ROI膨胀与环状细胞膜信号测量

本文介绍如何将ROI线条膨胀为环状以满足细胞膜信号测量的需求。

在测量细胞膜信号的时候，我们可以手绘一个细胞轮廓，尽可能经过每个信号点。细胞膜的信号是有一定宽度的，如果能够根据这个闭合轮廓线条进行扩张，以完整包含细胞膜信号，则至少可以节省一半的工作量。

如上图所示，先使用 freehand 工具大致选中细胞膜这一圈信号，然后运行下方的代码，就能得到膨胀后的ROI。

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roi_index = 0; // 指定ROI索引
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dilate_n = 5;  // 膨胀次数
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width = getWidth();
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height = getHeight();
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newImage("Untitled", "8-bit black", width, height, 1);
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roiManager("select", roi_index);
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setBackgroundColor(0, 0, 0);
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setForegroundColor(255, 255, 255);
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run("Draw", "slice");
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run("Convert to Mask");
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for (i = 0; i < dilate_n; i++) {
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  run("Dilate");
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}
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lower = 100;
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upper = 255;
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setThreshold(lower, upper);
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run("Create Selection");
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roiManager("Add");
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close();

在这段代码中，首先要指定需要进行膨胀操作的ROI的索引（从0开始），然后指定需要进行膨胀的次数。运行代码在ROI管理器中新增一个ROI，点击查看可以看到膨胀后的ROI已经比较好地把信号囊括进去了。

接下来按 Ctrl+M 即可统计这个新ROI范围内的信号情况。

可以看到，膨胀前ROI测量的结果一点都不准确，因为它计算了整个ROI内部大量空白区域的像素值。而膨胀后的ROI其面积为 87.527，其实就是这个环形区域（近似细胞膜区域）。但这个区域的信号可以看到其实也是不连续的，还可以进一步 Threshold，只统计有信号的部分的平均值。

此时，我们可以选中膨胀后ROI，Ctrl+Shift+D 复制出来选区，并且 Clear Outside 来清除ROI选区外的信号，得到这样一张子图：

然后 Ctrl+Shift+T 进行阈值设置：

需格外注意，我这里为了方便展示，使用了自动设置阈值的方式。但实际上应当提前自行确认背景的 threshold。然后所有的数据都统一使用这样的 threshold 来区分信号和背景。如何获得区分信号和背景的像素阈值，可参考下文：

细胞膜荧光强度半自动统计

现需要分析大量不同条件和时间点的成像数据，其中一个数据基本如下图所示。需要分析每张图中细胞膜上平均信号强度。 由于同一个条件下同一时间点有大量数据，因此不需要做到单细胞，数据量也足够，所以不需要细胞分割，信号强度的单位是 per image。 根据中心极限定理，很容易预估这个信号平均值服从正态分布。...

然后 Edit > Selection > Create Selection基于 threhold 得到的mask创建 selection，并添加到 ROI 管理器，再进行 Measure。

可以看到，按照阈值划分，有效信号实际所占面积为 11.064，其平均信号强度为 164.932。