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MeVisLab

MeVisLab es un entorno de desarrollo multiplataforma para el procesamiento de imágenes médicas y la visualización científica . Incluye algoritmos avanzados para el registro , la...

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MeVisLab es un entorno de desarrollo multiplataforma para el procesamiento de imágenes médicas y la visualización científica . Incluye algoritmos avanzados para el registro , la segmentación y el análisis morfológico y funcional cuantitativo de imágenes. Dispone de un entorno de desarrollo integrado (IDE) para la programación gráfica y la creación rápida de prototipos de interfaz de usuario.

MeVisLab está escrito en C++ y utiliza el framework Qt para las interfaces gráficas de usuario. Está disponible para múltiples plataformas: Windows, Linux y Mac OS X. El desarrollo del software se realiza en colaboración entre MeVis Medical Solutions AG y Fraunhofer MEVIS.

Existe una versión gratuita del SDK de MeVislab (consulte la sección de Licencias ). Los módulos de código abierto se distribuyen como MeVisLab Public Sources en el SDK y están disponibles a través de la comunidad de MeVisLab y el proyecto Community Sources .

Historia

El desarrollo de MeVisLab comenzó en 1993 con el software ILAB1 del Instituto CeVis, escrito en C++. Este permitía conectar interactivamente algoritmos de la Image Vision Library (IL) en Silicon Graphics (SGI) para formar redes de procesamiento de imágenes. En 1995, la recién fundada MeVis Research GmbH (que se convirtió en Fraunhofer MEVIS en 2009) asumió el desarrollo de ILAB y lanzó ILAB2 e ILAB3. Se integraron OpenInventor y la programación en Tcl , pero ambos programas seguían ejecutándose únicamente en SGI. [ 1 ]

En 2000, se lanzó ILAB4 con el núcleo reescrito en Objective-C para Windows. Para poder migrar fuera de la plataforma SGI, la biblioteca Image Vision Library fue sustituida por la biblioteca de procesamiento de imágenes MeVis (ML), independiente de la plataforma y desarrollada internamente. En 2002, el código se adaptó para funcionar en el entorno de aplicaciones Qt. [ 1 ]

En 2004, el software se lanzó con el nombre de MeVisLab. Incluía un IDE mejorado y estaba disponible para Windows y Linux. [ 2 ] Consulte el historial de versiones para obtener más detalles.

En 2007, MeVisLab fue adquirida por MeVis Medical Solutions AG . Desde entonces, MeVisLab ha continuado como un proyecto de colaboración entre MeVis Medical Solutions y Fraunhofer MEVIS.

Características

Centro del cuerpo renderizado en MeVisLab

Las características de MeVisLab incluyen: [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]

  • Procesamiento de imágenes con la biblioteca de procesamiento de imágenes MeVis (ML) : ML es una biblioteca de procesamiento de imágenes en C++ modular, expandible y basada en páginas , que admite hasta seis dimensiones de imagen (x, y, z, color, tiempo y dimensiones de usuario). Ofrece una caché de páginas con control de prioridad y un alto rendimiento para grandes conjuntos de datos.
  • Visualización de imágenes 2D : Se implementan visores 2D rápidos, modulares y extensibles con renderizado combinado 2D / 3D , compatibles con renderizado de losas (renderizado de volumen/ MIP ), superposiciones, selección de puntos/ROI, reformaciones multiplanares (MPR) , así como edición interactiva de objetos marcadores (puntos, vectores, discos, esferas, etc.).
  • Renderizado de volumen : Se encuentra disponible un renderizador de volumen de alta calidad (Giga Voxel Renderer, GVR) basado en OpenGL / Open Inventor . [ 6 ] Admite grandes volúmenes de imagen (por ejemplo, volúmenes de TC de 512x512x2000 , 12 bits), datos variables en el tiempo (por ejemplo, volúmenes de RM dinámicos), tablas de búsqueda , región de interés interactiva , selección de subvolúmenes y un marco de sombreado GLSL modular y multipropósito . [ 7 ]
  • DICOM y otros formatos de archivo : DICOM es compatible mediante un paso de importación que reconoce automáticamente series de fotogramas DICOM 2D que pertenecen al mismo volumen de imagen 3D/4D. Los datos se pueden explorar con un navegador DICOM configurable. Es posible almacenar DICOM en PACS . Otros formatos de archivo compatibles incluyen TIFF (2D/3D, RGBA ), Analyze , RAW , PNG , JPG , BMP y más.
  • Marcos de herramientas : Se encuentran disponibles bibliotecas modulares de clases y módulos para marcadores, curvas, histogramas , mallas con bordes alados (WEM) y objetos de segmentación de contornos (CSO).
  • Integración con Qt : Qt se utiliza como marco de trabajo para la aplicación. La API de Qt se integra mediante PythonQt , lo que permite acceder a las hojas de estilo, widgets y clases principales de Qt, entre otros, mediante scripts desde MeVisLab.
  • Soporte para scripts : Python se puede usar para acceder mediante scripts a gran parte de la funcionalidad de MeVisLab. La integración de scripts con Qt se implementa a través de PythonQt . Para el procesamiento de imágenes mediante Python, está disponible NumPy . Es posible programar en Python orientado a objetos en MeVisLab. [ 8 ]
  • Bibliotecas integradas de procesamiento y visualización de imágenes de código abierto : Se integran tres bibliotecas de código abierto: Open Inventor , basado en el código fuente original de SGI publicado como código abierto en 2000; [ 9 ] Insight Toolkit (ITK) , disponible como módulos de MeVisLab; [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] Visualization Toolkit (VTK) : disponible como módulos de MeVisLab. [ 13 ] [ 14 ]
  • Biblioteca de módulos integral : La biblioteca de módulos de MeVisLab comprende un total de 2600 módulos, incluidos 800 módulos estándar y 1800 módulos ITK/VTK.

Principios de MeVisLab

Interfaz gráfica de usuario de MeVisLab

MeVisLab es un marco de desarrollo modular. Basándose en módulos, se pueden crear redes y desarrollar aplicaciones.

Para facilitar la creación de redes de procesamiento de imágenes, MeVisLab ofrece un IDE que permite el modelado del flujo de datos mediante programación visual . Entre las características importantes del IDE se incluyen la interfaz de múltiples documentos (MDI) , los inspectores de módulos y conexiones con capacidad de acoplamiento, la búsqueda avanzada, las consolas de scripting y depuración, la generación de vídeos y capturas de pantalla, y la compatibilidad con pruebas de módulos y manejo de errores. [ 15 ]

En el editor visual de redes, se pueden agregar y combinar módulos para configurar el flujo de datos y la sincronización de parámetros. Las redes resultantes se pueden modificar dinámicamente mediante scripts durante la ejecución. Se pueden crear macromódulos para encapsular subredes de módulos, funcionalidades de scripting y algoritmos de alto nivel.

Además de las redes, se puede añadir la capa de aplicación médica con visores y paneles de interfaz de usuario . Los paneles están escritos en el lenguaje de definición de MeVisLab (MDL), se pueden programar con Python o JavaScript y personalizar mediante mecanismos internos de MeVisLab o funciones de Qt.

El desarrollo de módulos propios escritos en C++ o Python cuenta con el apoyo de asistentes .

Cabeza renderizada en MeVisLabRenderizado volumétricoCorazón creado con MeVisLabCorazón creado con MeVisLabSeguimiento de fibras con MeVisLab

Foro de MeVisLab

MeVisLab ofrece un foro que requiere registro para su uso. Entre sus características se incluyen soporte para BBS , mensajería privada y un calendario. [ 16 ]

Campos de aplicación, proyectos de investigación

Creación de aplicaciones con MeVisLab

MeVisLab se ha utilizado en una amplia gama de aplicaciones médicas y clínicas, incluyendo la planificación quirúrgica [ 17 ] para hígado, [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] pulmón, [ 22 ] [ 23 ] cabeza [ 24 ] [ 25 ] y cuello y otras regiones del cuerpo, análisis de resonancia magnética dinámica de mama con contraste [ 26 ] [ 27 ] y próstata, análisis cuantitativo de series de imágenes neurológicas [ 28 ] y cardiovasculares, [ 29 ] [ 30 ] cuantificación y visualización ortopédica, volumetría de lesiones tumorales [ 31 ] y monitorización de la terapia, [ 32 ] visualización mejorada de mamografías , ecografía mamaria 3D y datos de imágenes de tomosíntesis , y muchas otras aplicaciones. MeVisLab también se utiliza como herramienta de capacitación y enseñanza [ 33 ] [ 34 ] para técnicas de procesamiento de imágenes (tanto generales como médicas [ 35 ] ) y visualización.

MeVisLab se utiliza y se ha utilizado en numerosos proyectos de investigación, entre ellos:

  • VICORA VICORA Virtuelles Institut für Computerunterstützung in der klinischen Radioologie (2004-2006)
  • DOT-MOBI
  • HAMAM archivado el 20 de julio de 2011 en Wayback Machine .

Basado en MeVisLab, el MedicalExplorationToolkit se desarrolló para mejorar el desarrollo de aplicaciones. [ 36 ] Está disponible como paquete AddOn para MeVisLab 1.5.2 y 1.6 en Windows.

MeVisLab también se puede utilizar para generar modelos de superficie de imágenes biomédicas y exportarlos en formato 3D universal para su incrustación en archivos PDF . [ 37 ]

Licencias

El SDK de MeVisLab se puede descargar sin costo y sin registro previo. El software se puede utilizar bajo tres modelos de licencia diferentes: [ 38 ]

  • MeVisLab SDK sin registrar: Este modelo de licencia se aplica si el MeVisLab SDK se utiliza sin un archivo de licencia adicional. Bajo esta licencia, se dispone de un conjunto de funciones restringido. Los términos de uso son idénticos a los del MeVisLab SDK no comercial (véase más abajo).
  • Licencia no comercial del SDK de MeVisLab: Para uso estrictamente privado o en instituciones sin fines de lucro, como universidades, otras instituciones académicas u organizaciones sin ánimo de lucro. Incluye todas las funciones y requiere un archivo de licencia independiente con costo.
  • Licencia comercial del SDK de MeVisLab: Para uso en empresas comerciales, instituciones o laboratorios de investigación. Incluye todas las funciones y requiere un archivo de licencia independiente con costo.

Ninguno de los modelos de licencia mencionados anteriormente permite la redistribución del SDK de MeVisLab o partes del mismo, ni el uso de MeVisLab o partes del mismo como parte de un servicio o producto comercial.

Los módulos de liberación de Fraunhofer MEVIS son propiedad intelectual de Fraunhofer MEVIS y están destinados estrictamente a fines no comerciales. [ 38 ]

Fuentes públicas de MeVisLab

Algunos módulos seleccionados de MeVisLab son de código abierto y están bajo una licencia BSD . Estos archivos fuente forman parte del instalador del SDK de MeVisLab.

Comunidad MeVisLab y fuentes comunitarias

En el proyecto comunitario MeVisLab, varias instituciones contribuyen con módulos de código abierto para MeVisLab. Los colaboradores a partir de 2010 son:

El código fuente se publica bajo licencia BSD o LGPL y se gestiona en un repositorio central en SourceForge . Se ofrecen compilaciones continuas para diversas plataformas.

PythonQt

PythonQt es una biblioteca de scripts de Python para el framework Qt . Originalmente se escribió para que MeVisLab fuera programable mediante scripts y se publicó como código abierto en 2007 bajo la licencia LGPL . En Qt Quarterly se publicó una introducción a PythonQt, que también incluye una comparación con Pyqt .

El código fuente y la documentación de PythonQt están disponibles en SourceForge.

Proyectos de software similares

  • Slicer (3DSlicer) , un proyecto de código abierto y multiplataforma para el análisis de imágenes y la visualización científica; desarrollado originalmente por el Laboratorio de Planificación Quirúrgica del Hospital Brigham and Women's y el Laboratorio de Inteligencia Artificial del MIT.
  • SCIRun es un entorno de resolución de problemas científicos (PSE) de código abierto y multiplataforma para el modelado, la simulación y la visualización de problemas científicos, desarrollado en el Centro de Computación Biomédica Integrativa del Instituto de Computación Científica e Imágenes de la Universidad de Utah.
  • MITK , el kit de herramientas de interacción para imágenes médicas, es un proyecto de código abierto para el desarrollo de software interactivo de procesamiento de imágenes médicas, desarrollado en el Centro Alemán de Investigación del Cáncer (Deutsche Krebsforschungszentrum) de Heidelberg.
  • Voreen , un motor de renderizado de volumen multiplataforma de código abierto, mantenido por el Grupo de Investigación en Visualización y Gráficos por Computadora (VisCG) de la Universidad de Münster.
  • DeVIDE es un software de código abierto y multiplataforma para la creación rápida de prototipos, pruebas e implementación de algoritmos de visualización y procesamiento de imágenes, desarrollado por el grupo de Visualización de la TU Delft.
  • Amira , un software comercial multiplataforma para la visualización, el análisis y la manipulación de datos biomédicos.
  • Studierfenster (StudierFenster) , un marco de trabajo en línea gratuito y no comercial de ciencia abierta para el procesamiento de imágenes médicas (MIP) basado en cliente/servidor.

Véase también

Referencias

  1. 1 2 "Historia de MeVisLab" . Mevislab.de . Consultado el 21 de enero de 2012 .
  2. ↑ "Noticias sobre el lanzamiento de MeVisLab 1.0" . Mevislab.de. Archivado del original el 14 de marzo de 2012. Consultado el 21 de enero de 2012 .
  3. ↑ "Características de MeVisLab" . Mevislab.de . Consultado el 21 de enero de 2012 .
  4. ↑ "Documentación de MeVisLab" . Mevislab.de. Archivado del original el 8 de enero de 2012. Consultado el 21 de enero de 2012 .
  5. ^ Ritter, F.; Boskamp, ​​T.; Homeyer, A.; Laue, H.; Schwier, M.; Enlace, F.; Peitgen, HO (1 de diciembre de 2011). "Ritter F, Boskamp T, Homeyer A, Laue H, Schwier M, Link F, Peitgen HO. Análisis de imágenes médicas: un enfoque visual. IEEE Pulse. 2011; 2(6):60–70". Pulso IEEE . 2 (6). IEEE : 60–70 . doi : 10.1109/MPUL.2011.942929 . PMID 22147070 . S2CID 191815089 .  
  6. ↑ Link F, König M, Peitgen HO; Renderizado de volumen multirresolución con sombreado por objeto. En: Kobbelt L, Kuhlen T, Westermann R, eds. Modelado y visualización de la visión. Berlín, Aquisgrán: Aka; 2006:185–191
  7. ↑ "Documentación del módulo de renderizado SoGVR" .
  8. ^ "Heckel F, Schwier M, Peitgen HO; Desarrollo de aplicaciones orientadas a objetos con MeVisLab y Python; Apuntes de conferencias sobre informática (Informatik 2009: Im Focus das Leben), 2009, 154, págs. 1338-1351" (PDF) . Consultado el 21 de enero de 2012 .
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  13. ↑ Koenig M, Spindler W, Rexilius J, Jomier J, Link F, Peitgen HO; Integración de VTK e ITK en una plataforma de programación visual y prototipado rápido. En: Actas de SPIE – Volumen 6141 Imágenes médicas 2006 Procesamiento de imágenes. Bellingham: SPIE, 2006: en prensa
  14. ↑ "Referencia del módulo VTK" .
  15. ↑ "Manual de referencia de MeVisLab" . Mevislab.de. 3 de septiembre de 2011. Consultado el 21 de enero de 2012 .
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  38. 1 2 "Versiones y licencias de MeVisLab" . Mevislab.de . Consultado el 21 de enero de 2012 .

Lecturas adicionales

  • Publicaciones de MeVisLab
  • Análisis de imágenes médicas: un enfoque visual
  • Desarrollo de aplicaciones orientadas a objetos con MeVisLab y Python.
  • Página principal de MeVisLab
  • Fuentes de la comunidad MeVisLab
  • Foro de soporte de MeVisLab
  • MeVis Medical Solutions AG
  • Fraunhofer MEVIS
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