ANTs
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Advanced Normalization Tools (ANT) es una biblioteca de C++ disponible a través de la línea de comandos que calcula mapeos de alta dimensión para capturar las estadísticas de la estructura y función del cerebro. Permite organizar, visualizar y explorar estadísticamente grandes conjuntos de imágenes biomédicas. Además, integra modalidades de imágenes en espacio + tiempo y funciona en especies o sistemas de órganos con una personalización mínima.
La biblioteca ANT se considera un conjunto de herramientas de segmentación y registro de imágenes médicas de última generación que depende de Insight ToolKit, una biblioteca de procesamiento de imágenes médicas ampliamente utilizada a la que contribuyen los desarrolladores de ANT. Las herramientas relacionadas con ANT también han ganado varios concursos internacionales e imparciales, como MICCAI, BRATS y STACOM.
Es posible utilizar ANT en R (ANTsR) y Python (ANTsPy), con funcionalidad adicional para aprendizaje profundo en R (ANTsRNet) y Python (ANTsPyNet). Estas bibliotecas ayudan a integrar ANT con el ecosistema más amplio de R/Python.
Enlaces rápidos: descargar binarios | construir desde la fuente | acoplador | conda.
La forma más sencilla de instalar ANT es descargando los archivos binarios más recientes en la página de Lanzamientos. Descargue la última versión en la sección "Activos" y luego descomprima el archivo. A continuación, agregue la biblioteca ANT a su RUTA:
export PATH=/path/to/ants/bin:$PATH
Puede comprobar que esto funcionó ejecutando un comando para encontrar la ruta a cualquier función ANT:
which antsRegistration
Si eso funciona, debería poder utilizar la funcionalidad completa de ANT desde la línea de comando o bash. Es posible que desee controlar los subprocesos múltiples configurando la variable de entorno ITK_GLOBAL_DEFAULT_NUMBER_OF_THREADS .
Cuando sea necesario, también puede crear ANT a partir del código fuente más reciente. Un ejemplo mínimo en Linux/Mac se ve así:
workingDir= ${PWD}
git clone https://github.com/ANTsX/ANTs.git
mkdir build install
cd build
cmake
-DCMAKE_INSTALL_PREFIX= ${workingDir} /install
../ANTs 2>&1 | tee cmake.log
make -j 4 2>&1 | tee build.log
cd ANTS-build
make install 2>&1 | tee install.logPuede encontrar más detalles y un script de instalación descargable completo en la Guía de Linux/MacOS. La compilación desde el código fuente generalmente también funcionará en Windows con algunos pasos adicionales explicados en la Guía de Windows. Alternativamente, también es posible instalar ANT a través de Docker o Conda.
ANTs es una biblioteca flexible que se puede utilizar para una variedad de aplicaciones y áreas. A continuación se muestra una colección de scripts de ejemplo que, con un poco de esfuerzo, pueden adaptarse para satisfacer sus necesidades específicas. Algunos ejemplos también incluyen código para ANTsR o ANTsPy.
Vea también nuestras plantillas ANT prediseñadas con antecedentes espaciales disponibles para descargar [General, MNI].
Hay muchos recursos diferentes para aprender a utilizar las funciones ANT y la metodología detrás de ellas. Aquí se proporciona una lista seleccionada de recursos útiles.
A continuación también se presentan algunos tutoriales comúnmente visitados para funciones ANT específicas.
Si tiene alguna pregunta, solicitud de función o informe de error, la mejor manera de obtener ayuda es publicando un problema en la página de GitHub. Recuerde que es difícil brindar ayuda si no proporciona suficiente información para reproducir su problema o entorno.
Agradecemos cualquier nueva contribución e idea para mejorar las ANT. Si desea contribuir con código, la mejor manera de comenzar es leyendo la Wiki para comprender el proyecto o publicando un problema.
El desarrollo de ANT está dirigido por Brian B. Avants (creador, diseño de algoritmos, implementación), Nicholas J. Tustison (Compeller, diseño de algoritmos, gurú de implementación), Hans J. Johnson (aplicaciones a gran escala, pruebas, diseño de software), Gang Song (Creador), Philip A. Cook, Jeffrey T. Duda (DTI), Ben M. Kandel (Perfusión, análisis multivariado) y Nick Cullen (Python, R).
Se ha publicado una gran colección de artículos de revistas utilizando el software ANT y se pueden encontrar buscando en Google Scholar o PubMed. A continuación, proporcionamos una lista seleccionada de los artículos más relevantes que se utilizarán como guía para comprender o citar mejor las ANT.
"Registro de imágenes difeomorfas simétricas con correlación cruzada: evaluación del etiquetado automatizado de cerebros ancianos y neurodegenerativos" . Anal de imagen médica (2008). [Enlace]
Evaluación de 14 algoritmos de deformación no lineal aplicados al registro de resonancia magnética del cerebro humano . Neuroimagen (2009). [Enlace]
Evaluación de métodos de registro en TC torácica: el desafío EMPIRE10 . Imágenes IEEE Trans Med (2011). [Enlace]
"Una evaluación reproducible del rendimiento de la métrica de similitud de ANT en el registro de imágenes cerebrales" . Neuroimagen (2011). [Enlace]
"El efecto de plantilla óptimo en estudios de hipocampo de poblaciones enfermas" . Neuroimagen (2010). [Enlace]
"Un marco multivariado de código abierto para la segmentación de n tejidos con evaluación de datos públicos" . Neuroinformática (2011). [Enlace]
Segmentación de atlas múltiples con fusión de etiquetas conjuntas y aprendizaje correctivo: una implementación de código abierto . Frente Neuroinformar (2013). [Enlace]
N4ITK: corrección de sesgo N3 mejorada . Imágenes IEEE Trans Med (2010). [Enlace]
Medición del espesor cortical basada en registros . Neuroimagen (2009). [Enlace]
"Evaluación a gran escala de mediciones de espesor cortical de ANT y FreeSurfer" . Neuroimagen (2014). [Enlace]
Variación regional y hemisférica del espesor cortical en chimpancés . J Neurosci (2013). [Enlace]
Mapeo longitudinal de mediciones del espesor cortical: un estudio de evaluación basado en la iniciativa de neuroimagen de la enfermedad de Alzheimer . J Alzheimers Dis (2019). [Enlace]
"La eigenanatomía mejora el poder de detección del cambio cortical longitudinal" . Med Image Comput Comput Assist Interv (2012). [Enlace]
"Las imágenes de materia blanca ayudan a disociar tau de TDP-43 en la degeneración del lóbulo frontotemporal" . J Neurol Neurocirug Psiquiatría (2013). [Enlace]
"El ecosistema ANTsX para imágenes médicas y biológicas cuantitativas" . Informes científicos (2021). [Enlace]
"Fenotipos estructurales derivados de neuroimagen ANTsX del Biobanco del Reino Unido" . Informes científicos (2024). [Enlace]
El soporte actual proviene de R01-EB031722. El soporte anterior incluye R01-EB006266-01 y K01-ES025432-01.
