如何使用ImageJ测量荧光强度
最新imagej的使用(分析荧光图片)
Open
Reads an image and displays it in a separate window. Files must be in TIFF, GIF, JPEG,
DICOM, BMP, PGM or FITS format. Also opens ImageJ and NIH Image lookup tables (with ".lut" extension). Additional file formats are supported
via plugins installed in the Import submenu.
Subtract background
Merge channel
Scale bar
Scale bars should be present on all publication/presentation images/movies. It’s worth putting them in sooner rather than later. Choose a standard scale bar size for all your images if possible to avoid confusion.
Run the menu command “Plugins/Spatial calibration/Set scale”[1].
Enter the dimensions of the object/scale bar in
the “known distance” box and set the units in the Unit of lensize of a feature (previously applied scale bar for instance) you can use this command to apply a calibration.
imagej荧光定量方法
1、安装后首先打开ImageJ：
2、
3、
4、黑白反转（因为对于光密度（OD）来说越白数值越小，纯白为0；越黑数值越大，纯黑理论上是无限大。
因此我们
5、校正光密度（软件默认为测量灰度，因此我们要改为更加适用的光密度，其中原理不是一两句话能说得清的，这里
在弹出来的界面的Function选择Uncalibrated OD，并下界面左下方勾选Global calibration，然后点击右下角的OK
点击OK后会跳出校正后的光密度曲线：
如不勾选Global calibration，光密度的校正只对这张图片有效，一般分析都要分析多张图片，所以需要勾选，勾选后在打开另一图片时会提示是否将此校正应用于所有图片，不勾选Disable Global Calibration，勾选Disable these Messages
6、
量单位的选择只对这张图片有效），最后点击OK
7、
只测量我们选中的范围，如不勾选侧会测量整张图片数据），选择后点击OK
在弹出来的界面点击OK
9、
10、记录数据并计算：
结果中的Area为选择范围的面积，如果是测量的是细胞的话就是细胞在图中的面积；IntDen就是所选范围的IOD （光密度的总和）。
结果界面中的数据可以复制到Excel等软件中进行计算。
（/pixel）用IntDen的数值除以Area的数值得出来的就是这张图片中细胞的平均光密度，以这张图片的数据为例，即：
同法测量多张图的平均光密度值后就可以进行半定量比较。
以下附上分别应用Image-Pro Plus及ImageJ对五张图片进行分析的结果对比：
从结果的对比看来ImageJ与IPP（Image-Pro Plus）的分析结果是基本一致的。
ImageJ在荧光照片分析中的应用
ImageJ在荧光照⽚分析中的应⽤Image J在显微成像中的应⽤介绍1、关于Image JImageJ是⼀个基于java的公共的图像处理软件，它是由National Institutes of Health 开发的。
可运⾏于Microsoft Windows，Mac OS，Mac OS X，Linux，和Sharp Zaurus PDA等多种平台。
其基于java 的特点，使得它编写的程序能以applet等⽅式分发。
ImageJ能够显⽰，编辑，分析，处理，保存，打印8 位，16 位，32 位的图⽚，⽀持TIFF, PNG, GIF, JPEG, BMP, DICOM, FITS等多种格式。
ImageJ ⽀持图像栈（stack）功能，即在⼀个窗⼝⾥以多线程的形式层叠多个图像，并⾏处理。
只要内存允许，ImageJ 能打开任意多的图像进⾏处理。
除了基本的图像操作，⽐如缩放，旋转，扭曲，平滑处理外，ImageJ还能进⾏图⽚的区域和像素统计，间距，⾓度计算，能创建柱状图和剖⾯图，进⾏傅⾥叶变换。
下载地址：/doc/faf455ab83d049649a665816.html /ij/download.html2、Image 界⾯界⾯分为：菜单栏，⼯具栏和状态栏。
菜单栏菜单栏从左⾄右分别是：⽂件，编辑，图形，处理，分析，插件，窗⼝，帮助。
⽂件和office word 等软件类似，主要有⽂件打开，关闭，保存等功能，⽐较特殊的⼀个功能是恢复功能（revert），可以直接回到上次保存过的状态。
由于编辑菜单⾥的取消功能（undo）只能回退⼀步，所以revert 有时会很有帮助。
编辑Undo, Cut, Copy, Copy to system, Paste, Paste Control.., Clear, Clear Outside, Fill, Draw, Invert, Selection, Options.图像Type（可改变图⽚格式，如彩⾊变灰度）, Adjust, Show info, Properties, Color, Stacks, Hyperstacks, Crop, Duplicate.., Rename, Scale, Transform, Zoom, Overlay, Lookup Tables.处理Smooth, Sharpen, Find Edges, Find Maxima, Enhance Contrast, Noise, Shadows, Binary, Math, FFT, Filters, Batch, Image calculator, Subtract Backgroud, Repeat Command.分析Measure, Analyze Particles, Summarize, Distibution, Label, Clear Results, Set measurements, Set Scale, Calibrate, Histogram, Plot Profile, Surface Plot, Gels, Tools.窗⼝和帮助⼯具栏⼯具栏从左⾄右分别是4种区域选择⼯具，直线选择⼯具，⾓度⼯具，点⼯具，魔棒，⽂字，放⼤镜，拖⼿，颜⾊吸管，动作宏，菜单宏，绘图⼯具等（颜⾊吸管以后的内容可以变化，通过点击最右边的>> 按钮选择需要的栏⽬。
imagej荧光定量方法
1、安装后首先打开ImageJ：2、打开要分析图片：File>open（热键为Ctrl+O）3、转换成8bit的灰度图：Image>Type>8-bit4、黑白反转（因为对于光密度（OD）来说越白数值越小，纯白为0；越黑数值越大，纯黑理论上是无限大。
因此我们需要将上一步所转换的灰度图进行黑白反转，不然的话测出来的数值就会荧光越亮反而数值越小）：Edit>Invert（热键为Ctrl+Shift+I）5、校正光密度（软件默认为测量灰度，因此我们要改为更加适用的光密度，其中原理不是一两句话能说得清的，这里忽略）：Analyze>Calibrate在弹出来的界面的Function选择Uncalibrated OD，并下界面左下方勾选Global calibration，然后点击右下角的OK点击OK后会跳出校正后的光密度曲线：如不勾选Global calibration，光密度的校正只对这张图片有效，一般分析都要分析多张图片，所以需要勾选，勾选后在打开另一图片时会提示是否将此校正应用于所有图片，不勾选Disable Global Calibration，勾选Disable these Messages6、选择测量单位（一般选择象素，如有明确的比例，也可以选择相应单位）：Analyze>Set scale点击后在弹出的界面里点击中间的click to Remove Scale，并勾选下面的Global（同样的，如不选Global这个测量单位的选择只对这张图片有效），最后点击OK7、选择测量项目：Analyze>Set Measurements在弹出界面中选择我们需要测量的项目Area、Integrated density，并勾选下面的Limit to threshold （这个选项是指只测量我们选中的范围，如不勾选侧会测量整张图片数据），选择后点击OK8、选择测量域值：Image>Adjust>Threshold（热键为Ctrl+Shift+T）滑动弹出界面中间的滑块选择适合的域值，以使的你图片中的细胞或待测目标刚好全部被选中，选好之后点击右下角的Set在弹出来的界面点击OK9、测量：Analyze>Measure（热键为Ctrl+M或直接按M）10、记录数据并计算：结果中的Area为选择范围的面积，如果是测量的是细胞的话就是细胞在图中的面积；IntDen就是所选范围的IOD（光密度的总和）。
4hne imagej 测定方法
4hne imagej 测定方法（原创版2篇）篇1 目录1.引言2.介绍4hne imagej测定方法的基本原理和步骤3.4hne imagej测定方法的优点和局限性4.4hne imagej测定方法的应用范围和限制5.结论篇1正文一、引言4hne imagej是一种常用的生物标志物，用于评估细胞内DNA损伤和细胞周期活性。
本篇文章将介绍4hne imagej的测定方法，以及其在生物医学领域的应用。
二、4hne imagej测定方法的原理和步骤1.细胞培养：选择适当的细胞系，在适当的条件下培养细胞。
2.细胞裂解：使用裂解液裂解细胞，释放出细胞内的蛋白质和DNA。
3.荧光染色：使用特异性荧光染料染色DNA，使DNA在荧光显微镜下可见。
4.细胞计数：使用显微镜计数细胞，获得每个样本的细胞计数。
5.DNA损伤检测：通过荧光信号强度和细胞周期活性来检测DNA损伤。
三、4hne imagej测定方法的优点和局限性1.优点：4hne imagej测定方法是一种快速、敏感的方法，可用于检测细胞内DNA损伤和细胞周期活性。
此外，该方法还可以用于研究药物和其他干预措施对DNA损伤的影响。
2.局限性：4hne imagej测定方法可能受到荧光染料的影响，导致结果的不准确。
此外，该方法需要专业技术人员进行操作，操作过程比较复杂。
四、4hne imagej测定方法的应用范围和限制1.应用范围：4hne imagej测定方法可以用于研究肿瘤发生、药物筛选、细胞毒性等方面。
2.限制：由于该方法操作比较复杂，需要专业技术人员进行操作。
篇2 目录1.引言2.介绍4hne imagej测定方法的基本原理和步骤3.4hne imagej测定方法的优点和局限性4.讨论该测定方法的实际应用及其对环境和人类健康的影响5.结论篇2正文一、引言随着环境污染和人类健康问题的日益严重，我们需要找到一种有效的方法来测定环境中的有害物质。
4hne imagej测定方法是一种快速、灵敏的方法，可以有效地检测出环境中的有害物质，为保护环境和人类健康提供有力支持。
【操作篇】ImageJ测量平均荧光强度
【操作篇】ImageJ测量平均荧光强度上期说到测量平均荧光强度，其实就是测量灰度值。
测量前还是想再交待一下，所有需要进行半定量分析的图像，一定要控制原始图像的质量。
一方面要精细地完成染色过程，背景荧光是引起测量误差的最大原因；另一方面，采集图像的过程也是很重要的。
本文主要在于操作，以下图为例，测量胞浆蛋白（红色）；测量软件为Image J。
1. 由上图可以看到，被测量的图像为红色通道+DAPI形式，比较简单；而且背景很弱，说明染色效果较好，抗体特异性高。
测量思路：分割两个通道的图像，然后将红色通道荧光图像转换为8 bit 黑白图像；接下来在一定阈值下，测量平均灰度值，以此代表平均荧光强度。
2. 打开Image J，打开测量图像。
然后点击Image，选择Color，选择Split Channels，分割通道。
3. 操作后，原始图像会分成红、绿、蓝三个通道的8bit 黑白图像。
这里我们要测量红色通道下平均荧光强度，因此，选择red即可。
另外两张图像可以直接关掉。
4. 接着点击Image，选择Adjust，选择Threshhold。
这一步是手动选择阈值。
在弹窗的窗口中，如下设置，默认选择Default分割模式，选择Red，一定要勾选Dark background。
原则：保证所有的目标区域都被红色覆盖选中。
5. 还有一种阈值模式，自动阈值法，即形成所有分割模式下的图像，自行选择最佳分割效果即可，分割原则同上第四条。
点击Image，选择Adjust，选择Auto Threshhold，Try all模式下继续点击OK，得到如下形式。
6. 设置测量参数。
选择Analyze，然后选择Set Measurements，如下勾选。
记住，一定要选择Limit to threshold，这样测量的才是被选择的目标区域，否则软件会默认计算全图。
点击OK。
7. 按Ctrl+M快捷键，调出结果窗口，如下。
其中Mean就是平均灰度值，也代表着这张图像上红色荧光的平均荧光强度。
image j中文使用方法
ImageJ这套软件可以自动帮你你计算细胞数，也可以定量分析DNA电泳或是Western blot条带。
step 1.首先打开软件后，开启图档ImageJ这套软件可以自动帮你你计算细胞数，也可以定量分析DNA电泳或是Western blot条带。
step 1.首先打开软件后，开启图档step 2.请先做校正，选择Analyze底下的Calibrate选项，再选择校正的模式，使用Uncalibrate OD，再按ok按下ok之后会出现校正的图形Step 3.在要分析的第一条(first lane)加上一个长型框(工具列第一个选项)，再按下Analyze/Gels/select first Lane快速键(Ctr+1)，此时框架中会出现一个号码1，之后可以移动框架到第二个lane再选择Analyze/Gels/select second Lane快速键(Ctr+2)，当然可以一直加下去，最后按Analyze/Gels/plot Lanes快速键(Ctr +3)。
Step 4.分析以后会出现图型表示你刚选择的框内的影像强度，此时可以看到有几个比较高的区段，就是我们想定量的band，使用直线工具(工具列第五个选项)先将图形中高点为有band的区域和没有band的区域分开再，使用魔术棒工具(工具列第八个选项)点选要分析的区域。
Step 5.当我们点选分析时，在result的对话视窗会出现分析的数据，依序点选就会出现每个band的值。
注：当我们选择分析的条带也可以是横向选取，就可以只比较相同大小的DNA 的含量，同样也可以应用在western blot或其它类似实验条带的分析上。
使用ImageJ 分析图像中的颗粒数[] 原创教程，转载请保留此行1，到本站资料下载-实用小工具栏目下载 ImageJ 并安装。
2，打开ImageJ并打开要分析的图片。
请看演示图片。
3，把图像二值话或者设定阈值。
选择Image - Adjust - Threshold...根据提示设定你需要的阈值。
image j 荧光强度计算单位
image j 荧光强度计算单位
摘要：
一、Image J软件介绍
二、荧光强度计算方法
三、具体操作步骤
四、注意事项
正文：
一、Image J软件介绍
Image J是一款广泛应用于生物图像分析的免费开源软件。
它具有强大的图像处理和分析功能，尤其在荧光图像分析方面有着出色的表现。
本文将详细介绍如何利用Image J测量荧光强度。
二、荧光强度计算方法
在Image J中，荧光强度的计算是基于像素值的。
每个像素的荧光强度可以通过其对应的强度值（灰度值）来表示。
强度值的范围通常是从0（黑色）到255（白色）。
荧光强度计算公式为：荧光强度（A.U）=（最大强度值-最小强度值）/总像素数。
三、具体操作步骤
1.打开图片：启动Image J软件，点击“文件”-“打开”，选择需要分析的荧光图片。
2.颜色通道分割：点击“图像”-“颜色”-“分割通道”，将颜色分割为红色、绿色和蓝色通道。
根据需要选择相应的颜色通道进行分析。
3.阈值调整：点击“图像”-“调整”-“阈值”，勾选“黑暗”，调整阈值范围以优化荧光信号的显示。
4.测量荧光强度：在调整好的图像上，点击“测量”-“区域测量”，选择合适的测量区域，软件将自动计算并显示荧光强度。
四、注意事项
1.确保光源稳定，避免荧光强度测量误差。
2.在图像处理过程中，避免过度调整阈值，以免影响荧光强度的准确性。
3.对于多个荧光通道的图像，可以分别进行荧光强度测量，以便后续的数据分析。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
如何使用ImageJ 测量荧光强度
上一篇小编给大家分享了一下细胞计数方法，今天小编给大家分享一下期待已久的荧光定量分析。
荧光定量分析是生物图像处理中比较常见的一种，今天我们分享的如何使用ImageJ 进行荧光定量分析。
下图就是在我们我们Revolve 正倒置一体显微镜上拍摄的照片，以此图为例来说明如何进行荧光定量分析。
拆分多通道图像
荧光强度的测量无法在同时显示多通道的Merge 图像中进行，在进行测量之前应该先把Merge 的图像拆分成单通道（或者直接对单通道图片进行测量）。
拆分方法：Image →Color →Split Channels。
图像分割
在图像计算的角度而言，图像分割（Image Segmentation）便是将图片分割为多个片段的过程，其目的是简化图像不同部分的象征意义以便于图像分析。
常用的图像分割技术主要用来定位图像中的目标物体并勾画出其边界。
ImageJ中可通过多种方法实现图像分割，在此我们先介绍一下最基本的一种-手动图像分割。
此种方法主要通过控制图像直方图中的强度阈值来实现，分割出阈值范围内的图像区域，并进行后续的测量分析。
实现方法：Image→Adjust→Threshold，红色蒙版即代表选中区域。
测量荧光强度
实现方法：Analyse→Measure。
注意：默认数值显示的是整张图片的荧光强度和面积，我们需要进行参数设定才可以显示所选区域的统计值。
如果需要导出数据或者设定测量参数，点击右键（也可以通过Analyse→Set Measurement实现），选中Limite to threshold和Area fraction。
好啦，现在进行Analyse→Measure，就可以得到想要的统计值了。