故事

综合开源的生物图像分析软件

成像技术在当今生命科学的许多领域都是不可或缺的。凭借最先进的光学和计量技术,他们提供了数百gb的静态图像和视频。相应地,对复杂的需求也在增长软件解决方案确保生成的数据量能够被自动管理、处理和分析,并在网上与大量用户共享。个体的结合开源软件项目对于解决这类复杂的图像分析问题特别有用。

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概述

在生命科学中,成像技术有许多不同的应用量化本地化信号蛋白,测量整个细胞结构的动态变化,跟踪癌细胞生长的延时记录,或者区分细胞生命周期的各个阶段。自动图像分析能够在短时间内处理大量的数据,并确保结果的再现。

在过去的几年里,我们看到了非常多的新平台软件包用于处理生物图像数据。到目前为止,显微镜附带的图像分析软件的专有文件格式使得开源平台难以使用。然而,开源应用程序现在正在起步,部分原因是免费可用的程序库使几乎任何图像格式转换为标准格式成为可能。的BioFormats图书馆[1]例如,读取大约125种不同显微镜制造商的图像格式,包括蔡斯LSM,变形堆栈,徕卡LCS LEI或DICOM。

现代生物图像数据处理与分析软件已经满足了广泛的需求规范.除了能够处理大量的异构图像数据外,它还必须易于使用。然而,开源工具通常被设计用来解决高度特定的问题,因此只能满足对它们的某些方面的需求。

即使是为通用而开发的应用程序,也经常是在特定项目的框架内创建的,并且在需要执行其他图像分析任务时发现存在不足。这使得为一个特定的图像分析问题选择一个合适的应用程序变得非常困难。有如此多的免费软件,几乎任何人都不可能不使用专业知识知道在任何情况下该用什么。事实上,为了解决手头图像分析任务的各个方面,通常需要使用不同程序的组合。

随着不同开源项目的结合,对图像分析软件提出了越来越重要的新要求:互操作性(2、3).这被理解为可以在没有重大限制的情况下将异构的、独立的应用程序一起使用。在开源开发中互操作性日益重要的一个标志是,许多软件项目都在努力支持合作和共享接口或程序库。

一个程序库通常由软件开发人员用来设计软件的基本数据结构和算法组成。这些“工具集”能够快速、灵活地集成和测试新功能。如果两个应用程序使用相同的程序库设计,那么通常更容易实现它们的集成和联合使用。

图像数据库

光学成像技术发展的惊人步伐,研究复杂的生物过程,在不断增加的分辨率和维度是导致一个现象增加新图像的数量由于现有的硬件往往缺乏足够的数据,因此实验常常受到限制存储和管理数据的能力。

因此,今天大量的科学图像数据存储在图像数据库.作为综合平台,经常提供对实验数据的管理、探索、处理和分析等功能[2].除了实际的图像,它们还处理相应的元数据,以便对图像和实验进行更精确的描述。有两个流行的基于网络的开源图像数据库开放显微镜环境远程对象(OMERO)[4]生物图像语义查询用户环境(BISQUE)[5]

程序库

最近,开源图书馆ImgLib2[6]出版了。它使用特殊的算法和数据结构,使图像数据有效地存储在内存中,以便即时访问。特别是,ImgLib2使算法能够独立于维度(1维、2维、3维、n维)、图像类型(8位、12位、16位等)或内存策略(主存、硬盘、外部服务器)开发。这可以大大减少实现工作,等等。许多重大项目,如KNIME[7]OMERO[4]斐济[8]ImageJ2www.imagej-dev.org)已经在使用ImgLib2作为基本或额外的库。对相同基本库的共享使用提高了各种软件包的互操作性。

非基于java的开源图像分析库,例如VTKITK由大量用于读取、处理和输出数据的函数组成。结合使用,它们为各种各样的图像分析问题提供了灵活的解决方案。VTK主要用于二维和三维图像数据的可视化,而ITK主要用于直接的图像处理和分析。

分析软件

生物结构和动态过程的成像评价和显示对图像分析软件提出了越来越高的要求。的成千上万的显微图像的量化,样本筛选,荧光寿命测量和许多其他生物学研究创造了大量的图像数据,需要客观和可重复的评价。因此,越来越多的人开始使用分割、目标跟踪、机器学习或可视化算法。广泛使用的开源解决方案包括3 d切片机[9]BioImageXD[10]CellProfiler[11]斐济[8]FluoRender[12]冰冷的[13]图像冲浪者[14]IMOD中[15]KNIME[7]OsiriX[16]重建[17]

在这种背景下,ImageJ(原NIH Image)在生物图像处理的开源项目中扮演着特殊的角色(2) 18 - 20).它是最广为人知和使用最频繁的生物图像分析工具。它成功的主要原因之一是它的模块化设计,由插件机制实现。这种插件机制不仅允许编译特定于用户的ImageJ版本,还允许软件开发人员在不了解本机ImageJ编程接口的情况下设计算法。在过去几年中,已经发布了数百个插件和宏,用于解决各种各样的图像分析问题。

然而,对于最终用户来说,为他们的特定应用程序选择正确的ImageJ插件可能会很困难,因为有太多的插件可供选择,而其中许多插件只是略有不同。由于这个原因,斐济提供了ImageJ的一个版本,该版本适合生物成像社区的需要,因为它具有用于分析显微镜图像的特殊插件和宏。这些插件可以通过集成的更新机制轻松透明地管理。

另一个知名的灵活的开源图像分析软件程序是CellProfiler[11].通过连接不同的模块,可以映射出复杂的图像处理管道。该软件已经解决了许多不同的问题,特别是在高内容筛选领域。

图像分析结果的进一步分析、评价和发布,往往需要对统计数据或处理后的图像数据进行可视化编辑。仅对可能多维度的、有时是非常大的图像数据进行可视化选择就需要特殊的方法和软件[21]

集成平台

作为一个单片平台,ImageJ已经提供了大量用于分析生物图像数据的函数。然而,鉴于这些问题的性质千差万别,通常可以这样做结合各种应用程序.为了分析Ilya Ravkin公开可用的图像数据集(“人细胞质-细胞核易位试验”),Broad Bioimage Benchmark Collection -www.broadinstitute.org/bbbc),例如,可能需要先从OMERO读取图像数据,然后结合ImageJ滤波器对图像进行预处理,再结合ImgLib的分割技术,最后应用外部WEKA数据挖掘库的分类算法(www.cs.waikato.ac.nzlml weka)对得到的分割结果进行分类(图1)。

在各个应用程序或程序库之间进行手工数据传输可能费时、复杂且容易出错。此外,这种几种开源工具的组合通常很难记录,其他用户也无法理解。这解释了为什么越来越受欢迎结合工作流系统便于图像处理和分析中复杂处理序列的映射和编排。

基于工作流的平台为在标准化对话框的基础上配置复杂的分析管道提供了一种简单的可能性,并以可理解的可视化形式映射它们,同时为软件开发人员提供了高灵活性。

一些开源的工作流系统餐馆www.taverna.org.uk)或星系www.galaxy.psu.edu),重点是传统生物信息学的算法。另一方面康斯坦茨信息商(KNIME -www.knime.org[7]不仅提供了文本和网络挖掘等集成,而且还提供了与ImageJ、ImageJ2、ImgLib2、BioFormats、Weka和OMERO的接口,从而实现图像分析。

KNIME是一个用户友好的开源集成、处理、分析和探索平台,能够处理大量异构数据集。该平台允许对工作流进行可视化建模,如图1所示。工作流中最小的功能单元称为节点。与图像处理特别相关的特性是:

  • 复杂工作流的可视化建模:工作流一旦创建,就可以很容易地修改、重新配置、调整并与其他用户共享。结果可以被其他用户快速复制和验证。
  • 缓存:由于智能缓存策略,数以千计的图像可以在一个单一的工作流和有限的硬件资源。
  • 集成平台:可灵活集成外部程序库和工具,以节点形式提供。软件平台本身和软件社区都已经提供了来自不同领域的大量程序的集成。扩展的组合很快就会导致高度复杂的工作流程。
  • 易于扩展和模块化:处理单元(KNIME节点)不是相互依赖的,即每个节点都可以单独开发和改进,可以添加新的节点(例如通过内部插件机制),而不影响现有功能。

结论

由于技术的进步和它创造的新可能性,研究人员不得不越来越多地熟悉不同的图像处理和分析软件程序。幸运的是,技术的进步伴随着可用软件的进一步发展。在过去的几年里,用户友好度和功能范围都有了提高。以前的趋势是设计单一的孤岛平台来解决具体的问题,而现在的趋势是将不同的项目进行组合和整合开源社区已经意识到在独立的项目之间进行更紧密的合作的巨大需求和好处(图2)

这种协作方式不仅增强了不同应用程序的互操作性,而且为用户和软件开发人员提供了分析生物图像数据的新方法。

参考文献

  1. Linkert M等:元数据问题:在现实世界中访问图像元数据。J细胞生物学189(2010)。
  2. Eliceiri KW等:生物成像软件工具。自然方法9(2012)。
  3. Carpenter AE等:对生物成像软件可用性的呼吁。自然方法9(2012)。
  4. OMERO:用于实验生物学的灵活的、模型驱动的数据管理。自然方法9(2012)。
  5. Bisque:生物图像分析和管理平台。生物信息学26(2010)。
  6. 引用本文:王志强,王志强,王志强,等:进入ImgLib - Java通用图像处理。ImageJ用户和开发人员会议(2010)。
  7. 康士坦兹信息矿工。施普林格(2007)。
  8. Schindelin J等:斐济:生物图像分析的开源平台。自然方法9(2012)。
  9. Pieper S et al.:从纳米到宏观。3人的法律程序理查德·道金斯生物医学影像国际研讨会(2006)。188bet怎么注册
  10. Kankaanpää P et al.: BiolmageXD:一个开放的通用和高吞吐量的图像处理平台。自然方法9(2012)。
  11. CellProfiler:用于识别和量化细胞表型的图像分析软件。基因组生物学7(2006)。
  12. 万勇等:IEEE太平洋可视化研讨会论文集(2012)。
  13. lcy:用于扩展可重复研究的开放生物图像信息学平台。自然方法9 (2012)
  14. 冯d等:进入三维空间。J神经科学27(2007)。
  15. Kremer JR等人:使用IMOD实现三维图像数据的计算机可视化。j . Struct。116年生物学(1996)。
  16. Rosset A等:OsiriX:一个用于多维DICOM图像导航的开源软件。Journal Digital lmaging 17(2004)。
  17. Fiala JC:重建:一个连续切片显微镜的免费编辑器。缩微副本218(2005)。
  18. Schneider CA: NIH Image to ImageJ: 25年的图像分析。自然方法9(2012)。
  19. Abramoff M等:图像处理与lmageJ。生物光子学国际11(2004)。
  20. Collins TJ:显微成像。生物学技术43(2007)。
  21. 从细胞到生物体的图像数据可视化。自然方法7(2010)。

本文最初以德语发表于:生物光子学3 (2012)38-40
英文转载请联系AT-Fachverlag GmbH

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