示例运行
一次完整的运行，可以带走
在下面那张细胞核图像上算出——所用设置与那段片段完全相同。七张图表由提取出的数据绘制。
metrics.json 以及本次运行的日志。
ZIP · 40 MB · 26 个文件——其中 33 MB 为动画
比例依据比例尺设定。
之前 / 之后
同一处，之前与之后
左边是电子显微镜拍出的原图。拖动分界线。
图像
536 次迭代之后
图中是细胞核上方肌动蛋白皮层的肌动蛋白纤维。本次运行的纤维直径设为 4 像素，阈值 1.3 · 536 次迭代。图像下缘的标注不参与追踪。
流程
从图像到分析
测量纤维粗细
在图像上横跨一根纤维拖动一次即可。好的追踪参数可以从这个数字推出来；把它取准，对结果的好坏至关重要。
沿着比例尺拖动一次还会顺带设定图像比例——此后所有结果都以真实单位而非像素给出。
通道选择
一幅图像，两个答案
三组，每组都出自同一幅图像：左右两边是同一张照片，只是所分析的颜色通道不同。最终测量的是什么，在这里就决定了。顺带一提，线条的颜色是可以自由选择的，与通道无关。
细胞核位于蓝色通道。算法立刻找出了它们的边缘——干净、完整。这说明 FiNTA 虽然是为纤维分析而造，也可以用于别的用途。
同一幅图像，红色通道：现在追踪贯穿整个细胞的纤维结构。
绿色通道：肌动蛋白纤维。
红色：波形蛋白纤维。
追踪
看着纤维被一根根找出来
七次对扫描电子显微图像的运行，追踪的每一次迭代对应一帧。红色始终是同一件事：算法截至该帧所找到的中线。只要开启动画，你自己的每一次运行都会生成同样的记录。
六幅图像全部来自 FiNTA 团队的工作。图中嵌入的参数值是仪器写进图像的； 而各项参数取值则来自各次运行所用的设置文件。所有片段均为静音，且根本不含音轨。
无需专门仪器
不一定非得是显微镜。
无需制样，无需仪器——用相机拍一张夜景，同一个算法便画出同样的中心线， 这里用的是蓝色而不是红色。FiNTA 要求的不是某种特定的成像技术， 而是能从背景中分辨出来的纤维。
对照实验
三幅并非测量序列的图像
它们展示的不是结果，而是方法：当您把一个答案早已知晓的东西摆在它面前时会发生什么—— 以及当纤维是浅底上的黑色、而不是深底上的亮色时又会怎样。
最简单的试金石
一张规则网格，斜着拍摄。这里事先就知道结果该是什么样：直线、等距、直角—— 因而一眼就能看出所选的设置是否合用。
深色纤维，浅色背景
算法寻找的是明亮的脊。天空前的树枝正好相反——因此图像在运行前被反相。 这是一项设置，而不是特殊处理。
完整的一次运行，未作删减
在一棵垂枝桦上跑了一千多次迭代，起点由手工设定的两个点给出，而非自动选取。 时间足够长，能看清追踪如何先抓住树干，再是粗枝，最后才是树冠边缘那片细密的枝条。
线条颜色是一项设置
这里同一个算法用蓝色作图——因为在暖色的火星上蓝色更容易看清。 红色在本页只是最常见的选择，并不是这套方法的属性。
测量量
可以读取的数据
每一项分布都以图表、表格和原始文件三种形式给出。
纤维长度
覆盖整个网络的分布，也可只统计构成闭合网孔的那些纤维。 在分支点处从多大的交角起算作一条新纤维，这个角度可以调整。 查看示例。
以玫瑰图表示的取向
纤维没有头也没有尾，因此 FiNTA 把每一段连接折叠到 [0°, 180°) 之内。在线性坐标轴上，179° 与 1° 会落在两端，尽管二者几乎平行。出于同样的理由，玫瑰图上不给出平均值、中位数或主方向。查看示例。
持续长度
针对整个网络，与论文中的做法一致——另外还逐根纤维给出，并对纤维长度作图。在示例运行中，整个网络的持续长度为 524 nm。
网孔与分支点
闭合网孔的面积、周长和直径，以及分支点之间的距离。查看示例。
密度图
那个没有任何平均值能回答的问题：网络究竟位于图像的什么位置。平滑程度可调，色标随平滑一同变化。
追踪过程动画
每次追踪迭代一帧，转码为 H.264，可直接在任务视图中播放。 要看清追踪在哪里中断、或是在哪里抄了近路，这很有用—— 上面那些示例正是这样的记录。
论文
算法已发表——并且可以引用
算法不是我们的，而是下列作者的成果。论文完成之后，Bitblade Group 与 FiNTA 团队一起 搭建了这个网页界面——好让研究者以及其他有兴趣的人能以简便的方式使用这个软件， 不必自己编译，不必用命令行，也不必自备计算环境。计算所用的，正是该项工作中的方法，未作改动。
Flormann DAD, Schu M, Terriac E, Thalla D, Kainka L, Koch M, Gad AKB, Lautenschläger F. A novel universal algorithm for filament network tracing and cytoskeleton analysis. FASEB J. 2021 May;35(5):e21582. doi: 10.1096/fj.202100048R. PMID: 33835502.
前往论文（DOI） 在 PubMed 上 GitHub 上的源代码导出中的引用信息
生成的每一份 PDF 报告都在每一页上带有完整的文献引用。
算法背后的团队
作者
在萨尔兰大学与 INM — 莱布尼茨新材料研究所 （萨尔布吕肯）开发，并有来自 谢菲尔德与 丰沙尔的参与。 算法本身由 Moritz Schu 编写和开发；其他人的贡献列在各自姓名旁， 依照论文中的贡献声明。
所属单位按论文中所载。 FiNTA 依GNU 通用公共许可证 v3.0发布；本网页界面对此没有任何改变。
图像
中心线
密度