ITK-SNAP - ITK-SNAP

ITK-SNAP
Itksnaplogo.png
ITK-SNAP
ITK-SNAP
Разработчики)Исследователи UPenn и UNC
изначальный выпуск2004
Написано вC ++
ПлатформаКроссплатформенность
Доступно ванглийский
ТипПО для здоровья
ЛицензияСтандартная общественная лицензия GNU
Интернет сайтhttp://www.itksnap.org

ITK-SNAP - это интерактивное программное приложение, которое позволяет пользователям перемещаться по трехмерным медицинским изображениям, вручную определять интересующие анатомические области и выполнять автоматические сегментация изображения. Программное обеспечение было разработано с учетом аудитории клинических и фундаментальных исследователей науки, и упор был сделан на удобный интерфейс и поддержание ограниченного набора функций для предотвращения ползучесть функций. ITK-SNAP наиболее часто используется для работы с наборами данных магнитно-резонансной томографии (МРТ), конусно-лучевой компьютерной томографии (КЛКТ) и компьютерной томографии (КТ).

Функции

Цель этого инструмента - облегчить исследователям очертание анатомических структур и областей интереса в данных изображений. Набор функций сведен к минимуму. Основные особенности программы:

Навигация по изображениям
все время отображаются три ортогональные плоскости разреза в объеме изображения. Плоскости разреза связаны общим курсором, поэтому перемещение курсора в одной плоскости разреза обновляет другие плоскости разреза. Курсор перемещается путем перетаскивания указателя мыши на плоскости разреза, что обеспечивает плавную навигацию. Связанный курсор также работает во всех сеансах ITK-SNAP, позволяя перемещаться по данным мультимодальной визуализации (например, по двум МРТ-сканированию объекта за один сеанс).
Сегментация вручную
ITK-SNAP предоставляет инструменты для ручного определения анатомических структур на изображениях. Маркировка может происходить во всех трех ортогональных плоскостях разреза, а результаты могут быть визуализированы в виде трехмерной визуализации. Это упрощает обеспечение правильной формы сегментации в 3D.
Автоматическая сегментация
ITK-SNAP обеспечивает автоматическую работу сегментация с использованием метод установки уровня. Это дает возможность сегментировать структуры, которые кажутся несколько однородными на медицинских изображениях, с минимальным взаимодействием с человеком. Например, боковые желудочки на МРТ могут быть надежно сегментированы, как и некоторые типы опухолей при КТ и МРТ.

ITK-SNAP - это программное обеспечение с открытым исходным кодом распространяется в рамках Стандартная общественная лицензия GNU. Это написано в C ++ и он использует Набор инструментов для сегментации и регистрации Insight (ИТК) библиотека. ITK-SNAP может читать и записывать различные форматы медицинских изображений, включая DICOM, NIfTI и Mayo. Анализировать. Он также предлагает ограниченную поддержку многокомпонентных (например, диффузионная тензорная визуализация ) и многовариантные данные изображений.

Приложения

ITK-SNAP применяется в следующих областях

Рекомендации

  1. ^ Кауке, Мартин Кауке и Али-Фарид Сафи (январь 2019 г.). «Аппроксимация объема на основе сегментации изображения - объем как фактор в клиническом лечении остеолитических поражений челюсти». Челюстно-лицевая радиология. 48: 20180113. Bibcode:2007SPIE.6512E.120S. Дои:10.1259 / dmfr.20180113. ЧВК  6398913. PMID  30216090.
  2. ^ Кауке, Мартин (февраль 2018 г.). «Объемный анализ керато-кистозных одонтогенных опухолей и неопухолевых кист челюсти - сравнение и его клиническое значение». Журнал черепно-челюстно-лицевой хирургии. 46 (2): 257–263. Дои:10.1016 / j.jcms.2017.11.012. PMID  29233700.
  3. ^ Сафи, Али-Фарид (2018). «Является ли объемное измерение визуализирующим биомаркером опухолевой агрессивности амелобластомы?». Оральная онкология. 78 (Март 2018 г.): 16–24. Дои:10.1016 / j.oraloncology.2018.01.002. PMID  29496045.
  4. ^ Spangler, E.L .; Brown, C .; Робертс, Дж. А .; Чепмен, Б. Э. (2007). «Оценка сегментации внутренней сонной артерии с помощью InsightSNAP». Труды SPIE. 6512 (5): 65123F. Bibcode:2007SPIE.6512E.120S. Дои:10.1117/12.709954. Получено 2007-11-08.[постоянная мертвая ссылка ]
  5. ^ Corouge, I .; Флетчер, Т .; Joshi, S .; Gouttard, S .; Гериг, Г. (октябрь 2006 г.). «Волоконно-ориентированная статистика для количественного анализа тензорной МРТ диффузии». Анализ медицинских изображений. 10 (5): 786–798. CiteSeerX  10.1.1.101.8505. Дои:10.1016 / j.media.2006.07.003. ISSN  1361-8415. PMID  16926104.
  6. ^ Xiao, Y .; Werner-wasik, M .; Curran, W .; Гэлвин, Дж. (2006). «SU-EE-A2-03: Оценка инструментов автосегментации для определения цели лечения рака легких». Медицинская физика. 33 (6): 1992. Bibcode:2006МедФ..33.1992Х. Дои:10.1118/1.2240194. Архивировано из оригинал на 2013-02-23. Получено 2007-11-08.
  7. ^ D'addario, V .; Пинто, В .; Pintucci, A .; Ди Каньо, Л. (2007). «OP13. 04: Точность шести сонографических признаков пренатального дигноза spina bifida». Ультразвук в акушерстве и гинекологии. 30 (4): 498. Дои:10.1002 / uog.4534.
  8. ^ Рицци, S.H .; Banerjee, P.P .; Лучано, К. Дж. (2007). «Автоматизация извлечения 3D-моделей из медицинских изображений для виртуальной реальности и тактильного моделирования». Наука и техника в области автоматизации, 2007. CASE 2007. Международная конференция IEEE по. С. 152–157. Дои:10.1109 / COASE.2007.4341748.
  9. ^ Cavidanes, L.H .; Стайнер, М .; Проффит, У. Р. (2006). «Анализ изображений и наложение трехмерных моделей компьютерной томографии с коническим лучом». Американский журнал ортодонтии и челюстно-лицевой ортопедии. 129 (5): 611–618. Дои:10.1016 / j.ajodo.2005.12.008. ЧВК  3586191. PMID  16679201.
  10. ^ MacHado, A.MC .; Саймон, Т. Дж .; Nguyen, V .; McDonald-Mcginn, D.M .; Zackai, E.H .; Джи, Дж. К. (2007). «Морфология мозолистого тела и размер желудочков при синдроме делеции хромосомы 22q11.2». Исследование мозга. 1131 (1): 197–210. Дои:10.1016 / j.brainres.2006.10.082. ЧВК  1802103. PMID  17169351.
  11. ^ Апостолова, Л.Г .; Томпсон, П. М. (2007). «Картирование мозга как инструмент для изучения нейродегенерации». Нейротерапия. 4 (3): 387–400. Дои:10.1016 / j.nurt.2007.05.009. ЧВК  2634605. PMID  17599704.
  12. ^ Krishnan, S .; Славин, М. Дж .; Tran, T. T .; Doraiswamy, P.M .; Петрелла, Дж. Р. (2006). «Точность пространственной нормализации гиппокампа: значение для исследования фМРТ при нарушениях памяти». NeuroImage. 31 (2): 560–571. Дои:10.1016 / j.neuroimage.2005.12.061. PMID  16513371.
  13. ^ https://journals.lww.com/jcraniofacialsurgery/Fulltext/2019/12000/Does_Meningioma_Volume_Correlate_With_Clinical.144.aspx

внешняя ссылка