体积组织探索与分析
三维组织细胞计数。三维组织细胞计数（3DTC）能够定量测量整个细胞，同时保留其形态、定位和关联 - 将其视为原位流式细胞术。
VTEA 是：
免费且易于获取。我们选择使用ImageJ/Fiji作为分发平台，因为它拥有优秀且强大的贡献者社区。实际上，它提供了更新机制、许多图像处理工具，并建立在一个简单而强大的可扩展框架之上。
使用方便。我们设计VTEA来组织3DTC中最常见的工作流程，包括图像处理（用于管理理论伪影）、分割（可扩展以将边缘深度学习方法引入通用分析框架）以及使用流式细胞进行探索和分析，例如绘图、门控、子门控、ROI门控映射到图像以及用于高维数据和邻域分析的工具。
中尺3D分析。我们构建VTEA来处理海量数据集并在嵌入式数据库上无缝操作，以实现对超过50万个细胞的分析（确实存在硬件限制）。
和非监督细胞分类。 VTEA 支持类似流式细胞术的门控和亚门控，并结合了奥迪和降维工具来促进细胞分类。细胞分类可以包括通过 imagej ROI 计算定义的细胞和专家监督标记的细胞。
邻域构建和分析。一旦定义了单元分类/标签，它们就可以用于邻域分析，包括VTEA中使用的相同工具，用于根据每个邻域的标签分配（总和总分数）对邻域进行监督和无监督分类和标记。
图像原始参考。 VTEA 中 3DTC 的强大功能可以在原始图像中原位和 ClearVolume 的 3D 分析空间中定位已识别的细胞。
可扩展性。重要的是，我们的解决方案还处于起步阶段。VTEA的第一次迭代代表了我们VTEA愿景的开始。目前，我们利用SciJava框架使VTEA易于扩展，并继续基于ImageJ/Fiji中的现有工具和我们自己的创新方法进行构建。
本简介video描述了 VTEA 的核心行为。
我们开发VTEA的目的是统一图像处理、分割、探索和分析厚度为50-100微米的大型3D光学显微镜图像体积所涉及的各种任务。我们的解决方案基于以下理念：3D图像体积图像的处理、分割和分析最好通过从处理到分析的适配器用户界面来实现。
安装
` To install the VTEA plugin use, [Howtofollowa3rdpartyupdatesite](/update-sites/following) and check the update site:
《体积组织探索与分析》
教程
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VTEA 参考资料
VTEA 在手稿中的使用示例：
1.doi:10.1038/s41374-020-00518-w 2.doi:10.1101/2021.07.28.454201 3.doi:10.1038/s41374-021-00609-2 4.doi:10.1152/ajprenal.00186.2021 5.doi:10.1016/j.ekir.2020.02.1025 6.doi:10.1152/jpcell.00367.2016 7.doi:10.1681/ASN.2016091027
原始VTEA在以下书籍中进行了演示：
