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影像分析

IHC 批次分析

免費 IHC DAB 批次定量分析。分析多張影像、比較分組、產生統計。無需上傳,瀏覽器運行。

多張免疫染色影像的批次定量

上傳與檢查分組

範例影像:CMMI(經 scikit-image 提供)

拖放或點擊加入 JPEG / PNG / TIFF,可一次多張 · 單檔最大 20MB(TIFF 50MB)
組別會從檔名前綴帶入;個體 ID 可從 S12、mouse4、patient2 等檔名代號帶入,也可手動修改。
已載入影像
0
分組數
0
統計檢定
至少兩組才會進行檢定

組間檢定以個體為單位;同一個體的多個視野先取平均。

分離方法
DAB 閾值: 0.20
固定分級切點 (OD) (弱陽性上限 (OD) / 中陽性上限 (OD))

固定 OD 切點可讓不同影像共用同一套分級規則,較適合批次比較。

使用說明與常見問題

批次模式目前能做什麼

批次模式會把同一組參數套用到一批 已裁切好的蘇木精 + DAB 影像。每張影像都在瀏覽器中逐張處理,最後整理成每張影像的量化表,並提供以 H-Score 為主的簡易組間統計。

  • 依檔名前綴預帶分組,例如 Control_A1.jpg 或 Treated_B2.png。
  • 共用閾值與固定 OD 切點,讓整批影像用同一套分級規則。
  • 逐張影像結果表,包含陽性組織比例、平均 DAB OD、H-Score 與失敗註記。
  • H-Score 組間比較:兩組時做 t 檢定;三組以上會依資料型態自動選擇 ANOVA、Welch 或 Kruskal-Wallis,並附事後比較。
  • 效果量摘要 + 高解析圖表匯出,除 CSV 外,也能匯出 2240 × 1120 PNG 圖表。

建議批次流程

  1. 先把檔名整理好。 例如 Control_01.jpg、Treated_01.jpg,方便工具先帶出分組。
  2. 執行前先檢查分組欄位。 自動帶入只是起點,欄位仍可手動修改。
  3. 固定 OD 切點請維持一致。 這樣同一批影像才有可比性。
  4. 失敗列一定要回頭看。 失敗影像會被排除在摘要統計外,正式報告前應先確認原因。
  5. 改過設定就重跑。 目前介面會提示結果是否已過期,避免你拿舊結果解讀新設定。

目前限制

  • 批次預設同一種染色條件。 若把不同掃描器、不同曝光或不同染色流程混在一起,比較性會明顯下降。
  • 和單張工具一樣,這是像素層級量化。 它不做細胞分割,也不計數細胞核。

常見問題

一次大概可以跑多少張?

上限取決於瀏覽器記憶體與影像大小。建議先裁成代表性 ROI,再用中等批次量執行,而不是直接丟整張掃描匯出圖。

箱形圖顯示的是哪個指標?

箱形圖彙整的是陽性組織比例;但目前的統計檢定是以 H-Score 為主。

為什麼批次模式建議用固定 OD 切點?

相對切點會隨每張影像自己調整,適合探索;固定切點則更適合整批樣本比較,因為所有影像都用同一套規則分級。

可以拿來取代病理平台嗎?

比較適合作為研究導向的量化輔助工具,而不是臨床診斷系統。用在探索性分析或內部研究流程會比較合適。

版本紀錄

所有工具的版本紀錄集中列於編年史。

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