电镜连接组学图像处理工具

处理流程


  • 项目介绍

本开源项目是文章 电镜连接组学图像处理工具调研 的在线版本:

survey分支是文章的在线版本,保留了和文章基本一致的内容。

main分支在文章基础上进行了内容扩充,有关工具的细节也更加丰富。main分支长期更新,欢迎读者一起参与贡献内容。

网页版main分支的内容保持同步,请前往网页版阅读。


  • 适用读者

本项目按照微观连接组学图像采集后的一般处理流程,对领域内的开放获取软件进行了系统性梳理。

希望能够为研究人员在工具选择时提供参考,同时吸引更多研究人员参与连接组学研究。

本项目适合的读者包括:

  1. 学生 对微观连接组学感兴趣,希望了解其研究内容的低年级研究生或其他阶段学生。
  2. 科研人员 从事生物电镜领域,希望参与或微观连接组学研究,但缺乏专业图像处理支持、无法承受付费软件或在众多工具中陷入选择困难的研究人员。
  3. 开发人员 从事图像处理算法开发,参与微观连接组学项目的图像处理,希望快速了解领域进展的开发人员。

  • 引用方式

如果您觉得此处内容对您有帮助,请在页面右上角给项目评星或引用文章。

!!!【引用格式】!!!


  • 参与贡献

您可以通过以下或其他方式参与内容贡献:

  1. 如果您有编辑完整的文字,可以直接通过Pull Request修改或提交对应的Markdown文件。
  2. 如果您对项目或内容有建议,您也可以通过开启一项issue进行讨论。
  3. 如果您不熟悉Gitlab操作,可以直接通过邮件联系vislabwwy@gmail.com.

Note

请您尽可能全面提供工具相关信息,包括但不限于:

名称: TrakEM2
功能: 预处理 拼接 对齐 标注 校对 分析
工具类型: Fiji插件
适用平台: W,L,M
操作形式: GUI&CLI
参考链接:
https://github.com/trakem2/TrakEM2
https://imagej.net/plugins/trakem2/
https://www.ini.uzh.ch/~acardona/trakem2.html
https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0038011
主观评价: TrakEM2是目前最全面的连接组学图像处理工具之一,功能涵盖了图像缺陷矫正,图像重构,形态标注、结果分析等环节

Note

需要说明的是:

  1. 我们会注明每位参与者的贡献(除非您希望匿名参与)。
  2. 我们不承担内容查重的义务,我们坚决保护知识版权。
  3. 我们对提交的内容保留一定限度的编辑权限。
  4. 请谅解我们的响应可能会有一定滞后。