背景和目的：电子显微镜（EM）的进步现在允许数百微米组织的三维（3D）成像具有纳米规模的分辨率，为研究大脑的超微结构提供新的机会。在这项工作中，我们介绍了一种可自由的GACSON软件，用于3D-EM脑组织样本中的骨髓轴突的可视化，分割，评估和形态分析。方法：Gacson软件配备了图形用户界面（GUI）。它自动分段粒细胞轴突的轴外空间及其相应的髓鞘护套，并允许手动分段，校对和分段组件的交互式校正。 GaCson分析骨髓轴突的形态，如轴突口，轴突偏心，髓鞘厚度或G比。结果：我们通过在假手术或创伤性脑损伤（TBI）之后，通过分割和分析Myelizing ansoce在大鼠躯体损伤（TBI）后的六3D-EM体积中的Myelized轴突来说明Gacson的使用。我们的研究结果表明，在损伤后五个月的TBI动物在躯体抑制皮质中近义Cortex中的近期骨髓轴突的等同直径。结论：我们的结果表明，GACSON是3D-EM卷中肢体化轴突的可视化，分割，评估和形态分析的有价值的工具。在麻省理工学院许可证下，Gacson在Https://github.com/andreabehan/g-acson免费提供。
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深度学习对组织病理学整体幻灯片图像（WSIS）的应用持有提高诊断效率和再现性，但主要取决于写入计算机代码或购买商业解决方案的能力。我们介绍了一种使用自由使用，开源软件（Qupath，DeepMib和Spenthology）的无代码管道，用于创建和部署基于深度学习的分段模型，以进行计算病理学。我们展示了从结肠粘膜中分离上皮的用例的管道。通过使用管道的主动学习开发，包括140苏木蛋白 - 曙红（HE） - 染色的WSI（HE）-SIN（HE）-SIOS和111个CD3免疫染色体活检WSIS的数据集。在36人的持有试验组上，21个CD3染色的WSIS在上皮细分上实现了96.6％的平均交叉口96.6％和95.3％。我们展示了病理学家级分割准确性和临床可接受的运行时间绩效，并显示了没有编程经验的病理学家可以仅使用自由使用软件为组织病理WSIS创建近最先进的分段解决方案。该研究进一步展示了开源解决方案的强度在其创建普遍的开放管道的能力中，其中培训的模型和预测可以无缝地以开放格式导出，从而在外部解决方案中使用。所有脚本，培训的型号，视频教程和251个WSI的完整数据集在https://github.com/andreped/nocodeSeg中公开可用，以加速在该领域的研究。
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