Biyolojik görüntü analizi için açık kaynaklı platformu başlatarak başlayın. BinDmito yığınını açın ve 256 piksel genişliğinde ve beş mikrometre yüksekliğinde dikdörtgen bir ilgi alanı çizin. Merkezi ve yanal bir yatırım getirisi bulun.
Komut K kısayolunu kullanarak ROI'lerin çizim profilini elde edin ve verileri B ve C sütunlarını dolduran bir elektronik tabloya aktarın.D sütunundaki ikinci hücreyi seçerek D sütununu doldurun.Ana menüye gidin, Doldur'u seçin ve Seriler'e tıklayın. Ardından, sütunları seçin ve adım değeri olarak hesaplanan delta örnekleme sıklığını ve durdurma değeri olarak hesaplanan S'yi girin. Veri menüsüne gidin, Veri Analizi'ne tıklayın ve Fourier Analizi'ni seçin.
C sütunundaki veri noktalarının aralığını ve E sütunundaki karşılık gelen aralığı seçin.Şimdi, E'deki karmaşık sayıdan mutlak değeri döndürmek için IMABS işlevini kullanarak F sütununu FFT Büyüklüğü ile doldurun ve normalleştirme için N üzerinden 2 ile çarpın. F sütununu bu formülle otomatik doldurun. S'ye kadar D'deki FFT frekansının bir fonksiyonu olarak F'deki büyüklüğü kullanarak FFT spektrumunu çizin.Son olarak, maksimum tepe noktasını ve buna karşılık gelen FFT frekansını bulun.
Seçilen ROI'lerin çizim profilleri, yağsız ve obez sıçanlardan elde edilen lifler arasındaki floresan dağılımındaki farklılıkları ve aynı lif içindeki ROI varyasyonunu gösterir. Yanal ROI'lerde, mitokondriyal uzunlamasına dağılım sıklığı, zayıf ve obez sıçanlardan elde edilen liflerde benzerdi, obez sıçan lifinde daha yüksek genlikteydi. Buna karşılık, obez sıçan lifinin merkezi ROI'si, mitokondriyal dağılımda önemli bir değişiklik olduğunda FFT zirvesinin kritik bir şekilde azaltılmasının bir örneğidir.