打开LightBox软件进行图像采集。要选择激光和滤光片组，请通过从染料列表中选择染色中使用的染料来使用橙色染料的参数。使用概览，单击实时以聚焦单元格。
细胞聚焦后，调整共聚焦采集设置。接下来，选择矩形 ROI 按钮，并通过单击并拖动来塑造感兴趣的区域，从而在感兴趣的线粒体周围创建一个感兴趣的区域。要调整探测器门控以用于受激发射耗尽或稳定采集，请在常规菜单旁边选择门控菜单或单击并按住以将菜单添加到视图中。
对于稳定采集，将激发激光设置为 15% 至 20%，将稳定耗尽激光设置为 20 至 25%，并具有 10 个线累积。使用4微秒的像素停留时间和20至25纳米的像素大小。通过选择时间下拉菜单，然后将迭代次数设置为 5 次，并将时间间隔设置为 25 或 30 秒来执行延时摄影。
可以使用音量选项并调整所需的 Z 音量范围和步长来获取 Z 堆栈。Open stead 图像反卷积软件，使用软件算法对原始 stead 图像进行去卷积。在确保微观参数正确后，选择快速按钮并将反卷积类型设置为太快、标准、激进或保守，以实现不同程度的反卷积功率。
执行反卷积。以 ICS2 格式保存图像。在图像 J 中，单击文件然后打开以从反卷积软件打开 ICS2 文件。
选择插件，然后选择分割，然后选择可训练的 Weka 分割，以在可训练的 Weka 分割插件中打开去卷积的 stead 图像。在分割设置中，选择高斯模糊、膜投影和 sobel 滤波器要素。将一个类标记为 cristae，将另一个类标记为 background。
接下来，在结构上画一条线以分配给任一类。然后选择右侧的添加按钮作为嵴或背景。然后选择左侧的训练分类器按钮，根据提供给插件的信息生成地图。
单击保存分类器按钮以保存分类器设置以供将来分段。使用嵴概率图对图像 J 中的图像进行阈值化，生成二进制掩码，然后去分析，然后分析粒子。最后，画一条多点线，将线的粗细调整到几个像素宽，然后花样线以适合线粒体。
在这项研究中，未分化的视黄酸分化的 SH-SY5Y 细胞中的线粒体成像，如图所示。去卷积的稳定图像可用于确定给定区域的嵴周期性以及嵴的大小和形状测量。
