links

以下、ImageJを使う上で役に立つサイトのリンク集です。

英語（主なもののみ）

ImageJ 本家ウェブサイト (imagej.org)
- Wayne Rasbandは2010年にNIHを退職したものの、アカウントは削除されずベゼスタの自宅からNIHのサーバをアップデートしています。LinkedinではWayneの職名は「ボランティア・ソフトウェアエンジニア」になっている。なんじゃそりゃあ、という感じですが、開発の中心はGithubに移動し、”NIHのソフト”というのはその意味でもはや間違いというか、"Wayneのソフト"。
ImageJ.net
- もっぱらImageJ2と呼ばれている、スクラッチからImageJを作り直すプロジェクトのウェブサイト。ダウンロードして使用できます。GUIはImageJ1とあまり変わらないので同じように使いますが、中身はがらっとかわっています。また、ImageJ1のマクロも使えるようにする、ImagePlusオブジェクトも使えるように配慮する、など、Backward Compatibilityには気をつかっています。なお、この開発はFijiに参加している人間など多数によって行われていますが、中心にいるのはCurtis Ruden。
github/ImageJ1
- 開発の中心は2012年ごろからgithubに移行しました。そしてImageJ1はもちろんWayneが着実に開発し続けています。こちらのコミットログを見ると、その堅実な開発ぶりに驚嘆します。Githubを使っているけど、修正の要望などは直接メールを送ったりパッチを送ったり、という昔ながらの手段で行われています。
Fiji
- 多数のプラグインをバンドルしたImageJのディストリビューション。プラグインの自動アップデート機能が特徴的です。2015年中頃からバックエンドがImageJ1からImageJ2に変更になりました。見た目ではわかりませんが。
github/Fiji
- Fijiの開発の中心地。かつてはドレスデンのマックスプランク(MPI-CBG)のサーバーにありましたが、MPI-CBGは残念ながらPavel Tomancakといった一部を除き非協力的だったので、結局Guithubへの移行、となりました。Fijiの中心メンバーはその多くがドレスデンから米国東海岸に移動しています。
minimal-ij-plugin
- プラグインを書きたい方は、mavenをインストールしてからこのレポジトリをクローンして開発することをおすすめします。mavenはコミュニティーベースで開発するのであれば今やほとんどデフォルト状態で使われるビルドツールです。mavenのサイトはこちら。詳しい話は教科書本文に新井さんが書いてくれましたので、そちらを参照に。あと、コミュニティを意識した開発を行う上でリビジョン管理ツール、Gitを知っていることはほぼ必須の要件となります。開発したプラグインはローカルでこそこそ使うだけではなく、Update Siteに登録して広く使ってもらうと、さまざまなフィードバックが得られるし、新たな協力者も現れます。
Bioimage Data Analysis (2016), ed. Miura, K., Wiley-VCH
- 欧州で三浦がオーガナイズしているコースの講師の方々と、実戦的な生物画像解析の教科書を出版しました。内容的には「ImageJではじめる生物画像解析」の次のステップになります。また、ImageJの他に、Matlab及びRを使います。欧州・米国オリンパスの協賛で、電子版は無料でダウンロードできます。
--- 生物画像解析における他のオープンソース・ツール、連携して使えるものなど。
biii.eu
- "biii"というのは、Bioimage Informatics Indexのアクロニムです。三浦がヨーロッパを中心にオーガナイズしている生物画像解析集団"NEUBIAS"の活動のひとつで、関数レベルでの解析情報の検索が可能な新しい形式のリンク集をウェブツールとして開発しよう、というプロジェクト。2016年からEUにサポートを受けていて、定期的に"taggathon"を行い、充実させていっています。ウェブサイトプロジェクトのロードマップはこちら。EuroBioimaging のサポートを受けています（が、お金はいつもなくて泣いています。必要なのは人が集まるための旅費だけなのですが）。BIASのコンセプトはこちら(EuBIAS Manifesto)に書いてあります。
CellProfiler
- "Workflow"という重要なコンセプトを発明し実装したオープンソースのプロジェクト。アルゴリズムは複数を組み合わせて使うことではじめて生物画像解析として意味のある手段となりますが、これを可視化し、扱いやすい形式にしたのがCellProfilerです。Pythonで書かれていますが、処理の中心はハードコードされているので速度的にも問題ありません。また、ImageJのマクロもWorkflowに含めることが可能です。ハーバードのAnne Carpenterのグループが開発しており、中心にいるのはLee Kamentskyというもはや伝説的存在になりつつあるプログラマーです。
RStudio
- オープンソースの統計解析ソフトRのフロントエンドです。ターミナルから使うコマンドラインのアプリなので敷居の高い雰囲気がありましたが、RStudioがフロントエンドとして加わってから俄然、初心者にも親しみやすくなりました。画像からの数値の抽出はImageJで、数値の取り扱いはRで、という使い方が多く見られるようになっています。
- RStudioにはLatexとRによる数値計算を組み合わせて書類を作成するSweaveというツールが実装されています。大変便利。スクリプトを書くときにコメントをつけたりしますが、あれをもっと本格的にしてちゃんとした書類としてフォーマットする、という「文芸的プログラミング」の実践です。日本語での使い方の解説はこちらなど。インストールの仕方がたくさん書いてありますが、RStudioではデフォルトで同梱なのでなにもする必要はなく、使い方を覚えるだけです。なお、Sweaveの作者はミュンヘン大学のLeisch教授です。
- ImageJからJythonを使ってRを使うことも可能です。Rの関数をImaegJのスクリプトの中で使いたい、といった場合（これはRには数値計算・統計関連関数が豊富なのでよくあることです）に使えます。Rをサーバーとして走らせ、そこにImageJから計算を投げる、答えを受け取る、という感じです。RServeという機能を使います。例としてはこちらなど。画像のLineROIの輝度分布にマルチ・ピークフィッティングをするスクリプトです。
- 逆にRからImageJを使うのは難しいので避けたほうがよいです。Rで画像解析したい場合には、EBImageというBioconductorにパッケージされたツールがつかえます。EBImageには2014年現在、英語ではよい教科書がないのですが、なんと日本語でのみ、とても詳しい教科書が存在しています（三浦と同じ研究所にいるEBImageの開発担当者、Joe Barryがそう言っているので本当だと思います。なお、EBImageの開発をはじめたのはGreg Pau、彼が企業に就職したため、後継者にJoeがなりました）。
Python
- この数年（2014年現在から）の間に、Pythonの画像解析・統計関連の関数は目覚ましい勢いで数を増やしているようです。Mahotasという画像解析ライブラリを開発しているLuis Pedro-Colehoが最近カーネギーメロンからEMBLに移ってきて「画像解析におけるMatlabの存在価値はもはやない」と豪語しているので、詳細をいろいろ聞いたのですが、たしかにすごいことになっている。もう少し詳しい話は、ちゃんと別項で書こうと思います。使い方はipythonというpythonのコマンドラインをパワーアップしたインターフェースを使うことをLuisは推奨しています。MatlabライクなインターフェースとしてはSpyderがあります。
- Pythonの利点は、C++の画像解析ライブラリがPythonのバインディングを用意することが一般化しつつある、という点です。例えばVigra、OpenCV、ITKなど。
- コアのアルゴリズムはいろいろあるようなのですが、三次元の可視化に関してはVTKをフロントエンド化したMayaViが知る限り最高峰で、しかしながらそれでもレンダリングが遅い。3DviewerやImarisに慣れている生物系の立場からは少々物足りなく思います。
- ImageJを自由にJythonでスクリプティングできるようになると、「Pythonの外部パッケージを使えないか？」という欲望を持ち始めるひとが結構いるのではないかと思います。Jythonは確かにPythonなのですが、Javaで実装されているPythonなので、似て非なるものです。外部パッケージは使えません。となると、数値計算はどうしたらよいのだ、ということになるのですが、その場合には上記のようにRを使うか、あるいはJava自体に豊富なライブラリがあります。例えばApacheCommons Mathなど。これらのライブラリを探せばだいたい見つかる、ということにすぐ気がつくはずです。また、Pythonのパッケージ自身、特に数値計算関連は速度向上のためにCやC++で書かれたもののラッパーであることが多く、その大本の部分に関するJavaのラッパーがないか、探してみる、というのももう1つの手です。
ICY
- ImageJをライブラリの一部として含みつつ、さまざまな機能を追加したパッケージです。GUIも使い勝手も全く異なるので、そうは思えませんが、見方によってはImageJのディストリのひとつとして捉えることもできます。3次元方面に関する独自の実装があるので、Fijiで見つけることのできない機能がいろいろあります。スクリプティングに関してさまざまな言語が可能で、特にグラフィカルプログラミング（”Protocol”と呼ばれている。マウスでモジュールを並べてゆく。例えばこれ）を行うことが可能で、テキストでスクリプトを書くことに敷居の高さを感じる方は試してみると良いかもしれません。
- パリのパスツール研究所のジャン＝クリストフ・オリヴォ＝マリンの研究室が開発している生物画像解析のパッケージです。開発の中心にいるのはファブリス・デシャモン。数人の開発チームがとてもアクティブに日々更新を続けています。
CellCognition
- 大量処理顕微鏡法（High Throughput Microscopy）の大量画像データを念頭に開発されているPythonベースのソフトです。EMBLを中心に行われた細胞分裂に関わる遺伝子・タンパク質の網羅的な解析を行ったMitocheckプロジェクトの副産物です。開発の中心人物はクリストフ・ゾマーで、現在はウィーンがその開発の中心地になっています。
- 機械学習を駆使して細胞の状態を分類するなど、フェノタイピングにはうってつけの機能がさまざまに実装されています。通常の顕微鏡画像の場合、ファイル名の記法などに制約があるため、導入が少々ややこしくこのあたりだけ少々面倒です。
ilastik
- 機械学習によるピクセルベースの画像分節化を行うソフト。最近（2016年現在）ではこれを使って分節化、その下流の解析はFijiで、という人が結構でてきています。オブジェクトベースの分節化を組み合わせることで、複雑なトポロジーを条件に加味することもできるようになっています。また、外部のライブラリが必要になりますが、機械学習に基づく粒子追跡も実装されています。
- ハイデルベルク大学のフレッド・ハンプレヒトの研究室が開発しています。同じ研究室がC++のジェネリックな画像処理ライブラリVigraを開発していて、Ilastikはそのフロントエンドでもあります。
- 関係ないですが、フレッドはドイツ国内で歴史上最年少で教授になった人です。講義がとてもおもしろい。
ITK / VTK
OpenCV
- いわずとしれたコンピュータヴィジョンのライブラリです。
- Javaでもライブラリとして使うことが可能で、ImageJのプラグインでは、キゾン・ツェン（EMBLを含め欧州で長らく活躍していましたが、今は故国の台湾に戻って企業で活躍しているそうです）が開発したプラグインが、OpenCVを使っています。たとえば、このParticle Image Velocitometryプラグイン。
- OpenCV画像解析入門日本語で書かれたOpenCVの解説・チュートリアルとてとても良く書かれています。ImageJでもOpenCVを使ったプラグインがいくつか存在しますが、このサイトでは直接C++でアクセスする方法が書かれており、とても参考になります。ひとつだけコメントすると、ImageJとの比較が簡潔に書かれているのですが、生物画像解析を行う上でOpenCVの欠点は多次元画像の処理アルゴリズムがないことでしょう。例えば3次元でのフィルタ処理などができない。これは最近のデータを扱う上で、不自由な点になっています。
--- コマーシャルなツール
Matlab
Imaris

日本語

基本テクニック

統合TV：ImageJ関連・動画
- 初歩的な使い方を三種類、スクリーンキャストのビデオで紹介してくれています。かなり人気が高いようで、サイトのランキングでは上位をつねに占めています。
- ImageJを利用して画像を処理・解析する
  - ImageJのインストールからゲルの半定量法を紹介しています。画像の切り出し、LUTの反転、ピクセル値の反転、スケールの設定、輝度の平均の測定、結果のCSVファイルへの出力、OpenOfficeを使った棒グラフのプロット。
  - 本題からずれますが、半定量ってなんだろう、と思ってググったところ、医療系ではsemi-quantitativeを半定量、と一般的に訳しているようです。意味的には準定量という方が近いような気がします。
  - 目視でバンドを囲む任意のサイズのROIを切りその平均輝度を測っていますが、この方法だと背景の輝度（オフセット）に差がかなり反映されます。流した方向の軸でプロファイルをとって、ベースラインを確定した後にピークの面積を測ったほうが正確です（こちらに詳しい方法。あるいはこちら。あるいはこのビデオ。ただし、Background Subtractionによる前処理はおすすめしない）。
- ImageJを利用して画像を処理・解析する-2
  - チャネルの合成、CellCounterの使用、スケールの設定、スケールバーの挿入について。
- mageJの画像処理パッケージFijiを使って画像を三次元的に解析する
  - 連載第3回で解説した多次元画像の扱い方の内容をざっと眺めることができます。3Dviewerをスクリプトで制御したい方はこちらの解説をどうぞ。
ImageJを用いたデジタル画像処理〜ImageJの基本操作〜
- 兵庫県立大学・西上幸範さんによる解説 (2010)。基本操作とスケールバーの挿入方法がメインのテキストに、付録にさまざまなディストリビューションのリスト、プラグインの解説、ROIの簡単な紹介、ヒストグラムの解説、OverlayとDrawの違いについて触れられています。まったく触ったことのない学部生が「明日までにImaegJの宿題をやらなくては」といったときに、即効性のある解説だと思います。個人的にはOverlayとDrawの違いあたりの解説は重要だと思います。実は開発の過程がごちゃごちゃしていたため、使いにくい部分でもあります。
あちゃぴーの自転車通勤：画像処理ソフトウェアImageJ
- 生物画像処理のテクニックの解説はありませんが、画像処理ソフトとしての利点が書かれています。コンボリューションインターフェースの使い方などにも触れている。また、初歩的なマクロの例もあります。
Life Science Project: ImageJ
- 特定のトピックにフォーカスしたかなり多くの記事があります。2010年にはじまったサイトだそうで、内容的にも新しい。残念なのは著者が匿名なことです。名前をだしていただけると今後の日本語世界におけるImageJコミュニティ、ゆくゆくは生物画像解析コミュニティを形成してゆくためによいのではないかと思います。というのも会合にお誘いしたりできるからです。閑話休題。以下、タイトルだけリストします。
  - imageJ-introduction-
  - imageJをダウンロードする( Mac OS X )
  - 画像を開く
  - 画像の切り抜き(トリミング)
  - imageJで単位を合わせて面積を測る
  - imageJのscaleの単位を変更する
  - imageJで二点間の距離を測る
  - imageJで測れるものは？Set Measurementsの設定
  - 複数の範囲の測定結果を記憶してくれるROI Manager
  - imageJでバンドパターンを測る
  - 動画の読み込み
  - 連続した画像から動画を作製する
  - imageJ上で動画を再生する
  - imageJでcurve fittingを行う
  - imageJでcurve fittingを行うpart2
  - imageJで使えるshortcutkey
  - imageJでshortcutkeyを登録する
  - MetaMorphのndファイルをimageJで開く
  - imageJでRGB画像を作製する
  - imageJにプラグインを導入する
  - imageJで一分子の輝点・粒子の動きを計測・解析する
  - imageJで細胞数等を数えるCell Counter
東大・生物化学実験法 ImageJ実習
- 電気泳動のバンドの計測
  - この方法はバンドの切り方が手動で恣意的になるので筆者はあまりすすめません。手段としてより定量的なのはこちら。
- 動画のシュードカラー表示
- 明暗のある画像のフィルタ処理
- 粒子計測
- タンパク質の局在の定量

英語マニュアルの和訳

ImageJ日本語情報Wiki
- ImageJのウェブサイトの翻訳プロジェクト。部分的です。最終更新が2013年1月。
ImageJ documentation 日本語訳
- こちらも本家のドキュメンテーションの翻訳ですが内容は豊富。ただし最後のアップデートが2009年なので、新しい機能はもれているかも。
- なお、本家の英語のドキュメンテーションはここ数年来Tiago FerreiraがLatexを使って管理しており、多言語翻訳の際にはぜひひと声かけてくれ、と言っています。プロジェクトのファイルをそのままうけとって日本語に翻訳、というのがいいのではないかと思います。

中級テクニック

バイオイメージング研究のためのImageJによるデジタル画像解析入門(2011年6月版) （スライド）
- 日本に少ないImageJの達人、朽名夏麿さんのスライド。情報盛り沢山の濃い内容で初歩から中級の内容までふくまれます。初心者にはとっつきにくいかもしれませんが、ある程度の経験者にはお勧めです。名調子でメリハリのある、かつ味わい深いトークなので、機会のあるかたはぜひ参加してみるとよいと思います。
- 上のスライドの2013年バージョンがこちらのリンク先からアクセスできます。奈良先端科学技術大学院大学で行われたチュートリアルのためのWikiページ、とのことで、内容的に2011年よりも増えています。朽名さんの弟子（なのかな）の湖城恵さんと、秋田佳恵さんのスライドも加わっています。
- 個人的に印象深かった解析として朽名夏麿さんのPNASに掲載された光学流動の解析などがあります。朽名さんは植物の細胞生物学者で、こうした細胞内器官のダイナミクスの測定手段の開発を精力的に展開しています。
上村慎治さんの演習（PDF）
- 基礎的事項および、FFTの原理、時系列の解析、リスライスなどについて解説があります。
- 上村慎治さんは鞭毛運動の緻密な研究で有名な方です。
ImageJとMATLABを用いた定量的画像解析チュートリアル（PDF）
- 大阪バイオサイエンス研究所の土居智和さんによる定量生物学の会での2009年のチュートリアル。蛍光変化率(∆F/F0)を計算して、疑似カラーで表示するというワークフローをImageJとmatlabそれぞれの場合で解説しています。”おまけ”のトピックが結構凝っています。
  - おまけ1：ROIを囲って経時変化
    - [Plot Z-axis profile]の使い方。
  - おまけ2：ImageJで細胞を数える
    - [Analyze Particle...]の使い方。にたような方法としては以下のリンク先があります。
      - ImageJを使った細胞数の計測
  - おまけ3：ImageJでズレやブレを補正
    - いわゆるRegistrationの話。EPFLのUnser研究室、Philippe Thévenazらが作ったStackRegとTurboRegが紹介されています。なお、StackRegのバックエンドはTurboRegにほかならないので、マクロでよりカスタマイズした使い方をしたいときには、TurboRegを使うとよいです。
  - おまけc4：フィルタ処理で細胞自動認識
    - 細胞のトラッキングはこのようにもできる、という例。かなり考えた使い方で、オリジナリティが優れています。
Re - ImageJで学ぶ！
- 医学系の応用に関するVisionary Imaging Services, Inc.の長期連載ブログ。特に画像処理の原理に関する説明は一般性のある内容なので、専門に関係なくおすすめです。筆者の方（山本修司さん？）に是非お願いしたいのは、プラグインなどの解説にその作者の名前をクレジットしていただきたい、という点。無償提供ではありますが、オープンソースのコミュニティでは、謝辞による作者のクレジットがとても重要視されています。お金の代わりに謝辞、ということになっている。

プラグインなど

KBI Image
- 朽名夏麿さんが提供しているプラグインのサイト。他にも膨大な量の上級者向け解説などがWiki形式で掲載されています。
- プラグインは広汎な機能が搭載されています。膨大な数なのでここにはリストしませんが、あなたの解析に必要な機能がここに埋蔵されているかもしれません。ぜひ訪れてください。なお、2014年後半にはこのプラグインに関して細胞工学の連載記事として紹介していただき、本にも含まれています。
Particle Track and Analysis (PTA)
- 東に朽名あれば、西に新井あり、のImageJの達人新井由之さんによる一分子追跡のためのプラグイン。高速の二次元ガウス分布フィッティングを実装しています。このツールにより”点々地獄”にあえぐ人々を救済した話はぜひご本人にきいてみるとよいと思います。新井さんのこのプラグインに関しても、細胞工学の連載記事として執筆してもらい、本に含めました。本ではMavenを使ったプラグインの書き方の指南が追記されています。
- Githubのレポジトリ
- 三浦が少々共同作業したときの記録。
- 新井由之さんは細胞性粘菌の研究者で、PNASに掲載された細胞膜上を伝播する脂質の波の解析が実に印象的です。読む時間のないひとは、ムービーだけでも一見の価値あり。走化性応答の際に動けなくても反応はしている、という含蓄深いデータです。
KotlinでImageJ Plugin作成
- 新井さんによるJava互換のKotlinという言語によるプラグインの作成メモ。Null安全性があるためNullPointerException(ヌルポ)が出て怒られることがなく、デバックがしやすいとか。
魚有
- 二波長データを処理するためのマクロが公開されています。寂しいことに匿名…
- サイトのネーミングがよい。
imsview
- 可視化のプラグイン（？）。

マクロの書き方

ImageJマクロの覚書
- わかりにくい部分がメモされている。runMacroコマンドとか、ROIManagerのマクロでの扱い方とか。
誰も教えてくれないImageJの使い方（というかマクロの使い方）
ImageJ マクロドキュメンテーションの日本語訳
- こつこつと翻訳されている。
ImageJマクロのあれこれ
- 内容を詳しく見ていないが、トピックは肝になる部分が書かれている様子

特定のトピックス

バンドの定量

ImageJによるCBB SDS-Page ゲルの検量線の作成
- ImageJの元祖、NIHImageはもともとゲルのバンドを定量するためのツールとして開発が始まったのですが(1980年台後半のことです)、これはまさにその使い方です。
ほかにも多数ありますが、困ったことに間違った方法を教えているのがあまりに多い。注意してください。

粒子径の測定

ImageJで画像から粒子径を求める
- Analyze Particlesを使っての測定のステップ・バイ・ステップのチュートリアル。サンプル画像があるとありがたいです。
[ImageJ] 粒子径の測定
- これはあまりおすすめの使い方ではありません。PowerpointでROIを切っていますが、同じことがより正確にImageJのROI機能、さらにはFit Ovalで半自動化可能です。またエクセルの利用は全廃をめざすべきです。

ImageJ-Matlab

ImageJのROIをmatlabで読み込む方法

サンプル画像

細胞内ロジスティクスのデジタル解析

その他

『細胞工学』のサイト
- 2014年から15年の連載でお世話になった『細胞工学』のサイトです。

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