Matlab多路FISH图像分析管道

技术进步驱动下，Spock分析管道的matlab代码实现了直方图二值化处理，用于自动化图像分析。该管道能够检测和定量细菌菌落的荧光。方法包括将导入的.tif文件转换为灰度，使用Otsu全局图像阈值进行二值化以定位硝化纤维膜，通过霍夫变换检测菌落，进行形态学操作消除噪声，并在网格内识别菌落。该分析可有效筛选佐剂。

这是一个在MATLAB中实现的简单轻量级相机图像处理管道。您可以通过运行DEMO.m来查看代码，它用于将智能手机图像噪声数据集（SIDD）的原始RGB图像转换为sRGB图像。该代码对参与CodaLab上真实图像去噪挑战的人员特别有帮助：NTIRE 2019真实图像去噪挑战赛-赛道1：Raw-RGB和NTIRE 2019真实图像去噪挑战赛-赛道2：sRGB。详细信息请访问https://www.eecs.yorku.ca/~kamel/sidd/。

该管道主要基于两篇论文的工作。Dollar等人的第一篇论文“用于目标检测的快速特征金字塔”（2014年），描述了一种在不同比例下有效计算要素的方法。另一篇论文“行人检测的过滤通道特征”则为实时行人检测设定了基准。以下是目前为对象检测管道开发的主要内容。该代码依赖于Piotr Dollar开发的MATLAB工具箱，虽然工具箱成熟，但MATLAB代码可能较为复杂且不易理解。档将分为四个主要部分：依赖关系、特征提取、训练和分类。这些部分与我编写的不同 .py 文件相对应。此外，外部库主要是用Python 3编写，安装较为简单，开放式CV需要额外处理。

图像处理中Matlab代码的贝叶斯阈值用于CA源提取的NMF管道实现了图像去噪，运动校正，去卷积和去混合的方法。该代码适用于从大型钙成像电影中同时提取信号源和推断峰值。未来将增加用于树突/轴突成像数据的分析工具。

该生物信息学管道自动分析来自CRISPR-Cas9筛选实验的NGS数据，使用MAGeCK进行统计分析。软件依赖项包括Python 3、Matplotlib、Cutadapt等。详细安装指南请参考git仓库链接。

管道命令是一个工具，让您能够轻松地在 Shell 中创建命令管道，特别是在探索数据时。它简化了数据处理，让您能够在不反复输入命令的情况下实时预览输出。该工具易于安装，只需依赖 ncurses 和 readline 即可，这些库通常已随 MacOS 和 Linux 发行版提供。

MongoDB聚合管道用于对集合中的文档进行分组、过滤和聚合，以便提取有意义的信息。它由一系列阶段组成，每个阶段执行特定的操作，包括筛选、投影、分组和聚合。

图像直方图分析是图像处理中的重要部分，Matlab提供了强大的开发工具。

这组定制工具将R软件代码转换为matlab光纤管道，用于处理和分析通过光学微纤维记录的荧光活动视频。支持处理独立视频或结合同步音频的功能。工具包括从Hamamatsu CXD文件格式到原始二进制文件的转换，以及模拟信号与视频帧的同步。此外，还提供基于节点的处理框架，用于进一步分析视频文件。