BigStitcher：组织的 Google 地图

现代光学显微镜方法（例如样品清除和扩增显微镜）可提供对器官的详细了解，但它们会产生大量极难处理的数据。

这些方法在先进的光片显微镜的帮助下，使科学家能够快速处理大样本。然而，此类程序会产生过多的数据（以 TB 为单位），使科学家难以筛选和组织数据。

为了在混乱中创造秩序，一个国际研究人员团队开发了一个名为 BigStitcher 的软件程序，使生物分析过程变得简单。它以这样的方式重构复杂数据，使得结果看起来像 3D 模式下的 Google 地图。

借助 BigStitcher，科学家们可以了解更大的图景：他们可以放大特定位置，以所需的分辨率分析单个结构。

更具体地说，该软件程序可实现交互式可视化、快速精确对齐、实时融合、解卷积和多瓦、多视图数据集的空间分辨质量估计。它可以在补偿光学效应和提高精度的同时使样品尺寸增加一倍。

准确地重建如此大的数据集需要对采集过程中引入的各种类型的图像和强度变换进行补偿。因此，研究团队构建了一个交互式逐步过程，该过程可以补偿所有相关转换，同时提供有关获取数据质量的空间本地化反馈。

参考：自然方法 | DOI:10.1038/s41592-019-0501-0 | MDC

有一个缩放功能，允许生物学家以高分辨率放大和可视化微小的细节。这可以帮助他们找到各种问题的答案。例如

该程序自动处理数据：它有效地处理大图像、稀疏数据集、质量估计和交互式融合的管理。

果蝇幼虫神经系统的两个虚拟直角横截面

BigStitcher 在性能、功能和用户交互方面优于现有软件。只需数十分钟即可自动重建大型数据集，支持清除样本、常规2D和3D共焦和宽视场采集以及平铺多视图光片采集。

这些功能使 BigStitcher 成为多个实验室的必备工具。它在 ImgLib 中实现并分布在斐济框架内。

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最好的事情是该程序不需要密集的计算资源。您可以在任何标准计算机上运行它，并在您的团队成员之间轻松共享数据。

由于它是一个开源工具，任何人都可以免费下载。 GitHub 上提供了最新的稳定版本。

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