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CellProfiler:用于生物图像分析的开源软件应用程序

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简介:
CellProfiler是一款强大的开源软件工具,专门设计用于自动化处理和分析生物学实验中的复杂图像数据,助力科研人员深入探究细胞与组织层面的生命科学问题。 CellProfiler是一款免费的开源软件,旨在让生物学家无需计算机视觉或编程培训即可自动定量测量数千幅图像中的表型特征。 推荐使用稳定版本的CellProfiler。用户可以从官方渠道下载适用于macOS和Windows操作系统的稳定版软件。 如果您计划为CellProfiler做出贡献,则应从源代码编译CellProfiler 。有关在不同平台上进行编译的说明可以在相应文档中找到。 对于第三方维护者,建议采用夜间版本(nightly build)以获取最新功能。同样地,这些可以从官方渠道下载适用于macOS和Windows操作系统的夜间版软件。 如果您是CellProfiler的忠实用户并且希望尝试新特性,可以考虑使用Beta测试版。此版本也可以从官方网站上获得相应的下载资源。

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客服
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  • CellProfiler
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    CellProfiler是一款强大的开源软件工具,专门设计用于自动化处理和分析生物学实验中的复杂图像数据,助力科研人员深入探究细胞与组织层面的生命科学问题。 CellProfiler是一款免费的开源软件,旨在让生物学家无需计算机视觉或编程培训即可自动定量测量数千幅图像中的表型特征。 推荐使用稳定版本的CellProfiler。用户可以从官方渠道下载适用于macOS和Windows操作系统的稳定版软件。 如果您计划为CellProfiler做出贡献,则应从源代码编译CellProfiler 。有关在不同平台上进行编译的说明可以在相应文档中找到。 对于第三方维护者,建议采用夜间版本(nightly build)以获取最新功能。同样地,这些可以从官方渠道下载适用于macOS和Windows操作系统的夜间版软件。 如果您是CellProfiler的忠实用户并且希望尝试新特性,可以考虑使用Beta测试版。此版本也可以从官方网站上获得相应的下载资源。
  • APBS:子静电
    优质
    APBS是一款开源软件,专门设计用来计算和分析生物分子中的静电作用。它为研究蛋白质、DNA及其他生物大分子提供了强大工具。 APBS 是一个用于求解 Poisson-Boltzmann 方程的软件包。该模型是一种流行的连续模型,用于描述分子溶质在各种长度范围内的静电相互作用。请注意,下载前需要注册。未来这个站点将迁移到 GitHub 上,请关注 https://github.com/Electrostatics/apbs-pdb2pqr/releases 获取未来的版本信息。
  • Hough变换
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    本应用采用Hough变换技术对图像进行精准分析和识别,适用于边缘检测、直线及圆检测等场景,为用户提供强大的图形处理工具。 编写一个Hough变换程序来检测图片中的最长直线: 1. 计算该直线的角度。 2. 重新绘制这条直线,在黑色背景上显示白色线条(忽略直线长度及断点)。 此外,程序应包含图形用户界面(GUI),能够展示所找到的直线角度。
  • Matlab信号与医学处理.rar
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB开发的工具包,专注于生物信号及生物医学图像处理。包含多种算法和应用示例,适用于科研人员、工程师和技术爱好者深入研究和实践。 基于Matlab的应用程序在生物信号处理及生物医学图像处理领域有着广泛的应用。
  • DAMBE学研究
    优质
    DAMBE是一款强大的生物信息学工具软件,专为遗传数据分析和分子进化研究设计,广泛应用于生命科学领域的数据处理与统计分析。 DAMBE软件是一个用于分子生物学和进化分析的综合工具包,能够检索、组织、处理、排列和分析分子序列数据。此外,它还可以用来管理等位基因频率数据库。
  • 数据V2.0常
    优质
    生物数据分析软件V2.0常用版是一款专为生物学研究人员设计的数据处理工具,集成了数据管理、统计分析和可视化等功能,帮助用户高效解析复杂的实验数据。 生物信息学实用技术系列丛书——常用生物数据分析软件 V2.0 该书由北京华大基因研究中心编写。
  • 处理与医学影中Matlab技术.docx
    优质
    本文档探讨了在生物图像处理和医学影像分析领域中MATLAB技术的应用,涵盖了该软件工具如何提高数据分析效率及准确度,并提供了具体案例研究。 Matlab 是一种广泛用于科学研究和工程计算的高级编程语言,在生物图像处理及医学影像分析领域特别受欢迎,因其功能强大且工具丰富而受到研究人员的喜爱。 在生物图像处理中,预处理是至关重要的一步,Matlab 提供了多种滤波器(如中值滤波、高斯滤波)来去除噪声。例如,在荧光显微图像的处理过程中,这些方法可以有效提升图像质量。此外,它还具备对比度调整和直方图均衡化等功能,使细节更加鲜明。 接下来是分割步骤,Matlab 提供了多种算法(如阈值分割、边缘检测)用于准确地从复杂背景中分离出感兴趣的生物结构。例如,SIFT 算法能够提取图像的局部特征并实现匹配与识别,在生物体结构识别方面发挥重要作用。 在医学影像分析领域,借助 Image Processing Toolbox 和 Computer Vision System Toolbox 这些工具包,Matlab 能处理大量数据,并提供基于 level-set 的分割和边缘检测等高级算法。这使得研究人员能够精准地进行疾病诊断及治疗研究。通过编写定制的 Matlab 程序,可以实现自动化的肿瘤区域识别与特征计算等功能,对疾病的量化评估和个性化治疗具有重要意义。 Matlab 不仅支持高效的算法开发,并且能与其他软件平台无缝集成(例如,它可与 PACS 系统对接以存取和共享医学影像数据),还可以连接各类医疗设备进行实时处理分析。这大大提高了诊断的效率和准确性。 综上所述,由于其灵活性、高效性和全面工具集的特点,Matlab 在生物图像及医学影像领域为科研人员提供了强大的研究支持,并随着生物医学工程的发展,在该领域的地位愈发重要,推动了相关技术的进步和发展。
  • EditSeq,适
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    EditSeq是一款专为生物学家设计的软件工具,用于高效分析和比较DNA及蛋白质序列,支持多样化的编辑操作与灵活的数据可视化功能。 生物学序列分析软件能够方便地对基因序列进行分析,并可用于查找和比对序列。
  • U-Net在医学割中
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    本研究探讨了U-Net模型在生物医学图像分割领域的应用效果,展示了其在细胞、组织边界识别等方面的优势,并分析了改进方案。 适用于Python的深度学习医学十项全能演示使用了U-Net进行生物医学图像分割,并利用医学十项全能数据集训练模型。该存储库包含用于训练模型的数据集以及基于TensorFlow的U-Net脚本。相关工作由David Ojika、Bhavesh Patel、G. Anthony Reina、Trent Boyer、Chad Martin和Prashant Shah完成,并在第三次机器学习和系统会议(MLSys)与MLOps系统研讨会(2020年,德克萨斯州奥斯汀市)上发表。
  • 信息学数据
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    本资源合集涵盖了多种常用生物信息学数据分析软件,旨在为研究者提供便捷的数据处理和分析工具,适用于基因组学、转录组学等多个领域。 本段落概述了多种生物信息学分析中常用的软件和技术,并提供了具体的使用方法及示例代码。