以重现的完全交互式图像分析工作流程与易于重现但难以建立的全自动分析工作流程之间存在显着差距。 Slide Set 是一个使用 ImageJ 进行可重复图像分析和批处理的框架，它通过组织图像和相关元数据、记录感兴趣区域选择和分析参数以及跨多个图像自动执行分析任务来弥补这一差距。 Slide Set 包含许多内置分析任务，并且可以轻松扩展以自动化其他 ImageJ 插件。
Brian Northan - 使用 ImageJ Ops 进行灵活的反卷积
本次闪电演讲将描述 ImageJ2 平台中反卷积的实现。我们将回顾deconvolution的基础知识，并介绍噪声处理、边缘处理、算法加速和点扩散函数等概念。我们将回顾现有 ImageJ 反卷积插件的优点和缺点。然后，我们将描述已在ImageJ Ops框架内实现的可重用和可扩展的反卷积组件的设计。在可能的情况下，以前的开源组件已被重用和/或重新实现。我们考虑了对本机库桥的潜在需求，以便重用现有的基于 C 和 GPU 的库。将展示使用具有全变分正则化、非循环边缘处理和矢量外推加速功能的 Richardson-Lucy 算法生成的初步结果。所有代码均为open source，并已放置在公开可用的 git 存储库中。
[ Presentation slides ] [ Presentation video ]
Stephan Saalfeld - 无缝拼接，无需混合
在现代科学中，大样本的图像通常以重叠图块的马赛克形式获取，然后将其缝合以产生单个高分辨率图像。瓷砖之间的光度差异可能是由成像系统和样品的不同特性引起的，导致拼接图像中可见接缝和突然的强度变化。我们开发了一种方法，可以计算每个单独图块的平滑强度校正场，从而最大限度地减少重叠图像区域中相应强度的差异，从而实现无缝蒙太奇。我们的方法在包括未校准的采集设备和样本相关的强度方差的设置中表现良好，并且不需要混合。我们的方法保证与原始采集的偏差最小，从而能够对拼接图像的强度进行定量比较。我们使用 ImgLib2 和 mpicbg 库在 Java 中实现了该方法，并在 GitHub 上发布了开源代码。对于最终用户，该方法可作为 TrakEM2 软件的扩展使用，并包含在 ImageJ 发行版 Fiji 中。
Raghavender Sahdev - TimeLapseReg – 用于延时显微镜中视频序列漂移校正的 ImageJ 插件
TurboReg插件的主要功能允许对齐或匹配两个图像。该插件广泛应用于神经科学领域，用于静态和延时成像数据的预处理。在这个项目中，我们开发了一个 ImageJ 插件，供最终用户使用，以纠正很长的噪声多通道荧光图像序列中的漂移。 TimeLapseReg 使用众所周知的 TurboReg/StackReg 引擎方法将帧注册到参考图像。它计算并应用用户选择的通道的严格变换并存储它们以供后续使用。几何变换进一步应用于所有通道。我们向用户展示整个图像序列的漂移轨迹。用户可以选择选择参考图像并丢弃损坏的图像。我们已将我们的软件应用于钙成像数据，以帮助神经科学家更好地推断神经元网络尖峰活动。 [ TimeLapseReg web page、TimeLapseReg source code ] [ Presentation video ]
Benjamin Schmid - GPU 上延时数据的实时多视图反卷积
最先进的多视图 (MV) 融合算法可同时融合和解卷积通过选择性平面照明显微镜 (SPIM) 等 MV 成像技术采集的数据。然而，迄今为止，MV 反卷积的计算要求太高，无法实时执行。在这里，我们通过忽略一个横向分量，用 2D PSF 近似完整的 3D 传递函数。这使我们能够独立处理与旋转轴正交的平面。内存消耗从而减少了2-3个数量级，使得整个反卷积可以在GPU上执行。在获得与已建立的 3D MV 反卷积类似的结果的同时，我们将处理时间减少了多达 75 倍，最终使我们能够在延时采集期间实时应用 MV 反卷积。
[ gpu_deconvolution source code、SPIM_Reconstruction_Cuda source code ] [ Presentation video ]
Amitabh Verma - 使用 Micro-Manager 的 OpenPolScope 插件进行采集、处理和再处理
OpenPolScope软件为Micro-Manager提供了一套插件，并扩展了其采集功能并添加了处理和再处理功能。该插件还为 ImageJ macro language 提供了一个包装器，然后可以将其应用于微管理器采集流。 OpenPolScope 架构基于名为“模式插件”的插件，因此可扩展，可应用于许多需要处理（如比例成像）的成像技术。重新处理插件基于 ImageJ，使用 Micro-Manager 库来访问数据集。 OpenPolScope API 为 Micro-Manager 采集和 ImageJ 重新处理插件提供了通用处理管道。 OpenPolScope 插件旨在支持基于 Lc-PolScope 的双折射成像，其中采集连续图像（作为通道），调制显微镜光路之间的液晶。然后即时计算所得的延迟图像并将其作为附加通道插入到采集流中。
[ OpenPolScope downloads ] [ Presentation video ]
Thorsten Wagner - NanoTrackJ – 一种基于 ImageJ 的开源多模态尺寸表征工具，用于纳米颗粒跟踪分析
纳米颗粒跟踪分析是一种众所周知的确定液体中纳米颗粒 (NP) 流体动力学直径的方法。商业系统的建立是为了方便测量和易于使用。然而，它们依赖于未向用户公开的多种分析算法和统计计算。为了更好地理解计算的内容，使该方法适用于其他实验设置，并另外扩展利用颜色信息的方法，我们为 ImageJ 开发了一个免费插件，称为 NanoTrackJ。它是一款open-source软件，其中所有算法均已记录并可免费访问。该演讲将通过对来自不同设备的不同视频序列进行分析来概述 NanoTrackJ 的功能。
[ NanoTrackJ、source code、Presentation slides ] [ Presentation Video ]
Petr Walczysko - 开放显微镜环境 (OME)
尽管生物成像和分析取得了重大进展，但主要的信息学挑战仍未解决：文件格式是专有的，缺乏存储和分析设施，以及共享图像数据和结果的标准。 Open Microscopy Environment (OME) 是一个开源软件框架，旨在应对这些挑战。 OME 具有三个组成部分：生物成像的开放数据模型：OME 数据模型；标准化文件格式 (OME-TIFF) 和文件转换软件库 (Bio-Formats)；以及图像数据管理和分析的软件平台（OMERO）。基于Java的OMERO客户端-服务器平台包括图像元数据存储、图像存储库、远程访问的可视化和分析，从而实现图像数据的共享和发布。 OMERO 基于模型的架构使其能够扩展到一系列成像领域，包括光学和电子显微镜、高内涵筛选以及最近使用来自临床和基因组研究的非图像数据的应用http://www.openmicroscopy.org/site/products/partner 1。我们当前的版本 OMERO-5 改进了对大型数据集的支持，并直接从原始文件格式读取图像，允许第三方软件访问。 OMERO 和 Bio-Formats 运营着世界上第一个在线科学图像发布系统 JCB DataViewer 和其他几个机构图像数据存储库（例如 [2、3]）。 [ Presentation video ]
Jay Warrick - JEX – 使用标准工具进行数据管理和批处理的平台
ImageJ、Fiji、SciJava、SCIFIO和ImgLib2提供了许多支持高级图像分析的功能，并已集成到许多著名的软件中，包括CellProfiler、KNIME图像处理和OMERO等。本演讲提供了该不断增长的列表中的另一个选项的小插图，JEX。尽管应尽可能避免“重新发明轮子”，但基础 java/图像分析库实际上允许这些独立但相关的软件中的每一个软件相互增强并进一步加强共同基础。在本小插图中，将提供 JEX 的简要概述，目的是突出 JEX 的主要焦点之一，在一个上下文中以简单的方式组织您的实验数据，从而支持使用已建立的 ImageJ 功能、java 库以及 R 和 Octave 等统计分析/建模软件进行批处理，以实现更简化的工作流程和跨实验条件的客观分析。 [ Presentation video ]
Aryeh Weiss - 使用 ImageJ 和 R 自动处理端粒
端粒是位于染色体末端的重复核苷酸序列区域，可保护染色体免于融合和降解。在每次细胞分裂中，端粒都会缩短，直到达到临界长度，发出细胞进入衰老的信号。与健康对照相比，异常短或长的端粒是癌细胞中的常见现象。端粒长度分布的手动表征充其量是困难的。在这里，我们提出了一个在 ImageJ 和 R 中开发的图像处理工作流程，能够自动处理数千个细胞中的端粒计数和长度分布。对 3000 多个细胞进行了成像，每个细胞包含 30-150 个可见端粒。这是无法手动完成的。 ImageJ 环境使我们能够以可重复的方式获取和分析大量数据，并展示了正在研究的基础生物学和生理学所产生的数据传播。
[ Presentation slides ] [ Presentation video ]
研讨会
研讨会持续一到两个小时，帮助用户以交互方式深入探索主题。
Marcel Austenfeld - Bio7 – 使用 ImageJ 和 R 进行统计图像分析和可重复报告
在本次研讨会中，概述了Bio7，它是基于Eclipse富客户端平台的生态建模、科学图像分析和统计分析的Integrated Development Environment。 Java代码的动态编译和执行、Eclipse Java开发工具和嵌入式JavaFX SceneBuilder的集成以在运行时创建和运行JavaFX接口是本次会议中将介绍的最新开发工作的一些亮点。研讨会的主要部分和实践练习将集中在最近改进的统计软件 R 的嵌入式图形用户界面以及用于空间点模式分析的强大的“spatstat”软件包。同时，可重复的 R 报告包将用于记录 R 中 ImageJ 数据的不同分析步骤。
研讨会要求：参见第Bio7 workshop materials页[ Presentation video]
Jan Brocher - 使用 BioVoxxel Toolbox 进行图像处理、特征提取和分析
研讨会将简要介绍对比度调整、阴影校正、不同背景扣除方法和一些基本卷积滤波器的影响。这包括对用户偏见和良好科学实践的一些考虑。此外，它为主要部分奠定了基础，该部分将重点关注从灰度图像中提取对象。后者包括自动阈值的使用，并强调“阈值检查”作为更容易确定合适阈值算法的可能性。在最后一部分中，研讨会将概述提取的二进制对象的几种分析可能性，包括 BioVoxxel Toolbox 中的函数。示例包括绝对计数、尺寸和形状测量、对象特征的相对比较、基于对象的对象提取以及根据形状描述符的差异分析。另一个目标是学习能够在脚本中实现最终自动化处理和分析的方法，例如ImageJ macro language。 车间要求： ImageJ 或 Fiji（已安装 BioVoxxel Toolbox）
Workshop_Content [ Presentation Video ]
Fabrice de Chaumont 和 Stephane Dallongeville - 冰冷的手册！
在这个实用的研讨会中，了解如何使用Icy来观看和分析您的图像！在本次会议中，我们将看到冰的不同功能，从可视化（2D/3D）到基于真实生物案例的分析，其中有很多分析陷阱！我们来调查一下吧！
教程要求：安装Icy [ Presentation video ]
Tiago Ferreira - 使用 BAR 编写脚本
scripting ImageJ的功能在其成功中发挥着关键作用，因为它们使用户能够执行且可重复的科学图像处理。因此，我们创建了广泛适用的示例过程 (BAR)：精选的插件和脚本语言集合，通过以下方式多简化 ImageJ 的使用： 1) 提供帮助用户创建、访问和组织自己的宏和脚本的工具； 2）通过提供源模板和可定制的脚本库； 3）通过IJ1内置命令的现代化来缩小IJ1和IJ2之间的差距。BAR是open source，鼓励社区贡献并可通过update site获得。研讨会将三部分：首先，我们将探讨多语言演员的优势，并浏览流行的scripting 6§§§、Python的语言基础知识，例如§BeanShell、Python和（时间允许）ImageJ macro language。其次，我们将探讨如何简化使用BAR来ImageJ工作流程。第三，我们将探讨跨实例程共享的个性化脚本库的优势。
研讨会要求：
1.斐济的更新安装
- 下载样本图像并浏览http://javadoc.imagej.net需要互联网连接
：如果您订阅 ImageJ-dev 更新站点，请确保您的 ImageJ 版本至少为 1.50a（ImageJ-dev 更新站点注意可能有几十个版本的 ImageJ）。为此，请使用命令Help › Update ImageJ…
Dominik Lindner 和 Petr Walczysko - 用于管理团队数据及其他数据的 OMERO 平台
在本次研讨会中，我们将概述并演示 OMERO 平台，并展示如何使用它来处理工作站和/或 HCS 数据。此外，我们还将演示 OME 已发布的一些应用程序以及第三方工具的集成，包括：
- OMERO.figure - 来自 OMERO 图像的快速数字
- ImageJ - 改进了与 OMERO 的交互
- Micro-Manager - 如何直接将图像导入 OMERO
我们将 OMERO 设计得十分灵活，该设置能够在一系列逻辑领域中使用，包括光学和电子显微镜、高结果筛选。来的研讨会并为您带来最喜欢的数据。
研讨会要求：
- OMERO.insight 5.1.3独立客户端。
- OMERO.insight-ij 5.1.3 ImageJ 插件。
马特·麦考密克 - SimpleITK
要定量比较两个图像的内容，它们必须在空间上对齐。图像配准找到对齐两个图像的空间转换。本研讨会介绍 SimpleITK，这是 Insight Toolkit 简化界面，用于执行 2D 和3D图像配准。通过这个与ImageJ/Fiji互操作的编程库，可以估计两个图像之间的空间变换。这种空间变换可以被量化以了解图像中的运动或变换，或者它可以对其中一张图像进行重新采样，从而可以比较像素到像素的。通过IPython记事本中内容的交互示例，我们将探索和注册框架的组件以及它们如何工作、转换插值器、相似性和优化器。
研讨会要求： Web浏览器和互联网接入。
An interactive version of the presentation available at the conference.
Persistent sources. [ Presentation video ]
Curtis Rueden 和 Brian Northan - ImageJ2 脚本：参数 + ImageJ Ops
ImageJ2项目使用了强大的新功能更新了ImageJ。两个特别有用的改进是：1）§§1§§§库，它提供了强大的、统一的、可扩展的和高性能的图像处理样本集合；2）parameterized scripts和宏，现在可以指定类型化的输入和输出参数这种机制使脚本能够更快速、更简洁地进行原型设计，并与 ImageJ 进行架构设计预留的其他工具兼容，包括KNIME数据挖掘平台、CellProfiler图像分析工具和OMERO图像数据库。本教程将引导用户了解如何使用ImageJ 的Script Editor编写的参数化宏和脚本，这些宏和脚本使用 ImageJ Ops 演示如何从命令行执行它们headlessly，并简要说明如何从SciJava软件生态系统中的其他工具使用这些脚本。
研讨会要求： Fiji的最新安装
[ Presentation video ] [ Presentation video continued ]
Aryeh Weiss1,2 - 数字图像处理简介
1Faculty of Engineering, Bar Ilan University, Ramat Gan 52900 Israel
2Bio-imaging Unit, Institute for Life Sciences, Hebrew University, Israel
数字图像处理是一种允许从图像中提取定量和可再现数据的工具，例如显微镜、法医学和天文学中产生的图像。需要正确理解图像处理，以避免引入偏差或其他伪影，并处理经常生成的非常大的数据集。
在本次研讨会中，将介绍和解释数字图像的基础知识以及采集后的图像处理工作流程的各个阶段。研讨会将讨论以下主题：
1.数字图像格式和表示形式
2.数字图像表征的基本工具（例如直方图和强度线构建）。
3.图像增强和提醒。
- 识别感兴趣的对象（分割）。 5.分析和数据缩减。
本研讨会假设参与者事先没有图像处理知识，旨在使参与者能够理解后续的演示和演讲。
[ Workshop slides ]
研讨会要求：
- 安装ImageJ或Fiji
- 将sample data下载到您的本地计算机
海报
会议期间可随时浏览海报。周四晚上的报名会期间确认举办专门的海报会议。
Ignacio Arganda-Carreras - 可训练的 Weka 分割：基于机器学习的图像分割工具
图像分割（即将图像分割为多个片段）的标记问题得到了解决。近年来，将机器学习技术流程补充的方法已成为强大的工具，提高了检测区域或图像的准确性。基于预定义的特征、滤波器和人类提供的“黄金标记”然而，很多时候这些工具和方法的代码没有开放，需要单独编译和组合，或者不是免费提供的。在本文中，我们提出了机器学习和图像处理世界之间的桥梁。我们受益于结合每个领域领域最流行和最强大的两个平台：斐济工具包，经常用于生物图像医学处理，但具有更广泛的范围；怀卡托知识分析环境（WEKA）套件支持多种标准数据挖掘任务，更具体地说，支持数据消耗、极大、分类、回归、可视化它们可以集成在同一库和图形界面中，提供了一种新颖且完全开源的框架，组合、评估和任何可用的比较的学习算法以执行通用图像分割。代码源和二进制代码可用，并且在任何现代计算平台上可以运行。
[ Poster ]
Karl Bellve - 荧光显微镜 3D 焦点稳定的设计和实现
焦点稳定对于 TIRF、PALM 和 STORM 等众多决策模式至关重要。这里介绍的焦点稳定设备名为 pgFocus，是一种开源和开放硬件解决方案，可以集成到现有物镜定位器的队列中。pgFocus 是一款最省钱省钱的电路板，由微控制器、线性传感器、DAC 和 ADC 组成。虽然 pgFocus 可以在 30Hz 下稳定±3nM范围内的单个焦平面上，但在对多个Z位置进行推理时，还可以跟踪并校正3D焦点变化。pgFocus的工作原理监测是在玻璃/水界面处内反射的808nm激光束的反射。反射激光束的平移被转换为物镜与玻璃/水界面之间的距离该Δ距离变化测量用于并调整定向到压电物镜定位器的直通电压信号。通过电压不断调整，将反射的激光束移回原始焦点位置。
Jan Brocher - BioVoxxel 工具箱
BioVoxxel Toolbox 是 Fiji 和 ImageJ 的插件和宏的集合，旨在帮助各种图像和分析任务，例如照明和背景校正、图像过滤、高质量特征提取以及二进制对象分析。由于访问滤波器内核的使用情况，自适应滤波器可以在图像期间实现噪声消除和结果。“阈值检查”有助于对 25 种自动二值化方法进行半特征评估，以高质量的实现特征提取。 “快速检查器”允许对较大目标中包含的小特征进行逐个目标比较，例如细胞或核细胞中的生物标记点。“二元特征提取器”促进了二次特征的目标提取。通过“扩展样本分析器”和编码颜色的“形状表格图”实现按大小和形状形状对目标进行分析和分类。 [ Poster ]
Matthew Caputo - 使用 ImageJ 的图像分析技术进行增材制造的金属颗粒尺寸分布
马修·卡普托1 和 C. 维吉尔·所罗门1,2
1 Materials Science & Engineering Program
2 Department of Mechanical & Industrial Engineering, Youngstown State University, Youngstown OH 44555
采用粘合剂喷射方法的增材制造是一种利用微米尺寸的颗粒逐层构建零件，直至获得完整的近净形组件的过程。当材料采用均匀的形态（例如球形颗粒）时，三维打印（3DP）零件会表现出更好的机械强度。这些条件通过填充系数提高了密度，并减少了粘合剂的消耗。通过火花腐蚀工艺生产的 Ni-Mn-Ga 金属粉末表现出双重形态（球形和不规则形状颗粒）和宽尺寸分布。为了提高球形颗粒增益，对电火花腐蚀粉末进行机械分离并按尺寸分类（筛分）。通过分类电火花腐蚀粉末的扫描电子显微照片的图像分析来量化球形颗粒增益和尺寸分布。这张海报详细介绍了 Image J 软件中用于完成此过程的方法。
Sherry Clendenon - 用于基于细胞的模型实例化和验证的图像采集和处理
Sherry G. Clendenon、Maciek Swat、付晓、Jeffrey L. Clendenon、James Sluka、James Glazier
我们开发了一种肝脏切片形态学染色的标准化方法，能够识别和分割肝细胞、白细胞、内皮细胞、血管和小叶内的分区。利用这种形态学染色，我们使用 ImageJ 进行了概念分割和分析验证。分割的形态学图像是 1) 所有后续图像分析的起点，2) 对于直接实例化基于细胞的计算模型至关重要，然后 3) 使用与生物数据相同的图像分析工具验证模拟输出。为此，我们现在专注于这些概念验证分析的自动化以及工作流程管道的开发，其中包括 OMERO 中的图像存储、ImageJ 中的图像分析以及 Compucell-3D 中基于细胞的虚拟组织计算建模。
Fabrice de Chaumont - Icy：用于图像分析的开源软件
在这张海报中，我们展示了 Icy 的一系列功能。根据您的图像进行现场演示，我们将尝试利用 Icy 中提供的 300 个图像分析插件之一来处理它们！
Olaya Fernandez-Gayol - 使用 wrMTrck 插件分析小鼠的莫里斯水迷宫
莫里斯水迷宫是一种标准行为测试，用于评估小鼠和大鼠的空间记忆。动物必须利用外部提示了解圆形水池中隐藏平台的位置。移除平台可以通过测量动物在平台原来所在位置附近花费的时间来评估学习情况。手动定量可能非常耗时（每只动物进行多次试验），比自动定量不太准确且更耗时。然而，成像软件可能非常昂贵，并且研究人员不容易获得。在这里，我展示了一个受益于 wrMTrck 插件（由 JS Pedersen 为线虫开发）的宏，但它更侧重于与莫里斯水迷宫分析相关的参数。
Andreas Jahnen - 使用 ImageJ 工具和插件在 2D 数字减影血管造影 (DSA) 图像中分割颅内动脉瘤
维拉·布罗克迈耶、克里斯蒂安·莫尔、伊娃·菲奥里内利、达米安·布列松、塞西尔·拉加莱、查贝尔·穆奈尔和安德烈亚斯·雅南
一些复杂的颅内动脉瘤使用分流器支架进行治疗。为了评估治疗效果，必须对治疗前后动脉瘤内的血流变化进行评估。我们比较支架置入前和置入后的 2D DSA 序列。目前的工作描述了交互式动脉瘤分割算法。多种算法和 ImageJ 插件的组合用于分割动脉瘤。首先对时间序列进行 Z 投影。实际的分割是使用图割算法完成的。实施了尤里·博伊科夫的惰性捕捉变体。自动分割是通过统计区域合并插件实现的。使用豪斯多夫距离和杰卡德系数评估结果。所选的 Z 投影与图割算法的应用相结合，提供了出色的分割结果。如果用户对结果不满意，他可以交互式地改进分割。局限性在于重叠的高密度结构（骨骼、植入物、动脉或静脉）和动脉。
David Legland - MorphoLibJ：用于植物组织形态过滤、分割和分析的集成库
大卫·勒格兰、伊格纳西奥·阿尔甘达-卡雷拉斯、菲利普·安德烈
了解植物发育和形态发生等复杂现象的细胞基础需要精确测定和量化细胞形态和组织组织。 3D 共焦显微镜等成像技术不断提高空间分辨率、信号质量和吞吐量，从而可以对数十或数百个细胞及其空间组织进行 3D 成像。然而，植物组织的自动化分析仍然具有挑战性。 因此，MorphoLibJ 库提出了一系列工具来促进植物细胞 3D 图像的开发。这些工具大多基于数学形态学，包括 3D 分水岭和 3D 测地线重建等强大的算法。此外，这些算法被集成到用户友好的界面中，以方便生物学家使用。
[ Poster ]
David Logan - ImageJ-CellProfiler 界面
CellProfiler 是一款开源细胞图像分析软件，专为未经计算机视觉或编程培训的生物学家而设计，可自动从数千张图像中定量测量表型。通过其 RunImageJ 模块，CellProfiler 可以加载图像，在其上运行 ImageJ 宏或插件，并检索生成的图像以进行下游分析。我们现在创建了相反的：一个 ImageJ 插件，允许从 ImageJ 内部调用 CellProfiler 管道。这将允许在 ImageJ 工作流程中使用已建立的 CellProfiler 分析流程。这项新功能将出现在我们即将推出的秋季版本中，可在我们的主干构建中预览，并最终将在斐济部署。
[ Poster slides ]
Michael Majurski - 精确且可扩展的显微图像拼接工具 (MIST)
借助新的显微镜技术，科学家们正在获取 TB 级的数据集来覆盖大面积的区域。自动光学显微镜通过生成部分重叠图像的网格来对大样本进行成像。这是必需的，因为它的视野比正在成像的样本的尺寸小得多。这个过程会生成大量图像，需要将这些图像拼接成大马赛克才能获得有意义的信息。生成这些大马赛克需要stitching工具。生成的图像每边可能有数万个像素。拼接一张大图像马赛克的计算量很大，并且当拼接活细胞实验的重复帧时，计算量变得巨大。
光学显微镜通常必须处理特征贫乏的图像（例如，稀疏的细胞培养物），并且可用于从此类图像中获取测量结果（定量信息，例如计数、密度、强度等）。我们开发了一种新的缝合技术，可以最大限度地减少由于重叠区域之间缺乏特征而导致的不确定性，同时比该领域领先的替代工具更快。该方法使用机械平台系统模型优化由成对图像配准方法计算的平移，例如基于傅里叶的相位相关图像配准方法[1]。使用爬山算法优化计算的平移，该算法限制在每边 4 倍舞台重复性的正方形区域内。优化函数是图像之间的归一化互相关。
我们的算法在 Java 中实现为 ImageJ 插件，该插件在 CPU 和/或 GPU 上运行，利用 FFTW [2] 编译的本机库，NVIDIA CUDA toolkit 使用 JCuda，CuFFT 使用 JCufft。该实现会识别可用的计算机内存，并根据系统上 CPU 和 GPU 的数量来扩展执行。该算法可以使用少至 200 MB 的内存（在 1040x1392 像素图像图块上）运行，但使用较少的内存会导致较长的执行时间。由 16x22 图像块（1040x1392 像素）组成的代表性测试用例，使用 Intel Xeon CPU E5-2620 @ 2.0 GHz 和 NVIDIA Quadro 4000 GPU（2048 MB GPU 内存），在 CPU 上拼接需要 24 秒，在 GPU 上拼接需要 12 秒。该测试用例生成大约 20 000 x 21 000 像素的拼接图像，如图 1 所示。图 2 显示了拼接工具的 ImageJ 插件 GUI。
致谢： 这项工作得到了 NIST 的支持。我们要感谢 NIST 生物计量学项目计算科学的团队成员为我们的工作提供了宝贵的投入。
- [1] C. Kuglin 和 D. Hines，“相位相关图像对齐方法”，《1975 年 IEEE 国际控制论与社会会议论文集》，1975 年，第 163–165 页。
- [2] M. Frigo 和 S. Johnson，“{FFTW3} 的设计和实现”，Proc。 IEEE，卷。 93，没有。 2，第 216-231 页，2005 年。
杰弗里·墨菲 - 无题
嵌段共聚物（BCP）薄膜可以基于纳米级相分离聚合物域的自组装形成各种各样的图案。这些图案作为用于制造半导体集成电路和位图案介质的软光刻蚀刻掩模而达到工业应用。为了使这些应用取得成功，图案需要极低的缺陷率和线边缘粗糙度，以及良好的均匀性和配准。这是通过结合排序技术来实现的：绘图外延、化学外延和退火。缺陷量化（线边缘粗糙度、方向和缺陷率）对于筛选新开发的 BCP 架构、退火方法和基板设计至关重要。为了实现这一目标，我们开发了一种 ImageJ 工具，用于自动分析 BCP 薄膜模板的线条图案，并使用它通过硅基板上 BCP 图案的扫描电子显微镜图像来表征溶剂、热和微波退火技术。
凯尔西·内梅克 - 无题
神经发生在学习和记忆中发挥着重要作用，其缺陷与许多神经系统疾病有关。脆性 X 综合征是导致智力低下和自闭症谱系障碍的最常见单基因因素，是由于脆性 X 智力低下蛋白 (FMRP) 的缺失引起的。已鉴定出 FMRP 的两个同源物：FXR1 和 FXR2。该项目研究了 FXR1 对体内神经发生的作用，并测试了以下假设：Fxr1 缺失会导致成体神经干细胞 (aNSC) 增殖减少，从而导致神经发生过程中细胞群总体减少。使用带有 tdTomato 报告基因 (cKO/Nes-CreERT2/tdTom) 的诱导型敲除小鼠系，我们能够删除 Fxr1 并跟踪 aNSC 随着时间的推移的命运，使用 ImageJ 量化细胞群。初步数据表明，aNSC 中 Fxr1 缺失导致成年海马细胞生成减少。
John Parrish - 精子核形状和纹理分析
由于观察者所称的正常或异常的差异，精子形态的评估已被证明存在问题。我们在 ImageJ 中开发了一种方法，用于对用荧光 DNA 染色剂标记的精子核进行阈值处理，输出周长坐标并将其转换为傅里叶级数，从中谐波振幅可量化精子形状的组成部分。研究发现谐波振幅与公牛的生育能力和高温对雄性的环境影响有关。创造出男性精子的平均核形状也是可能的。我们进一步从荧光微球创建了点扩散函数。然后将其用于对精子核的荧光图像进行去卷积，以消除离焦光。然后使用 ImageJ 纹理分析仪 (J. Cabrera) 对所得图像进行核纹理分析。精子核结构与公牛的生育能力有关。 ImageJ 被证明有助于评估精子核形态测量。
[ Software ]
Tobias Pietzsch - BigDataViewer — TB 数据集的可视化和图像处理
使大型体积数据集可用于交互式可视化和分析的必要性已得到广泛认可。然而，现有的解决方案建立在专有文件格式的基础上，要求在可视化之前对数据进行复制转换，或者使用专用服务器生成传输到客户端应用程序的虚拟切片，这实际上导致帧速率不足以实现真正的交互式体验。通过BigDataViewer，我们提供了一个易于访问和可扩展的开源解决方案，用于对非常大的卷和卷的时间序列进行交互式任意虚拟重新切片。
BigDataViewer 是一个 Java 库和 Fiji 插件，用于交互式导航和可视化来自本地和远程数据源的大型图像序列。客户端软件通过全局 3D 坐标空间渲染任意方向的虚拟切片。各个图像堆栈在全局空间中任意排列，并且可以独立显示或作为颜色编码的合成显示。可以单独调整每个视图的亮度和颜色。查看器允许图像堆栈自由平移、旋转和缩放以及在时间点之间移动。因此，可以顺利地导航多 TB 图像数据集。
[ Poster ]
Stephan Saalfeld - 用于可视化和通用图像处理的 ImgLib2
ImgLib2 是一个开源 Java 库，用于 n 维数据表示和操作，重点是图像处理。它的目的是通过干净地分离内存中的像素代数、数据访问和数据表示来最大限度地减少代码重复。可以针对像素类型和通用访问模式的类别实现算法，通过这些算法，它们变得独立于特定维度、像素类型和数据表示。 ImgLib2 说明了可以在不牺牲性能的情况下实现优雅的高级编程接口。
它提供了常见数据类型、存储布局和算法的有效实现。 ImgLib2是ImageJ2、KNIME Image Processing toolbox、BigDataViewer以及越来越多的斐济插件的基础数据模型。
ImgLib2 根据 BSD 获得许可。文档和源代码可在 http://imglib2.net 以及位于 GitHub 的公共源代码存储库中获取。
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Md Abdul Kader Sagar - 用于生命周期图像分析的 SLIM Curve 插件
ImageJ 的SLIM Curve 插件是一个用于生命周期图像分析的 ImageJ 插件，它使用 SLIM Curve 库。 SLIM Curve 是一个指数曲线拟合库，用于荧光寿命成像 (FLIM) 和光谱寿命成像 (SLIM)。这次处于激发态会受到其化学微环境的影响，例如与其他荧光团的接近程度、pH 值和疏水区域。这种能力使 FLIM 成为一种流行且独特的工具，用于从代谢测量到测量蛋白质之间的距离等研究。 FLIM 允许我们计算荧光团保持激发状态的时间。开发开源 SLIM Curve 库的动机是独立或作为整个图像分析工作流程的一部分分析来自不同系统的不同类型 FLIM 图像的需求。SLIM Curve Plugin 使用快速寿命测定 (RLD)、Levenberg-Marquardt (LM) 或混合 (RLD+LM) 拟合算法，可以执行单指数、双指数和三指数拟合以及拉伸指数拟合。
Raghavender Sahdev - TimeLapseReg – 用于延时显微镜中视频序列漂移校正的 ImageJ 插件
Raghavender Sahdev 1、Tomasz Konopczynski 2、Dimiter Prodanov 2,3 和 Daniel Sage 4
1) BITS Pilani 海得拉巴校区，印度，2) 比利时国家 INCF 节点，3) EHS/NERF，IMEC，比利时 4) 生物医学成像小组，瑞士 EPFL
Turboreg 插件的主要功能允许对齐或匹配两个图像。该插件广泛应用于神经科学领域，用于静态和延时成像数据的预处理。在这个项目中，我们开发了一个 ImageJ 插件，供最终用户使用，以纠正很长的噪声多通道荧光图像序列中的漂移。 TimeLapseReg 使用众所周知的 TurboReg/StackReg 引擎方法将帧注册到参考图像。它计算并应用用户选择的通道的严格变换并存储它们以供后续使用。几何变换进一步应用于所有通道。我们向用户展示整个图像序列的漂移轨迹。用户可以选择选择参考图像并丢弃损坏的图像。我们已将我们的软件应用于钙成像数据，以帮助神经科学家更好地推断神经元网络尖峰活动。
[ Poster slides、TimeLapseReg web page、TimeLapseReg source code ]
Joey Tidei - 无题
哺乳动物 ELAV 样蛋白 HuD 是一种神经元 RNA 结合蛋白，与神经元发育、可塑性和疾病有关。尽管HuD长期以来一直与神经元发育相关，但HuD在神经干细胞分化中的功能及其潜在机制在很大程度上尚未被探索。在这里，我们发现 HuD 通过稳定特殊的富含 AT 的 DNA 结合蛋白 1 (SATB1) 的 mRNA，促进成人脑室下区神经干/祖细胞 (NSC) 的神经元分化，SATB1 是神经发育中的关键转录调节因子。我们发现 SATB1 缺陷会损害 NSC 的神经元分化，而 SATB1 过表达则可以挽救 HuD 缺陷导致的神经元分化表型。有趣的是，我们还发现 SATB1 是 NSC 神经元分化过程中 HuD 的转录激活因子。此外，我们证明 NeuroD1（一种神经元主调节因子）是 SATB1 的直接下游靶标。因此，HuD 和 SATB1 形成正向调节环，增强 NeuroD1 转录和随后的神经元分化。我们的结果揭示了 RNA 结合蛋白和转录因子之间的新型正反馈网络，该网络在神经发生中发挥着关键的调节作用。
Jean-Yves Tinevez - TrackMate
我们推出了 TrackMate，这是一个斐济插件，用于自动、半自动和手动跟踪单粒子。它的发展重点是实现两个同时存在的目标。首先，它的目标是通过简单而合理的用户界面，为最终用户提供开箱即用的通用解决方案。它对 1D、2D 或 3D 多通道图像无差别地运行，并提供多种可视化和分析工具来帮助评估结果的相关性。其次，由于没有一种通用的跟踪算法能够最佳地应对生命科学中遇到的所有跟踪挑战，因此开发人员可以在这个平台上轻松地为 TrackMate 编写自己的检测、粒子链接、可视化或分析模块。目标是通过重用 TrackMate 中已有的内容，为想要开发新算法的研究人员提供一个框架，而无需承担编写 GUI、多种可视化工具、分析工具和导出工具的痛苦负担。
Amitabh Verma - 使用 Micro-Manager 的 OpenPolScope 插件进行采集、处理和再处理
OpenPolScope软件为Micro-Manager提供了一套插件，并扩展了其采集功能并添加了处理和再处理功能。该插件还提供了 ImageJ macro 语言的包装器，然后可以将其应用于微管理器采集流。 OpenPolScope 架构基于名为“模式插件”的插件，因此可扩展，可应用于许多需要即时处理的成像技术。重新处理插件基于 ImageJ，使用 Micro-Manager 库来访问数据集。 OpenPolScope API 为 Micro-Manager 采集和 ImageJ 重新处理插件提供了通用处理管道。在这里，我们使用基于 Lc-PolScope 的双折射成像演示 OpenPolScope 插件和 API，其中采集连续图像（作为通道），调制显微镜光路之间的液晶。然后即时计算所得的延迟图像并将其作为附加通道插入到采集流中。
Thorsten Wagner - ImageJ 生物医学成像小组的工具和方法：概述
生物医学成像小组 (BIG) 隶属于多特蒙德应用科学大学（德国）计算机科学系，并与多个国家和国际机构合作。在许多国家和国际资助项目的背景下，BIG 开发了用于 imagej 的工具和方法，以找到各种科学问题的解决方案。这项工作概述了生物医学成像组的可用（或即将可用的工具）。这包括用于纳米颗粒跟踪分析、形状过滤、连接组件分析、线检测和噪声过滤的工具。
[ Poster ]
