アリ
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Advanced Normalization Tools (ANT)は、コマンド ラインから利用できる C++ ライブラリであり、高次元マッピングを計算して脳の構造と機能の統計を取得します。これにより、大規模な生物医学画像セットを整理、視覚化し、統計的に調査することができます。さらに、空間と時間のイメージング モダリティを統合し、最小限のカスタマイズで種や臓器系を超えて機能します。
ANT ライブラリは、ANT 開発者が貢献する広く使用されている医療画像処理ライブラリである Insight ToolKit に依存する、最先端の医療画像登録およびセグメンテーション ツールキットとみなされます。 ANT 関連のツールは、MICCAI、BRATS、STACOM などのいくつかの国際的な公平なコンテストでも優勝しています。
R (ANTsR) と Python (ANTsPy) で ANT を使用することが可能で、R (ANTsRNet) と Python (ANTsPyNet) の深層学習用の追加機能も備えています。これらのライブラリは、ANT をより広範な R/Python エコシステムと統合するのに役立ちます。
クイックリンク: バイナリのダウンロード |ソースからビルド |ドッカー |コンダ。
ANT をインストールする最も簡単な方法は、リリース ページから最新のバイナリをダウンロードすることです。 「アセット」セクションから最新リリースをダウンロードし、アーカイブを解凍します。次に、ANT ライブラリを PATH に追加します。
export PATH=/path/to/ants/bin:$PATH
コマンドを実行して ANT 機能へのパスを検索することで、これが機能したことを確認できます。
which antsRegistration
これが機能すれば、コマンド ラインまたは bash から ANT のすべての機能を使用できるようになります。環境変数ITK_GLOBAL_DEFAULT_NUMBER_OF_THREADSを設定してマルチスレッドを制御したい場合があります。
必要に応じて、最新のソース コードから ANT をビルドすることもできます。 Linux/Mac での最小限の例は次のようになります。
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.log詳細とダウンロード可能な完全なインストール スクリプトについては、Linux/MacOS ガイドを参照してください。ソースからのビルドは通常、Windows でも機能しますが、Windows ガイドで説明されている追加手順がいくつかあります。あるいは、Docker または Conda 経由で ANT をインストールすることもできます。
ANTs は、さまざまなアプリケーションや分野に使用できる柔軟なライブラリです。以下は、少しの努力で特定のニーズに合わせて調整できるサンプル スクリプトのコレクションです。一部の例には、ANTsR または ANTsPy のコードも含まれています。
ダウンロード可能な空間事前分布を備えた事前構築済み ANT テンプレートも参照してください [一般、MNI]。
ANT 機能の使用方法とその背後にある方法論を学習するためのさまざまなリソースが多数あります。有用なリソースの厳選されたリストがここに提供されます。
特定の ANT 機能についてよくアクセスされるチュートリアルの一部も以下に示します。
質問、機能リクエスト、バグレポートがある場合、サポートを受ける最善の方法は、GitHub ページに問題を投稿することです。問題や環境を再現するのに十分な情報が提供されない場合、サポートを提供することは困難であることに注意してください。
ANT を改善するための新しい貢献やアイデアを歓迎します。コードに貢献したい場合、Wiki を読んでプロジェクトを理解するか、問題を投稿するのが最善の方法です。
ANT の開発は、Brian B. Avants (作成者、アルゴリズム設計、実装)、Nicholas J. Tustison (コンペラー、アルゴリズム設計、実装の第一人者)、Hans J. Johnson (大規模アプリケーション、テスト、ソフトウェア設計)、Gang によって主導されています。 Song (オリジナル)、Philip A. Cook、Jeffrey T. Duda (DTI)、Ben M. Kandel (Perfusion、多変量解析)、および Nick Cullen (Python、R)。
ANT ソフトウェアを使用してジャーナル論文の大規模なコレクションが出版されており、Google Scholar または PubMed を検索することで見つけることができます。以下に、ANT をよりよく理解するため、または ANT を引用するためのガイドとして使用できる、最も関連性の高い記事の厳選されたリストを提供します。
相互相関による対称微分同相画像レジストレーション: 高齢者および神経変性脳の自動ラベル付けの評価。メッド・イメージ・アナル (2008)。 [リンク]
人間の脳の MRI 登録に適用される 14 の非線形変形アルゴリズムの評価。ニューロイメージ (2009)。 [リンク]
胸部CTの登録方法の評価：EMPIRE10チャレンジ。 IEEE Trans Med Imaging (2011)。 [リンク]
脳画像登録における ANT の類似性メトリックのパフォーマンスの再現可能な評価。ニューロイメージ (2011)。 [リンク]
罹患集団の海馬研究における最適なテンプレート効果。ニューロイメージ (2010)。 [リンク]
公開データを評価した n 組織セグメンテーションのためのオープンソースの多変量フレームワーク。神経情報学 (2011)。 [リンク]
共同ラベル融合と修正学習を備えたマルチアトラス セグメンテーション - オープンソース実装。フロントニューロインフォーム (2013)。 [リンク]
N4ITK: N3 バイアス補正を改善しました。 IEEE Trans Med Imaging (2010)。 [リンク]
登録ベースの皮質厚さ測定。ニューロイメージ (2009)。 [リンク]
ANT および FreeSurfer 皮質厚さ測定の大規模評価。ニューロイメージ (2014)。 [リンク]
チンパンジーにおける皮質の厚さの地域的および半球的変動。 J Neurosci (2013)。 [リンク]
皮質厚さ測定の縦方向マッピング: アルツハイマー病神経画像化イニシアチブに基づく評価研究。 J アルツハイマー病 (2019)。 [リンク]
固有解剖学により、皮質の縦方向の変化の検出力が向上します。 Med Image Comput Comput Assist Interv (2012)。 [リンク]
白質イメージングは、前頭側頭葉変性症においてタウをTDP-43から解離するのに役立ちます。 J Neurol Neurosurg 精神医学 (2013)。 [リンク]
定量的な生物学および医療イメージングのための ANTsX エコシステム。科学レポート (2021)。 [リンク]
英国バイオバンクの ANTsX 神経画像由来の構造表現型。科学的報告書 (2024)。 [リンク]
現在のサポートは R01-EB031722 です。以前のサポートには、R01-EB006266-01 および K01-ES025432-01 が含まれます。
