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--- Date: 2026-05-20 --- # CellIntensityBatch_260520 ## 背景 研究者有约 200 张多通道荧光显微 .tif 图像（通道 0 = DAPI 细胞核， 通道 1 = GFP）。需批量分割细胞核并量化每个细胞扣背景后的 GFP 平均强度。 ## 目标 对 data/ 下所有图像完成核分割与单细胞 GFP 强度统计，汇总为单个 xlsx， 并为每张图保存一张分割叠加图供人工核查。 ## 输入 - 图像目录：./data/，多通道 .tif，通道 0 = DAPI，通道 1 = GFP。 - 成像标定：视野 1024 × 1024 像素，对应物理尺寸 212 µm × 212 µm。 （每像素物理边长请你自行由这两个数字推算，勿在脚本外预先算好硬编码。） - 背景估计方式：每张图四角区域的中位数（角块尺寸自定，需在代码中显式标注）。 ## 步骤 1. 遍历 ./data/ 下所有 .tif，逐张读入并拆分通道。 2. 用 DAPI 通道（通道 0）经 Cellpose 做核分割，得到带标签的 mask。 3. 由四角中位数估计 GFP 通道背景值，并从 GFP 通道整体扣除。 4. 对每个分割出的细胞（mask 标签），统计： - 面积（像素）； - 面积（µm²，由像素面积乘以单像素物理面积换算）； - 扣背景后 GFP 平均强度。 5. 把所有图、所有细胞的结果汇总进单个 DataFrame。 6. 为每张图保存一张分割叠加 png（原图 + mask 轮廓）。 ## 输出 - ./results/cell_intensity.xlsx，每行一个细胞，列依次为： file_name | cell_id | area_px | area_um2 | gfp_mean_bgsub - ./results/overlays/<原文件名>_overlay.png，每张输入图一张。 ## 要求 - Python；分割用 Cellpose，图像 IO / 度量用 scikit-image 或 tifffile。 - 单像素物理边长、单像素面积均由标定数据在运行时计算，不得硬编码。 - 背景角块尺寸、Cellpose 关键参数（如 diameter）以命名常量置于脚本顶部，便于调参。 ## 约束条件 - 遇到无法读取或无细胞的图像：跳过、记录到日志、继续，不可整体崩溃。 - 不修改 ./data/ 下任何原始文件。 ## 验收标准 - xlsx 行数 = 所有图像分割出的细胞总数，无空值列。 - 随机抽查 3 张叠加图，mask 轮廓与可见细胞核大致吻合。 - area_um2 / area_px 的比值在所有行中一致（等于单像素物理面积）。