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圖譜自動分割

在生命科學影像分析領域，精確與效率至關重要。Reactiv’IP 與 CERMEP 攜手合作，基於強大的 IPSDK Explorer 平台，開發了一款專為放射自顯影 (Autoradiography) 需求量身打造的處理軟體。這款工具不僅能滿足複雜的分析需求，更能將切片與現有的圖譜 (Atlas) 進行精準匹配。

Reactiv'IP 放射自顯影切片序列定義介面 — 圖一：定義切片序列並配對相應部分（Total 與 Specific fixation）

主要功能流程

1
切片序列定義 (Slice Series Definition)：
軟體首先定義一系列切片，並將對應的切片部分（如總結合與特異性結合）進行配對。
2
感興趣區域選擇 (ROI Selection)：
針對每個序列進行精確的 ROI 圈選。
3
自動輪廓偵測與修正 (Contour Determination)：
系統會自動計算並判定切片輪廓。使用者保留完全的控制權，可在必要時手動微調自動生成的輪廓。

圖譜連結與自動報告

當輪廓確認無誤後，軟體將利用微調參數（旋轉、縮放、平移）將每個切片與標準圖譜進行連結。完成所有步驟並驗證後，系統將自動生成結果表單，其中包含該序列所有的測量數據，大幅節省人工統計的時間。

為什麼選擇這套解決方案？

⚡ 高度自動化

從輪廓識別到報告生成，自動化流程顯著提升實驗效率。

🎯 精確靈活

結合自動偵測與手動微調功能，確保每個樣本的分析準確無誤。

🔬 專業整合

專為放射自顯影與圖譜匹配設計，解決通用軟體難以處理的特定需求。

資料來源：Reactiv’IP – Autoradiography Processing with Atlas

變分穩態雜訊去除技術 (VSNR)：解決科學影像中的結構性雜訊

在科學影像處理中，結構性雜訊（structured noise） 是一項常見且困難的挑戰。與隨機雜訊不同，這類雜訊往往呈現規律性、重複性的紋理，例如 條紋（curtaining） 或 環狀假影（ring artifact）。由於其形態接近真實訊號，傳統的降噪方法很難在去除雜訊的同時保留細節，甚至可能誤將雜訊當作影像的一部分。

VSNR：基於變分法的高精度影像去雜訊工具

Reactiv’IP 所開發的 Variational Stationary Noise Remover (VSNR)，是一款專門針對結構性雜訊的去除工具。它的核心演算法基於 變分法（variational framework），能夠將影像分解為兩大成分：

主要訊號（piecewise smooth signal）：保持真實的影像結構與邊界細節
重複性雜訊（repetitive noise texture）：分離並移除不需要的條紋或環狀圖樣

透過這種聰明的分解方式，VSNR 能夠有效去除雜訊，卻不會犧牲關鍵的影像資訊。

運算效率與應用實例

除了高準確度之外，VSNR 也兼具 運算效率。它被設計成能在「互動級別」的時間內處理大型資料集，特別適合應用在斷層掃描與顯微影像等龐大的 2D/3D/4D 影像數據上。

VSNR 已完整整合在 IPSDK Explorer 內，使用者可以透過直觀的圖形化介面操作，並可直接轉換成 Python 程式碼，方便進一步串接自動化流程。

一個典型的應用案例是 CT 斷層影像中的環狀假影去除。VSNR 可以直接作用在 sinogram 原始數據 上，從影像生成的源頭處理假影，進而獲得更乾淨、更高品質的重建結果。這種方法顯示 VSNR 並非單純的通用濾波器，而是一個針對特定問題所設計的專業工具，體現了對影像物理與處理流程的深入理解。