CRAN Task View: Medical Image Analysisの英語での説明文をGoogle翻訳を使用させていただき機械的に翻訳したものを掲載した。

Maintainer: Brandon Whitcher
Contact: bwhitcher at gmail.com
Version: 2016-12-30

データ入力/出力

DICOM

臨床画像化装置から出てくるデータのための業界標準のフォーマットは、DICOMである(医療におけるデジタル画像と通信)。DICOM”標準”は非常に広く、非常に複雑である。大体、各DICOM準拠のファイルに言えば、16進数として表現され、タグを形成している2つの4バイト・シーケンス(グループ、要素)に編成されたフィールドのコレクションです。(グループ、要素)組み合わせは、次の来ている情報の種類を発表しました。DICOMヘッダーのバイト固定的な番号はありません。最終的な(グループ、要素)タグは、以降のすべての情報は、画像(複数可)に関係しているように、「データ」タグ(7FE0、0010)、である必要があります。

  • パッケージoro.dicomdivestfmritractor.basetractorプロジェクトの一部)は、DICOMファイル、ANALYZEまたはNIfTI形式に容易に変換、読み込むR関数を提供しています。

ANALYZE and NIfTI

医用画像データのための業界標準はDICOMであるが、他の形式は画像解析コミュニティで大いに使用されるようになっている。ANALYZE形式はもともとメイヨー財団(同じ名前の)画像処理システムと連携して開発されました。Anlayze(7.5)形式の画像をそれぞれ取得し、取得自体に関する情報が含まれている2つのファイル「hdr」や「img」のファイルで構成されている。このフォーマットの最近の適応はNIfTI-1として知られており、神経イメージング情報技術イニシアティブ(NIfTI)からのデータ・フォーマット・ワーキンググループ(DFWG)の製品です。NIfTI-1データフォーマットは、ANALYZE形式とほとんど同じですが、いくつかの改良を提供しています:一つのファイル(.nii)、より関連のカテゴリに348バイトの固定ヘッダの再編成およびヘッダ情報を伸長する可能性へのヘッダと画像情報のマージ。

  • パッケージRNiftiAnalyzeFMRIfmritractor.basetractorプロジェクトの一部)、oro.niftiとNeuroImage(R-Forge neuroimプロジェクト内で現在のみ利用可能)はすべて、ANALYZEとNIfTIファイルの読み取り/書き込み機能を提供する。

磁気共鳴イメージング(MRI)

拡散テンソル画像(DTI)

  • Rパッケージのdtiは、DTIモデルのコンテキスト内での拡散重み付けされたデータを分析するための構造的な適応型の平滑化の方法が用意されています。Dueitsエッジ保存平滑化特性のために、これらの方法はかなりの構造(例えば、fibre tracts)を損なうことなくノイズを低減することができる。パッケージには、視覚化(2Dおよび3D)へのテンソル再構築を経由して、入力からDTIデータ処理のための機能を提供します。
  • tractor.base パッケージ(tractor projectの一部)は、リーディング、ライティングやMRI画像を可視化するための機能で構成されています。イメージは、ANALYZE、NIfTIまたはDICOMファイルフォーマットに記憶することができ、スライス・バイ・スライス、または突起に視覚化することができる。また、そのようなマスキングおよび閾値処理などの一般的な画像操作タスクのための機能を提供します。そして、画像データに任意の関数を適用するため。パッケージは、純粋なRに書かれている
  • 拡散異方性は、ヒト脳における白質の神経経路を特徴付ける、および中枢神経系におけるグローバルな接続性を推論するために使用されている。gdimapパッケージには、推定したモデルのない方法(Q空間撮像法)を使用して、神経経路の方向を可視化するためのアルゴリズムを実装しています。繊維配向の推定は、(1)極大値を抽出することにより、または(2)ODFボクセルデータの指向性の統計的クラスタリングを使用して実装されている。

ダイナミック造影MRI(DCE-MRI)

  • DATforDCEMRIパッケージは、時間データ対造影剤濃度のボクセルワイズデコンボリューション解析を行い、例えばKtransとVeのような一般に利用される動力学的パラメータを近似に使用することができるインパルス応答関数(IRF)を生成する。対話型の高度なボクセル診断ツール(AVDT)もボクセル毎のデータの簡単なナビゲーションを容易にするために提供されています。
  • dcemriS4パッケージには、DCE-MRI(または拡散強調MRI)ボクセル単位で取得による定量分析を行うための関数のコレクションが含まれており、NIfTIのS4の実装に依存してoro.nifti 内のクラスを分析します。データ管理機能が含まれます:NIfTI拡張、完全な監査証跡、改善された視覚化などのための読み取り/書き込み。動き補正および/または同時登録、T1推定、ガドリニウム造影剤濃度および動力学的パラメータの推定に信号強度の変換を以下のようにDCE-MRIを定量する工程である。シングルコンパートメント(ケティまたは拡張ケティ)モデルからの動力学的パラメーターのパラメトリック推定は、レーベンバーグ・マルカートの最適化やベイズ推定を介して行われる。動力学的パラメータのセミパラメトリックベイズ推定はP-スプラインを介しても可能である。
  • KATforDCEMRIパッケージは、KtransやVeなど一般に利用される動態パラメータを推定するためのボクセルワイズ時間データ対造影剤濃度に対してコンパートメントモデルを当てはめるための関数が含まれています。

機能的結合

  • brainwaverパッケージには、グラフ理論を用いて可視化し、パラメータ化した多変量時系列の基本的なウェーブレット解析を提供します。それはwaveslimを通じて、ウェーブレット分解の各スケールの相関行列を計算します。仮説検定は、グラフの隣接マトリックスを構築するために、1つの行列の各エントリに適用される。得られたグラフは、最終的に小さい世界の理論を用いて分析し、効率的な計算技術を用いて、シミュレートされた攻撃を使用して試験される。brainwaverプロジェクトは、脳画像データ処理のためのCamBAプロジェクトに相補的である。(メイクで)スクリプトのコレクションは、brainwaverパッケージと一緒にdownloadすることが可能です。

機能MRI

  • adaptsmoFMRI は、実際のデータと同様に、適応ガウスマルコフランダムフィールドに基づく機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)データを使用することによって、血液酸素レベル依存性(BOLD)効果を推定するためのR関数を含みます。 基礎となるモデルの推論は、非近似の場合のMetropolis Hastingsアルゴリズムと、近似の場合のGibbsサンプラーを用いた効率的なMarkov Chain Monte Carloシミュレーションによって実行されます。 近似していないバージョンと近似した結果を比較すると、近似していない場合の推定精度の向上が最小限に抑えられ、計算負担が軽減されるため、結果は前者を優先します。
  • AnalyzeFMRIはもともとANALYZE形式の下で大規模な構造的および機能的MRIデータセットの処理および分析のために書かれたパッケージです。グラフィカルユーザインタフェース(GUI)を介して完全なNIfTI入力/出力、Tcl / Tkのコンポーネントに基づいて、クロスプラットフォームの可視化、空間的/時間的、ICA(Independent Components Analysis):これは、新しい機能を含むように更新されました。
  • パッケージarf3DS4は、機能的磁気共鳴画像法(fMRI)データの分析のために(ARF)フィッティングアルゴリズム活性領域を適用した。ARFは、アクティブな脳領域をパラメータ化するガウス形状の空間モデルを使用しています。
  • Rパッケージのfmriは、機能的MRIデータを分析するためのツールを提供します。コアは、適応平滑法の新しいクラスの実装です。これらの方法は、効果的な空間分解能を低下させる、有意な信号増強と従来の非適応平滑化方法とは対照的にせずに誤検出の低減を可能にする。この特性は、特に高解像度の機能的MRIの分析で興味深い。パッケージには、Random Field Theoryを用いて、データと信号検出をモデル化するリニア入力/いくつかの標準的な画像フォーマットの出力(ANALYZE、NIfTI、AFNI、DICOM)などのための機能が含まれています。また、ICAとNGCA(非ガウス成分分析)に基づく方法が含まれており、それゆえAnalyzeFMRIと一部重複しています。
  • 脳画像は、脳機能イメージングデータのためのデータ構造および入力/出力ルーチンを提供しています(R-フォージneuroimプロジェクト内で現在のみ利用可能)Rパッケージです。これは、読み込みと書き込みNIfTI-1のデータを、マルチ次元画像を処理するためのS4クラスを提供します。
  • 計算統合デバイスアーキテクチャ(CUDA)は、NVIDIAのGPU上の超並列ハイパフォーマンスコンピューティングのためのソフトウェアプラットフォームです。cudaBayesregは、脳のfMRIデータの解析のためのベイズマルチレベルモデルのCUDA実装を提供します。CUDAプログラミング・モデルは、並行して各ボクセルの線形回帰モデルを当てはめるための別のスレッドを使用しています。グローバル統計モデルは、通常の前に、階層線形モデルのためのギブスサンプラーを実装しています。このモデルは、Bayesian Statistics and Marketing第3章ではロッシ、アレンビーとマカロックによって提案されており、かつRパッケージbayesmに「rhierLinearModel」と呼ばれている。

構造的MRI

  • パッケージdpmixsimは、クラスタリングや画像分割のためのディリクレ過程混合物(DPM)モデルを実装しています。DPMモデルは、部品の数が不明で混合モデルを探索するためのMCMCシミュレーションに依存しているベイジアンノンパラメトリック手法である。コードが正常な構造(共役ノーマルノーマルDPMモデル)との複合体のモデルを実装しています。アプリケーションは、目的の組織の種類や地域によるMR画像の分類の方に向いている。
  • パッケージmritcは、MRI組織正規混合モデルを用いて分類し、(部分的なボリューム、高い分解能)の様々な方法でフィッティング隠れマルコフ正規混合モデルのためのツールを提供します。初期値や空間パラメータを取得する関数が用意されています。分類結果の可視化と評価のための施設が用意されています。速度を向上させるために、テーブルルックアップ方法は、様々な場所で使用されて、ベクトル化は、条件付き独立性を活用するために使用され、いくつかの計算は、埋め込まれたCコードによって実行される。

可視化

  • パッケージbrainRは、WebGL、RGL、JavaScriptコマンドを使用して、3次元(3D)と4次元(4D)画像を作成するための機能を備えています。このパッケージには、Xツールキット(XTK)に依存しています。
  • Morpho は、統計的形状解析とポイントベースの形状表現(ランドマーク、メッシュ)の可視化のためのツールの集まりです。 Morphoは、グループの相違と非対称性を評価するためのさまざまな統計的手法を紹介しています。それらのほとんどは、順列/ブートストラッピング手法に基づいています。 登録目的のために、ランドマーク変換(剛性、類似性、アフィンおよび薄平面スプライン)を計算する機能、および形状の主軸を利用する反復最近点登録および自動整列があります。 欠損/誤ったデータを処理するために、見落とされているランドマークや対話型外れ値の検出に利用できる補間方法があります。 ビジュアライゼーションのために、距離マップのインタラクティブな3Dプロットを作成する機能と、2Dと3Dの両方で長方形のグリッドを変形することによって点群間の相違を視覚化する機能があります。 さらに、一連の局所アフィン変形(例えば、化石)を受けた構造を表す表面メッシュをレトロデフォームするアルゴリズムを含む。
  • Rvcg は、三角表面メッシュを操作するための関数を提供するためにVCGLIB をインターフェイスします。 例えば、医用画像セグメンテーションから生成された表面です。 これらの操作の中には、二次エッジの崩壊間引き、平滑化、サブサンプリング、最近傍点探索または均一な再メッシュ化があります。 さらに、3Dアレイから等値面を生成することができます。 バイナリ形式とASCII形式の両方のSTL、PLY、およびOBJファイルのインポート/エクスポート機能があります。

シミュレーション

  • パッケージneuRosimは、ユーザーがfMRIの時系列または4Dデータを生成することができます。いくつかの高レベルの機能は活性化し、ノイズを定義するためにわずか数引数と機能の多様性と高速なデータ生成のために作成されています。より高度なユーザーのためには、低レベルの関数を使用して引数を操作することが可能です。

一般的な画像処理

  • adimpro は、2Dデジタル(カラーおよびB / W)画像のパッケージで、実際には医療用画像に特化したものではなく、一般的な画像処理用です。
  • パッケージbayesImageS は、2Dおよび3D画像(CTおよびMRIなど)のセグメント化のためのいくつかのアルゴリズムを実装します。 これは、平滑化パラメータの事後分布を含む、隠れマルコフ正規混合モデルの完全なベイジアン推論を提供します。 ピクセルラベルはチェッカーボードGibbsまたはSwendsen-Wangを使用してサンプリングすることができます。 近似交換アルゴリズム(AEA)、擬似尤度(PL)、熱力学積分(TI)、および近似ベイジアン計算(ABC-MCMCおよびABC-SMC)が含まれます。 解剖学的アトラスまたは他の空間情報が利用可能な場合には、外部フィールドpriorを使用することができます。
  • EBImageは、読み取り、書き込み、加工、画像の解析のための汎用的な機能を提供しますRパッケージです。 さらに、顕微鏡ベースの細胞アッセイとの関連で、このパッケージには、画像、セグメント細胞を形質転換し、定量的な細胞の記述子を抽出するためのツールを提供しています。
  • パッケージmmand(任意の数の次元でのモルフォロジー)が侵食さと拡張、開閉だけでなく、平滑化カーネルベースの画像処理のような形態学的操作を提供します。これは、配列や任意の次元の配列のようなデータを操作する。
  • RNiftyRegNiftyReg画像登録ツールへのインターフェースを提供します。剛体、アフィン変換および非線形登録が利用可能であり、2D対2D、3Dから2Dおよび4Dから3Dへの手順を適用することができる。
  • パッケージfslrは、システムコマンドを使用して、FMRIB Sofware Library(FSL)、強力で広く使われているニューロイメージングソフトウェアライブラリとのインタフェースのラッパー関数が含まれています。このパッケージでの目標は、完全にあなたがRベースNIfTIオブジェクトを渡し、関数がFSLコマンドを実行し、R-ベースNIfTIオブジェクトを返すRにFSLとのインタフェースすることです。

ポジトロン放出断層撮影(PET)

  • occパッケージは、関心領域(ROI)の集合の分布の総量から、薬剤によるペットの神経受容体占有率を推定するための汎用的な機能を提供します。フィッティング法は、基準領域、(時には「占有プロット」として知られているOLS)通常の最小二乗法および制限付き最尤推定(REML)が含まれています。
  • PETパッケージは、主要な反復的再構成手法(代数的再構成技術、期待値最大化と最小二乗共役法を用いた尤度再構成)、ラドン変換されたデータにはいくつかの直接的な再構成法の3が含まれています。さらに、空間的な変化する強度でマークされたポアソン過程をシミュレートする可能性を提供しています。

脳波(EEG)

  • edfReader は、EEGレコーディングで最も人気のあるファイル形式の一部を読み込みます。
  • EEGパッケージ(R-フォージ上eegプロジェクト内で現在のみ使用可能)、単一の試用脳波を読み取り(現在はASCIIエクスポート前処理されたと脳ビジョンアナライザーでセグメント化された臨床試験)、平均値(すなわち、事象関連電位やERPのを計算します)を記憶ERPのオブジェクト等はデータフレーム内の複数のデータセットからの統計的分析(線形モデル、(M)ANOVA)は馴染みのRモデリングフレームワークを使用して行うことができるようになっている。
  • eegkit には、EEG信号を分析するための多くの有用な機能が含まれています(とりわけ、電極の位置を視覚化しています)。
  • PTAkは、特異値分解(SVD)の一般化は、非同一性メトリックとペナルティ法を支持するように、任意の順序のテンソル(配列)を分解するためにマルチウェイ方式を使用してRパッケージである。これらの拡張子を持つ2ウェイSVDも用意されています。PCAN(タッカー-n)と、これらの拡張子を持つPARAFAC / CANDECOMP:パッケージには、追加のマルチウェイメソッドが含まれています。アプリケーションでは、脳波の解析と機能的MRIデータが含まれています。
R言語 CRAN Task View:医用画像解析

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