断面積測定について相談させて頂きました。

[ji ko]

＜質問概要＞

フリーハンドでは再現性が保てないので 可能であればフリーハンドは避けたいと思っています。   症例によっては脂肪変性しており輪郭を覆うだけの面積ではその内部のいびつに変性している箇所を捉えることができないと感じました。

左右で黄色に囲んだ筋が対象で断面積の大きさにも差がありますが 他方が霜ふり様になっておりこれも含めた面積の測定ができないか悩んでおります。

Ｂｉｎａｒｙ＞Ｍａｋｅ　Ｂｉｎａｒｙで二値化しｗａｔｅｒｓｈｅｄで分けてみましたが、こちらは画像によっては隣の筋や骨が一緒になってしまうことがあり面積の測定ができませんでした。

＜頂いた回答要約＞   注目する組織の面積を測りたいときに、二値化が正しくできているのであれば、 [Analyze -> Analyze Particles...]などで複数領域面積を一発で計測できると思います。

目的の領域を自動的に抽出するのは難しいかなと思いました。 黄色で囲まれた領域を抽出するのは人間である私自身にも判断が難しいので、 ある程度トレーニングされた人なり機械が必要だと思います。 提案としては、大まかな領域を解析者がフリーハンドで囲い、 その後[Image -> Duplicate]で囲った領域を複製した後（ショートカットも使えます）、 [Edit -> Clear outside]で注目領域外を削除し、その後、閾値などを設定して [Analyze -> Analyze Particles...]などで面積を測定するやり方です。 ただし、閾値の設定は、全ての画像で一貫したやりかたを決める必要があります。 つまり、別の画像を違う閾値で処理すると、実際は同じ面積なのに 異なる面積や結果が出る可能性があるからです。 watershedを実行する必要は特にないと思いますが、 私の理解が及んでないだけかもしれないので、もし必要があればご連絡いただければと思います。 二値化の閾値をどのように選ぶか、正しく二値化ができているかどうかをどのように 判断するかは、画像処理の問題というよりは適用する分野の問題だと思うので、 特徴的な画像や基準となるデータで手法の正当性の確認をするのが望ましいかもしれません。 > 上記のように悩む中で筋と脂肪（筋以外の黒い霜降り部分）では輝度が異なっているのではと思い

目的領域の輝度値が違うことを計測するのであれば、 黄色で囲った領域の総輝度値、もしくは平均輝度値を比較する、というのが良いかもしれません。