分割与计数细胞

Segment and Count Cells · 🟡进阶 · 所属分类：生物成像与图像分析

人工数细胞又慢又主观，不同人数出不同结果；直接套个深度学习模型，又常在密集或贴壁细胞上过分割、漏检，还没人核对。它帮你按图像类型选对模型、标定关键参数，把分割计数做成带质控、可复现的流程，并给出叠加轮廓的校验图，让你一眼看出对不对。

适合谁

要对大批图像数核、数细胞或数菌落的实验研究者，以及想让计数经得起复核的生信/成像人员。

给它什么 · 得到什么

• 你提供：含细胞的图像（DAPI 核染、明场或相差，注明通道与像素尺寸）、你要数的对象（核/整胞/菌落）、大致细胞直径与密度，有人工标注的金标准子集也可以给。
• 你得到：分割掩膜（label mask）、逐图与逐细胞计数表（CSV）、叠加轮廓的可视化校验图，以及记录模型/直径/阈值的可复现配置。

怎么用

先抛一句示例提问：「这是一批 DAPI 染的核图，细胞挺密、有粘连，像素 0.32μm，直径大概 12μm，帮我用 cellpose 分割并给出每张图的核计数和校验图。」触发后它会在 cellpose/StarDist/CellProfiler 之间按图像类型选型、标定直径与概率阈值，分离粘连、过滤边缘碎片，输出掩膜与计数，并在标注子集上核对过/欠分割、报告偏差。

提个醒

它封装 cellpose、StarDist 等模型做分割，不保证零误差；密集或异形样本一定要人工抽检，计数结果会标注不确定性。