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使用顯微圖像分析系統(tǒng)處理顯微圖像時，使用者實際操作很少，幾乎*是通過鼠標來操縱復雜的運行過程，計算機軟件可按實際需要行使其功能。計算機屏幕上顯示多項指令，由鼠標指明你所需要的程序即可。雖然不同品牌和不同型號的顯微圖像分析系統(tǒng)的具體性能參數不同，但在使用中基本處理過程相同．區(qū)別只在于對顯微圖像的不同采集參數和處理軟件的設定和使用上。顯微圖像處理的基本過程包括制作切片樣品、獲取圖像、圖像分割、目標測量、統(tǒng)計分析和結果輸出。

《一》制作切片樣品
顯微圖像分析系統(tǒng)所用的切片與常規(guī)組織學切片的制作方法及要求基本相同，可根據研究者的目的選擇適當類型切片。

《二》獲取圖像
通過顯微鏡將切片圖像放大，成像在攝像機上，完成光／電轉換，再經模／數轉換為數字信號輸入計算機。在計算機屏幕上顯示的數字化顯微圖像由于各種原因（如：圖像采集卡的性能、顯微鏡及光源等）都會對圖像產生影響，難以獲取真實的目標信息，所以要通過合理的軟件處理使原始數字圖像得到適當變化，以適應人的視覺信息和獲取特性，更便于圖像目標信息的提取。

《三》圖像分割
圖像分割是將圖像中需要測量的目標從背景中分割出來，以便于計算機對分割出來的圖形進行測定分析。圖像分割的基本要求是分割出來的圖形或區(qū)域必須與原來的目標大小及形態(tài)相吻合，因此，圖像分割的好壞是決定測量精度的關鍵因素之一。設法從圖像中確定并且分離出需要分析灰度相的步驟，稱閾值分割。“相”（phase）是圖像中我們想要測量部分的總稱。測量需通過選擇一定閾值來完成，如果所需相比背景暗，那么，所有暗于下限的圖像均被選人。例如相的灰度是20～50，20是下限，50是上限，背景的灰度小于20，檢測時暗于灰度20的圖形均被選人。如果所需相比背景亮，如免疫熒光細胞化學制作的標本，那么，亮于上限的圖像均被選人。例如相的灰度是5～20，5是下限，20是上限，背景灰度大于20，灰度20以下的相被選人，而背景是暗于上限的，不被選作測量。如果相暗于圖像某些部分而又亮于圖像的另一些部分，則需在兩限之間的部分選擇灰度。
在檢測過程中要使用圖像框（image frame）和測量框（measurement frame）。檢測只在圖像框內進行，框的大小根據需要而定，測量框在圖像框之內，是進行測量的部位。兩個框之間的部分稱為保險區(qū)。圖像中每個被測物均有其特征計算點（feature count point，FCP），三在被測物的zui低點，被測物的特征計算點均應在測量框內，有的被測物可能被測量框截斷。那么測量框外的那部分被測物應該位于保險區(qū)，即保險區(qū)要大于被測物所占的位置，才能觀察特征計算點是否在測量框內而決定取舍。這樣當換到相鄰的區(qū)域進行測量時，不會使某圖形重復測量，可避免測量誤差。選擇好目標圖像后，計算機控制按一定方式移動放置標本的顯微鏡載物臺，每個部位都將通過測量框，不會遺漏。

《四》測量
測量是對目標圖形的定量描述。只有選擇合適的特征參數才能更好地反映目標圖形的各項性質，使研究者做出正確的判斷。常選取目標圖形的灰度、面積、長度、周長、光密度和光強度等作為特征參數。原始參數可由計算機轉化成容易理解的數值，例如，面積可由某圖形所占像素數轉化為平方微米，使觀察者容易理解。

《五》統(tǒng)計分析
依據所得的數據類型，選擇正確的統(tǒng)計分析方法進行分析。

《六》結果輸出
通過以上各步驟，得出zui終的所需結果。
以上介紹了圖像分析系統(tǒng)的基本概念和顯微圖像分析處理程序，下面舉例說明在免疫組織化學定量分析中圖像分析系統(tǒng)的作用。如欲揭示不同條件下大鼠海馬CA：區(qū)膠質原纖維酸性蛋白（星形膠質細胞標志性蛋白）免疫反應陽性細胞形態(tài)和數量的變化，對免疫組織化學染色的大鼠腦海馬切片進行顯微圖像分析。在每只大鼠切片的海馬CA，區(qū)隨意選取10個視野，測定每個視野內膠質原纖維酸性蛋白（GFAP）免疫反應陽性細胞數量、胞體截面積、周長、平均光密度及積分光密度，再求出它們的平均值及標準誤（其中陽性細胞數是在目鏡為15倍，物鏡20倍的顯微鏡下，用目鏡測微器計算100個方格內細胞數得出的）。分析結果顯示：與正常對照組相比，實驗組陽性細胞數量約增加0．48倍、胞體截面積約增加1．73倍、周長約增加1．09倍、平均光密度約增加0．20倍、積分光密度約增加2．31倍。所得數據經統(tǒng)計學分析結果表明：實驗組與對照組相比，差異有極顯著性意義（P<0．01）。