绘制显微成像分析软件的采用情况地图

大多数定量显微镜测量都要经过图像分析软件处理，而不同程序可能会对同一图像给出不同的测量结果。因此，研究者依赖哪些软件关系到研究的可重复性；然而，这类信息散见于显微镜领域文献的方法部分。本分析展示了 2010 至 2025 年间发表的 170 万篇全文显微镜论文中，30 款软件包的提及情况如何变化。2010 年，12% 的论文提及了我们追踪的 22 款分析软件包中的至少一款；到 2025 年，这一比例升至 30%。软件提及仍集中在少数通用平台，其中 ImageJ/Fiji 最为常见。较新的软件包在特定领域中提及较多，例如 QuPath 常见于病理学领域，napari 常见于电子显微镜领域。深度学习方法通常与成熟平台一同被提及；论文常在 Fiji 中运行 StarDist，而单独使用 Cellpose。许多论文提及某款软件包，却未对其进行引用，因此引用次数会低估这些软件包在已发表研究中的实际使用情况；作者应通过引用每款软件包并报告其运行方式，使相关使用情况清晰可见。

大多数定量显微测量都需要经过图像分析软件处理，而不同程序可能会对同一组图像给出不同的测量结果。因此，研究人员依赖哪些软件事关研究的可重复性；然而，这些信息散见于显微学文献的方法部分。在本分析中，我们展示了 2010 至 2025 年间发表的 170 万篇显微学全文论文中，30 款软件包的提及情况如何变化。2010 年，这些论文中有 12% 至少提及我们追踪的 22 款分析软件包之一；到 2025 年，这一比例升至 30%。软件提及仍集中在少数通用平台上，其中 ImageJ/Fiji 最受关注。较新的软件包在特定领域中提及较多，例如 QuPath 用于病理学，napari 用于电子显微镜。深度学习方法通常与成熟平台搭配使用；论文常在 Fiji 中运行 StarDist，而 Cellpose 则多独立运行。许多论文提及某款软件包，却未引用其文献，因此引文数量低估了这些软件包在已发表研究中的实际使用频率；作者应通过引用每款软件包并报告其运行方式，使这些使用情况清晰可见。

作者并非 ImageJ/Fiji 或 napari 核心开发团队成员。R.H. 的实验室为这两个平台开发插件（面向 Fiji 的 NanoJ 和面向 napari 的 mAIcrobe）；R.H. 和 B.M.S. 获得了陈·扎克伯格倡议的资助，用于开发 napari 的深度学习集成工具。G.J. 和 R.H. 是 ZeroCostDL4Mic 和 DL4MicEverywhere 的作者。B.M.S.、G.J. 和 R.H. 是 LabConstrictor 的作者，G.J. 则是 TrackMate 7 的作者。T.S.、B.M.S.、C.J.、G.J. 和 R.H. 持有或获得“科学领域重要开源软件”奖项的资助；该计划也为若干纳入分析的软件包提供资助。

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关键词：显微成像分析 · 图像分析软件 · 科学软件采用 · 研究可重复性 · 文献计量学

原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.21.760457v1?rss=1