作者跃洛，Evil Genius
不止一次的說過，做HD蜜宪、Stereo-seq虫埂，盡量不要再用bin分割模式，采用圖像識(shí)別的圖像分割模式圃验，獲取單細(xì)胞級(jí)別的空間矩陣掉伏。
Stereo-seq的圖像分割分享了很多了，基本都是華大內(nèi)部人自己搞的损谦，效果來看岖免，還沒有很多的驗(yàn)證。
10X HD的圖像分割照捡，10X官網(wǎng)有介紹颅湘，不過官網(wǎng)介紹的還是核分割，不夠精準(zhǔn)栗精，后續(xù)也有分享一些其他的方法闯参，如下：
全流程更新----Spatial HD數(shù)據(jù)全流程更新（數(shù)據(jù)分析 + 圖像識(shí)別）
流程升級(jí)---原位捕獲數(shù)據(jù)的無分割分析（Stereo-seq、HD）
課后補(bǔ)充---10X HD數(shù)據(jù)結(jié)合圖像識(shí)別獲取單細(xì)胞級(jí)空間數(shù)據(jù)
ISS空間轉(zhuǎn)錄組的細(xì)胞分割算法匯總(stardist悲立、cellpose鹿寨、QuPath、SCS)
但是上述的方法都需要準(zhǔn)備額外的btf文件薪夕，這個(gè)獲取目前比較困難脚草，通常大家拿到的就是tiff格式的圖片。
今天我們就來借助10X HD的tiff圖片 + cellpose實(shí)現(xiàn)10X HD的圖像分割原献，并且結(jié)合空間表達(dá)矩陣獲取單細(xì)胞級(jí)別的空間矩陣（測試版）馏慨，注意這是測試版，穩(wěn)定性有待驗(yàn)證姑隅，目前就做了一個(gè)項(xiàng)目写隶，而且需要算力高一點(diǎn)的服務(wù)器。
實(shí)現(xiàn)步驟
- 圖像分割：使用算法（Cellpose）進(jìn)行細(xì)胞分割讲仰，獲取細(xì)胞的質(zhì)心或區(qū)域慕趴。
- 基因表達(dá)數(shù)據(jù)：提取空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)中的基因表達(dá)值及其空間坐標(biāo)。
- 對(duì)齊坐標(biāo)：通過計(jì)算質(zhì)心與空間坐標(biāo)之間的距離鄙陡，將細(xì)胞與相應(yīng)的基因表達(dá)數(shù)據(jù)對(duì)齊冕房。
- 整合分析：將基因表達(dá)數(shù)據(jù)添加到每個(gè)細(xì)胞的分割信息中，進(jìn)行空間分析和可視化趁矾。
完整代碼測試如下：
###pip install tifffile
import tifffile
import matplotlib.pyplot as plt
# 讀取TIFF圖像
image_path = 'your_image.tiff' # 替換為您的TIFF圖像路徑
image = tifffile.imread(image_path)
# 顯示圖像
plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.title('TIFF Image')
plt.show()
