线粒体是具有复杂结构的细胞器，在研究线粒体时经常需要对线粒体的形态、结构进行分析，我们在这里分享一个可以执行线粒体结构分析的Image/Fiji插件，Mitochondria Analyzer可支持复杂的线粒体网络的2D，2D时间序列图像分析，3D以及3D时间序列图像分析

1、  Mitochondria Analyzer插件安装方法

下载链接：https://github.com/AhsenChaudhry/Mitochondria-Analyzer

安装步骤：下载并打开 MitochondriaAnalyzer.zip 文件，并将其内容复制到 ImageJ/FIJI“plugins”文件夹中。这包括 MitochondriaAnalyzer 文件夹以及上面列出的依赖插件。

• 然后下载 opencv-windows-x86_64.jar 文件并粘贴到 plugins-> 的 Adaptive Thresholding 文件夹中。

• 注意：对于 MacOS 用户，请从以下位置安装更新的 adaptiveThr_.class 和 opencv-macosx-x86_64.jar 文件：https://github.com/qztseng/imagej_plugins/tree/master/current

• imagescience.jar文件（3D ImageJ Suite 所需）必须单独下载

2、  图像处理

（1）    如果图像为多通道，需要拆分单通道，通过Image-Color-Split Channels拆分，要设置图像的pixel size，并将像素单位改成μm，通过Analyze->Set Scale设置，此外还要将图像转化为8-bit格式。

注：图像格式需要为tif格式，不可以是PNG或者Jpg图像，程序会报错。

（2）    打开Mitochondria Analyzer插件

（3）    点击进入2D Threshold Optimize，可以看到阈值设定和图像处理过程，这里的参数是默认参数，根据算出的结果来计算最佳阈值组合，即Block Size和C-value

（4）    确定最佳参数组合后，点击进入2D Threshold或3D Threshold，对图像进行阈值化处理，以获得二值化图像，同时勾选Show comparison of threshold to original和Automatically perform analysis，计算完二值化图像后可直接得到图像的分析结果。

对于2D图像参数结果包括用以描述线粒体大小的线粒体面积(area)和周长(perimeter),以及用以描述形态的外形因数(form factor)和纵横比(aspect ratio)。描述线粒体网络的参数包括网络分支数（branches）、分支长度（branch lengths）、分支连接（branch junctions）。

（5）    或者Display 2D Mito ROIs将每一条线粒体分开，可以单个线粒体点击measure，也可以将所有的线粒体measure后可以得到每一条线粒体的信息