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Aphelion Imaging Software Suiteは、画像処理および画像解析アプリケーションに対応する3つの基本製品（Aphelion Lab、Aphelion Dev、Aphelion SDK）を含むソフトウェアスイートです。このスイートには、画像処理技術を活用する特定の業種向けアプリケーションを実装するための拡張プログラムも含まれています。
Aphelionのソフトウェア製品は、アプリケーションのプロトタイプ作成や展開に使用できるほか、処理ライブラリや可視化ライブラリとして、全体または一部をユーザーのシステムに統合することもできます。これらのライブラリのコンポーネントは、 DLLまたは.Netコンポーネントの両方として利用可能です。
Aphelion の開発は、1995 年にフランス企業ADCIS SA [ 2 ]とアメリカ企業 Amerinex Applied Imaging, Inc. (AAI) [ 3 ]の共同プロジェクトとして始まりました。Aphelion の画像処理および解析機能は、Amerinex の前身である Amerinex Artificial Intelligence Inc. が開発および販売した KBVision ソフトウェアで利用可能な演算子から作成されました。1990 年代には、Mines ParisTechの数学的形態学センターで XLim [ 4 ]ソフトウェアライブラリが開発され、両社がその開発タスクを実行しました。
Aphelionの最初のバージョンは1996年4月に完成し、リリースされました。その後、1996年12月にボストンで開催されたPhotonics Eastカンファレンスで最初の公式安定版がリリースされ、1997年1月にはパリで開催されたSolutions Visionショーで、Stemmer ImagingのCVB [ 5 ]イメージングツールボックスと競合するまで、後続バージョンがリリースされました。
1998年にWindows 98用のAphelionバージョン2.3 [ 6 ]がリリースされ、フランスと米国の両方でユーザーベースが拡大しました。Microsoftの当時最新のActiveX[7]テクノロジーを活用するために完全に書き直されたバージョン3.0は、2000年に正式にリリースされました。また、直感的なGUIとマクロ記録機能を使用してアプリケーションを迅速にプロトタイプ作成するための「 開発者」バージョンと、ソフトウェア開発者、インテグレーター、およびOEMが使用するActiveXコンポーネントのセットとして完全なライブラリを含む「コア」バージョンも利用可能になりました。[ 8 ]
AAIがセキュリティに注力するようになった2001年、ADCISがAphelionの開発を主導した。AAIは空港での隠し武器探知のためのミリ波スキャナーに注力し、最終的にMillimetricsと合併してMillivisionとなった。[ 9 ]
2004 年、ADCIS はAphelion のバージョン 4.0 を規定しました。画像処理/解析機能のセットは、.NET [ 10 ]テクノロジーおよび 64 ビット アーキテクチャPCの出現と互換性を持たせるために、もう一度書き直されました。さらに、GUI は、ユーザーが機能のさまざまなステップをガイドされる半自動使用と、熟練ユーザーが画像処理機能をすばやく呼び出すことができる完全自動使用の 2 つの使用タイプに対応するように再設計されました。最初のリリースは、同年、英国バーミンガムのIPOT展示会で発表されました。2008 年 10 月にパリで開催された Vision Show では、画像処理の専門家ではないユーザー向けに新しい Aphelion Lab 製品が発売されました。[ 11 ] [ 12 ]より使いやすく、画像処理機能が少なくなっています。その後、Aphelion Dev（Aphelion Developerの後継）、Aphelion Lab、Aphelion SDK（Aphelion Coreの後継）、および一連の拡張機能からなるAphelion Image Processing Suiteに組み込まれました。
現在もADCISはスイートの開発を続けており、新しい拡張機能や機能を追加した更新版が両社のウェブサイトから継続的に公開されています。2015年には、高スループットイメージングのために、非常に大きな画像とスキャン顕微鏡画像[ 13 ]（仮想スライドが合成されて非常に大きなJPEG 2000画像になる）のサポートが追加され、新しい特定の拡張機能も追加されました。2015年後半には、ADCISは垂直アプリケーション向けにタブレットとスマートフォン向けのAphelionの移植版を発表しました。[ 14 ]
「アフェリオン」という名前は、太陽の周りを公転する惑星が太陽から最も遠ざかる点を意味する天文学用語に由来しており、比喩的な意味で用いられています。Unixは1990年代の科学ワークステーションで使用されていたオペレーティングシステムであり、市場リーダーであるサン・マイクロシステムズ社製のワークステーションなどにも使われていました。Windowsスイートのアフェリオンは、 Unixとは全く異なるものでした。
Aphelionは画像処理と画像解析に使用されるソフトウェアスイートです[ 15 ] 。2Dおよび3D 、モノクロ、カラー、マルチバンド画像をサポートしています。フランスのソフトウェア会社ADCIS（カルヴァドス県サン＝コンテスト、ノルマンディー地方）によって開発されました[ 16 ]。
Aphelion は、科学/産業コミュニティで基本的な画像処理アプリケーションと複雑な画像処理アプリケーションの解決に広く使用されています。まず、画像処理アプリケーションは、マクロコマンドに自動的に記録できる一連の関数を含むグラフィカルユーザーインターフェイスから迅速に開発されます。Aphelion で利用可能なマクロ言語(BasicScript、Python、C# など) は、画像のバッチ処理を支援し、必要に応じて画像処理関数に適用される特定のパラメータについてユーザーにプロンプトを表示します。Aphelion のすべての画像処理関数は C++ で記述されており、Aphelion ユーザーインターフェイスは C# で記述されています。専用のラッパーを使用することで、C++ 関数を C# 言語から呼び出すことができます。[ 17 ]
画像処理の主な原理は、デジタル画像のピクセルを自動的に処理し、関心のある対象物（生物学分野では細胞、材料科学分野では介在物など）を1つ以上抽出し、それらの対象物に対して1つ以上の測定値を計算して画像を定量化し、判定（良好な画像、欠陥のある画像、癌細胞など）を下すことです。言い換えれば、画像から出発して、一連の関数または演算子によってピクセルが処理され、最終的に測定値のみが計算され、それがサードパーティシステムまたは分類ソフトウェアへの入力として使用され、画像処理中に抽出された対象物を分類します。
デジタルカメラ、ビデオカメラ、光学顕微鏡または電子顕微鏡、医療用スキャナ、スマートフォンなどの取得システムを使用して画像をキャプチャできます。値またはピクセルのセットは、1D 画像 (1D 信号)、2D 画像 (モノクロまたはカラー画像に対応するピクセル値の配列)、またはボリューム レンダリング(3D 空間内のボクセルの配列) を使用して表示される 3D 画像、または3D レンダリングを使用して表面を表示するものとして処理できます。2D カラー画像は 3 つの値ピクセル (通常は赤、緑、青の情報、または別の色空間) で構成され、3D 画像はモノクロ、カラー (インデックス カラーがよく使用されます)、マルチスペクトル、またはハイパースペクトルデータで構成されます。ビデオを扱う場合は、時間情報に対応する追加のバンドが追加されます。
Aphelionソフトウェアスイートは、3つの基本製品と、特定のアプリケーション向けのオプション拡張機能のセットで構成されています。
アプリケーションに応じて、 「 Aphelion Dev 」製品にオプションの拡張機能を追加できます。 [ 22 ] Aphelion の評価版は、PC上で30 日間実行できます。[ 23 ] Aphelion の永久版は、永久ライセンスに基づいて利用できます。アップグレードは、年間料金に基づく保守契約を通じて利用できます。技術サポートは、製品を開発しているエンジニアによって提供されます。[ 24 ]
画像処理の目的は通常、画像から関心のあるオブジェクトを抽出し、形状、密度、位置などの特性に基づいて分類することです。Aphelionを使用すると、次のタスクを実行することでこの目的が達成されます。
The Aphelion Imaging Software Suite is used by students, researchers, engineers, and software developers in many application domains involving image processing and computer vision,[25][26] such as:
Aphelion SDK has been used in the field of video surveillance involving multiple cameras. An application has been developed to monitor a subway in a capital city (corridors, platforms, etc.).[27] Another application has been developed to count the number of people entering/exiting a room. Aphelion can also be used to monitor traffic on roads, and analyze trajectories of moving objects.[28] In the fields of robotics and computer vision, the software can be used to detect static and moving objects such as vehicles, and moving targets.[29] Aphelion has been used in portable devices to read car license plates.[30]ADCIS also used the Aphelion SDK to perform 3D reconstructions of 2D shapes and estimate the weight and the volume of the 3D object.[31]
Aphelion は、衛星画像から道路、建物、農地を自動的に検出するために使用されます。このソフトウェアは、太陽の表面を分析するためにも使用できます。 [ 28 ]衛星画像は通常マルチバンド画像であり、人間の目には見えない情報が含まれています。さらに、通常 8 ビット以上でデジタル化されています。リモートセンシング アプリケーションでは、ハイパースペクトル画像 (赤外線と紫外線) が一般的に使用されます。これらは、既知の波長で特定のコントラスト領域を抽出するのに役立ちます。
産業品質管理の分野では、ADCIS は電子機器分野のプリント基板を分析するための専用測定ソフトウェア製品を開発しました。[ 6 ] Aphelion は、文書の分析と読み取り、および印刷文書の欠陥の検出にも使用されています。[ 28 ]化粧品の分野では、Aphelion はマニキュアの摩耗の分析や、フェイシャルクリームの品質管理に使用されています。[ 32 ]このソフトウェアは、時間の経過に伴う画像の比較 (使用前と使用後) や、しわ防止クリームの有効性を客観的に測定するためにも使用できます。フィルム上の銀粒子の自動分類など、その他の品質管理アプリケーションもADCISによって開発されています。光学分野では、ADCIS は2 つのプロジェクトに関与しました。1 つは眼鏡用レンズを切断する革新的な技術の開発、もう 1 つは硬質強膜コンタクトレンズを3D 空間でモデル化してから切削加工するプロジェクトです。これらのコンタクトレンズは、目に重傷を負った患者 (爆発、ガラス片など) が装着します。この最後のプロジェクトは、EyePrint ProstheticsとADCISの共同プロジェクトです。[ 33 ]
冶金学の分野では、Aphelion ActiveX [ 34 ]コンポーネントが、電子顕微鏡( SEM ) およびマイクロプローブ( EDS )と併用して金属組織学を行い、鋼中の介在物を定量化および分析するために使用されています。[ 35 ] [ 36 ]また、フォント製造の 1 段階における炭素分散も画像処理技術を使用して分析されています。[ 37 ]
表面コーティングおよび金属元素拡散（クロムアルミン）のプロセス中に、 SEM画像で分析された元素の形状と、これらの粒子によって生成された制約（ X 線回折で観察）との間にリンクが確立されました。[ 38 ] ASTM規格に基づいて、粒界を検出して分析するための一連の特定のツールが Aphelion ソフトウェア製品に実装されています。[ 39 ] [ 40 ]電子トモグラフィーの分野では、 TEM画像を使用して画像アライメントおよび 3D 再構成ツールのプラグインを追加する作業が行われています。[ 41 ]
画像解析は、ガラス繊維で強化された複合ポリマーの研究や、軟質繊維を垂直方向に連結するために使用されるマイクロスレッドのサイズの影響を測定するのにも役立ちます。[ 42 ]スレッドのサイズは、この材料を組み合わせるために使用されるマトリックス分布を変化させることができます。AlSiCなどの複合材料や合金中の金属元素の分布の研究は、通常、画像処理と解析を含む粒度測定によって行われます。[ 43 ]キセロゲルなどの高分子材料の多孔性は、 3DおよびX線マイクロトモグラフィーを使用して研究されることがあります。[ 44 ]
Aphelionソフトウェア製品は、化学工学の分野で連続攪拌槽型反応器内の2つの異なる供給源からの水混合物を研究するために使用されています。[ 45 ]まず、グレースケール値として記述されるレーザー平面PLIFからの光強度と、その平面を通過する濃度との間に相関関係が確立されました。次に、この相関関係を使用して、画像処理を使用して濃度の変化を定量化しました。
工業用水処理および下水処理の分野では、Aphelion は下水汚泥の X 線マイクロトモグラフィー画像の処理に役立ちます。[ 46 ]各セクションは 2D 画像として処理され、次にバイナリ閾値が適用されて空気と湿潤物質を区別し、最後に 3D 再構成を実行して乾燥プロセス中の亀裂の体積変化を追跡します。この最後のプロセスは、埋め立て、焼却、または農地に適用される下水汚泥を処理するために重要です。自動分析は、さまざまな汚泥の起源に応じて亀裂の進化を追跡するのに役立ちました。画像処理には、ヒストグラム均等化とそれに続く大津の閾値処理が含まれます。Aphelion は、X 線マイクロトモグラフィーの分野でも、泡の統計分析(気泡面の数、気泡の平均サイズなど) を実行するために使用されています。[ 47 ]
Aphelion の包括的な機能セットは、光学顕微鏡と顕微鏡の上に取り付けられたカメラから得られる画像を分析するために使用されます。このソフトウェアは、顕微鏡に取り付けられた自動ステージを X、Y、Z 方向にも制御します。Z は焦点を変更するために使用されます。形状分析 (表面積、周囲長、体積、伸長、コンパクト性など) およびテクスチャ分析 (均一性、平均強度、モーメント[ 48 ]など) に基づく測定値は、Aphelion によって自動的に計算され、表面積比[ 49 ]などの統計分析を実行できるスプレッドシートとしてユーザー インターフェイスに表示されます。分析レポートは、ユーザー インターフェイスで生成して特定のフォルダーに保存することもできます。反射光を使用する顕微鏡も分析に使用できます。たとえば、Aphelion ActiveX コンポーネント[ 34 ]に基づく特定のソフトウェアは、象牙質細胞の吸収に対する阻害剤の影響を測定できます。[ 50 ]
細胞病理学の分野では、ADCIS は、血液組成を分析し、赤血球を数えて分類する特定のソフトウェア[ 6 ]や、複数のニューラル ネットワークに基づく分類を使用して癌細胞を自動的に分類する別のソフトウェア[ 51 ] [ 52 ]などの一連のソフトウェア製品を開発しました。画像は、まず自動光学顕微鏡に取り付けられたビデオ カメラによって取得されます。次に、Aphelion によって自動的に処理され、ウォーターシェッドアルゴリズムを使用して細胞質と核がセグメント化されます。Aphelion は、スライドスキャナー(スキャン顕微鏡よりもはるかに安価) を使用して低解像度の画像で腫瘍の血管新生を研究するためにも使用されています。[ 53 ]開発されたソフトウェアは、免疫標識された細胞の検出に役立ちました。[ 28 ]画像解析は、組織学でも、顕微鏡画像で 2D および 3D の血管新生を研究するために使用され[ 54 ]、阻害剤と促進剤が血管の成長に及ぼす影響を測定します。
ADCISは、細胞遺伝学の分野でテロメアを自動的に検出し、染色体をペアにする染色体分類アシスタントを開発しました。[ 6 ]光学密度に基づいてDNA倍数性を定量化するソフトウェア製品であるPloidicsは、顧客向けに開発され、既製品としてリリースされています。[ 55 ] Aphelionは、ゲル電気泳動の分析にも使用できます。[ 6 ]
皮膚科学の分野では、Aphelionのユーザーが損傷した細胞を定量化する方法を開発した。[ 56 ]
Aphelion および Aphelion に基づくソフトウェア製品は、眼科分野で広く使用されています。最初にリリースされた製品は、加齢黄斑変性症患者のカラー眼底画像で病変を検出したり、糖尿病網膜症のグレードを自動的に判定したりすることができました。[ 57 ] [ 58 ]眼科病理学向けの他のソフトウェア製品としては、色素上皮剥離の 3D ボリュームを測定するReVA 、 2D および 3D 空間で角膜の共焦点画像を研究するARIES 、 [ 59 ]眼表面の結膜充血を定量化するISOS 、およびまぶたワイパー上皮に存在する涙を見てドライアイ症候群を研究するLWE などがあります。 [ 60 ]
薬理学の分野では、ADCISはAphelion SDKライブラリを使用して、落射蛍光顕微鏡画像で有糸分裂を阻害する新しい分子を見つけるための特定のソフトウェア製品を開発した。[ 61 ]
ADCISとRobert Van't Hofは、骨の骨粗鬆症画像を研究し、多孔性を定量化するために、放射線学応用分野で共同開発を行いました。 [ 62 ] ADCISはまた、背景吸収を測定する複数の視点から3D再構成を実行するために、断層撮影法（ART ）を使用しました（例：コーンビームCT）。
アフェリオンの研究ユーザーの中には、生物学の分野でこのソフトウェアを使用してウシの成熟度を自動的に定量化した者もいる。彼らは、椎骨画像に適用されるセグメンテーション技術を開発し、骨と軟骨の境界を検出するために色空間変換（ CIE L*a*b*および色相、彩度、強度）を行った。[ 63 ]画像処理は細胞数を数えるためにも使用できる。この技術は微生物学でペトリ皿を観察する際に適用された。[ 28 ]
農業や植物学において、Aphelionソフトウェア製品は葉の巨視的スケール特性の研究に役立ちます。[ 64 ]このアルゴリズムは、葉と背景のセグメンテーションを行い、一連の測定値を計算し、統計分析を実行してから分類を行います。このアプリケーションの最終目標は、果樹の生理学的パラメータと葉の視覚的観察との相関関係を見つけることでした。
食品業界では、アフェリオンはトマトの平均粒度を測定したり、果肉の表面積比を計算したりするために使用できます。[ 65 ]
地質学の分野では、科学者たちはモレーンに存在する岩屑の大きさや形状と、落石を引き起こさない最大傾斜値との関係を決定する統計分析を行うために、アフェリオンに基づいて研究を行いました。[ 66 ] [ 67 ]アフェリオンによって計算された形態学的パラメータは、通常のものよりも計算が容易で、生成コストも低くなっています。変成岩のマクロ写真から得られた画像は、アルプスのガーネット結晶の分布を研究するのに役立ちました。[ 68 ]
地熱工学では、アフェリオンはフランスのアルザス地方のスールツ・スー・フォレのプロジェクトで使用されました。これは、ドリル内の石英粒子の分布（粒度分布）を研究するために使用されました。[ 69 ]亀裂ネットワークも、熱的、水力学的、機械的手法を使用して研究されています。[ 70 ]
画像処理と解析は、統計学や集合論と同様に科学的な分野です。研究者たちは、新しいアルゴリズム、新しい機能（適応コントラスト、新しい色空間定義 など）、あるいはディープラーニングのような新しい技術の開発に時間を費やしています。画像処理と分類（機械学習）の間には密接な関係があり、分類は人工知能分野の一部です。
Aphelionを使用すると、グラフィカルユーザーインターフェースに簡単に組み込める新しい画像処理演算子を開発できます。演算子がGUIで使用可能になると、テストを実行したり、関連するパラメータを変更したり、マクロコマンドから呼び出してアルゴリズムや画像バッチ全体でテストしたりすることも可能です。
顧客の要望や研究室で開発された新しい技術に応じて、新しい演算子が随時追加されます。たとえば、色相が角度(色相彩度値、色相彩度明度、色相彩度輝度、または色相彩度強度)で表される色空間に関するHanbury とSerraの研究は、 HSL (色相、彩度、明度)から派生した新しい色空間IHSL を提案しています。[ 71 ] ADCISの Gervais Gauthier は、画像処理におけるオブジェクトとチェーンのベクトル表現の利点を示す講演を行いました。[ 72 ]
プログラム最適化、スレッドによる並列コンピューティング、分散コンピューティング（コンピュータとビデオカードのクラスタまたはグリッド）、GPGPU 、新しいプロセッサ命令セットの使用などの作業または研究の主題は、定期的に行われるハードウェアの進歩に応じて進化します。コンピュータの性能は常に向上し、到達可能なリアルタイム計算の定義を変えています。アフェリオンの性能は、最適化を比較するための基準として使用されることがあります。[ 73 ]
Aphelion Imaging Software Suite のすべての製品は、Windows (Vista、7、8、8.1、[13] または 10) 32 ビットまたは 64 ビットを搭載した PC で実行できます。[ 74 ]オンラインヘルプ[ 75 ]とビデオチュートリアルがユーザー に提供されています。[ 76 ]
以下は、Aphelion のオプション拡張機能のリストです。[ 19 ] [ 77 ]
Aphelion のユーザーは、画像バッチを処理するために自動的に記録された独自のマクロコマンドをユーザーインターフェイスに追加できます[ 19 ] 。また、 Aphelion 環境外で開発されたプラグインやライブラリをGUIに追加することもできます。 [ 79 ]
Aphelionの試用版はウェブサイトからダウンロードできます。
電界放出型走査電子顕微鏡（JEOL、JSM-6500F）、エネルギー分散型分光器（EDS）（PGT、検出器SDD SAHARA）、および画像解析ソフトウェア（APHELION）との連携を行った。
[...] 投影法と再構成断層撮影法 3D の位置合わせと、プレート形状の Aphelion との統合を実現するソリューションです。 [[...] 完全な投影位置合わせと 3D 再構築プラグインが開発され、Aphelion に統合されました。]
しかし、微細構造のデジタル画像に対して簡単な形態学的変換を行うことで、それらを定義することができる。具体的には、Aphelionソフトウェアを使用して、糸の繊維相に閉じる処理を行う。
特定のプログラムは、Aphelion 3.2f（Adcis SA）とMatlabソフトウェア、およびMathworks（マサチューセッツ州ナティック）の画像解析ツールボックスバージョン6.0を使用して開発されました。
熱ショックタンパク質の発現レベルは、画像解析（Aphelionソフトウェア）を用いて推定した。
ビスベンズイミド染色された表面積と特異的免疫染色された表面積の比率は、Adcis社（フランス、エルーヴィル・サン・クレール）のソフトウェアAphelion 3.2を使用して測定した。
吸収された領域は、Aphelion ActiveXオブジェクト（ADCIS）を使用して開発されたカスタムソフトウェアを用いた画像解析によって定量化された。
イメージをルーチン化し、論理的な環境を開発し、アフェリオン (ADCIS) を評価し、血管新生の度合いと最大の目標を評価します。 [Aphelion (ADCIS) ツールボックス ソフトウェアで開発された画像解析マクロ コマンドにより、腫瘍の血管新生の平均および最大グレードを客観的に評価することができます。
LesLogicielsutilisés pour réaliser ce travail Sont les suivants : (a) APHELION v.3.2 pour le traitement d'images 2D、la reconstruction 3D et les mesures 2D et 3D, [...] [この作業を実行するために使用したソフトウェアは次のとおりです: (a) 2D 画像解析、3D 再構成用の APHELION v.3.2、 2D および 3D 測定、[...]]
創傷面積の割合は、ADCIS SAが開発した画像処理・解析ソフトウェアAphelion Devを使用して測定した。
画像解析には、Adcis SAとAAI Inc.が開発したAphelionソフトウェアパッケージを使用しました。
2次元ガーネット分布とガーネット形状は、Aphelion画像解析プログラムを用いて決定した。
著者が既に使用している円筒形カラーモデルを実装するソフトウェアには、Matlabリリース12.1、Aphelion 3.0、Optimas 6.1、Paint Shop Pro 7などがあります。
