用于先进图像处理和定量分析的 Amira

在细胞研究中，科学家们需要在自然状态下对活细胞进行成像以了解其行为。这还要求同时对多个细胞成像。其优点在于能够获得大样本量进行统计分析，但也需要在分析前使用更先进的图像处理技术来分离出单个细胞。

Amira 软件的 XImagePAQ 扩展模块提供了多种图像处理算法，可帮助研究人员根据图像数据类型、细胞形状和多样性自定义单细胞分离工作流程。  此动画演示了 Amira 软件中的典型单细胞分离和定量分析工作流程，并展示了获得的优质结果。

MicroCT 图像采集是目前各类骨骼研究中应用较为广泛的成像技术之一。各类骨骼分析的首要一步就是将骨骼分割和分离为单个骨骼。

Amira 软件的 XImagePAQ 扩展模块提供了多种工具将骨骼与周围组织分离。  然后可以使用 XImagePAQ 扩展模块的先进算法来分离分割出骨骼。接下来可使用 XImagePAQ 扩展模块提供的包含许多度量指标（例如大小、形状和方向）的定制式列表来测量单个骨骼。

骨骼通常由两类骨组织组成，即密质骨和小梁骨，它们赋予骨骼硬度和弹性。在分离骨骼并将其分为不同类型之后，骨骼研究人员通常会关注小梁骨结构的形态。

为此，Amira 软件的 XImagePAQ 扩展模块支持分离密质骨与小梁骨的工作流程。  两种骨组织分割之后，就可以通过一系列骨形态测量来定量分析小梁骨结构。

生物组织 3D 电子显微镜数据的信息密度往往非常高，且灰度值在相似范围内，在这种情况下，只能依靠细微结构或这些结构中的不同纹理进行分离。

此动画演示了 Amira 软件的 XImagePAQ 扩展模块如何帮助图像处理工作流程利用 3D 纹理信息在复杂组织中轻松分割这些不同的结构。  

牙科、进化生物学或古生物学领域的应用通常以分离紧密相邻的牙齿为目标。成像系统的分辨率限制往往不利于使用传统方法进行牙齿分割，而且经常需要手动追踪牙齿轮廓。 

Amira 软件 XImagePAQ 扩展模块中的先进分离算法支持牙齿分离工作流程，有助于较大限度缩短图像处理时间，并提供准确、可重现的结果。  

在图像分析中，感兴趣结构通常与其他结构甚至是图像中的伪影具有相似的灰度值。通常只能通过大小、形状或其他可测量参数来加以区分。

Amira 软件的 XImagePAQ 扩展模块可分割这些结构，使其彼此分离，并使用包含近100个度量指标的定制式列表对其进行定量分析，然后按类别筛选这些结构，从而仅提取感兴趣结构。