
IMARIS 影像分析軟體

請閱讀版本發行信息 Imaris 9.6
- ML Classifier used to split Spots into groups based on their local environment and compare created groups on a plot (
)
- ML Classifier used to split spots into groups based on their density and local environment (
)
- Nearest neighbour statistics and 1D classification filters in Imaris to split cells into groups based on their density (
)
- Use Spots and Machine Learning Classification to discriminate background cells in the wound healing time lapse dataset (
)
- Combine machine learning classification in Imaris with batch processing mode to count cells in a specific region of interest (
)


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Imaris Core - Render 3D/4D images, detect objects, snapshot & animation | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
Imaris MeasurementPro -Report and interact with detected object measurements | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
Imaris Coloc - Visualize and quantify colocalized regions | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | |
Imaris Vantage - Plot in 1D-4D, compare groups with statistical tests | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | |
Imaris TrackLineage - Track motion in 2D/3D, detect divisions, create lineage tree | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | |
Imaris Filament Tracer - Trace filamentous structures, neurons, vessels, detect spines | ✓ | ✓ | |||
Imaris Cell - Segment and analyze cells and their compartments | ✓ | ✓ | |||
Imaris XT - Customize analysis with Matlab, Python, Java, R | ✓ | ✓ | ✓ | ||
Imaris Batch - Utilise saved protocols for batch analysis | ✓ | ||||
ClearView™ - GPU-accelerated deconvolution | Optional | Optional | ✓ | Optional | Optional |
Imaris Stitcher -Precise alignment and stitching of multiple image tiles | Optional | Optional | Optional | Optional | Optional |

Imaris Core
生命科學領域裡最領先的圖像分析軟體 作為 Imaris 軟體家族的核心模組,Imaris是顯微鏡圖像快速交互展示的基本工 具。 . 可直接讀取 30 多種格式的檔,幾乎涵蓋了所有顯微鏡廠家的圖像格式。 . 輕鬆處理 50 GB 甚至更大的 3D/4D 文件 . 提供 Slice, Section, Gallery 等觀察模式,並提供 MIP 投影和混合投影模式。 . 在 Supass 觀察方式下,各種交互工具結合展示(Volume rendering, iso-surface rendering, clipping planes, spots,slices) . 採取易於操作的關鍵幀(key-frame)工具創建內容豐富的電影。 . 通過多種分離工具,自動識別並分離數以千計的物體。 . 通過多個 CPU,GPU,及多解析度渲染模式提高 Imaris 的分析能力,提高渲 染速度。 . Bitplane 的專利觀察模式 InMotion 使 3D 空間中物體的選擇及操作變得非常 容易

圖像定量分析的重要工具 通過 Imaris Measurement Pro 模組進行幾何和強度測量,從而 得到定量結果! . 得到點和表面的體積,表面積,橢圓性參數,球化率等結果,並即時展示和輸出. . 精確測量每個 Channel 多個物體的強度值 . 提取或刪除感興趣物體以及相關的定量參數 . 進行基於統計結果的排序和分類 . 在感興趣物體內任意位置添加多個點,可以得到他們之間的距離 . 基於 2D 的感興趣區域可以生成 3D 視圖,並同時得到 3D 測量結果

Imaris Coloc
揭秘3D/4D空間位置關係 ImarisColoc模組説明使用者獲得3D/4D空間共定位定量資訊,並 進行空間視圖展示 . 提供多種空間共定位區域的選定方法 . 根據國際標準自動計算共定位閾值 . 即時獲得共定位資料,得到的結果可進行進一步分析 . 空間共定位結果可以展示為新的 Channel,並進行進一步的渲染分析

超越視覺展示圖像效果 Imaris Vantage 採用資料與立體視圖結合展示的模式,清晰的 展現隱藏在多維圖像資料中複雜的相互關係 . 實現您預想的多維資料展示模式 . 對 2D-5D 資料進行立體視圖展示 . 最大限度的視圖展示統計結果之間的關聯 . 對軌跡按照一定屬性進行分析和排列 . 在任意視圖中自由添加注釋

探索運動的意義, 細胞分子間的運動, 交互關係探索, 偵測細胞的分裂軌跡.
Imaris Track Lineage 是用於 3D/4D 圖像追蹤的前沿科學分析方法
. 提供多種追蹤演算法優化分析結果
. 實現數以千計的大規模即時追蹤
. 方便的手動修改創建軌跡
. 基於物體的大小,強度,形狀,速度,運動方向,運動曲度等多種參數實現自動追蹤 . 運動軌跡以路徑,運動方向,"Dragon Tails" 等多種方式展示, 排序及分類 與 ImarisXT 模組結合實現更強大的特異性追蹤, 自動跟蹤 3D+時間序列的運動物體

對神經結構進行智慧分析和視覺化 Filament Tracer模組對絲狀結構自動檢測,示蹤和結構分析 .使用全自動,手動,AutoPath 以及 AutoDepth 等方法實用有效的神經示蹤. .獲得分支長度,直徑,體積及神經拓撲學等眾多神經專業分析參數 .對手動畫出的分支進行自動中心定位,並與相鄰的區域進行自動連接 .實用的多種分支選擇方法 .使用先進的專業展示功能能夠實現絲狀體和非絲狀結構的同時展示 .FilamentTracer 的資料結果可用於進一步分析 .結合更多模組,實現複雜的絲狀體資料處理

揭秘細胞間和細胞內的交流 Imaris Cell模組對每個單獨的細胞進行個體研究,從而分析 多個細胞間或者細胞內的交流狀態。 .揭秘細胞間和細胞內細胞器的關係! .揭秘細胞內細胞器等級的關係! .對有獨立生物學意義的細胞或者器官進行分析 .自動展示和分割細胞膜 .對大量的囊泡狀物體進行自動檢測和分類 .對 3D/4D 圖像進行細胞等級的研究 .對細胞功能,如胞間通訊,進行機制和結構研究 .智慧導航讓您輕而易舉的操作.

顯微圖像計算方法的革新 ImarisXT通過與其它經典軟體的交互調用,實現了多功能拓展, 為您的實驗提供更多的計算方法! . 探測前沿科研未知參數的工具,回答您最想要知道的問題 . 在影像處理,分離,分類以及報告等方面增加更多的計算方法. . 新功能與常用介面無縫整合,方便用戶調用 . 流暢的與 Matlab,Java,C++,C#,Visual Basic 以及其他經由 COM 的軟體互相 導入資料 . 模組內置了其他人員開發的常用計算方法 . 實現電腦技術與生物研究的完美整合

批量自動執行圖像的分析處理 Imaris Batch 可以自動對2D/3D+時間序列圖像進行批量處理。 . 自動重複多種分析,批量得到圖像結果,為您節省後期分析圖像的時間 . 無需不同模組間的功能交交交互操作,批次處理可以快速得到最終結果 . 在批次處理過程中,根據電腦的使用狀況,智慧進行最有效率的分配 . 在批次處理過程中,平行任務自動分配給不同的處理器以提高效率. . 可以更改參數達到更好的處理效果

通過高速電腦運算, 以 Deconvolution 幾何數學運算, 即時圖像澄清處理與演示

Imaris Stitcher
可以處理大數據的拼圖.
精準的對準點調整. 拼圖可從 1D 到 3D, 4D.
The Imaris Learning Center hosts a wide range of tutorial videos, how-to articles and webinars to guide you through the many features of Imaris. We have provided some links below which will get you started on some of our most recent developments.
- Case Study: Analyzing Mitotic Spindle Formation in Super-Resolution Microscopy Images
- Case Study: 3D Imaging of Mouse Uterus Reveals Dynamic Changes in Preparation for Embryo Implantation
- Case Study: Studying Cell Division in 3D Tumor Models
- Case Study: 24-hour Time-Lapse Imaging of Vertebrate Embryo Morphogenesis
- Case Study: Tracking 3D Dynamics of Individual Microtubules in the Cell’s Mitotic Spindle
- Case Study: Volume imaging of Alzheimer’s disease reveals a 3D picture
- Case Study: Tracking of thousands of neural stem cells with single cell resolution
- Case Study: Analysis of highly dense purkinje cell dendritic spines
- Tutorial Video: Editing Tools of FilamentTracer
- Tutorial Video: Imaris for Neuroscientists
- Tutorial Video: Reconstruct Dendrites with FilamentTracer Semi-automatic Tools
- ClearView-GPU™ is fast – GPU accelerated (
)
- ClearView-GPU™ is anchored in the Imaris analysis workflow (
)
- ClearView-GPU™ is batchable (
)
- ClearView-GPU™ is automatic - minimal user input required (
)
- Case Study: Imaris 9 Surfaces Rendering Technology for Large Images
- Case Study: Tracking Cancer Cell Invasion in 3D Matrices
- Video Tutorial: 3D Tracking
- Case Study: Tracking Kinetochores Throughout Meiosis
- Case Study: Tracking Leukocyte Migration in 3D
- Case Study: 4D T Cell Tracking with Imaris
- Technical Article: Imaris Stitcher Technology
- Press Release: Solutions for Correlative Microscopy and the Introduction of Imaris Stitcher
- Webinar:
- Tutorial Video:
- Tutorial Video:
- Technical Article: Imaris 9 Surfaces Rendering Technology for Large Images