labsyspharm/pcycif_segmentation
labsyspharm
自动构建
该Docker镜像提供基于板的Cyclic Immunofluorescence（pCycIF）成像数据的分割功能，采用机器学习方法实现细胞核和细胞质的精准分割，适用于生物医学图像分析场景。
下载次数: 0状态：自动构建维护者：labsyspharm仓库类型：镜像最近更新：7 年前
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只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链，可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。
基于板的Cyclic Immunofluorescence（pCycIF）成像数据分割的Docker化应用
分割方法
在细胞密集的图像中，标准阈值算法难以准确分割细胞核和细胞质。本应用采用随机森林模型对细胞核染色通道像素分类（背景、细胞核轮廓、细胞核中心），结合区域最大值标记与分水岭算法分离聚集细胞核；细胞质分割提供随机森林模型、距离变换、细胞核周围环三种方法，适配不同实验条件。
安装
- 确保安装Docker（https://www.docker.com/products/docker-desktop%EF%BC%89
- 拉取镜像：
docker pull rps21/pcycif_segmentation - 从源码构建：克隆仓库
git clone https://github.com/sorgerlab/pCycIF_Segmentation.git，通过Matlab编译生成二进制或使用仓库内Dockerfile构建容器。
使用方法
- 组织输入：每个板的图像放在独立子文件夹（如
/localPath/Plate1/image1.tif） - 配置文件：创建含
pcycif_segmentation.yml的配置文件夹（示例见https://github.com/sorgerlab/pCycIF_Segmentation/blob/master/dockerBuild/config/cycif_segmentation.yml%EF%BC%89 - 运行容器：
docker run -v /local/path/to/config/:/config -v /local/path/to/input/:/input -v /local/path/to/output/:/output rps21/pcycif_segmentation
配置与示例
输入输出
- 输入：.tif图像栈（按板组织）
- 输出：指定文件夹存储分割结果
核心参数
- parallel：是否并行处理
- NucMaskChan/CytoMaskChan：核/细胞质染色通道索引
- cytoMethod：细胞质分割方法（RF/距离变换/环）
- row/col：96孔板分割范围
- saveMasks：是否保存掩码图像
完整示例与源码见GitHub仓库：git clone https://github.com/sorgerlab/pCycIF_Segmentation.git
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 pcycif_segmentation 镜像标签
docker pull docker.xuanyuan.run/labsyspharm/pcycif_segmentation:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull labsyspharm/pcycif_segmentation:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"