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FIB-SEM 手工分割太慢，每隔 10–20 层画一张再做 Z 插值，这样做靠谱吗
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最近看到 Glia 上一篇视网膜的文章，FIB-SEM 部分的分割方法挺有代表性，记一下，也想听听做体电镜的朋友怎么处理。 文章是 Sharkova 等人的 A Müller Glia-Retinal Pigment Epithelium Apical Network Surrounding Cone Outer Segments in Fish and Mouse（Glia，2026），阿尔伯塔大学和蒙特利尔 IRCM 两个组合作。主要结论是 Müller 胶质和 RPE 都会伸出顶端突起，一起包住视锥外节。 斑马鱼那套 FIB-SEM 数据体素 6×6×10 nm，一共 1750 层，成像范围约 20.5×15×17.5 μm。处理用的是 Dragonfly 3D World 2024.1：先用自带的 Stack Alignment 对齐，修掉采集时的大部分偏移；然后每隔 10–20 层手工画一层，中间靠 Z 向自动插值补上，插值有问题的地方再手工修。小鼠那套数据用的是他们组 2025 年发表过的数据集，单个视锥周围的胶质突起是手工重建的，大范围的胶质网络用的是 AI 像素分类。 “稀疏手画加插值”适合的情况其实挺明确：目标不多，在 Z 方向形态变化比较平缓，比如单个细胞或几根突起。1750 层按每 15 层画一张算，大概 120 张，工作量从做不完变成了可以做。 用的时候有几处容易出问题。 间隔最好不要固定。结构平直的地方可以稀一点，分叉、拐弯、和别的结构接触的地方要画密，否则插值会把两个分开的突起连起来，或者把细分支直接抹掉。 对齐一定要放在最前面。层间有错位的话，插值出来的表面是锯齿状的，后面算体积、表面积都会受影响。 插值完要换个方向检查，看 XZ、YZ 切面。只在原始成像平面里翻，很多插值错误是看不出来的。 如果目标是成片的、数量很多的结构，比如视网膜下腔里所有的胶质突起，稀疏插值就不太够用了，像这篇的小鼠数据那样先用像素分类或深度学习出个粗结果再人工修，可能更现实。 想问一下大家一般隔多少层画一张？有没有比较客观的办法判断插值结果够不够准，比如另外抽几层全手工画的来对比？ 源 DOI：10.1002/glia.70241 |
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