科学者は、MATLAB を使用して、標準的な光学ベンチ画像からスライド全体の解析まで、あらゆるサイズの顕微鏡画像を解析しています。また、解剖学者や病理学者、微生物学者、生物医学の専門家は、一般的な顕微鏡ワークフローのすべてのステップに MATLAB を使用しています。これには、前処理、細胞数のカウントおよび分類、細胞の追跡、組織のセグメンテーション、病気の診断などが含まれます。
MATLAB および Image Processing Toolbox は、Computer Vision Toolbox や Statistics and Machine Learning Toolbox、Deep Learning Toolbox と統合されており、科学者は研究において、幅広い手法を使用できます。また、MATLAB には、顕微鏡検査に関する強力な開発コミュニティがあり、この分野の専門家は、科学者による特定のタスクをサポートするツールを他にも多数作成しています。
「MATLAB でアルゴリズムを開発し、MathWorks のコンサルタントの協力を得て展開したアプリケーションを使用することで、当社は定量的解析結果の取得、ヒューマンエラーの回避、共同作業効率の向上、解析結果の再現性の確保を実現しました。その結果、フィージビリティ スタディの実施回数の倍増が達成され、有望な医薬候補品を迅速に選択できるようになりました。」
MATLAB による顕微鏡画像の解析
科学者は、MATLAB を使用して、顕微鏡検査ワークフローの定量解析を行っています。科学者は、イメージの領域分割アプリや色のしきい値アプリなどを使用してこれらのワークフローを開発し、対話的な処理を再現するドキュメント化されたコードを自動生成できます。コード記述は必要ありません。また、科学者は、形態学的および一般的な画像処理を使用して、細胞のセグメント化、カウント、同定といった一般的な顕微鏡検査のタスクを実行しています。MATLAB で顕微鏡画像解析のためのツールを開発している科学者の豊富なエコシステムがあります。例については、こちらの File Exchange の顕微鏡検査用ツールを参照してください。
MATLAB によるスライド全体の解析
ギガピクセルのスライド全体画像を処理するための新しいデータ型 blockedImage が R2019b で MATLAB に導入されました。このデータ型を使用することで、科学者は、より小さな顕微鏡画像を処理するために開発されたコードを使用し、スライド全体画像に対して Out-of-Core 操作を行うことができます。このデータ型は Deep Learning Toolbox と統合されており、ディープラーニングを使用して、高スループットなスライド全体の解析を行うことができます。科学者は MATLAB を使用して、結果の予測や組織のセグメンテーションのほか、スライド全体の画像でがんの解析を行います。
MATLAB による顕微鏡機器の制御
科学者やエンジニアは、顕微鏡の制御ソフトウェアのほか、画像収集や一般的な機器の制御に MATLAB を使用できます。これらのツールをすべて組み合わせて使用することで、科学者は、高度な画像形成および解析スキームを搭載した機能的な顕微鏡を作成することができます。その結果、データストレージのフットプリントは縮小され、1 台の機器で完全なワークフローを実行できるようになります。
コード例とドキュメンテーション
- サードパーティの機器制御ソフトウェア
- ScanImage
- MicroManager (サードパーティ パッケージ)
- MATLAB Instrument Control
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