全18件 ( 1 〜 18 )　 前 | 次 　1/ 1. /1

(無題) 削除/引用 No.1635-19 - 2009/12/04 (金) 08:31:55 - CJ わたしも１６０枚やったことはないので、１晩というのは適当な数字です。１晩以上かかってもおかしくないですね。 さて、デコンボリューションの律速要因はメモリだそうです。ご周知の通りwindows 32bitでは３Ｇまでしかメモリが認識されませんから、今ぼちぼちのスペックのパソコンを持っていればデコンボリューションには十分、ということです。なお、huygensには６４bitのバージョンもある、ということで、64bitマシンを組めば高速化が期待できます。

(無題) 削除/引用 No.1635-18 - 2009/12/03 (木) 19:35:01 - あべちゃん CJさん、 ありがとうございます。 （トピ主のあかねさん、すみません） 私も昔デコンボリューションする時は0.5ミクロンでやってました。そのとき、細胞の厚みから考えて、だいたい２０から40枚で十分だった記憶があったので、ふと疑問に思った次第です。でも、当時20枚でも普通に一晩かかってたなぁ〜。 >[Re:17] CJさんは書きました : > あべちゃんさん > > デコンボリューションするとｚ軸方向の解像度が劇的に改善（５倍くらい）しますので、通常ではover samplingと思われるほどにｚ軸方向のスライスを撮るのがよいので、０．３ミクロン間隔で写真を撮るのは良いと思います。 > なお、１６０まいとかになってくると、たぶんデコンボリューションに１晩くらいかかると思います。 > > なお、真の意味でのデコンボリューションにはｚスタックが必ずいります。

(無題) 削除/引用 No.1635-17 - 2009/12/03 (木) 17:38:55 - CJ あべちゃんさん デコンボリューションするとｚ軸方向の解像度が劇的に改善（５倍くらい）しますので、通常ではover samplingと思われるほどにｚ軸方向のスライスを撮るのがよいので、０．３ミクロン間隔で写真を撮るのは良いと思います。 なお、１６０まいとかになってくると、たぶんデコンボリューションに１晩くらいかかると思います。 なお、真の意味でのデコンボリューションにはｚスタックが必ずいります。

(無題) 削除/引用 No.1635-16 - 2009/12/03 (木) 10:06:58 - あべちゃん あかねさん、 ご親切に返信下さり、ありがとうございました。 普通のピンぼけ取るためのdocomvolutionしかしたことがなかったので、３Dの場合は大変なんですね。PCもかなり負荷がかかるんでしょうね。 どうもありがとうございます。 >[Re:11] あかねさんは書きました : > 実はmouse early embryo (直径80 µm程度）の3D 染色を行っています。 > 63x Glycerol objective (working distance 220 µm程度）& 2-photonをつかっているので、ほぼ正確な3D画像を取得することができています。0.3µmごとのz-sectionを取得すると150 枚以上のz-seriesになります。そのデータを元に、蛍光スポットの距離やボリュームを3Dの状態で解析しようとしています。そこでDeconvolutionを導入するかどうかを検討しています。 > > ちなみに通常よく使われているoil objectiveだとworking distanceが小さいために、レンズから離れたところの蛍光の検出感度が激減し、さらにoilとglycerol系のmounting mediumの屈折率の違いで、取得された画像はz方向に大きく歪んでしまいました。 > > 焦点深度=working distanceと思って回答しましたが、お答えになっているでしょうか？

(無題) 削除/引用 No.1635-15 - 2009/12/02 (水) 23:36:03 - z ＞Deconvolution後に見た目がシャープになってボケも少なくなっている様な写真をよく見るのですが、Deconvolutionが上手くいったかどうかはFeeling (見た目）で判断しているのでしょうか？ 残念ながら、feelingですね。最適近似のような操作をしているので、正解があるわけではないということです。 うまく行ったと言う感触は、むしろ計算しすぎで余計な点を生成していないことが重要かもしれません。（市販のソフトはその辺はうまくやっているかもしれません。） うまく行っていない感触に関しては、それこそ見れば判ります。（やらない方がよかったと思うような結果になります）

(無題) 削除/引用 No.1635-14 - 2009/12/02 (水) 21:56:34 - あかね 以下、あべちゃん様へのコメントで一部文字化けしていますが、 ”µm"はマイクロメートルを示しています。 なので 80 マイクロメートル、220 マイクロメートル、0.3 マイクロメートルなどの記載になります。 失礼しました。

(無題) 削除/引用 No.1635-13 - 2009/12/02 (水) 21:53:24 - あかね z様、 コメント有り難うございます。 そうなんです、まずはDeconvolutionが本当に必要かどうかを確認しようと思っています。 とりあえず、HuygenのDeconvolution softをtrial licenseとして試してみましたが、DAPI染色に関しては威力を発揮しているようにも見えますが、みたいシグナルに関してはDeconvolution前後でそれほど劇的な変化はありませんでした。 ついでに一つ質問させてください。 Deconvolutionが上手くいったかどうかはどのように判断されていますか？ つまりDeconvolutionを行った事によって、Deconvolutionする前よりも、真の局在やシグナル値から遠くなることを心配しています。 Deconvolution後に見た目がシャープになってボケも少なくなっている様な写真をよく見るのですが、Deconvolutionが上手くいったかどうかはFeeling (見た目）で判断しているのでしょうか？ 難しい質問かもしれませんが、重要な点だと思っています。

(無題) 削除/引用 No.1635-12 - 2009/12/02 (水) 20:54:48 - z ＞ちなみに、DeconvolutionJの最終的なアウトプットは一枚の写真になるのでしょうか？ スタックのままです。スタックの真ん中あたりの画像がより良いはずです。 ＞sectionを取得すると150 枚以上のz-seriesになります。そのデータを元に、蛍光スポットの距離やボリュームを3Dの状態で解析しようとしています。そこで deconvolutionが必要ですか？このZ軸分解能があるのならdeconvolutionの必要性はないかもしれませんね。スタックの一部分を使って、deconvoluteしてみて効果を確認してみることは可能かもしれませんね。それにしても大きい。

(無題) 削除/引用 No.1635-11 - 2009/12/02 (水) 19:23:22 - あかね 実はmouse early embryo (直径80 µm程度）の3D 染色を行っています。 63x Glycerol objective (working distance 220 µm程度）& 2-photonをつかっているので、ほぼ正確な3D画像を取得することができています。0.3µmごとのz-sectionを取得すると150 枚以上のz-seriesになります。そのデータを元に、蛍光スポットの距離やボリュームを3Dの状態で解析しようとしています。そこでDeconvolutionを導入するかどうかを検討しています。 ちなみに通常よく使われているoil objectiveだとworking distanceが小さいために、レンズから離れたところの蛍光の検出感度が激減し、さらにoilとglycerol系のmounting mediumの屈折率の違いで、取得された画像はz方向に大きく歪んでしまいました。 焦点深度=working distanceと思って回答しましたが、お答えになっているでしょうか？

(無題) 削除/引用 No.1635-10 - 2009/12/02 (水) 19:10:40 - あべちゃん >[Re:9] あかねさんは書きました : > 当方では160枚程度のzセクションをDeconvolutionして、3D構築を行いたいと思っています。 後学のため教えて頂きたいのですが、160枚ものセクションが必要なのでしょうか？ 素人考えでは、レンズの焦点深度以上のセクション分けに意味があるように思えないのですが。 トピックとはずれてしまい恐縮ですが、よろしければ教えてもらえますでしょうか？

(無題) 削除/引用 No.1635-9 - 2009/12/02 (水) 17:25:23 - あかね Z様 丁寧なご返事有り難うございます。 まだ時間がなくて試せていないのですが、トライしてみます。 ちなみに、DeconvolutionJの最終的なアウトプットは一枚の写真になるのでしょうか？ 当方では160枚程度のzセクションをDeconvolutionして、3D構築を行いたいと思っています。

(無題) 削除/引用 No.1635-8 - 2009/11/29 (日) 10:09:27 - z 良い取説を紹介できませんが、以下を見てください。 ttp://rsbweb.nih.gov/ij/plugins/deconvolutionj.html まず、ImageJのメモリーサイズを確認します。 ImageJの起動オプション等で、全体メモリの2/3程度にまで、メモリを増やすことが可能なはずです。PCに依存しますから、ご自身で確認してください。私の条件では、1.2GB程度になっています。 ＞画像サイズを2^i x 2^j x 2^k（例えば、512x512x16）にする。 （FFTの処理時間上、必須です。） iterative deconvolutionは、PSFを自己生成する方法なので、Z-stackが必須です。私も詳しいことはよく判らないのですが、PSF計算やdeconvolution計算で、高速フーリエ変換を行いますが、データが、２＾nで圧倒的に高速化できるようになっているのです。（やってみるとよく判ります） 具体的には、 １）4枚以上（16枚以上が良いと思います）のZスタックを用意します。興味のある画像とその前後のイメージになります。 ２）その画像が別々のファイルになっているようでしたら、複数の画像ファイルだけを別フォルダに移して、ImageJから”File/import/image sequence”を実行してスタックとして取り込みます。 ３）画像ファイルにスケールが指定してあるようでしたら、”Analyse/set scale”で、スケールを解除してください。 ４）boxアイコンを選択して、領域を”shift-key”を押しながら選択すると、正方形選択ができます。256x256の領域を選択して、"Image/duplicate"で、スタック全体を選択して、矩形領域のスタック全体を複製します。（メモリーに余裕があれば、512x512や1024x1024で行ってください） ５）"plugins/stack reducing/substack select(もしくはsubstack maker)"、スタックサイズを、8もしくは16枚に変更します。 ６）仮に、あなたの扱っているファイルが、RGBイメージ（8bitx3=24bit）でしたら、”Image/color/split channel”で8bitの単色イメージに変換してください。 >8bit（256階調）の画像であれば、(32bitにキャストした後で何か処理して、）16bitに再変換する。 書いた自分が言うのも何ですが、8bitのままで良いと思います。 アイデアとしては、仮にスクラッチノイズをフィルタするような処理を最初に行う場合、8bitデータ（普通の画像ファイルの各色データ）のままよりも、16bitか32bitにキャストしておいた方が、失うデータが少なかろうと言う考えです。

(無題) 削除/引用 No.1635-7 - 2009/11/29 (日) 01:40:41 - あかね Z様、 DeconvolutionJは試した事がありません。 さっそくインストールしてみましたが、恐らく設定が不十分でうまくいきません。 どのようにすれば（そのソフトを使ってどうすれば）以下の2点の作業が行えるか教えていただけないでしょうか？ ＞画像サイズを2^i x 2^j x 2^k（例えば、512x512x16）にする。 （FFTの処理時間上、必須です。） >8bit（256階調）の画像であれば、(32bitにキャストした後で何か処理して、） 16bitに再変換する。 もし、上記の説明等があるサイトなどご存じでしたら、教えて下さい。 宜しくお願いします。

(無題) 削除/引用 No.1635-6 - 2009/11/28 (土) 09:12:45 - z お節介かもしれませんが、私の経験していることをお伝えします。 画像サイズを2^i x 2^j x 2^k（例えば、512x512x16）にする。（FFTの処理時間上、必須です。） 8bit（256階調）の画像であれば、(32bitにキャストした後で何か処理して、）16bitに再変換する。 FFTJでは、 At Volume-Centerにチェック。これが大変重要 Show Real Part　もしくは、Show Frequency Spectrumを選ぶと、うまくいきます（理由はわかりません）。色々試してみてください。 DeconvolutionJで、 regularization parameterを0.0001程度にする。 デフォールト（0.01）だと、元画像よりもボヤけますし、10^-6程度にしてしまうと、点描のような過剰計算に至ります。

(無題) 削除/引用 No.1635-4 - 2009/11/27 (金) 18:54:41 - あかね CJ様、z様、 貴重なコメントありがとうございます。 リストアップしたImageJ pluginは試してみたのですが、使い方が悪いのかDeconvolution後の 画像が思わしくありませんでした。どれも、User Friendlyではなく、使い方がよく分からないのが難点だと感じています。 Huygenは試用ライセンスで試しているのですが、悪くはなさそうな印象です。 (悪くはない、というのはもっと良い物があるか知らないからです）。 他の方からのコメントも引き続きお願いします。

(無題) 削除/引用 No.1635-3 - 2009/11/27 (金) 09:29:32 - z ImageJ上で、"FFTJ"と"DeconvolutionJ"の組み合わせを用いて、Z-stack imageからiterative deconvolutionをすることがあります。そこそこ納得していますが、使用方法は手探りです。後、java用のメモリーサイズを1.2GBほど用意してあります。 別のimageJpluginの"3D_deconvolution"は、顕微鏡とサンプル（カバーガラス厚など）からPSFを自動生成するようですが、使えていません。

(無題) 削除/引用 No.1635-2 - 2009/11/27 (金) 08:50:26 - CJ わたしはHuygensを使ってきましたが、ファイルから顕微鏡情報を自動的に読み取ってくれて便利でした。 ImageJのやつは使ったことがないのですが、きちんとＰＳＦの推定を行ってくれるのでしょうか？どれか忘れましたが、まえに試してみたときにはＰＳＦの推定をしてくれなかったので、使用をあきらめたことがあります。 ＰＳＦってのは顕微鏡の種類ごとに違いますから、無料じゃ難しいんじゃないかなと思っていますが。使用者のかたがおられたらぜひコメントお願いします。

Confocal; Deconvolution ソフト 削除/引用 No.1635-1 - 2009/11/27 (金) 01:40:50 - あかね Confocalで取得した3D画像をDeconvolutionしたいと思っています。 Deconvolutionのソフトといってもフリーの物から高値のソフトまで色々あるようですが、 皆さんはどのソフトを使っていらっしゃいますか？ 使用感等をお聞かせ下さい。 このソフトよりこっちがいいとか、これは駄目だったとか。何でも構いませんので。 宜しくお願いします。 以下に、deconvolution softの主なリストを記しておきます。 Deconvolution Lab (ImageJ plugin; Free) Interactive Deconvolution (ImageJ plugin; Free) Parallel Spectral Deconvolution (ImageJ plugin; Free) AutoDeblur(有償） Huygens (有償） 他にもソフトをご存じならお聞かせ下さい。

全18件 ( 1 〜 18 )　 前 | 次 　1/ 1. /1

パスワードを入力してチェックした記事を

チェックした記事を

---