3Dスライサー

原作者	スライサーコミュニティ
安定版リリース	5.6.2 / 2024年4月5日; 8か月前
リポジトリ	github.com/スライサー/スライサー
書かれた	C++、Python、Qt
オペレーティング·システム	Linux、macOS、Windows
サイズ	200MB
利用可能	英語
タイプ	科学的視覚化と画像コンピューティング
ライセンス	BSDスタイル
Webサイト	スライサー

3Dスライサー（スライサー）は、画像解析^[1]^[2]と科学的視覚化のための無料のオープンソースソフトウェアパッケージです。スライサーは、自閉症、多発性硬化症、全身性エリテマトーデス、前立腺がん、肺がん、乳がん、統合失調症、整形外科バイオメカニクス、COPD、心血管疾患、脳神経外科など、さまざまな医療用途に使用されています。^[3]

について

3D Slicerは、画像分析と視覚化のための柔軟なモジュール式プラットフォームである無料のオープンソースソフトウェア（BSDスタイルライセンス）です。3D Slicerは、さまざまなアプリケーション用のインタラクティブおよびバッチ処理ツールの開発を可能にするように拡張されています。 ^[4]

3D スライサーは、画像登録、DTI (拡散トラクトグラフィー)の処理、画像ガイダンスサポート用の外部デバイスへのインターフェイス、GPU対応のボリュームレンダリングなどの機能を提供します。3D スライサーはモジュール構成になっており、新しい機能を追加できるほか、競合ツールにはない一般的な機能を多数提供しています。^{[引用が必要]}

3D スライサーのインタラクティブな視覚化機能には、任意の方向の画像スライスを表示する機能、画像ラベルからサーフェスモデルを構築する機能、ハードウェアアクセラレーションによるボリュームレンダリング機能などがあります。^{[引用が必要]} 3D スライサーは、豊富な注釈機能 (フィデューシャルと測定ウィジェット、カスタマイズされたカラーマップ) もサポートしています。^{[引用が必要]}

スライサーの機能は次のとおりです: ^[5]

DICOM画像の処理とさまざまな他の形式の読み取り/書き込み
ボリュームボクセル画像、ポリゴンメッシュ、ボリュームレンダリングのインタラクティブな視覚化
手動編集
剛性アルゴリズムと非剛性アルゴリズムを使用したデータの融合と共登録
自動画像セグメンテーション
拡散テンソル画像データの解析と可視化
画像誘導手術用デバイスの追跡。

Slicer は、Windows、Linux、macOSを含む複数のコンピューティングプラットフォームで使用できるようにコンパイルされています。

Slicer は、 BSDスタイルの無料のオープンソースライセンスに基づいて配布されています。このライセンスでは、学術プロジェクトや商用プロジェクトでのソフトウェアの使用に制限はありません。ただし、このソフトウェアが特定のタスクに役立つという主張は行われていません。地域の規則や規制に準拠することは、完全にユーザーの責任です。Slicer は、米国の FDA または他の地域の規制機関によって臨床使用が正式に承認されていません。

画像ギャラリー

OpenGL を使用したハードウェアアクセラレーションボリュームレンダリング。
MRI 誘導ロボット支援による前立腺生検用の ProstateNav モジュール。
左: 3Dレンダリング。右: オープンMRシステム
主要な解剖学的繊維束に対応するアトラスベースの ROI の視覚化。アトラスは DTI スタジオのダウンロードの一部として提供されました。
3 テスラ磁石で取得され、自動追跡手順を使用して後処理された高解像度データ。
高次元白質アトラスの生成とグループ分析：新規被験者の自動セグメンテーションの結果。
先天性心疾患患者における患者固有のモデリング。
左: 恥骨と骨盤内臓を含む肛門挙筋の区分の 3 次元モデル。右: 恥骨を除いた同じモデル。
腫瘍患者から得られた SPGR 画像から得られた皮質区画化。
iMRI 画像と 3-D Slicer ソフトウェアを使用した術中共局在化。

歴史

スライサーは、1998年にブリガム・アンド・ウィメンズ病院の外科計画研究室とMIT人工知能研究所の間で修士論文プロジェクトとして始まりました。 ^[6] 3Dスライサーバージョン2は数千回ダウンロードされています。2007年には、完全に改良されたスライサーのバージョン3がリリースされました。スライサーの次の主要なリファクタリングは2009年に開始され、スライサーのGUIがKWWidgetsからQtに移行しました。Qt対応のスライサーバージョン4は2011年にリリースされました。^[7] 2022年の時点で、スライサー4は世界中のユーザーによって100万回以上ダウンロードされています。^[8]

スライサーソフトウェアは、画像解析の改善を目的としたさまざまな研究論文の出版を可能にしました。 ^[9]

この重要なソフトウェアプロジェクトは、NA-MIC、NAC、BIRN、CIMIT、Harvard Catalyst、NCIGT コミュニティなど、 NIHが資金提供した複数の大規模な取り組みの参加によって実現しました。資金援助は、 NCRR、NIBIB、NIH Roadmap、NCI、NSF、DODなど、複数の連邦資金提供元から提供されています。

ユーザー

Slicer のプラットフォームは、マルチモーダル画像データのセグメンテーション、登録、3 次元視覚化の機能に加え、拡散テンソル画像、機能的磁気共鳴画像、画像誘導放射線治療用の高度な画像分析アルゴリズムを提供します。標準の画像ファイル形式がサポートされており、アプリケーションは生物医学研究ソフトウェアへのインターフェイス機能を統合します。

スライサーはさまざまな臨床研究で使用されています。画像誘導療法の研究では、スライサーは、器具追跡のための空間座標の取得を可能にするために、術前および術中に利用可能なMRIデータのコレクションを構築および視覚化するために頻繁に使用されています。^[10]実際、スライサーは画像誘導療法で非常に重要な役割を果たしており、1998年以来200を超える出版物がスライサーに言及しており、その分野とともに成長してきたと考えられます。

従来のMRI画像から3Dモデルを作成するだけでなく、SlicerはfMRI（MRIを使用して神経や脊髄の活動に関連する脳の血流を評価する）^[11] 、 DTI（MRIを使用して画像化された組織内の水の制限拡散を測定する）^[12] 、および心電図検査^[13]から得られた情報を提示するためにも使用されています。たとえば、SlicerのDTIパッケージを使用すると、DTI画像の変換と分析が可能です。このような分析の結果は、形態学的MRI、MR血管造影、およびfMRIの分析結果と統合できます。Slicerの他の用途には、古生物学^[14]や脳神経外科の計画などがあります。 ^[15]

スライサーの談話サーバーには活発なコミュニティがあります。^[16]

開発者

Slicer開発者オリエンテーションでは、プラットフォームを初めて利用する開発者向けのリソースを提供しています。Slicerの開発はSlicer Discourseフォーラムで調整されており、開発統計の概要はOhlohで入手できます。^[17]

3D Slicerは、科学的視覚化で広く使用されているパイプラインベースのグラフィカルライブラリであるVTKと、画像セグメンテーションと画像登録の開発に広く使用されているフレームワークであるITKに基づいて構築されています。バージョン4では、コアアプリケーションはC++で実装されており、APIはPythonラッパーを通じて利用可能であり、付属のPythonコンソールで迅速かつ反復的な開発と視覚化を容易にします。ユーザーインターフェイスはQtで実装されており、C++またはPythonを使用して拡張できます。^[18]

Slicer は、いくつかのタイプのモジュール開発をサポートしています。完全にインタラクティブなカスタムインターフェイスは、C++ または Python で記述できます。任意の言語のコマンドラインプログラムは、軽量のXML仕様を使用してラップでき、そこからグラフィカルインターフェイスが自動的に生成されます。

Slicer コアアプリケーションで配布されないモジュールについては、Slicer 内から選択的にダウンロードできるように自動的にビルドおよび配布するシステムが用意されています。このメカニズムにより、Slicer コアに使用される許容 BSD スタイルのライセンスとは異なるライセンス要件を持つコードを組み込むことが容易になります。

Slicer のビルドプロセスでは、CMake を使用して、前提条件ライブラリとオプションライブラリ (Qt を除く) を自動的にビルドします。コア開発サイクルには、自動テスト、およびすべてのプラットフォームでの増分ビルドと夜間ビルドが組み込まれており、オンラインダッシュボードを使用して監視されます。

Slicerの開発は主にGitHubリポジトリを通じて管理されています。^[19]

外部依存関係

参照

注記

1. ^ 1998 年以降の Slicer の使用を引用した出版物のリストについては、slicer.org をご覧ください。Wayback Machineで 2016-03-29 にアーカイブされています。

参考文献

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外部リンク

スライサー

[1] Golby, Alexandra J. (2015-05-05). 画像誘導脳神経外科. アカデミックプレス. ISBN 9780128011898. 2022年8月14日時点のオリジナルよりアーカイブ。2020年6月3日閲覧。

[2] Pieper, S.; Halle, M.; Kikinis, R. (2004). 3D SLICER. 第 1 回 IEEE 国際バイオメディカルイメージングシンポジウム議事録: ナノからマクロへ 2004 (レポート)。pp. 1:632–635。

[3] ジェルマン、アドリアン (2011-08-16)。 3DSライサー。ブレブ出版。ISBN 9786136666464. 2020年9月15日時点のオリジナルよりアーカイブ。2022年8月14日閲覧。

[4] 「3D Slicer 画像コンピューティングプラットフォーム」www.slicer.org。2000 年 10 月 18 日時点のオリジナルよりアーカイブ。2017 年 9 月 20 日閲覧。

[5] Pieper, S.; Lorensen, B.; Schroeder, W.; Kikinis, R. (2006). NA-MIC キット:医療画像コンピューティングコミュニティ向けのオープンプラットフォームとしての ITK、VTK、パイプライン、グリッド、3D スライサー。第 3 回 IEEE 国際バイオメディカルイメージングシンポジウムの議事録: ナノからマクロへ 2006 (レポート)。pp. 1:698–701。

[6] Hirayasu, Y; Shenton, ME; Salisbury, DF; Dickey, CC; Fischer, IA; Mazzoni, P; Kisler, T; Arakaki, H; Kwon, JS; Anderson, JE; Yurgelun-Todd, D; Tohen, M; McCarley, RW (1998). 「初回エピソード統合失調症患者と初回エピソード情動障害の精神病患者および正常被験者との比較における左下側頭葉MRI容積」アメリカ精神医学誌。155 (10): 1384– 91. doi :10.1176/ajp.155.10.1384. PMID 9766770. S2CID 14136755 .

[7] Fedorov; Beichel; Kalpathy-Cramer; Finet; Fillion-Robin; Pujol; Bauer; Jennings; Fennessy; Sonka; Buatti; Aylward; Miller; Pieper; Kikinis (2012). 「定量的画像ネットワークのための画像コンピューティングプラットフォームとしての3Dスライサー」。磁気共鳴画像。30 ( 9): 1323– 41。doi : 10.1016 /j.mri.2012.05.001。PMC 3466397。PMID 22770690。

[8] Butler, James (2022年3月10日). 「Slicer 4のダウンロード数が100万回に到達」. 3D Slicer. 2022年9月12日時点のオリジナルよりアーカイブ。2022年8月14日閲覧。

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[10] 畑、N;パイパー、S;ジョレス、FA;テンパニー、CM;ブラック首相。森川、S;井関裕;橋爪真也キキニス、R (2007)。「オープンソースの画像誘導療法ソフトウェアの MR 誘導療法への応用」。医用画像コンピューティングとコンピュータ支援介入。10 (Pt 1): 491–8 .土井: 10.1007/978-3-540-75757-3_60。PMID 18051095。

[11] Archip, N; Clatz, O; Whalen, S; Kacher, D; Fedorov, A; Kot, A; Chrisochoides, N; Jolesz, F; Golby, A; Black, PM; Warfield, SK (2007). 「術前 MRI、fMRI、DT-MRI と術中 MRI の非固定アラインメントによる画像誘導脳神経外科手術の視覚化とナビゲーションの向上」NeuroImage . 35 (2): 609– 24. doi :10.1016/j.neuroimage.2006.11.060. PMC 3358788. PMID 17289403 .

[12] Ziyan, U; Tuch, D; Westin, CF (2006). 「スペクトルクラスタリングを使用した DTI からの視床核のセグメンテーション」。医療画像コンピューティングとコンピュータ支援介入。9 (パート 2): 807– 14。doi : 10.1007/ 11866763_99。PMID 17354847。

[13] Verhey, JF; Nathan, NS; Rienhoff, O; Kikinis, R; Rakebrandt, F; D'ambra, MN (2006). 「僧帽弁容積測定のための時間分解 3D 心エコージオメトリデータの有限要素法 (FEM) モデル生成」。BioMedical Engineering OnLine . 5:17 . doi : 10.1186/1475-925X-5-17 . PMC 1421418. PMID 16512925 .

[14] 「オープンソースの古生物学者：3Dスライサー：チュートリアルパートVI」。2009年3月5日。2020年11月23日時点のオリジナルよりアーカイブ。2010年5月6日閲覧。

[15] “Picasa-Webalben - András Jakab”. 2015-10-01 のオリジナルからアーカイブ。2010 年 5 月 6 日に取得。

[16] 「3D Slicer Forum」。3D Slicer。2022年5月31日時点のオリジナルよりアーカイブ。2022年5月31日閲覧。

[17] 「Archive for the 'marching cubes' Category」。biomedical optics。 2008年9月22日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2017年9月20日閲覧。

[18] MRIボリュームにおける小さな変化の検出と定量化。2014年、p.18。

[19] “Slicer/Slicer”. GitHub . 2022年6月4日. 2022年5月31日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2022年5月31日閲覧。