本文介绍如何在 cellpose 分割结果的基础上进一步利用 ImageJ 进行后续图像的统计分析。

cellpose能够很好地分割大部分常见的细胞图像，并且保存为ImageJ支持的ROI文件，这使得后续使用 ImageJ 进行自定义的定量分析成为可能。在此例中，还是以细胞膜上的荧光信号统计为例。cellpose分割了明场通道的图像得到轮廓，可以应用到荧光通道上。

之前已经讲过这个例子，只不过是手动绘制细胞轮廓ROI，并且 make band以选中有一定宽度的细胞膜的一圈信号。所以这里可以把之前的 macro 稍微改改，然后能够比较自动地提取统计信息，并保存中间数据以备检查。

完整代码如下：

这段代码概括起来就是：

1. 输入一个估计的细胞膜区域宽度，这样才能 make band 得到一个合适的选区
2. 遍历 cellpose 导出的所有 roi 进行统计
3. 对每个 roi 进行 make band，并且复制一份，去除selection之外的所有信号
4. 对单细胞图像进行 auto threshold，并且制作 selection 再进行统计，并保存单细胞图像备查
5. 将统计结果打印到 Log 窗口，循环结束之后保存为 csv 表格文件。

单细胞图像如下，保存到原大图相同目录，并且命名上自动加上规范的后缀。

统计数据表格类似地可以自动保存，打开可以看到所有单细胞的细胞膜上信号强度的统计结果。

后续可以基于这些结果表格进一步统计分析和作图。