在之前的文章里，对2D图片的面积测量进行了比较全面的介绍和分析：

也介绍过3D细胞的分割：

但对于3D图片的体积测量没有深入的介绍，这篇文章会对3D体积检测以及可视化进行详细地说明。

通常我们接触到的3D图片都是2D图片叠加形成的Stack，即以一定的步长，在Z轴方向上进行层扫得出的照片，例如CT、MRI、Confocal等。

对2D图片Stack进行三维重构，可以更加清晰地看出组织的三维结构，同时也引出了一个重要的问题：怎样测量重构出的3D结构的体积（Volume）以及表面积（Surface）？

具体方法如下。

通常遇到2D图片Stack，首先需要做的就是进行3D重构，以看清结构，可以使用ImageJ自带的3D可视化插件：3D Viewer（Plugins -> 3D Viewer）以及Volume Viewer（Plugins -> Volume Viewer）

例如对上面的MRI的图片进行重构：

1、打开图片Stack（File -> Open Samples -> MRI Stack）

2、打开3D Viewer（Plugins -> 3D Viewer）

弹出初始化界面：

这时需要注意Resampling factor这个参数，“2”代表将该图片的x、y缩小两倍，以减小图片的大小，提高计算速度。如果图片过大，可以将这个参数调高。重构出来如下图所示：

图中并不能看出明显的结构，且图像有“压瘪”的感觉，这说明Z方向上的步长（Step）没有设置好。

3、设置Z轴步长（Image -> Properties）

这里的Voxel Depth（即Z轴步长）的初始值为1，但实际拍摄扫描过程中的步长要更长，这里选择的值为5。

再打开3D Viewer即可得到比例正常的重构图像：

这里可以看到明显的耳朵和眼睛的结构。

利用Volume Viewer，可以更加清晰的交互，看到不同界面的图像，也是非常强大的可视化插件。

图片：File -> Open Samples -> T1 Head

这里以计算内耳体积为例，下图为CT扫描图：

1、图片转为8-bit，X、Y、Z轴比例尺校正

先转为8-bit，然后进行比例尺校正，可见之前的文章：

但这只是对X、Y轴进行了校正，打开图片信息（Image -> Properties）

系统默认Z轴步长和XY轴相同，而实际扫描的步长为0.4mm，所以红框中的数值需要改为0.4mm（十分重要！！！）。

2、将需要分析的区域单独挑选出来（Image -> Duplicate）

利用矩形工具将包含有内耳的结构框选出来，并Duplicate出含有该结构的Stack：

可得到含有内耳结构的图片Stack：

3、打开3D Viewer观察结构（Plugins -> 3D Viewer）可选

这一步其实并不必需，只是通过3D结构可以更好地了解，框选区域是否包含了完整的结构。这里我选择颜色为红色，可见隐约的耳蜗结构，但并不清晰。

可以调节3D Viewer中的Edit -> Adjust Threshold，扣除背景：

4、3D体积和表面积测量（Analyze -> 3D Object Counter）

弹出初始化界面：

这里的原理是将stack中的每张图片，包含内耳的地方都利用Threshold框选。所以需要调整Threshold，以保证移动Slice时，每张照片中的内耳都被选中。

同时，可以见图片中还有其他地方被选中，会被识别为小的颗粒。可以利用Size filter通过体积大小进行排除，还可以利用Exclude objects on edges通过位置进行排除。

点击OK后即出现测量结果：

如果对于ImageJ使用有什么问题可以私信我，或者给我发邮件：[email protected]

更多教程可以关注我的专栏：

希望对大家有帮助~