目的

顕微鏡撮影した細胞画像から、細胞膜領域と細胞質基質領域の範囲を選び、その平均輝度値を求めたい！

使用するアプリケーションは、以下の通りです。

Fiji (ImageJ)　　　　　
-画像解析ソフト
anaconda 　　　　　　　　　　　　　　
-Python を動かすところ
cellpose 　　　　　　　　　　　　　　　←今回は、これのインストール！
-Python で書かれた細胞画像の分節化に特化した、deep-leaning に基づくアルゴリズム

上記アプリケーション（プラグインを含む）のインストールや、解析に必要なマクロを記録していきます。

PC の環境

Windows 10

この記事の範囲

cellpose のインストール

cellpose は、Python 3 で書かれた、deep-leaning に基づいた細胞画像の分節化（Segmentation）用アルゴリズムです。
インストールをする前に、Web 上で手軽に性能を試すことができます。
以下のリンクに行き、お手持ちの写真をドラッグ&ドロップをすると Segmentation の結果が見られます。
cellpose の Web インターフェイス

cellpose を動かす方法は、いくつか用意されています。
私は、クリックすることで条件を変えることができ、結果をすぐ確認することができる、GUI バージョンを使用しています。
よって、以下には cellpose の GUI をインストールする方法を記載します。

cellpose のインストール

cellpose のインストール方法ならびに動かし方の詳細は、Github に説明があります。
私も、この Github の記事に従ってインストールしました。

Github での cellpose のページ

cellpose のインストール方法

Anaconda prompt を開きます。
Anaconda のインストール方法は、下のリンクにあります。
ImageJ と Cellpose を使って、細胞画像の輝度値を測定する。（２）
cellpose を動かす環境を作ります。
Anaconda prompt に以下のコマンドを入力。
conda create --name cellpose python=3.8
環境をスタートさせます。Anaconda prompt に以下を入力。
conda activate cellpose
cellpose をインストールします。今回は、GUI も含めた全部入りをインストール。
Anaconda prompt に以下を入力。
python -m pip install cellpose[all]
cellpose を最新バージョンにアップデートします。
　　cellpose は、時々アップデートが入り小さなバグを直してくれます。
　　私も、数か月前までは GPU を使おうとするとエラーが出ていたのですが、
　　アップデートをすると直っていました！
　　（ GPU を使う方法は、Github に記載しています。少し使ってみましたが、
　　CPU とGPU で結果が若干異なります。計算時間は、GPU の方が圧倒的に短いです）
Anaconda prompt に以下を入力。
python -m pip install cellpose --upgrade
細菌など複雑な形状の Segmentation もできる Omnipose というアルゴリズムも追加します。
この操作は、省略しても大丈夫です。Anaconda prompt に以下を入力。
pip install omnipose

cellpose の起動

Anaconda prompt に以下の2行のコマンドを入力すると、cellpose [GUI] が起動します。

conda activate cellpose
↑このコマンドは、上記のインストール直後だと不要です。ただし、一度Anaconda prompt を閉じた後は、毎回このコマンドによって、環境をスタートさせる必要があります。

python -m cellpose

cellpose のGUI が立ち上がります。

次回、cellpose で細胞画像の Segmentaion を行っていきます。

以上！