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转载请注明：解螺旋·临床医生科研成长平台 树突棘（Dendrite spine）是位于神经元树突上形成突触的部位,与学习记忆密切相关。树突棘存在以下4种形态：瘦长型、蘑菇型、短粗型及丝状伪足型。其中瘦长型与丝状伪足型被认为是不成熟状态，短粗型与蘑菇型为成熟型。 高尔基染色（Golgi staining）利用神经元的嗜银性，可以很好的显示神经元的形态以及树突棘。虽然树突棘的数量不能直接与突触活动的数量直接相关，但树突棘密度分析可以用来评估突触的连接性以及突触可塑性变化的过程。 因此树突棘密度分析广泛存在于神经科学研究之中。然而手动树突棘计数耗时且不同观察者之间存在明显的差异。今天给大家分享一种快速的树突棘密度分析的评估方法以及细胞计数的方法。 1 使用工具：Fiji（Fiji is just Imagej），免费下载地址：http:///Downloads ，适用于多种操作系统。 分析步骤： Step1：从高尔基染色图片中截取待分析树突： 打开Fiji，File，Open待分析的树突棘图片（以DG为例）。 将图片由RGB图像改为灰度图片：Image，Type，8-bit。 转换图片为二值化图片：Image，Adjust，Threshold（调节阈值至树突及树突棘完全选中），点击Apply二值化完成。 二值化图片如下（非黑即白，灰度值为0或255）： Step2：校正标尺：点击Straight工具 Analyze，Set Scale，在已知距离中填入10 μm，选择Global则校正标尺对本次打开所有图片均有效。此时也有Step1中226 x 61 pixels变为下图的40.36 x 10,89 μm。
Step3：骨骼化已经二值化的图像：Process，Binary，Skeletonize，得到骨骼化图像。
清除标尺，避免其干扰树突棘计数：File菜单下矩形选框选中标尺位置，如下图。
Edit，Clear（清除选框内的内容）：
Step4：由骨骼图像分析树突棘数量：Analyze，Skeleton。选择如下，点击OK。
得到结果：
End-point voxels共有25个，既有25个树突棘（上图中蓝色点）。 结果往右拉可以看见最长的路径为45.31 μm（树突的长度），即本图像的树突棘的密度（Spine density）为25/45.31=0.55 /μm，一般统计时纵坐标为Spine density （Spines /10 μm），本图像为5.5 /10 μm。
为了验证本方法的准确性，对本方法与手动计数方法进行了研究，Bland–Altman comparison表明，本方法与手动计数具有一致性。
2 刚刚给大家分享一种快速的树突棘密度分析的评估方法，现在我接着以高尔基染色的树突棘以及细菌菌落为例来给大家分享一些细胞计数的基础知识。 1、 手动树突棘计数 手动计数相较自动计数方法耗时耗力且不同分析人员间存在主观差异，但其优点是有更好的精确度，也适用于一些图片不能进行自动计数的情况。 打开ImageJ软件，File，Open打开需要分析的图片：
点击 根据肉眼判断，依次鼠标右击进行计数（考验手速）：
点击Analyze，Measure，可以看见此时计数数量为16个。当然也可以看最后右击时的数字即为树突棘总数。手动计数树突棘的计数操作与其他细胞类型的计数方法一致。
2、 Cell Counter插件进行手动计数 当需要计数的细胞有很多类型时采用上述方法1中Muliti point就不适用了。我们可以使用Plugins，Analyze，Cell Counter进行计数其优点是可以标记不同细胞的类型。其界面如下：
具体方法就是打开需要分析的图片，点击Plugins，Analyze，Cell Counter，点击Initialize，选择不同的类型（图中Type1——Type8）可以对不同类型的细胞进行计数。
本方法可以同时对不同类型的细胞进行计数，比如瘦长型、蘑菇型、短粗型及丝状伪足型4种不同类型的树突棘，可根据最开始的形态学图像的特点进行判别。点击Cell Counter中的Results就可以看见不同类型细胞的数量了。
3、 自动计数 树突棘一般采用手动计数，今天开始给大家介绍的快速树突棘密度分析方法是比较快捷的方法。现在以细菌菌落为例示例自动计数基本过程。 打开图片：
转换RGB图像为灰度图片：Image，Type，8-bit。 阈值选定，Image，Adjust，Threshold，阈值选定，红色代表选中。 皿边缘高亮部分影响菌落的选中，使用椭圆选框
Analyze，Analyze particles，选择如下，点击OK，得到计数结果：
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