聊点学术

免疫组化定量分析是科研人的传统艺能！之前，个人一直推荐采用Image Pro Plus (IPP)进行测量。

IPP测量时对染色效果要求较高。其原理是在HSI模式下，通过参数设定或调节直方图波形曲线的方法来选定阳性表达区。详情见→【聊点学术】既往精彩原创汇总

当背景染色较强或者细胞核较多时，上述方法操作起来比较费力。

（背景染色太深）

(细胞核多）

今天要说的是基于Image J的 “色彩分割法和机器学习”进行免疫组化定量分析。关键插件为IHC Toolbox，由英国诺丁汉大学的两位大牛开发。

原理1: 自动化将棕色（DAB）和蓝色（苏木素）色彩分割，这样就可以直接快捷地测量阳性区。

原理2：机器学习模式帮助image J精准识别阳性表达物（棕色）

图文教程

1. 下载安装FiJi版本image J，接下来要用到其中的插件IHC Toolbox ，否则无法进行后续操作。

（image J开源软件下载地址：https://imagej.net/Fiji） (IHC Toolbox下载地址：https://imagej.nih.gov/ij/plugins/ihc-toolbox/index.html）。

2. 将下载好的IHC Toolbox插件复制到fiji安装位置的plugins文件夹。重启软件之后就可以在plugins中找到IHC Toolbox插件了。

3. 打开一张IHC图片，然后点击plugins，选择IHC Toolbox。

4. 在弹窗中先选择自带的H-DAB（即苏木素-DAB），然后再点击color。

5. 此时就获得了分割后的图像。可以看到右图所有的蓝色已基本被去除。

6. 如果对插件自带的H-DAB色彩分割不满意。此时，可以点击左侧的Training，鼠标光标会变成十字架。

7. 然后在原图中拉一个矩形框选阳性区时会跳出弹窗，觉得有小误差可以拉动滑条调整。确定好之后点击collection。

【机器学习】重复在此图或者同批次的其它图片上进行此步骤操作，每做完一次就点击collection。一般操作约5-10次左右插件即可完成学习。然后点击Save_Model保存，所有学习内容会自动默认到H-DAB模式中，后续测量直接调用H-DAB即可。

本文分享自微信公众号 – 聊点学术（SingForScience），作者：Mark

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原始发表时间：2020-09-13

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