MeVisLab es un marco de aplicación multiplataforma para el procesamiento de imágenes médicas y la visualización científica . Incluye algoritmos avanzados para el registro de imágenes , la segmentación y el análisis cuantitativo de imágenes morfológicas y funcionales. Está disponible un IDE para programación gráfica y creación rápida de prototipos de interfaz de usuario.
Desarrollador (es) | MeVis Medical Solutions AG , Fraunhofer MEVIS |
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Versión inicial | 1993 |
Lanzamiento estable | 3.4.1 / 18 de noviembre de 2020 |
Sistema operativo | Multiplataforma |
Tipo | |
Licencia | Propiedad |
Sitio web | www |
MeVisLab está escrito en C ++ y utiliza el marco Qt para interfaces gráficas de usuario. Está disponible multiplataforma en Windows, Linux y Mac OS X. El desarrollo del software se realiza en cooperación entre MeVis Medical Solutions AG y Fraunhofer MEVIS.
Hay disponible una versión gratuita de MeVislab SDK (consulte Licencias ). Los módulos de código abierto se entregan como fuentes públicas de MeVisLab en el SDK y están disponibles en el proyecto de fuentes comunitarias y comunitarias de MeVisLab .
Historia
El desarrollo de MeVisLab comenzó en 1993 con el software ILAB1 del CeVis Institute, escrito en C ++. Permitió conectar de forma interactiva algoritmos de Image Vision Library (IL) en Silicon Graphics (SGI) para formar redes de procesamiento de imágenes. En 1995, la recién fundada MeVis Research GmbH (que se convirtió en Fraunhofer MEVIS en 2009) se hizo cargo del desarrollo de ILAB y lanzó ILAB2 e ILAB3. Se integraron los scripting OpenInventor y Tcl, pero ambos programas seguían ejecutándose solo en SGI. [1]
En 2000, se lanzó ILAB4 con el núcleo reescrito en Objective-C para Windows. Para poder alejarse de la plataforma SGI, la Image Vision Library fue sustituida por la biblioteca de procesamiento de imágenes (ML) MeVis desarrollada internamente e independiente de la plataforma. En 2002, el código se adaptó para trabajar en el marco de aplicación Qt. [1]
En 2004, el software se lanzó con el nombre de MeVisLab. Contenía un IDE mejorado y estaba disponible en Windows y Linux. [2] Consulte el historial de versiones para obtener más detalles.
En 2007, MeVisLab fue adquirido por MeVis Medical Solutions AG . Desde entonces, MeVisLab ha continuado como un proyecto de colaboración entre MeVis Medical Solutions y Fraunhofer MEVIS.
Características
Las características de MeVisLab incluyen: [3] [4] [5]
- Procesamiento de imágenes con la biblioteca de procesamiento de imágenes (ML) de MeVis : ML es una biblioteca de procesamiento de imágenes C ++ modular, expandible, basada en páginas y basada en solicitudes que admite hasta seis dimensiones de imagen (x, y, z, color, tiempo, dimensiones del usuario ). Ofrece una caché de página con control de prioridad y un alto rendimiento para grandes conjuntos de datos.
- Visualización de imágenes 2D : se implementan visores 2D rápidos, modulares y extensibles con renderizado 2D / 3D combinado , que admiten el renderizado de losas (renderizado de volumen / MIP ), superposiciones, selección de puntos / ROI, reformas multiplanares (MPR) , así como edición interactiva de marcadores objetos (puntos, vectores, discos, esferas, etc.)
- Renderizado de volumen : hay disponible un renderizador de volumen de alta calidad (Giga Voxel Renderer, GVR) basado en OpenGL / Open Inventor . [6] Admite grandes volúmenes de imágenes (p. Ej., Volúmenes de TC de 512x512x2000, 12 bits ), datos variables en el tiempo (p. Ej., Volúmenes dinámicos de resonancia magnética ), tablas de búsqueda , región de interés interactiva , selección de subvolúmenes, marco de sombreado GLSL modular y multipropósito . [7]
- DICOM y otros formatos de archivo : DICOM es compatible mediante un paso de importación que reconoce automáticamente series de cuadros DICOM 2D que pertenecen al mismo volumen de imagen 3D / 4D. Los datos se pueden navegar con un navegador DICOM configurable. Es posible el almacenamiento DICOM en PACS . Otros formatos de archivo compatibles incluyen TIFF (2D / 3D, RGBA), Analizar, RAW, PNG, JPG, BMP y más.
- Marcos de herramientas : Se encuentran disponibles bibliotecas modulares de clases y módulos para marcadores, curvas, histogramas , mallas con bordes alados (WEM) y objetos de segmentación de contorno (CSO).
- Integración de Qt : Qt se utiliza como marco de aplicación. La API Qt está integrada a través de PythonQt , permite acceder a Qt Style Sheets, Qt Widgets, QT Core classes, etc. mediante scripts desde MeVisLab.
- Compatibilidad con secuencias de comandos : Python se puede utilizar para el acceso controlado por secuencias de comandos a una gran parte de la funcionalidad de MeVisLab. El enlace de secuencia de comandos a Qt se implementa a través de PythonQt . Para el procesamiento de imágenes a través de Python, NumPy está disponible. La programación Python orientada a objetos en MeVisLab es posible. [8]
- Bibliotecas de visualización y procesamiento de imágenes de código abierto integradas : Tres bibliotecas de código abierto están integradas: Open Inventor , basado en el código fuente original de SGI lanzado como código abierto en 2000; [9] Insight Toolkit (ITK) , disponible como módulos MeVisLab; [10] [11] [12] Visualization Toolkit (VTK) : disponible como módulos MeVisLab. [13] [14]
- Biblioteca de módulos completa : la biblioteca de módulos MeVisLab comprende un total de 2600 módulos, incluidos 800 módulos estándar y 1800 módulos ITK / VTK.
Principios de MeVisLab
MeVisLab es un marco de desarrollo modular. A partir de módulos, se pueden crear redes y construir aplicaciones.
Para respaldar la creación de redes de procesamiento de imágenes, MeVisLab ofrece un IDE que permite el modelado del flujo de datos mediante programación visual . Las características importantes de IDE son la interfaz de múltiples documentos (MDI) , los inspectores de módulos y conexiones con capacidad de acoplamiento, búsqueda avanzada, consolas de scripting y depuración, generación y galerías de películas y capturas de pantalla, pruebas de módulos y soporte para manejo de errores. [15]
En el editor de red visual, se pueden agregar y combinar módulos para configurar el flujo de datos y la sincronización de parámetros. Las redes resultantes se pueden modificar dinámicamente mediante scripts en tiempo de ejecución. Se pueden crear macro módulos para encapsular subredes de módulos, funcionalidad de scripting y algoritmos de alto nivel.
En la parte superior de las redes, se puede agregar el nivel de aplicación médica con visores y paneles de interfaz de usuario. Los paneles están escritos en el lenguaje de definición de MeVisLab (MDL), se pueden programar con Python o JavaScript y diseñar con mecanismos internos de MeVisLab o funciones de Qt.
El desarrollo de módulos propios escritos en C ++ o Python es apoyado por asistentes .
Galería de imágenes
Foro de MeVisLab
MeVisLab ofrece un foro público muy bien respaldado en el que los desarrolladores principales y los usuarios de todos los niveles de experiencia comparten información. Es necesario un registro gratuito.
Campos de aplicación, proyectos de investigación
MeVisLab se ha utilizado en una amplia gama de aplicaciones médicas y clínicas, incluida la planificación de cirugías [16] para el hígado, [17] [18] [19] [20] pulmón, [21] [22] cabeza [23] [24] y el cuello y otras regiones del cuerpo, análisis de resonancia magnética dinámica de mama [25] [26] y próstata, análisis cuantitativo de series de imágenes neurológicas [27] y cardiovasculares, [28] [29] cuantificación y visualización ortopédica, volumetría de lesiones tumorales [30] y monitorización de la terapia, [31] visualización mejorada de mamografías, ecografía mamaria en 3D y datos de imágenes de tomosíntesis, y muchas otras aplicaciones. MeVisLab también se utiliza como herramienta de formación y enseñanza [32] [33] para el procesamiento de imágenes (tanto generales como médicas [34] ) y técnicas de visualización.
MeVisLab se ha utilizado y se ha utilizado en muchos proyectos de investigación, que incluyen:
- VICORA VICORA Virtuelles Institut für Computerunterstützung in der klinischen Radiologie (2004-2006)
- DOT-MOBI
- HAMAM
Basado en MeVisLab, MedicalExplorationToolkit fue desarrollado para mejorar el desarrollo de aplicaciones. [35] Está disponible como paquete AddOn para MeVisLab 1.5.2. y 1.6 en Windows.
MeVisLab también se puede utilizar para generar modelos de superficie de imágenes biomédicas y exportarlos en formato Universal 3D para incrustarlos en archivos PDF . [36]
Licencia
El SDK de MeVisLab se puede descargar sin costo y sin registro previo. El software se puede utilizar con tres modelos de licencia diferentes: [37]
- SDK de MeVisLab sin registrar: este modelo de licencia se aplica si el SDK de MeVisLab se utiliza sin un archivo de licencia adicional. Con esta licencia, se encuentra disponible un conjunto de funciones restringidas. Los términos de uso son idénticos a los del SDK de MeVisLab no comercial (ver más abajo).
- Licencia no comercial de MeVisLab SDK: Para uso estrictamente privado o para uso en instituciones no comerciales, como universidades, otras instituciones académicas u organizaciones sin fines de lucro. Conjunto completo de funciones, requiere un archivo de licencia separado con costos.
- Licencia comercial de MeVisLab SDK: para uso en empresas comerciales, instituciones o laboratorios de investigación. Conjunto completo de funciones, requiere un archivo de licencia separado con costos.
Ninguno de los modelos de licencia anteriores permite la redistribución del MeVisLab SDK o partes del mismo, o el uso de MeVisLab o partes del mismo como parte de un servicio o producto comercial.
Los módulos de liberación de Fraunhofer MEVIS son propiedad intelectual de Fraunhofer MEVIS y tienen estrictamente fines no comerciales. [37]
Proyectos de código abierto relacionados
Fuentes públicas de MeVisLab
Los módulos seleccionados de MeVisLab son de código abierto bajo una licencia BSD. Estas fuentes son parte del instalador de MeVisLab SDK.
Comunidad de MeVisLab y fuentes de la comunidad
En el proyecto comunitario MeVisLab, varias instituciones aportan módulos de código abierto para MeVisLab. Los colaboradores a partir de 2010 son:
- Universidad Erasmus de Rotterdam, NL
- Centro de Investigación de Imágenes Médicas, Katholieke Universiteit Leuven, BE
- División de Procesamiento de Imágenes (LKEB), Centro Médico de la Universidad de Leiden, NL
- Laboratorio de Visión por Computador, ETH Zurich, CH
- Institut für Simulation und Graphik, Universität Magdeburg, DE
- Centro de Visualización y Ciencia de la Imagen Médica (CMIV), Universidad de Linköping, SE
- MeVis Medical Solutions AG
- Fraunhofer MEVIS
El código fuente se publica bajo licencia BSD o LGPL y se administra en un repositorio central en SourceForge. Se ofrecen compilaciones continuas para varias plataformas.
PythonQt
PythonQt es un enlace de script de Python para el marco Qt . Originalmente fue escrito para hacer que MeVisLab sea programable y luego se publicó como código abierto en 2007 bajo LGPL . Se publicó una introducción de PythonQt en Qt Quarterly, que también incluye una comparación con Pyqt .
Las fuentes y la documentación de PythonQt están disponibles en SourceForge.
Proyectos de software similares
- Slicer (3DSlicer) , un proyecto multiplataforma de código abierto para análisis de imágenes y visualización científica; desarrollado originalmente por el Laboratorio de Planificación Quirúrgica del Hospital Brigham and Women's y el Laboratorio de Inteligencia Artificial del MIT
- SCIRun es un entorno de resolución de problemas científicos (PSE) multiplataforma de código abierto para el modelado, simulación y visualización de problemas científicos, desarrollado en el Centro de Computación Biomédica Integrativa del Instituto de Computación e Imágenes Científicas de la Universidad de Utah.
- MITK , el kit de herramientas de interacción de imágenes médicas es un proyecto de código abierto para desarrollar software interactivo de procesamiento de imágenes médicas, desarrollado en Deutsche Krebsforschungszentrum, Heidelberg
- Voreen , un motor de renderizado de volumen multiplataforma de código abierto, mantenido por el Grupo de Investigación de Visualización y Gráficos por Computadora (VisCG) en la Universidad de Muenster
- DeVIDE , un software multiplataforma de código abierto para la creación rápida de prototipos, pruebas e implementación de algoritmos de visualización y procesamiento de imágenes, desarrollado por el grupo de Visualización en la TU Delft.
- Amira , un software comercial multiplataforma para visualización, análisis y manipulación de datos biomédicos
- Studierfenster (StudierFenster) , un marco en línea gratuito y no comercial de procesamiento de imágenes médicas (MIP) basado en servidor / cliente de Open Science
Ver también
- Visualización científica
- Programacion grafica
- Imagenes medicas
Referencias
- ^ a b "Historia de MeVisLab" . Mevislab.de . Consultado el 21 de enero de 2012 .
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Otras lecturas
- Publicaciones de MeVisLab
- Análisis de imágenes médicas: un enfoque visual
- Desarrollo de aplicaciones orientadas a objetos con MeVisLab y Python
enlaces externos
- Página de inicio de MeVisLab
- Fuentes de la comunidad de MeVisLab
- Foro de soporte de MeVisLab
- MeVis Medical Solutions AG
- Fraunhofer MEVIS