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ました。

Maintainer: Brandon Whitcher
Contact: bwhitcher at gmail.com
Version: 2019-11-20
URL: https://CRAN.R-project.org/view=MedicalImaging

データ入力/出力

DICOM

医療用画像装置から取り出されるデータの業界標準フォーマットはDICOM(Digital Imaging and Communication in Medicine)です。DICOMの「標準」は非常に広く、非常に複雑です。大まかに言えば、各DICOM準拠ファイルは、16進数で表されタグを形成する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集まりです。(グループ、要素)の組み合わせは、次に来る情報の種類を通知します。DICOMヘッダーの固定バイト数はありません。最後の(グループ、要素)タグは、すべての後続の情報がイメージに関連するように、「データ」タグ(7FE0,0010)でなければなりません。

  • 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

医用画像データの業界標準はDICOMですが、画像解析のコミュニティでは別のフォーマットが頻繁に使用されるようになりました。ANALYZEフォーマットはもともと、Mayo Foundationの画像処理システム(同名の)と組み合わせて開発されました。Anlayze(7.5)形式のイメージは、取得と取得そのものに関する情報を含む2つのファイル「hdr」と「img」ファイルで構成されています。このフォーマットのより最近の適合は、NIfTI-1として知られ、Neuroimaging Informatics Technology Initiative(NIfTI)のData Format Working Group(DFWG)の製品です。NIfTI-1のデータフォーマットは、ANALYZEフォーマットとほぼ同じですが、ヘッダーと画像情報を1つのファイル(.nii)にマージし、348バイトの固定ヘッダーをより関連性の高いカテゴリに再編成し、ヘッダー情報を拡張する可能性。

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dtiは、DTIモデルのコンテキストで拡散加重データを分析するための構造適応平滑化方法を提供します。エッジを保持する特性により、これらの平滑化方法は、重要な構造(繊維管など)を損なうことなくノイズを低減できます。このパッケージには、入力からテンソル再構築、視覚化(2Dおよび3D)までのDTIデータ処理機能も含まれています。
  • tractor.basetractor project の一部)は、MRI画像の読み込み、書き込み、視覚化のための関数で構成されています。画像は、ANALYZE、NIfTIまたはDICOMファイル形式で保存することができ、スライス単位または投影形式で視覚化することができます。また、マスキングや閾値処理などの一般的な画像操作タスクの機能も提供します。任意の機能を画像データに適用するためのものである。パッケージは純粋なRで書かれています。
  • 拡散異方性は、ヒトの脳内の白質ニューロン経路を特徴づけるために用いられ、中枢神経系における全体的な連結性を推測しています。gdimapは、モデルのないメソッド(q空間イメージングメソッド)を使用してニューロンの経路の方向を推定し、視覚化するためのアルゴリズムを実装します。繊維配向の推定は、(1)ODFボクセルデータの局所的最大値または(2)方向統計的クラスタリングを抽出することによって実施されました。

ダイナミック造影MRI(DCE-MRI)

  • DATforDCEMRIは、造影剤濃度対時間データのボクセル別デコンボリューション分析を実行し、インパルス応答関数(IRF)を生成し、KtransおよびVeなどの一般的に利用される運動パラメータを近似するために使用することができる。インタラクティブな高度なボクセル診断ツール(AVDT)も提供され、ボクセルデータの簡単なナビゲーションを容易にします。
  • dcemriS4は、voxel単位でDCE-MRI(または拡散強調MRI)の収集から定量分析を実行する関数のコレクションが含まれており、oro.niftiのNIfTIおよびANALYZEクラスのS4実装に依存します。データ管理機能には、NIfTI拡張の読み込み/書き込み、フル監査証跡、視覚化の改善などがあります。DCE-MRIを定量化する手順は次のとおりです:動き補正および/または同時登録、T1推定、信号強度のガドリニウム 造影剤濃度および動態パラメータの推定。Levenburg-Marquardt最適化またはベイジアン推定を介して、単一コンパートメント(Ketyまたは拡張Kety)モデルからの運動パラメータのパラメトリック推定が実行される。ベイジアンPスプラインを使用して、運動パラメータのセミパラメトリックな推定も可能です。

機能的結合

  • brainwaverは、グラフ理論を用いた視覚化およびパラメータ化を用いて、多変量時系列の基本ウェーブレット解析を提供します。waveslimを使用して、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。仮説テストは、グラフの隣接行列を構成するために、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、最終的に小世界理論を用いて分析され、効率的な計算技術を用いて模擬攻撃を用いてテストされます。brainwaverプロジェクトは、脳画像データ処理のCamBAプロジェクトを補完するものです。brainwaverと共にdownloadできるスクリプトのコレクション(メイクファイル付き)が用意されています。

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関数を含む。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サンプラーを使用した効率的なマルコフ連鎖モンテカルロ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、元々ANALYZE形式の大き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用に書かれたパッケージです。Tcl / Tkコンポーネントに基づくクロスプラットフォームのビジュアライゼーション、グラフィカルユーザーインターフェイス(GUI)による空間/時間ICA(Independent Components Analysis )の新機能を含む新しい機能が追加されました。
  • arf3DS4は、機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)データの分析のためにアクティブ領域適合(ARF)アルゴリズムを適用した。ARFは、アクティブな脳領域をパラメータ化するためにガウス形状空間モデルを使用します。
  • Rパッケージfmriは、機能的なMRIデータの分析のためのツールを提供します。コアは、新しいクラスの適応平滑化メソッドの実装です。これらの方法により、従来の非適応スムージング方法とは対照的に、有効な空間分解能を低下させることなく、信号の大幅な向上と誤検出の削減が可能になります。この特性は、高解像度の機能的MRIの分析で特に重要です。このパッケージには、いくつかの標準イメージング形式(ANALYZE、NIfTI、AFNI、DICOM)の入出力機能と、Random Field Theoryを使用したデータおよび信号検出の線形モデリング機能が含まれています。また、ICAおよびNGCA(非ガウス成分分析)ベースのメソッドも含まれているため、AnalyzeFMRIと一部重複しています。
  • Neuroimageは、機能的な脳画像データのためのデータ構造と入出力ルーチンを提供するRパッケージ(現在、R-Forgeのneuroimプロジェクトでのみ利用可能)です。NIfTI-1データを読み書きし、多次元画像を扱うためのS4クラスを提供します。

構造的MRI

  • mritcは、通常の混合モデルと(部分音量、より高解像度の)隠れマルコフ正規混合モデルをさまざまな方法で適合させたMRI組織分類ツールを提供します。初期値と空間パラメータを得るための関数が利用できます。分類結果の可視化と評価のための機能が提供されています。速度を向上させるために、テーブルルックアップメソッドはさまざまな場所で使用され、ベクトル化は条件付き独立を利用するために使用され、一部の計算は埋め込みCコードによって実行されます。

可視化

  • brainRは、WebGL、RGL、およびJavaScriptコマンドを使用して3次元(3D)および4次元(4D)画像を作成する機能が含まれています。このパッケージはX ToolKit(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)の視覚化のためのツールの集まりです。Morphoは、General Procrustes AnalysisやSemi-Landmarksのスライドなどのコア機能とは別に、グループの違いや非対称性を評価するためのさまざまな統計的手法を備えています。そのほとんどは、置換/ブートストラップ方式に基づいています。登録目的のために、ランドマーク変換(剛性、類似性、アフィンおよび薄板スプライン)ならびに形状の主軸を利用する反復最近点登録および自動整列を計算する関数がある。見つからない/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代用方法があります。ビジュアライゼーションには、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の間の違い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も含まれています。
  • Rvcgは、三角サーフェス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。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る。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

  • neuRosimは、ユーザがfMRI時系列または4Dデータを生成することを可能にする。いくつかの高水準関数は、わずかな引数だけで高速データ生成を実現し、起動とノイズを定義する多様な関数を作成します。より高度なユーザーの場合は、低レベル関数を使用して引数を操作することができます。

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。
  • bayesImageSは、2Dおよび3D画像(CTやMRIなど)のセグメンテーションのためのいくつかのアルゴリズムを実装しています。これは、スムージング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に対する完全なベイジアン推論を提供する。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である場合には、外部フィールドpriorを使用することができます。
  • EBImageは、イメージの読み取り、書き込み、処理および分析のための汎用機能を提供するRパッケージです。さらに、顕微鏡ベースの細胞アッセイの文脈において、このパッケージは、画像を変換し、細胞をセグメント化し、定量的細胞記述子を抽出するためのツールを提供します。
  • mmand(任意の次元数の数学的形態)は、浸食および膨張、開閉および平滑化およびカーネルベースの画像処理のような形態学的演算を提供する。任意の次元の配列や配列のようなデータで動作します。
  • RNiftyRegは、NiftyRegイメージ登録ツールへのインターフェイスを提供します。剛体、アフィン、およびノンリニアの登録が利用可能であり、2Dから2D、3Dから2D、および4Dから3Dの手順で適用できます。
  • fslrは、システムコマンドを使用して、強力かつ広く使用されているNeuroimagingソフトウェアライブラリであるFMRIB Sofware Library(FSL)とインターフェースするラッパー関数が含まれています。このパッケージの目標は、RベースのNIfTIオブジェクトを渡すRでFSLと完全にインターフェイスすることです。関数はFSLコマンドを実行し、RベースのNIfTIオブジェクトを返します。

ポジトロン放出断層撮影(PET

  • occは、一連の関心領域(ROI)の分布の総量から、薬物によるPET神経受容体占有を推定するための一般的な機能を提供する。フィッティング法には、参照領域、一般最小二乗法(OLS、「占有プロット」とも呼ばれることがあります)、制限された最尤推定(REML)が含まれます。
  • PETは、主要な反復再構成技術(代数的再構成技術、期待値最大化と最小二乗共役法を使用した尤度再構成)とラドン変換データのいくつかの直接再構成法の3つが含まれています。さらに、それは、空間的に変化する強度を有する顕著なポアソン過程をシミュレートする可能性を提供します。

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(現在のところ、R-Forgeのeegプロジェクト内でのみ利用可能)は、単一のトライアルEEG(現在、アスキー・エクスポージャーされた前処理済みのトライアルEEGと脳トライアル・アナライザでトライアル・セグメント化されたもの)を読み込み、平均(すなわちイベント関連のポテンシャルまたはERP 統計的解析(線形モデル、(M)ANOVA)が、使い慣れたRモデリングフレームワークを使用して実行できるように、data.frameのようなオブジェクトに複数のデータセットからのERPを格納します。
  • eegkit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、非同一のメトリクスとペナルティをサポートする特異値分解(SVD)の一般化として、テンソル(配列)を任意の次数で分解するマルチウェイ法を使用するRパッケージです。これらの拡張機能を備えた双方向SVDも利用できます。このパッケージには、PCAn(Tucker-n)とPARAFAC / CANDECOMPという追加の複数の方法も含まれています。アプリケーションには、脳波と機能的MRIデータの分析が含まれます。

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