MTZ² Microscopía 3D y 4D en el navegador
Nuevo · Asistente de IA que ejecuta el análisis

Microscopía 3D y 4D en el navegador · gratuita

De la señal a la medida,
sin salir del navegador

Pilas confocales TIFF, OME-TIFF, CZI y LIF analizadas en su navegador: segmentación automática con parámetros medidos sobre cada imagen, un asistente de IA que ejecuta el análisis y cita lo medido, desconvolución Richardson-Lucy, aprendizaje automático entrenado con sus propios ejemplos y la Cápsula FAIR para los revisores. Sin licencias de pago y sin subir una sola imagen: cada algoritmo calibrado frente a referencias conocidas, cada cifra con su procedencia y lo que no se puede medir, dicho con un guion y no con un número.

0error de volumen en la esfera de referencia
0núcleos que MTZ² segmenta solo en esta imagen
0bytes de sus imágenes enviados a un servidor
Desliza: la imagen se analiza

01 · Lo que hay detrás

No es un dibujo: es una muestra real

Una imagen de fluorescencia de tejido con tres canales y una sola página: núcleos en azul y células marcadas en rojo y verde. La que ve de fondo mide 1920 × 1920 píxeles (el original, 3008 × 3008), y todo lo que aparecerá encima al desplazarse lo ha calculado MTZ² al cargarla, con la misma aplicación que usted va a abrir.

La imagen no trae calibración, así que lo que se mide sobre ella va en píxeles. Convertirlo en micras sin el tamaño de vóxel sería inventar un número, y eso es lo único que MTZ² se prohíbe.

02 · El color

Cada canal con su color, y ninguno inventado

Un TIFF RGB se lee como tres canales y se pinta con primarios puros a rango completo: son los únicos colores que, al sumarse, reconstruyen la imagen exactamente. Es lo que ve pasar en el fondo: el rojo, el verde, el azul y los tres juntos.

Fue un fallo real, informado con esta misma imagen: el 97,6 % de sus píxeles con señal dominan en azul, y el visor la pintaba en naranja y turquesa. La suite de fidelidad de color lo comprueba píxel a píxel.

03 · El umbral

Qué es señal y qué es fondo, calculado

El corte lo decide el método de Otsu: el valor que mejor separa dos poblaciones de intensidad. Sobre el canal azul de esta imagen sale 68, y es lo que ve barrer en el fondo: se ilumina lo que queda por encima.

Canal azul · altura: raíz cuadrada del recuento corte = 68 · Otsu

Con iluminación desigual un solo corte no basta. En la prueba de referencia, el umbral global cuenta 48 objetos donde hay 16 discos, y el umbral por regiones encuentra los 16.

04 · Los objetos

646 núcleos, uno a uno

Es la segmentación que MTZ² hace sola al abrir la imagen, con los valores que midió en ella. Los contornos que aparecen son los suyos, sin retocar.

  • Suavizado de 3 px. El menor que alcanza el 95 % de la forma más compacta en un barrido de 9 escalas: quita el granulado de la cromatina sin fundir núcleos vecinos.
  • Corte por regiones: Otsu en cada una de 13 × 13 regiones de 152 px, para que una zona más oscura no se quede sin núcleos.
  • Diámetro esperado de 51 px, medido en la propia señal, y separación de los núcleos que se tocan.
  • Filtro de tamaño del 5 % al 400 % del área nominal (101 a 8042 px²): de 849 regiones quedan 646.

Sin suavizado, el mismo método parte la cromatina en 5145 fragmentos y deja 893 «objetos» donde hay 646 núcleos. Y el filtro descarta 190 regiones por pequeñas y 13 por grandes, alguna de ellas un núcleo grande de verdad. Se cuentan los fallos junto a los aciertos: un método del que sólo se conocen los aciertos no es evaluable.

05 · Las dimensiones

Un plano es un plano

Esta imagen tiene una sola página, y MTZ² la dibuja como lo que es. Con una pila Z la traza como volumen en la tarjeta gráfica; con una serie temporal la reproduce en 4D. El selector dice en todo momento qué es la imagen y cómo se está representando.

Los modos que los datos no admiten no desaparecen: se quedan en gris y explican por qué. «3D» sobre una sola página no daría una vista pobre, daría una pantalla vacía, indistinguible de un fichero que no cargó.

06 · El tiempo

Seguir objetos sin cambiarles la identidad

El seguimiento asigna por optimización global, no por el vecino más próximo: cuando dos objetos se cruzan, cada uno conserva su identidad. Contra un paseo aleatorio de difusión conocida, así sale la medida:

medido
0,16795
teórico
0,1667

Coeficiente de difusión en µm²/s, en la suite de seguimiento. La misma suite comprueba que la identidad sobrevive a un cruce y que un objeto que desaparece dos fotogramas se vuelve a enlazar.

07 · Sus datos

Sus imágenes no salen de su ordenador

MTZ² se ejecuta en su navegador. Las imágenes se abren desde su disco y se procesan ahí: no hay subida, ni copia en un servidor, ni análisis en la nube. Lo único que guarda el servidor es su cuenta: nombre, correo, identificador de Google y fechas de acceso. Si activa el asistente de IA, al proveedor que usted elija sólo le llega texto, nunca píxeles.

Área mediana de los núcleos1769 px²
Área en µm²— · sin calibración
Volumen— · una sola página

Es comprobable: la política de seguridad de la aplicación sólo le permite conectar con su propio servidor (la página y el inicio de sesión), con el proveedor de IA que usted configure (texto) y con AlphaFold DB (un código de proteína). El navegador bloquea cualquier otra conexión, y ninguna de éstas lleva píxeles.

Qué mide

Nueve respuestas sobre una misma imagen

No son nueve programas: es un solo modelo de la muestra al que se le hacen nueve preguntas. Por eso el recuento de núcleos, su intensidad y su colocalización salen de la misma segmentación, con la misma calibración y la misma procedencia.

01

Superficies y segmentación

Parámetros medidos en cada imagen al cargarla (suavizado, diámetro, corte por regiones), separación de objetos en contacto y filtro de tamaño. Validada frente a 29.438 núcleos anotados por expertos.

02

Puntos y sinapsis

Diferencia de gaussianas con precisión por debajo del vóxel y fondo local, y un filtro de aprendizaje automático que se entrena con los puntos que usted marca.

03

Filamentos

Líneas centrales geodésicas y análisis de Sholl. Si la estructura está fragmentada, lo dice en lugar de callarlo.

04

Seguimiento 4D

Asignación global, nacimientos y muertes, cierre de huecos, desplazamiento cuadrático medio y difusión aparente.

05

Colocalización

Pearson, Spearman y Manders, con umbral automático de Costes. Si un canal es constante, no devuelve un coeficiente: explica por qué.

06

Clasificador con pincel

Bosque aleatorio entrenado pintando sobre los cortes: hasta ocho clases y trece descriptores multiescala, reentrenado en milisegundos.

07

Contornos y catálogo

Regiones trazadas a mano y objetos editables, cada uno con su origen: medido, derivado o editado por el usuario.

08

Medidas en 3D

Una regla que se detiene en la estructura y no en la caja, y barras de escala calculadas de la cámara y de la calibración.

⏱

Y la procedencia, por encima de todo

Huella SHA-256 del conjunto de datos, párrafo de Métodos con sus citas y validación del instrumento en el propio navegador, con certificado.

Lo que aparece al calibrar

Quince cosas que se descubrieron por el camino

Ninguna es un adorno: todas están documentadas y cada cifra tiene su prueba. Casi todas son errores propios corregidos. Se publican porque un instrumento del que sólo se conocen los aciertos no es evaluable.

−51,0 %

La esfera perdía la mitad

Una tabla de Marching Cubes incompleta medía el volumen de una esfera un 51,0 % por debajo. Hoy el error es del 0,1 %: 2141,47 µm³ frente a 2144,66 teóricos.

0,75

Una colocalización inventada

Cuando no podía calcular, el coeficiente de Pearson devolvía 0,75 fijo, indistinguible de una medida. Hoy no devuelve nada, y la interfaz dice el motivo.

48 / 16

Un solo corte no basta

Sobre iluminación desigual, el umbral global cuenta 48 objetos donde hay 16 discos. El umbral por regiones encuentra los 16, y declara en cuántas regiones decidió.

0 µm³

El CSV exportaba volumen cero

Una variable que nunca se asignaba hacía que todo CSV saliera con volumen igual a cero. Nadie lo había advertido, porque el cero parecía una medida.

3,213

El intervalo era demasiado estrecho

Con pocas medidas, el intervalo de confianza al 95 % debe usar la t de Student: 3,213 a 6,787, no 3,518 a 6,482 como daba la aproximación normal.

51,5 %

La prueba de fuga

Con etiquetas al azar, el clasificador memoriza el entrenamiento y, fuera de bolsa, cae al 51,5 %, que es el azar. Es lo que tiene que hacer un modelo que no se engaña a sí mismo.

+320 %

Una desconvolución que no desconvolucionaba

El botón mostraba «Completado (+320 % SNR pico)» a los 300 ms sin tocar un píxel. Hoy ejecuta Richardson-Lucy: en un fantasma con ruido de Poisson, la correlación con el objeto verdadero pasa de 0,21 a 0,74, y el panel sólo muestra lo medido.

0,125

El volumen 3D borraba el detalle

La textura 3D se recortaba siempre a 256 vóxeles por eje: el detalle fino se parecía a los datos en 0,125 y sólo se veía el 38 % de los puntos brillantes. A resolución nativa, 0,947 y 97 %.

0 clics

Un clasificador que no aprendía

El filtro de aprendizaje automático de los puntos anunciaba «Modelo entrenado» sin entrenar nada. Hoy aprende de los puntos que usted marca en el visor, con un bosque de 20 árboles, y declara su precisión fuera de bolsa.

124

La cápsula de otro estudio

La Cápsula FAIR rellenaba lo que faltaba con valores de ejemplo: 124 células, 642 puntos, 2141,47 µm³ y una huella SHA-256 fija, fuera cual fuera la imagen. Hoy sólo contiene lo medido en la sesión, y lo que falta aparece como «—».

2,4 GB

Un fichero grande no se abría

El lector pedía el fichero entero de una vez, y Chrome no entrega más de 2 GB así: un OME-TIFF de 2,4 GB no llegaba a abrirse. Hoy se lee por trozos, plano a plano, sin límite de tamaño de fichero, y ese mismo se abre y carga en unos 15 s.

4 bytes

Zeiss y Leica, sin abrir

El lector de CZI buscaba el directorio 4 bytes antes de su sitio y no abría ningún CZI real; el de LIF leía la cabecera desde un byte equivocado y devolvía una imagen vacía de 512 × 512. Reescritos según la especificación, coinciden píxel a píxel con los lectores de referencia en ficheros de prueba y en adquisiciones reales: 5 CZI —entre ellos, Lightsheet con dos vistas y dos iluminaciones y un mosaico de 4,5 GB— y 2 proyectos LIF.

0,088

Núcleos apilados, fundidos en uno

En 3D, el suavizado usaba en Z el mismo número de vóxeles que en XY: con un paso Z de 1 µm y píxel de 0,2 µm, cinco veces lo previsto, y los núcleos apilados se fundían (F1 0,088 en el peor caso del banco con verdad conocida). Con el mismo σ en micras en los tres ejes, 0,900; de media, de 0,67 a 0,94. En 2D no cambia nada.

+88

El fondo de los puntos, contado de más

La corteza donde se mide el fondo de cada punto caía en la cola del propio punto: hasta 88 niveles de más con Z fino, y la intensidad corregida salía baja. Entre 2 y 3 radios y con la mediana, el error medio pasa de 34 a 2,5 niveles. El control «Diámetro» del asistente, además, era el radio: ahora lo dice.

5145

La imagen de esta página

Sin suavizado, la segmentación de la imagen del fondo parte la cromatina en 5145 fragmentos. Por eso el suavizado se mide en cada imagen: aquí, 3 px, que dejan 646 núcleos.

El método

Nada propio donde ya hay ciencia publicada

Un método propio que nadie puede auditar no sirve para un artículo. Uno construido sobre Otsu (1979), Lorensen y Cline (1987), Sholl (1953), Manders (1993), Costes (2004) o Breiman (2001), sí: se le puede pedir el contraste. Nadie es titular de una ecuación; lo que se cuida es la implementación. Ésta es la del umbral que ha visto barrer en el fondo.

σ²B(t) = ω0(t) · ω1(t) · [ μ0(t) − μ1(t) ]² → t* = argmax σ²B
  1. Cuánta imagen queda a cada lado ω₀ y ω₁ son las fracciones de píxeles por debajo y por encima del corte t. Un corte que lo deja casi todo a un lado da un producto pequeño.
  2. Cuánto se diferencian μ₀ y μ₁ son las intensidades medias de cada lado. El buen corte separa dos poblaciones distintas, no una en dos mitades.
  3. La varianza entre clases el producto de las dos cosas: premia a la vez un reparto equilibrado y dos medias alejadas.
  4. El corte que gana se prueban los 256 y se queda el mayor. Si varios empatan, el punto medio del tramo: quedándose con el primero, el corte caía en el mínimo del histograma y la imagen entera pasaba por señal.

Aprendizaje automático

Umbrales que aprenden de sus ejemplos

Con fotoblanqueamiento, atenuación en profundidad o autofluorescencia (lipofuscina, colágeno, agregados de anticuerpo), un único umbral de intensidad separa mal la señal del fondo. MTZ² ofrece dos clasificadores de bosque aleatorio (Breiman, 2001) que aprenden de lo que usted marca, en su navegador.

🎯

Puntos: marcar y entrenar

Tras detectar los puntos, haga clic en el visor sobre unos cuantos verdaderos y unos cuantos falsos (restos, ruido, lipofuscina). Un bosque de 20 árboles aprende de 8 descriptores de cada punto —radio, pico, fondo, SNR, FWHM, respuesta DoG…— y un deslizador filtra el resto por su probabilidad.

🖌️

Píxeles: pintar y clasificar

Pinte trazos sobre los cortes con hasta ocho clases. Un bosque de 40 árboles aprende de 13 descriptores multiescala de cada vóxel —intensidad, suavizado, gradiente, diferencia de gaussianas y varianza local— y clasifica el volumen entero; cada clase se mide después como superficie.

🛡️

Un modelo que no se engaña

Cada entrenamiento declara su precisión fuera de bolsa y avisa cuando hay pocos ejemplos. Con etiquetas al azar cae al 51,5 %, el azar. Se entrena en milisegundos, en la memoria de su ordenador: ni un vóxel sale de él.

Novedades para investigación y medicina

Seis novedades, cada una con su prueba

Pensadas para el científico, el investigador biomédico y el profesional de la medicina que investiga. Cada una hace hoy lo que aquí se dice, en el navegador y sin enviar sus imágenes a ningún sitio; lo que todavía no está terminado se dice al final, como tal.

🤖 AGENTE EXPERTO

Asistente de IA que ejecuta el análisis

Pídale en lenguaje natural «segmenta los núcleos del canal DAPI, cuenta los focos de γ-H2AX y redacta los métodos». El asistente carga, segmenta, detecta y mide con las mismas funciones que los botones (18 herramientas), responde con las cifras obtenidas —nunca con otras— y consulta el Manual. Razona como un especialista en microscopía, anatomía patológica, microbiología y genética, y recuerda que MTZ² no es un producto sanitario. Funciona con Claude, Gemini, OpenAI o un modelo local (Ollama), con su propia clave.

Para el científico: menos trabajo repetitivo y cada paso a la vista. Al proveedor sólo le llega texto, nunca píxeles; lo que borra trabajo pide confirmación.
✨ DETECCIÓN AL CARGAR

Segmentación automática validada

Al abrir una imagen, MTZ² mide sobre ella el suavizado, el diámetro de los objetos y el corte por regiones, y segmenta sola. Validada frente a 29.438 núcleos anotados por expertos: F1 de 0,899 (BBBC039) y 0,790 (DSB 2018). Un campo sin objetos se declara vacío en lugar de inventarlos.

Para el científico: un primer resultado reproducible en segundos, con los parámetros medidos a la vista para revisarlos.
⚡ RESTAURACIÓN ÓPTICA

Desconvolución Richardson-Lucy

Con la longitud de onda, la apertura numérica y el índice del medio, modela la PSF (gaussiana teórica de Zhang et al., 2007) y restaura imágenes 2D o pilas 3D en segundo plano. El resultado es un canal nuevo —el original no se toca— y el panel sólo muestra lo medido. En un fantasma con ruido de Poisson, la correlación con el objeto verdadero pasa de 0,21 a 0,74.

Para el científico: más contraste cerca del límite de difracción, con aviso si la imagen está submuestreada y la desconvolución declarada en los Métodos.
📦 EVIDENCIA PARA REVISORES

Cápsula FAIR autocontenida

Un único .html que se abre sin conexión: huella SHA-256 de los vóxeles, calibración, figura, párrafo de Métodos en texto y LaTeX, tabla y CSV con procedencia, malla OBJ y gráfica SVG. Todo sale de la sesión y lo que no se ha medido aparece como «—». No contiene los píxeles de la imagen.

Para el científico: los revisores comprueban cifras y métodos sin instalar nada ni pedir licencias.
🧬 DE LA CÉLULA A LA MOLÉCULA

Estructuras de AlphaFold DB

Descarga por código UniProt la estructura predicha de una proteína, calcula su fiabilidad pLDDT residuo a residuo y dibuja su cadena Cα en el centroide de sus puntos fluorescentes. Una proteína mide nanómetros, muy por debajo de la resolución óptica: se dibuja ampliada y MTZ² indica el aumento.

Para el científico: contexto estructural para la diana que ve al microscopio; ilustrativo, no una medida de colocalización.
🧊 FIDELIDAD VERIFICADA

Lo que ve es lo que hay

La imagen 2D se muestra idéntica píxel a píxel al fichero, y el volumen 3D se traza a su resolución nativa, hasta el límite de la tarjeta gráfica, con más de 8 bits. Frente a la versión anterior, el detalle fino pasó de parecerse a los datos en 0,125 a 0,947, y los puntos brillantes visibles, del 38 % al 97 %.

Para el científico: ni un filamento de un vóxel ni un punto pequeño desaparecen al pasar a 3D.

Todavía no: Live Sync, la revisión de una muestra 3D a la vez desde varios ordenadores, está en desarrollo y no transmite nada. El lector OME-Zarr es experimental: lee los metadatos de la pirámide, pero aún no visualiza sus bloques.

Dónde encaja

Comparativa: MTZ² frente a Imaris 11 y Fiji

MTZ² reúne en el navegador buena parte del flujo de trabajo de Imaris 11 —superficies, puntos y filamentos, seguimiento 4D, colocalización, clasificación por aprendizaje automático, gráficos Vantage y espinas dendríticas— y añade funciones propias, marcadas como nuevas. La tabla compara capacidades, no calidad: para volúmenes de cientos de gigabytes o módulos muy especializados, una estación de trabajo con Imaris o Fiji sigue siendo la herramienta adecuada.

Capacidad Imaris 11 (comercial) Fiji / ImageJ (libre) MTZ² (navegador)
Instalación Aplicación de escritorio (Windows y macOS) con licencia Aplicación Java de escritorio; plugins que gestiona el usuario Cero instalación: se abre en el navegador
Coste Licencia comercial (precio bajo presupuesto) Gratuito (código abierto) Gratuito para investigación, con cuenta de Google
Nuevo Asistente de IA Sin asistente conversacional que ejecute el análisis Macros y scripts escritos a mano Agente que ejecuta el análisis con 18 herramientas y cita lo medido (Claude, Gemini, OpenAI u Ollama)
Nuevo Segmentación al cargar Asistentes con parámetros que ajusta el usuario Plugins como StarDist o Cellpose, con modelos preentrenados Parámetros medidos en cada imagen: F1 0,899 (BBBC039) y 0,790 (DSB 2018) sobre 29.438 núcleos
Nuevo Desconvolución ClearView, según versión y licencia DeconvolutionLab2 y otros plugins Richardson-Lucy 2D/3D con PSF gaussiana teórica, en un canal nuevo y con métricas medidas
Nuevo Fidelidad de la visualización Render de volumen por GPU 3D Viewer y BigDataViewer 2D idéntico píxel a píxel (RGB) y volumen 3D a resolución nativa con más de 8 bits, verificados frente a los datos; abre con los colores y la ventana guardados en ZEN, con tablas de color como Fire o Viridis
Nuevo Evidencia para revisores Estadísticas en CSV o Excel; el .ims se abre con el visor gratuito Imaris Viewer TIFF, CSV y macros por separado Cápsula FAIR: un .html con SHA-256, figura, Métodos, CSV y malla, que se abre sin instalar nada (sin los píxeles)
Nuevo Aprendizaje automático Clasificación de objetos por aprendizaje automático, según versión Trainable Weka Segmentation y Labkit (píxel) Bosques aleatorios entrenados con sus ejemplos: puntos marcados con clics (8 descriptores) y píxeles pintados (13 descriptores, hasta 8 clases), con precisión fuera de bolsa
Nuevo Estructura molecular No incluida No incluida (herramientas externas como ChimeraX) AlphaFold DB: estructura predicha con su pLDDT, dibujada ampliada en el centroide de los puntos
Nuevo Manual Documentación y tutoriales del fabricante Wiki y foro de la comunidad Manual científico y médico en español, con fundamentos, recetas y aplicaciones biomédicas; el asistente lo consulta
Nuevo Formatos de microscopio Abre los formatos de los fabricantes y los convierte a .ims Bio-Formats: más de 150 formatos Lectura directa de TIFF, OME-TIFF, BigTIFF y LSM, de CZI de Zeiss (sin comprimir o Zstd, con escenas, mosaicos y las vistas e iluminaciones de Lightsheet) y de LIF de Leica (todas las series), con su calibración, sus canales y sus series temporales
Nuevo Ficheros grandes Formato .ims multirresolución para conjuntos de cientos de GB Pilas virtuales y BigDataViewer Lectura por trozos, sin límite de tamaño de fichero, y análisis por bloques a resolución nativa hasta la memoria asignada (1,6 GB de datos por defecto, ampliable a 8 GB); por encima, remuestreo en XY declarado
Privacidad de las imágenes Procesamiento en la estación de trabajo Procesamiento en la estación de trabajo Procesamiento en su navegador: 0 bytes de imagen enviados a la red
Recetas de análisis Procesamiento por lotes desde Arena, según versión Macros y scripts Recetas .mtzwf en JSON abierto con huella SHA-256, comprobada al importarlas
Detección dentro de una región Puntos y filamentos dentro de superficies Máscaras que prepara el usuario Puntos confinados a una superficie elegida
Enmascaramiento de canales Enmascarar un canal dentro o fuera de una superficie Image Calculator sobre una copia Canal nuevo con la señal dentro o fuera de los objetos y su fracción de intensidad; el original no se toca
Gráficos (Vantage) Imaris Vantage, según licencia Gráficos básicos; se suele exportar a R o Prism Vantage 1D/2D: cajas de Tukey, violines KDE, regresión y elipses del 95 %, selección enlazada con el 3D y SVG
Espinas dendríticas Filament Tracer con detección de espinas Plugins de trazado Diámetro por FWHM y por esfera inscrita, y clasificación en 4 tipos
Espacios de trabajo Imaris Arena para proyectos y lotes Ventanas independientes Modo Arena y 7 espacios de trabajo
Procedencia y Métodos Registro de los parámetros de cada creación Registro de comandos (Recorder) Párrafo de Métodos con citas, huella SHA-256 del conjunto de datos y validación con fantasmas en el navegador

Comparativa elaborada con la documentación pública de cada producto en septiembre de 2026. Las funciones, módulos y precios de terceros cambian con cada versión y licencia: compruébelos con su fabricante. «Nuevo»: añadido en esta versión de MTZ². Los lectores de CZI y LIF se han validado píxel a píxel frente a czifile y readlif con ficheros de prueba y con adquisiciones reales (5 CZI y 2 proyectos LIF); conviene comprobarlos también con las de su propio microscopio. Imaris es una marca de Oxford Instruments (Bitplane); Fiji e ImageJ son software libre.

Lo que se lleva puesto

Diez entregables listos para su investigación

Una medida que no se puede llevar al cuaderno de laboratorio o a la publicación no sirve de nada. Todo sale con la procedencia pegada: qué imagen, qué calibración y qué parámetros produjeron cada número.

📦

Cápsula FAIR (.html)

Evidencia autocontenida para revisores: huella SHA-256, figura, Métodos, CSV y malla, sin instalar nada.

📕

Párrafo de Métodos

En inglés, con citas: sólo lo que se ejecutó, con sus parámetros. También lo redacta el asistente de IA.

📊

Tabla CSV

Objeto a objeto, con estadística descriptiva, recuento célula a célula y procedencia.

⚡

Receta .mtzwf

Los pasos ejecutados y sus parámetros en JSON abierto, con huella SHA-256 que se comprueba al importarla.

💾

Sesión

El estado del análisis y sus parámetros, para retomarlo o compartirlo con un colega.

📈

Gráficos Vantage SVG

Cajas de Tukey, violines KDE y regresión 2D en gráficos vectoriales listos para imprenta.

🖨️

Malla STL

Estanca y calibrada métricamente, para imprimir en 3D una estructura segmentada.

🧊

Malla OBJ

Con normales, para Blender, MeshLab, ParaView y otros visores 3D.

📷

Captura de alta resolución

La vista tal como se ve, con su barra de escala, para figuras y presentaciones.

✅

Certificado de validación

El resultado de medir en su navegador fantasmas de geometría conocida con los mismos motores.

Ningún camino de ejecución produce un número que el usuario no pueda distinguir de una medida real.

Es la regla que gobierna todo lo demás. Lo no medido se muestra como «—»; lo modelado va marcado como tal en la interfaz, en el CSV y en la procedencia; y cuando algo no se puede calcular, la aplicación dice por qué. Ante cualquier función nueva la pregunta es: ¿qué devuelve cuando no puede medir? Si la respuesta es un número, está mal.

Compromiso y servicios

Software gratuito. Asistencia cuando la necesite.

El análisis cuantitativo de microscopía debe estar al alcance de cualquiera: una investigadora, un técnico de un servicio de imagen, un docente o un estudiante. Por eso MTZ² es y seguirá siendo gratuito, sin tarjeta y sin límite de uso; basta una cuenta de Google. El proyecto se sostiene donde de verdad hay trabajo humano detrás: asistencia, implantación, formación y las aportaciones voluntarias de quien lo usa.

Uso libre ilimitado

Plataforma completa

0 €/ para siempre

Todas las herramientas de análisis, en su navegador, con una cuenta gratuita de Google.

  • Segmentación, puntos, filamentos, seguimiento 4D y colocalización
  • Asistente de IA con su propia clave o un modelo local, desconvolución y Cápsula FAIR
  • TIFF, OME-TIFF, LSM, CZI y LIF sin convertir
  • Exportación CSV, STL y OBJ con su procedencia
  • Manual científico con recetas paso a paso
  • Sus imágenes no salen de su ordenador
Entrar con Google Sin tarjeta y sin caducidad
★ Asistencia profesional
Soporte experto

Asistencia técnica

9,99 €/ mes

Acompañamiento directo del autor para preparar sus imágenes, elegir los parámetros e interpretar lo que devuelve MTZ².

  • Revisión de la calibración y los metadatos de sus ficheros
  • Parametrización de segmentación, puntos y seguimiento
  • Interpretación de resultados y de sus límites
  • Respuesta en 24-48 h laborables por correo
  • Sin permanencia: cancelable en cualquier momento
Suscribir asistencia Sin permanencia: baja cuando quiera
A medida

Implantación y formación

A consultar/ según alcance

Adaptar MTZ² a los formatos y protocolos de su laboratorio, y enseñar a su equipo a medir con él.

  • Formación para grupos de investigación y docencia
  • Talleres de análisis sobre sus propias imágenes
  • Integración de formatos y metadatos propios
  • Validación con fantomas de su propio instrumento
  • Presencial u online
Consultar Presencial u online, a medida

Mecenazgo técnico y apoyo al proyecto

Aportación voluntaria al proyecto, desde 1 €

MTZ² es y seguirá siendo gratuito. Si le ahorra trabajo, le ayuda a preparar una figura o simplemente cree que este tipo de herramientas deben existir, puede contribuir a su mantenimiento y desarrollo continuo con la cantidad que considere, coordinándolo directamente por correo.

Coordinar aportación (1 €) por correo Coordinación directa y confidencial con el autor en imagine@intelligentia.dev

GRACIAS a cuantos usan, comparten y mejoran esta herramienta: investigadoras, técnicos de imagen, docentes y estudiantes. Sin esa confianza este proyecto no existiría.

Buzón de sugerencias: envíe propuestas o mejoras Colaborar en el desarrollo: análisis de imagen, óptica o código

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La aplicación completa, el manual con recetas paso a paso y las muestras de demostración para probar sin imágenes propias. Una cuenta de Google y listo: sin tarjeta y sin instalar nada.

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