粒子・細胞・結晶の高度検出・測定に最適!

画像解析ソフトウェアMIPAR

解析例

解析例11.
3Dツールボックスを利用した解析

積層画像から三次元的に検出した部位の体積などを計算します。

解析例10.
FFTフィルターによる検出

背景に埋もれてしまっている粒子をFFTフィルタ―使って鮮明に検出!

解析例9.
重なっている粒子への
アプローチ例

検出対象が重なって撮像されている場合、正確に検出することが出来ません。MIPARでは検出するエリアを分けて異なる検出処理を行い、現存する画像から最良の結果を得ることが可能です。

解析例8.
Channel Operationメニューを利用した解析例

下の動画では、肝硬変を発症した組織の染色画像を使って、RGBの要素から目的の箇所を強調することが出来る、Channel Operationメニューをご紹介いたします。染色した組織の画像や、蛍光顕微鏡などで撮像した画像に広くご利用頂けます。

解析例7.
Auto Segmentationメニューによる簡単な領域分布

下の動画では、森林の航空写真画像を使って、領域の分割を簡単に行える Auto Segmentationメニューをご紹介しています。領域を大まかに2つに分けたいときなどにとても便利です!

解析例6.
コンパニオン画像の利用

蛍光顕微鏡で撮像した画像から、緑色蛍光の要素で各細胞の範囲を検出した後、赤色蛍光要素の画像を読み込んで各細胞範囲内の輝度を解析しています。2種類の画像をリンクさせて解析できる”コンパニオン画像”機能がとても便利です。

解析例5.
シャーレの検体数を取得

シャーレを撮影した画像から培養された細胞数を直接検出します。

解析例4.
Watershed法での検出

互いに接触する物体をセグメンテーションする際に、Watershed法は良く利用されます。

解析例3.
Deep Learningでの解析

従来の検出方法に加え、Deep Learning(深層学習)による検出が可能になりました。今まで検出できなかった低コントラストの特徴部の検出や、検出ルールの追加、不要な背景の除去などを行う事ができます。

解析例2.
粒子群の分割

粒子が凝集しているオブジェクトを処理して、ASTMに準拠したGrain Size Numberを正確に導くための事前処理を行っています。

解析例1.
粒子数量の簡単カウント

粒子オブジェクトの数量を数えるのは大変な作業です。MIPARで簡単に数量をカウントした例をご紹介します。

レシピ機能を使用する

画像から特徴部分を検出するために複数メニューで作成したアルゴリズムをレシピと呼んでいます。レシピは検出内容に応じてメニューから作成でき、設定項目の追加、削除、移動、編集、順序変更などが自由に行えます。複数の画像に繰り返し適用することができます。

サンプルレシピを開発元のRecipe Storeから無料でダウンロードすることができますのでお試しください。

Recipe Store

レシピ作成・検出

数あるメニューの中から複数のメニューを組み合わせてレシピを作成し、あらゆる画像から特徴部やパターンを検出します。
作成したレシピは保存して利用でき、自由に編集やメニューの追加が可能です。一部のメニューを編集した場合、最終結果まで再計算されますので、編集したパラメーターが結果に対してどのように影響したかを即座に確認することが出来ます。
また、ソフトウェアではどうしても判別出来ない検出箇所がある場合でも手動で画像を調整出来ます。

他の代表的なメニュー例

Adaptive Threshold

Adaptive Threshold

指定したピクセル範囲での平均などの統計によって相対的にピクセルを選択します。画像内に明暗の差がある場合などに有効です。

Separate Features

Separate Feature

Watershedアルゴリズムを使用して、接続している選択個所を分離します。

Reject Features

Reject Features

指定したパラメータ(面積など)により、対象部を削除または保持します。

Manual Edit

Manual Edit

現在の画像をエディタで開き、検出した箇所を手動で編集します。

Memory Image

Reject Features

処理途中の状況を一時保存して、後で呼び出すことが出来ます。また、コンパニオン画像として登録し、解析のベースなどに利用できます。

Intersection

Intrsection

現在の画像とコンパニオン画像の重複する選択個所のみを保持する

解析

特徴部の検出が完了したら、様々な測定や分析が行えます。用途に合わせて様々な測定メニューをご利用いただけます。

特徴部ごとの測定画面

全体的な測定項目

面積推定個数数密度強度平均相関係数
面積割合切片周囲長強度標準偏差相互情報
個数画像サイズ周囲長割合強度合計

特徴部に対する測定項目

サイズ形状分布コンパニオン画像を基にした測定
面積X軸方向長さ凸凹重心ID
面積割合Y軸方向長さ偏心配向性
キャリパー径長径アスペクト比最近傍重心の数
等価直径短径丸み近傍の平均面積
穴埋め面積切片周囲長周囲長
面積あたりの周囲長テキストの認識
第一慣性モーメント平均強度
モーメント不変量強度偏差

ローカル測定

異方性個数数密度配向性平均強度偏差

3D(オプション)

体積表面積個数平均強度強度合計
体積割合表面積割合数密度強度偏差切片

全体的な測定項目

  • 面積
  • 面積割合
  • 個数
  • 推定個数
  • 切片
  • 画像サイズ
  • 数密度
  • 周囲長
  • 周囲長割合
  • 強度平均
  • 強度標準偏差
  • 強度合計
  • 相関係数
  • 相互情報

特徴部に対する測定項目

    サイズ

  • 面積
  • 面積割合
  • キャリパー径
  • 等価直径
  • 穴埋め面積
  • X軸方向長さ
  • Y軸方向長さ
  • 長径
  • 短径
  • 切片
  • 形状

  • 凸凹
  • 偏心
  • アスペクト比
  • 丸み
  • 周囲長
  • 面積あたりの周囲長
  • 第一慣性モーメント
  • モーメント不変量
  • 分布

  • 重心
  • 配向性
  • 最近傍
  • 近傍の平均
  • コンパニオン画像を基にした測定

  • ID
  • 重心の数
  • 面積
  • 周囲長
  • テキストの認識
  • 平均強度
  • 強度偏差

ローカル測定

  • 異方性
  • 個数
  • 数密度
  • 配向性
  • 平均強度偏差

3D(オプション)

  • 体積
  • 体積割合
  • 表面積
  • 表面積割合
  • 個数
  • 数密度
  • 平均強度
  • 強度偏差
  • 強度合計
  • 切片

バッチ処理

複数の画像に同じレシピを適用し、まとめて解析するバッチ処理(一括処理)が行えます。

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