ImageJ, séparation des noyaux des cellules

Bonjour,

Je suis une vraie débutante en la matière mais j'essaie de comprendre..

J'ai une image avec des noyaus de cellules, j'essaie de connaitre les coordonnées du centre de ces noyaux grace à la fonction detection des particules.
Cependant quand deux noyaux sont collés, il est difficile de les séparer

Pour l'instant, avec imageJ, je transforme l'image en 8 bit puis j'utilise la fonction seuillage, je bouche les trous dans les noyaux avec la fonction Fill holes et enfn, j'applique la detection des particules.

Le seul hic , c'est quand deux noyaus restent collés meme apres avoir tenter plusieurs érosions!!
Par la suite, j'aimerai mettre tout ca dans une macro pour pouvoir le faire sur plusieur images automatiquement.
D'ailleurs, à ce sujet, quel masque est pris par défault dans le logiciel imageJ lorsqu'on réalise erosion, dilatation etc.?

Merci beaucoup de votre aide.

Bonjour,

je fais ma thèse sur le classement de noyaux de cellule, donc j'ai fait quelques tests comme toi.

Pour une segmentation robuste d'une image acquise au microscope à fluorescence, le meilleur combo à mon goût est d'appliquer un filtre de Fourier puis un seuillage par entropie.

D'ailleurs, quel type de marqueur utilises tu pour visualiser les noyaux ?
En fait, qu'est ce que tu regardes exactement lorsque tu parles de noyaux ?

Pour ce qui est de séparer des noyaux collés, c'est pas facile et dans mon cas cela arrive si peu souvent ( < 0.1%) que j'ai éliminé ce cas automatiquement.
Sinon j'avais lancé des étudiants en projet sur le sujet et les résultats n'étaient pas fabuleux. Dans la plupart des cas, les noyaux se touchent à peine et une séparation basique fonctionne. Pour cela, il faut utiliser un plugin nommé "Nucleus counter" ou "Nucleus intersect" (suis pas très sûr de celui qui est le bon). Ce plugin est basé sur les watershed qui s'appliquent particulièrement bien ici.

Pour info, les étudiants avaient ouvert une ou deux discussion sur le sujet dans ce forum.

Bonjour,

ok, visiblement c'est un marqueur de type FITC. Il marque la répartition des Lamines AC qui sont des protéines présentent dans le noyau et qui codent sa structure.
Par contre, en regardant tes noyaux, on peut dire qu'ils ne sont pas en très bonne santé :s

Sinon je confirme ce que j'ai marqué plus haut (je travaille aussi sur ce type d'image) :
- La méthode de segmentation apportera de bons résultats.
- La séparation simple par watershed devrait également suffire.