ASHLAR

ASHLAR（Alignment by Simultaneous Harmonization of Layer/Adjacency Registration）是一个开源的Python软件包，专门用于将多瓷砖显微镜图像拼接成高维马赛克图像。该项目由哈佛大学系统生物学实验室开发，旨在解决生物医学成像中的图像拼接和多轮成像数据的对齐问题。

核心功能

精确拼接：ASHLAR 使用一种新颖的对齐方法，通过在成像周期之间找到相对位置，实现单细胞级别的精确拼接。

多轮成像对齐：支持多轮循环成像方法（如 CyCIF 和 CODEX）的图像对齐。

支持不规则样本几何形状：能够重建不规则和不连续的样本边缘，常见于生物切片样本。

兼容性：直接读取大多数商业显微镜和幻灯片扫描仪支持的图像格式，并输出标准的 OME-TIFF 图像。

技术特点

高效处理：针对多通道图像的高维马赛克图像生成进行了优化，计算效率高。

灵活配置：提供丰富的命令行选项，允许用户根据具体需求调整图像处理参数。

开源许可：ASHLAR 使用 MIT 许可证，代码完全开源，可在GitHub上下载。

应用场景

ASHLAR 广泛应用于生物医学研究领域，包括大规模组织切片研究、细胞动态追踪以及药物筛选实验。它特别适用于需要从大量分散的微小图像中构建完整视图的研究项目。

安装与使用

ASHLAR 可以通过多种方式安装和使用：

通过pip安装：在大多数Python环境中，可以直接使用pip安装ASHLAR。

使用conda环境：推荐通过conda创建环境并安装相关依赖。

Docker镜像：ASHLAR 的Docker镜像可在DockerHub上找到，适用于多种使用场景。

开发与社区

ASHLAR 的开发团队持续更新和改进该工具，社区也提供了丰富的文档和教程，帮助用户更好地使用该软件。