这一期视频讲了ImageJ和Unet来处理处理计数和分割细胞，希望对大家有所帮助。
如何使用mageJ进行深度学习的Unet区分处理来识别细胞膜。通过Unet方法，可以将细胞分割成不同的类别，从而进行技术或测量的分析。视频中详细介绍了Unet的处理过程和演示，以及如何在ImageJ中使用Unet模型进行处理。同时，还介绍了如何下载和安装Unet模型。最后，视频提醒观众，对于初始图像的修改和预处理对于获得理想结果非常重要。
通过ImageJ实现unit的一些操作，包括细胞分割和分析颗粒，以及如何下载和使用模型
00:06 介绍深度学习神经网络架构UI，用于细胞分割
00:57 使用ImageJ进行细胞分割，包括training和调整mask
03:09 下载和安装DeeplmageJ，以及下载预先训练的模型
如何对图像进行预处理，以达到更好的深度图像分割结果
05:28 分割图片的方法：使用runonexampleimage，对图片进行分割，但分割效果不理想。可以使用其他方法进行处理。
06:49 预处理图像：可以对图像进行修改和修饰，进行所谓的预处理，再去使用相应的model。
09:02 使用neuralsegmentation进行图像分割，可以根据需要改变图像大小。
如何使用深度学习和传统的图像分析方法来分离细胞膜和去除内部内容。
10:17 深度学习和传统图像分析结合
13:41 处理选定的白色颗粒
14:33 黑白颠倒和调整LookUpTable
如何使用图像处理软件进行照片分析，包括选择照片、计算差异、分析颗粒等步骤。
14:51 介绍了如何使用图像处理calculator工具，包括选择照片、计算差异、自动处理等操作。
15:28 分析颗粒物：讲解了如何分析颗粒物，包括黑白倒置、调整分析参数等操作。
17:37 数据储存和分析：介绍了如何储存和分析数据，包括使用shoo工具、储存结果、下期预告等操作。