显微镜聚焦质量

Mifqc 该插件评估显微镜图像的焦点质量，对图像进行分类。

总结

该插件可以独立预测单个图像上图像焦点的绝对测量值，消耗任何用户指定的参数。它使用预先训练的深度神经网络，在图像补丁级别运行，并且还输出预测确定性的强度，从而实现可解释的预测。

-打开图像进行分析（参见sample images）。

运行Plugins › Classification › Microscope Image Focus Quality。
将出现一个对话框，允许配置输出可视化。可以使用以下选项：
- Generate probability image - When checked, a multi-channel image will be created with one channel per focus level, and each value corresponding to the probability of that sample being at that focus level.
- Overlay probability patches - When checked, each classified region of the image will be overlaid with a color whose hue denotes the most likely focus level and whose brightness denotes the confidence (i.e., probability) of the region being at that level.
- Show patches as solid rectangles - When checked, overlaid probability patches will be filled semi-transparent and solid; when unchecked, they will be drawn as hollow boundary boxes.
- Displayed patch border width - When drawing probability patches as boundary boxes, this option controls the box thickness. 上面的屏幕截图使用“最高概率分布”选项，厚度为5。

如果您需要定量访问分类结果（例如，作为通过 scripting 的自动化工作流程的一部分），请使用“生成图像概率”选项。

您可以通过Plugins › Classification › Microscope Image Focus Quality命令删除覆盖范围。

该插件目前仅限于 16 位整数数据的单个（即 2D）图像。该模型您使用强度范围为 [0, ~10000] 的图像进行训练；如果输入图像强度与此扩展额外，完成的路程可能会有所不同。