线粒体复杂的形态和运动模式，使得很难在它们的延时图像中对其进行分割和追踪。在这里，作者介绍了一种适用于对活细胞二维和三维延时图像中线粒体进行快速、无偏(unbiased)、自动分割和追踪的算法，Mitometer。给定像素尺寸和帧之间的时间间隔，Mitometer就可识别线粒体的运动和形态（线粒体的融合和裂变也可识别）。分割算法采取形状和尺寸保持、背景去除的策略来分离单个线粒体。跟踪算法通过形态特征和位移的差异连接线粒体，随后采取间隙闭合(gap-closing)的策略。使用 Mitometer，作者发现三阴性乳腺癌细胞的线粒体比受体阳性细胞的线粒体更快、更有方向性、更长。此外，还发现乳腺癌中的线粒体运动和形态与代谢活动相关，但在正常乳腺上皮细胞中则不然。Mitometer 是一种无偏且用户友好的工具，有助于解决有关线粒体形态和功能的基本问题。
博览: 2021 Nature Methods 活细胞延时图像中线粒体自动分割和追踪
摘要：
线粒体复杂的形态和运动模式，使得很难在它们的延时图像中对其进行分割和追踪。在这里，作者介绍了一种适用于对活细胞二维和三维延时图像中线粒体进行快速、无偏(unbiased)、自动分割和追踪的算法，Mitometer。给定像素尺寸和帧之间的时间间隔，Mitometer就可识别线粒体的运动和形态（线粒体的融合和裂变也可识别）。分割算法采取形状和尺寸保持、背景去除的策略来分离单个线粒体。跟踪算法通过形态特征和位移的差异连接线粒体，随后采取间隙闭合(gap-closing)的策略。使用 Mitometer，作者发现三阴性乳腺癌细胞的线粒体比受体阳性细胞的线粒体更快、更有方向性、更长。此外，还发现乳腺癌中的线粒体运动和形态与代谢活动相关，但在正常乳腺上皮细胞中则不然。Mitometer 是一种无偏且用户友好的工具，有助于解决有关线粒体形态和功能的基本问题。
潜在用途：
（1）Mitometer 可适用于需要在嘈杂图像中分割和跟踪大小可变对象的各种其它应用，包括但不限于其他细胞器和细胞内结构。
（2）Mitometer 与其他线粒体定位探针（如细胞内氧传感器、温度传感器 和 pH 传感器）的进一步整合，为研究生物学的许多其它令人兴奋的途径打开了大门，甚至可用于研究动物模型和活细胞中单个线粒体水平的代谢改变。
关键图示：
（1）从a-e，描述从时间堆栈图像输入，背景移除，二值化掩膜生成，以及将掩膜应用于原图像实现单个线粒体分割的过程。
a，将线粒体荧光图像的 3D 或 2D 时间堆栈作为输入。b，原始 (OG) 堆栈（左），显示了白色十字准线的正交 z 投影。该堆栈通过漫反射背景 (DB) 减法算法运行，以消除相邻线粒体之间的噪声。显示了具有高 DB (i) 的核周区域和具有低 DB (ii) 的层周区域的示例。c，参数探索方案通过高斯滤波器标准差和绝对阈值的组合进行迭代，并分析所得时间堆栈的连接组件在整个堆栈中的数量和大小的可变性。这会在最佳参数下产生特定的最小值（白点）。d，最优高斯滤波器（右）以及强度和面积阈值应用于堆栈以产生二值掩膜（左）。e，二进制掩膜与原始堆栈相乘以产生用于跟踪的最终堆栈。比例尺，全图为 20 μm，特写为 2 μm。
（2）从a-e描述了根据前述线粒体已经被分割出来的时间堆栈，利用质心距离和形态学特征差异进行细胞追踪，以及通过比较线粒体的体积来测定线粒体的融合和分裂。a，b，第一个（T1）和第二个（T2）时间帧中的线粒体。比例尺：左，20 μm；右，4 μm。质心距离 (Δd1, Δd2) 和最大速度阈值 (r) 内的形态特征差异用于创建 z 分数归一化分配成本矩阵。c，可信线粒体轨迹及其 interCoV。d，在多种可能性的情况下，r 内的间隙闭合是通过新位置和丢失位置的轨道的行进角 (θ) 和质心距离 (d) 完成的。在单个可能组合的情况下，将组合轨道。e，现有轨道（i，ii）和新创建的轨道（*）之间的裂变是通过比较体积（或面积，二维）和裂变前后附近线粒体的极值距离来确定的。f，融合的处理方式与裂变相同，但比较了融合前（i-iii）和融合后（i，ii）附近线粒体的体积（或面积）和极值距离。
code: https://github.com/aelefebv/Mitometer参考文献：Lefebvre, A.E.Y.T., Ma, D., Kessenbrock, K. et al. Automated segmentation and tracking of mitochondria in live-cell time-lapse images. Nat Methods (2021).
DOI：https://doi.org/10.1038/s41592-021-01234-z
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