一、ImarisStitcher：大数据图像拼接

ImarisStitcher是一个独立运行的应用程序，可用于将多个显微图块精确地对齐，并融合成一个2D、3D或4D图像。在XYZ方向上拼接多个图块，同时还能对相机相对于显微镜载物台的位置偏差进行校正(这是图像采集中常见的偏差)。通过ImarisStitcher的界面和工作流程，可以轻松地对齐和拼接图块，以导出TB级大小的图像。

二、MeasurementPro：对超大的复杂图像进行量化分析

1、交互式渲染大量表面（Surfaces）和数百万的点状信号（Spots）从非常大的图像创建表面和数百万个点。

2、使用AIClassifier（分类器）或交互式筛选工具，对Spot对象和Surface对象进行分类及标记。

3、在每个通道基础上测量荧光强度。

4、根据任何计算出的参数，对检测对象进行颜色编码，并直观地选择对象，以提取关键参数。

5、计算对象之间的距离和重叠。

6、分析生物对象之间的相互作用（吸引或排斥）。

7、根据2D轮廓，构建和测量3D对象。

三、ImarisTrackLineage

1、自动追踪2D或3D对象+时间序列。

2、有多种追踪算法可用于分析运动。

3、每个时间点可处理成千上万的对象。

4、可处理成千上万个时间点。

5、交互式编辑、创建和修改追踪轨迹，以及被追踪的对象。

6、报告速度、位移、强度和尺寸等。

7、确定细胞周期的持续时间和代数（generation）同时显示谱系树。

8、利用参考坐标系，自动校正水平和旋转漂移。

9、将测量同步到时间序列中。

四、ImarisColoc：共定位分析

1、多个共定位的选择方法，包括基于成熟算法的自动模式。

2、获得实时统计数据。

3、以新的3D或4D颜色通道来呈现数据。

4、展开或缩小计算的直方图区域。

5、对感兴趣的具体区域进行分析。

6、用更少的步骤分析整个时间序列的共定位。

五、ImarisClearViewGPU加速反卷积

1、包含集成的反卷积算法。

2、针对NVIDIA和AMD的GPU处理进行了优化。

六、ImarisXT扩展应用范围

1、利用自己的插件来扩展Imaris的功能（XTension）。

2、Imaris与Matlab,Java和Python之间的双向数据交换。

3、可与Fiji/lmageJ无缝互动，使用其中的piugin，包括Labkit像素分类插件。

4、可免费下载70多个插件。

七、FilamentTracer追踪功能

1、自动3D追踪功能，可用于大图像和快速计算。

2、人工智能驱动的种子点探测，可用于细丝追踪。

3、对树突棘和细胞体进行检测、可视化和形态学表征。

4、针对血管和细胞成分的网络追踪。

5、多尺度丝状信号探测功能，可用于处理直径差异巨大的树突或血管。

6、利用ImarisTorch™W和基于Slice视图的编辑，对密集、复杂网络数新功能据中的追踪结果进行整理。

7、提供各种统计信息，例如细胞体体积、分支长度、直径、面积、体积、树突棘密度、拓扑结构等。

8、追踪和检测形状及位置的时间变化（利用ImarisTrackLineage）。

八、ImarisCell阐释细胞间联系

1、检测细胞和细胞内成分之间的关系。

2、该模块利用具有生物意义的图像分析单元（细胞、细胞核和囊泡）进行创建。

3、根据细胞质或质膜染色检测细胞（该算法适用于只有膜标记时进行细胞检测）。

4、检测和分类多种囊泡状物。

5、在2D到4D数据集中检测和识别细胞行为。

6、测量参与细胞间交流的细胞机械和结构功能。

九、ImarisBatch批处理

1、通过批处理/分析可节省宝贵的时间：对大的图像组进行自动分析批量使用AI驱动的像素分割

2、交互式定义图像分析方案（将应用于多个图像）

3、无缝集成至Imaris工作流程，包括机器学习分类将图像处理和对象检测集于一体

4、支持对Spots、Surfaces、Cells和Filaments对象进行批处理在计算资源不太繁忙的时候（例如：夜间），可通过ImarisBatch来自动批量处理，以充分利用。

十、ImarisVantage数据展示

1、多种模式可选：并排单参数图表、双参数散点图、对象列表图、散点图箱线图以及五数概括图。

2、比较两组或两组以上的图像对照组与试验组比较通过标记分组后的数据。

3、使用计算出的参数来标定尺寸、颜色编码和比例确定趋势和异常值。

4、获得Wilcoxon、T检验、F检验、Kolmogorov-Smirnov的结果，并导出结果，以进行进一步的统计分析。

5、为数据创建强大的可视化展示效果，有助于理解更复杂的数据空间交互作用图，以及带有事件的时间曲线图。

1、小胶质细胞和星形胶质细胞结构与相互作用的测定

本软件具有量化小胶质细胞和星形胶质细胞的形态和运动特性。用户可以在透明化大脑样本中进行自动化的神经胶质细胞计数，且支持批处理模式。其能够将神经胶质细胞的形态重建为3D模型，并量化分支的复杂性和长度。此外，软件还能计算小胶质细胞或星形胶质细胞与其他细胞之间的距离。在时间序列分析中，软件可以在所有时间点中追踪细胞和其他对象的运动轨迹，以及测量距离、速度和其他与运动相关的参数。

2、神经元细胞的重建与分析

IMARIS提供了自动化或半自动化的选择，可用于重建和分析自然环境或细胞培养中获取的脑或脊髓组织细胞的复杂结构，包括浦肯野细胞，锥体神经元，吊灯样细胞。其能够揭示对于决定神经元连接和信号整合至关重要的树突的分枝模式与分枝化情况。神经回路的解剖学和生理学研究，可以帮助科学家更好地了解神经元回路的结构与功能之间的重要联系。此外，还提供对树突棘的检测、定量和分析的自动化操作选项，以计算树突棘的形态学特征，进而对其进行分类(短粗型，蘑菇型，瘦长型，丝状伪足型)。

3、活细胞和病毒追踪

在汇总2D或3D延时数据集中检测到的所有物体的位置信息后，运用追踪算法（包括布朗运动算法、自回归运动算法或线性算法）来标注不同时间帧中的对象。应用能够在3D空间中展示对象的运动轨迹，并计算关键的运动参数，例如速度（全局和局部）、加速度、位移等。针对活细胞运动轨迹追踪中可能出现的挑战，如观察系统在观察时间内的平移或旋转漂移，本应用通过引入新的坐标系——参考坐标系——来解决这一问题，以最大程度减少整个观察系统的移动影响。在参考坐标系内，对观察对象的追踪不再受到样品惯性运动的干扰。

4、细胞内囊泡和细胞器的分布和追踪

在本应用中，用户能够对细胞的不同结构或区室（如细胞核或细胞质）进行检测和分析，研究特定对象（例如溶酶体、内体、RNA、核仁）。这为研究人员提供了一个额外的分析维度，允许他们在每个细胞或每个细胞核中分析研究对象，并提供有关细胞结构空间排布的信息，例如研究对象与细胞膜或细胞核的距离。本应用能够成功捕获并描述活细胞内的动态变化。通过对对象在所有时间范围内的检测研究，并将它们连接起来创建3D轨迹，本应用还可以根据各种运动参数（如速度、距离等）对对象进行注释，从而为细胞生物学研究提供了强大的工具。

5、蛋白质共定位研究

本软件非常适合从z轴堆栈重建3D图像，以及进行随后的3D蛋白质共定位研究。IMARIS结合表面渲染、通道遮罩和手动阈值来计算三维体数据的蛋白质共定位统计学信息。其可为2D、3D以及延时拍摄的数据集中感兴趣的区域计算Pear-son相关系数和Mander共定位系数。对于能够确保足够空间分辨率的显微技术，本软件提出了不同的方法来研究蛋白质共定位，它能够将不同的、待研究的蛋白质分别识别为两类对象，然后测量它们之间的相对距离。在给定距离内彼此靠近的对象，会将其识别并标注为互作蛋白。此外，IMARIS定位方法也适用于表达不同标记的细胞，也可以对延时数据进行分析。

6、生物膜分析

本软件在生物膜共聚焦显微镜堆栈数据的三维重建和结构详细分析方面发挥着关键作用。它能够从不同角度对生物膜外观进行视觉评估，如计算生物膜体积，计算死活比，计算生物膜致密性(每体积生物膜的总荧光)。考虑到生物膜内单个菌细胞的检测挑战，尤其是由于图像荧光强度的差异，本软件采用了局部强度阈值算法来提高物体检测的准确性。IMARIS根据为每个通道独立创建的等值面(iso-surface)自动计算总生物膜或其隔室的立方体积。

7、生物材料结构分析

IMARIS为支架的整体孔隙率和孔形态提供分析方法，以半自动化的方式测量孔隙的长轴和短轴、孔纵横比、孔横截面面积(有和没有细胞壁面积)以及细胞壁厚度。与手动方法相比，这种半自动方法的优势在于可以更客观地分析更大数量的单个孔隙。为了分析细胞内的生物材料分布，其提供了一种分区分析，可以估计每个细胞内纳米颗粒的数量。