作者，Evil Genius
不止一次的说过，做HD、Stereo-seq，尽量不要再用bin分割模式，采用图像识别的图像分割模式，获取单细胞级别的空间矩阵。
Stereo-seq的图像分割分享了很多了，基本都是华大内部人自己搞的，效果来看，还没有很多的验证。
10X HD的图像分割，10X官网有介绍，不过官网介绍的还是核分割，不够精准，后续也有分享一些其他的方法，如下：
全流程更新----Spatial HD数据全流程更新（数据分析 + 图像识别）
流程升级---原位捕获数据的无分割分析（Stereo-seq、HD）
课后补充---10X HD数据结合图像识别获取单细胞级空间数据
ISS空间转录组的细胞分割算法汇总(stardist、cellpose、QuPath、SCS)
但是上述的方法都需要准备额外的btf文件，这个获取目前比较困难，通常大家拿到的就是tiff格式的图片。
今天我们就来借助10X HD的tiff图片 + cellpose实现10X HD的图像分割，并且结合空间表达矩阵获取单细胞级别的空间矩阵（测试版），注意这是测试版，稳定性有待验证，目前就做了一个项目，而且需要算力高一点的服务器。
实现步骤
- 图像分割：使用算法（Cellpose）进行细胞分割，获取细胞的质心或区域。
- 基因表达数据：提取空间转录组数据中的基因表达值及其空间坐标。
- 对齐坐标：通过计算质心与空间坐标之间的距离，将细胞与相应的基因表达数据对齐。
- 整合分析：将基因表达数据添加到每个细胞的分割信息中，进行空间分析和可视化。
完整代码测试如下：
###pip install tifffile
import tifffile
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取TIFF图像
image_path = 'your_image.tiff' # 替换为您的TIFF图像路径
image = tifffile.imread(image_path)
# 显示图像
plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.title('TIFF Image')
plt.show()