Studierfenster - Studierfenster

StudierFenster
Studierfenster Logosu
Studierfenster Logosu
Geliştirici (ler)Graz Teknoloji Üniversitesi, Graz Tıp Üniversitesi
İlk sürüm2018; 2 yıl önce (2018)
YazılmışC, C ++, Python, JavaScript, HTML
İşletim sistemiÇapraz platform
(Windows, Mac OS X, Linux)
Uyguningilizce
TürGörüntü işleme, bilimsel görselleştirme, tıbbi Görüntüleme, hacimsel işleme, Etkileşimli görselleştirme
LisansGPL, CC-BY-SA
İnternet sitesiStudierfenster.tugraz.at
Studierfenster altında Beyin Tümörü Segmentasyonu.
Studierfenster altında Aort Diseksiyon Boyama.

Studierfenster[1][2] ücretsiz, ticari olmayan Açık Bilim istemci / sunucu tabanlı Tıbbi Görüntüleme İşleme (MIP) çevrimiçi çerçevesi. Tıbbi verileri görüntüleme gibi yetenekler sunar (Bilgisayarlı tomografi (CT), Manyetik Rezonans Görüntüleme (MRI), vb.) İki boyutlu (2D) ve üç boyutlu uzayda (3D) doğrudan bir standartta internet tarayıcısı, Google Chrome, Mozilla Firefox, Safari veya Microsoft Edge gibi. Diğer işlevler, Tıbbi Ölçütlerin hesaplanmasıdır (Zar Skoru[3] ve Hausdorff mesafesi[4]), tıbbi görüntülerde yapıların manuel dilim dilim ana hatlarını çizme (segmentasyon[5][6]), tıbbi görüntü verilerine (anatomik) yer işaretlerinin manuel olarak yerleştirilmesi, tıbbi verilerin görüntülenmesi Sanal gerçeklik (VR) ve yüz rekonstrüksiyonu ve tıbbi verilerin kaydı Arttırılmış gerçeklik (AR).[7]

Studierfenster'ın diğer özellikleri, otomatik Kraniyal İmplant Tasarımıdır. sinir ağı,[8][9] boyanması Aort Diseksiyonları[10] Birlikte Üretken Tartışmalı Ağ (GAN)[11][12] ve otomatik aort işaretleme tespiti Derin Öğrenme[13] Bilgisayarlı Tomografi Anjiyografi (CTA) taramalarında.

Studierfenster şu anda şuradaki bir sunucuda barındırılıyor: Graz Teknoloji Üniversitesi (TU Graz)[14] Steiermark, Avusturya.

Tarih

Studierfenster (SF), Graz Tıp Üniversitesi (MedUni Graz) işbirliğiyle Avusturya, Graz Teknoloji Üniversitesi Bilgisayar Grafikleri ve Görme Enstitüsü'nün (ICG) Yaz Lisans (SB) programı sırasında iki Lisans tezi kapsamında başlatıldı. , Avusturya, 2018/2019.[15][16]

Studierfenster (veya StudierFenster) adı Almanca'dır ve StudyWindow'a çevrilebilir, burada Window burada bir tarayıcı penceresini ifade eder. Studierfenster kelimesi, bir Artırılmış Gerçeklik projesi olan Studierstube (Çalışma Odası) kelimesinden bir uyarlamadır. Viyana Teknoloji Üniversitesi Avusturya'da.[17][18]

Mimari

Studierfenster Mimarisi.

Studierfenster, bir istemci-sunucu modeli aracılığıyla dağıtılmış bir uygulama olarak kurulur. İstemci tarafı (ön uç), Köprü Metni Biçimlendirme Dili (HTML) ve JavaScript'ten oluşur. Ön uç ayrıca, hala çok benzediği Açık Grafik Kitaplığı (OpenGL) ES 2.0 belirtiminden gelen bir Javascript Uygulama Programlama Arayüzü (API) olan Web Grafik Kitaplığını (WebGL) kullanır. OpenGL'nin aksine WebGL, web tarayıcılarında 2D ve 3D grafiklerin oluşturulmasına izin verir. Bu, bağımsız programlardan bilinen grafik özelliklerinin, istemci tarafındaki Grafik İşlem Birimi'nin (GPU) işlem gücüyle desteklenen web uygulamalarında doğrudan kullanılmasını sağlar.

Sunucu tarafı (arka uç), C, C ++ ve Python aracılığıyla istemci isteklerini işler.[19] Ortak Açık Kaynak kitaplıklarına ve Insight Toolkit (ITK) gibi yazılım araçlarına arabirim sağlar,[20] Görselleştirme Araç Seti (VTK ),[21] X Araç Seti (XTK)[22] ve Dilim: Bırak.[23] Sunucu iletişimi AJAX istekleri tarafından yönetilir[24] ihtiyaç vardı.

Studierfenster, Cep şişesi sunucu. Tesadüfen, Flask Avusturya'daki Graz Teknoloji Üniversitesi mezunu Armin Ronacher tarafından yaratıldı.[25]

Özellikleri

Dicom Tarayıcı

Studierfenster DICOM Tarayıcısı

Bu, istemci tarafında yerel bir klasörün DICOM (Tıpta Dijital Görüntüleme ve İletişim[26][27]) Dosyalar. Daha sonra, tüm klasör sıkıştırılmış .Nrrd (neredeyse ham tarama verileri) dosyalarına dönüştürülebilir ve tek bir .zip dosyası olarak indirilebilir.

Nrrd bir kütüphanedir ve dosya formatı n boyutlu gösterimi ve işlenmesi için raster veri. Bilimsel görselleştirmeyi ve (tıbbi) desteklemesi amaçlanmıştır. görüntü işleme uygulamalar.[28] Studierfenster'ın "Dicom Tarayıcısı" ile belirli Etütleri veya Serileri seçmek ve yalnızca bunları dönüştürmek mümkündür.

Dosya Dönüştürücü

"Dosya Dönüştürücü" bir tıbbi cilt dosyasını (örneğin, sıkıştırılmamış bir .Nrrd dosyası) sıkıştırılmış / ikili .Nrrd dosyasına dönüştürür. Dönüştürmeden sonra, sıkıştırılmış .Nrrd dosyası indirilebilir ve 2D ve 3D görselleştirme ve daha fazla görüntü işleme için "Medical 3D Viewer" ile kullanılabilir.

Metrik Modülü

Studierfenster Metrik Modülü

Bu, standart bir web tarayıcısında iki segmentasyon maskesi (.nrrd formatında) arasındaki Zar Benzerlik Katsayısını (DSC) ve Hausdorff Mesafesini (HD) hesaplayabilir.

Ortaya çıkan tabloda yedi sütun vardır: hesaplamada kullanılan her iki dosya için dosya adları, hesaplanan DSC, hesaplanan HD, her iki yön için hesaplanan yönlendirilmiş HD ve hesaplamada görüntü aralığı kullanılmışsa bilgi. Tablo sıralanabilir, aranabilir ve basit bir kopya, Excel dışa aktarımı, Virgülle Ayrılmış Değerler (CSV) dosyası veya Taşınabilir Belge Formatı (PDF) olarak dışa aktarılabilir.

Metrik Modülü, beyin tümörlerinin manuel anatomik segmentasyonlarını karşılaştırmak için kullanılmıştır.[29]

VR Görüntüleyici

Studierfenster altında Sanal Gerçeklik.

VR Görüntüleyici (veya Tıbbi VR Görüntüleyici), (tıbbi) verilerin Sanal gerçeklik (VR) Google Cardboard veya HTC Vive (WebVR Uygulaması aracılığıyla).[30] Verileri VR'de görüntülemek için, açık kaynak, çoklu platform veri analizi ve görselleştirme uygulaması ParaView ile yapılabilen VTI (.vti) formatına dönüştürülmesi gerekir.[31]

Eleştirmenler

Studierfenster, sertifikalı bir tıbbi ürün değildir, yalnızca eğitim, araştırma ve bilgilendirme amaçlı kullanılabilir.

Referanslar

  1. ^ "Studierfenster". Alındı 23 Nisan 2020.
  2. ^ Weber, Maximilian (17 Ekim 2019). "Tıbbi Segmentasyon Puanlarının Hesaplanması için İstemci / Sunucu Tabanlı Çevrimiçi Ortam". 2019 IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) 41. Uluslararası Konferansı. 2019. sayfa 3463–3467. doi:10.1109 / EMBC.2019.8856481. ISBN  978-1-5386-1311-5. PMID  31946624. S2CID  199373900.
  3. ^ Zar Lee R. (1945). "Türler Arası Ekolojik İlişki Miktarının Ölçüleri". Ekoloji. 26 (3): 297–302. doi:10.2307/1932409. JSTOR  1932409.
  4. ^ Rockafellar, R. Tyrrell; Islak, Roger J-B (2005). Varyasyon Analizi. Springer-Verlag. s. 117. ISBN  3-540-62772-3.
  5. ^ Linda G. Shapiro ve George C. Stockman (2001): "Computer Vision", s. 279–325, New Jersey, Prentice-Hall, ISBN  0-13-030796-3
  6. ^ Barghout, Lauren ve Lawrence W. Lee. "Algısal bilgi işleme sistemi." Paravue Inc. ABD Patent Başvurusu 10 / 618,543, 11 Temmuz 2003'te dosyalanmıştır.
  7. ^ Gsaxner, Christina; Pepe, Antonio; Wallner, Jürgen; Schmalstieg, Dieter; Egger, Ocak (2019). Shen, Dinggang; Liu, Tianming; Peters, Terry M .; Staib, Lawrence H .; Essert, Caroline; Zhou, Sean; Yap, Pew-Thian; Khan, Ali (editörler). "Baş Boyun Cerrahisinde Sınırsız Artırılmış Gerçeklik İçin İşaretsiz Görüntü Yüze Kayıt". Tıbbi Görüntü Hesaplama ve Bilgisayar Destekli Müdahale - MICCAI 2019. Bilgisayar Bilimlerinde Ders Notları. Cham: Springer Uluslararası Yayıncılık. 11768: 236–244. doi:10.1007/978-3-030-32254-0_27. ISBN  978-3-030-32254-0.
  8. ^ Li, Jianning. "Kraniyal Defekt Onarımı için Derin Öğrenme". Yüksek Lisans Tezi, Bilgisayar Grafikleri ve Görme Enstitüsü, Graz Teknoloji Üniversitesi, Avusturya, s. 1-68, Ocak 2020.
  9. ^ Li, Jianning; Pepe, Antonio; Gsaxner, Christina; Egger, Ocak (2020). "Otomatik Kafatası Kusur Restorasyonu ve Kraniyal İmplant Tasarımı için Çevrimiçi Bir Platform". arXiv:2006.00980 [physics.med-ph ].
  10. ^ Pepe, Antonio; Li, Jianning; Rolf-Pissarczyk, Malte; Gsaxner, Christina; Chen, Xiaojun; Holzapfel, Gerhard A .; Egger, Ocak (2020). "Aort Diseksiyonlarının Algılanması, Segmentasyonu, Simülasyonu ve Görselleştirilmesi: Bir Gözden Geçirme". Tıbbi Görüntü Analizi: 101773. doi:10.1016 / j.media.2020.101773.
  11. ^ Prutsch, Alexander. "Anjiyografi Görüntülerinde Kesilen Aortun Boyanması için Web Tabanlı Bir Aracın Tasarımı ve Geliştirilmesi" (PDF). Alındı 25 Nisan 2020.
  12. ^ Goodfellow, Ian; Pouget-Abadie, Jean; Mirza, Mehdi; Xu, Bing; Warde-Farley, David; Özair, Sherjil; Courville, Aaron; Bengio, Yoshua (2014). Üretken Çekişmeli Ağlar (PDF). Uluslararası Sinirsel Bilgi İşleme Sistemleri Konferansı Bildirileri (NIPS 2014). s. 2672–2680.
  13. ^ Schmidhuber, J. (2015). "Yapay Sinir Ağlarında Derin Öğrenme: Genel Bakış". Nöral ağlar. 61: 85–117. arXiv:1404.7828. doi:10.1016 / j.neunet.2014.09.003. PMID  25462637. S2CID  11715509.
  14. ^ "Graz Teknoloji Üniversitesi (TU Graz)". Alındı 28 Nisan 2020.
  15. ^ Weber, Maximilian (13 Aralık 2018). Segmentasyon Puanlarının hesaplanması için İstemci / Sunucu tabanlı Çevrimiçi Ortam (Lisans Tezi). Avusturya: Bilgisayar Grafikleri ve Görme Enstitüsü, Graz Teknoloji Üniversitesi. s. 1–40.
  16. ^ Wild, Daniel; Weber, Maximilian; Egger, Ocak (2019). "Tıbbi Görüntülerin Manuel Segmentasyonu için İstemci / Sunucu Tabanlı Çevrimiçi Ortam". arXiv:1904.08610 [cs.CV ].
  17. ^ "Studierstube" (PDF). Alındı 26 Nisan 2020.
  18. ^ Szalavári, Zsolt; Schmalstieg, Dieter; Fuhrmann, Anton; Gervautz, Michael (1998). "Studierstube: Artırılmış gerçeklikte işbirliği için bir ortam". Sanal Gerçeklik, Cilt 3. Bilgisayar Bilimlerinde Ders Notları. Springer Uluslararası Yayıncılık. 3: 37–48. doi:10.1007 / BF01409796. S2CID  1122975.
  19. ^ "Python". Alındı 29 Nisan 2020.
  20. ^ "Insight Toolkit (ITK)". Alındı 27 Nisan 2020.
  21. ^ "VTK - Görselleştirme Araç Seti". Alındı 27 Nisan 2020.
  22. ^ "X Araç Seti: Bilimsel Görselleştirme için WebGL ™". 25 Nisan 2020. Alındı 27 Nisan 2020.
  23. ^ "Dilim: Bırak". Alındı 27 Nisan 2020.
  24. ^ "Ajax - Web geliştirici kılavuzları". MDN Web Belgeleri. Arşivlendi 28 Şubat 2018 tarihli orjinalinden. Alındı 27 Şubat 2018.
  25. ^ "Armin Ronacher". Alındı 26 Nisan 2020.
  26. ^ "1 Kapsam ve Uygulama Alanı". dicom.nema.org.
  27. ^ DICOM broşürü, nema.org.
  28. ^ Aja-Fernández, Santiago; de Luis Garcia, Rodrigo; Tao, Dacheng; Li, Xuelong (2009). Görüntü İşlemede ve Bilgisayarla Görmede Tensörler. Bilgisayarla Görme ve Örüntü Tanıma Alanındaki Gelişmeler. Springer Science & Business Media. ISBN  9781848822993.
  29. ^ Bhandari, Abhishta; Koppen, Jarrad; Agzarian, Marc (2020). "Beyin tümörü segmentasyonu için evrişimli sinir ağları". Görüntülemeye İlişkin Bilgiler. Bilgisayar Bilimlerinde Ders Notları. Springer Açık. 11:77 (1): 77. doi:10.1186 / s13244-020-00869-4. PMC  7280397. PMID  32514649.
  30. ^ Egger, Ocak (12 Mart 2017). "Tıbbi uygulamalar için OpenVR aracılığıyla HTC Vive MeVisLab entegrasyonu". PLOS ONE. 12 (3): e0173972. arXiv:1703.07575. Bibcode:2017PLoSO..1273972E. doi:10.1371 / journal.pone.0173972. PMC  5360258. PMID  28323840.
  31. ^ "ParaView". Alındı 24 Mayıs, 2020.

Dış bağlantılar