개미
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ANT(Advanced Normalization Tools) 는 뇌 구조 및 기능의 통계를 캡처하기 위해 고차원 매핑을 계산하는 명령줄을 통해 사용할 수 있는 C++ 라이브러리입니다. 이를 통해 대규모 생체 의학 이미지 세트를 구성, 시각화 및 통계적으로 탐색할 수 있습니다. 또한 공간 + 시간의 이미징 방식을 통합하고 최소한의 사용자 정의로 종 또는 기관 시스템 전반에 걸쳐 작동합니다.
ANTs 라이브러리는 ANTs 개발자가 기여하는 널리 사용되는 의료 영상 처리 라이브러리인 Insight ToolKit에 의존하는 최첨단 의료 영상 등록 및 분할 툴킷으로 간주됩니다. ANTs 관련 도구는 MICCAI, BRATS 및 STACOM과 같은 여러 국제적이고 편견 없는 대회에서 우승했습니다.
R(ANTsRNet) 및 Python(ANTsPyNet)의 딥 러닝을 위한 추가 기능과 함께 R(ANTsR) 및 Python(ANTsPy)에서 ANT를 사용할 수 있습니다. 이러한 라이브러리는 ANT를 더 광범위한 R/Python 생태계와 통합하는 데 도움이 됩니다.
빠른 링크: 바이너리 다운로드 | 소스에서 빌드 | 도커 | 콘다.
ANT를 설치하는 가장 쉬운 방법은 릴리스 페이지에서 최신 바이너리를 다운로드하는 것입니다. "자산" 섹션에서 최신 릴리스를 다운로드한 다음 아카이브의 압축을 풉니다. 다음으로 ANTs 라이브러리를 PATH에 추가하세요.
export PATH=/path/to/ants/bin:$PATH
ANT 기능에 대한 경로를 찾는 명령을 실행하여 이것이 작동하는지 확인할 수 있습니다.
which antsRegistration
이것이 작동한다면 명령줄이나 bash에서 ANT의 전체 기능을 사용할 수 있어야 합니다. ITK_GLOBAL_DEFAULT_NUMBER_OF_THREADS 환경 변수를 설정하여 멀티스레딩을 제어할 수 있습니다.
필요한 경우 최신 소스 코드에서 ANT를 빌드할 수도 있습니다. Linux/Mac의 최소 예는 다음과 같습니다.
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.log자세한 내용과 전체 다운로드 가능한 설치 스크립트는 Linux/MacOS 가이드에서 확인할 수 있습니다. 소스에서 빌드하는 것은 일반적으로 Windows 가이드에 설명된 몇 가지 추가 단계를 통해 Windows에서도 작동합니다. 또는 Docker 또는 Conda를 통해 ANT를 설치할 수도 있습니다.
ANTs는 다양한 애플리케이션과 영역에 사용할 수 있는 유연한 라이브러리입니다. 다음은 약간의 노력만으로 특정 요구 사항에 맞게 조정할 수 있는 예제 스크립트 모음입니다. 일부 예에는 ANTsR 또는 ANTsPy용 코드도 포함됩니다.
다운로드할 수 있는 공간 사전 분석이 포함된 사전 구축된 ANT 템플릿도 참조하세요[일반, MNI].
ANT 기능을 사용하는 방법과 그 뒤에 있는 방법론을 배울 수 있는 다양한 리소스가 있습니다. 유용한 리소스의 선택된 목록이 여기에 제공됩니다.
특정 ANT 기능에 대해 자주 방문하는 튜토리얼도 아래에 나와 있습니다.
질문, 기능 요청 또는 버그 보고서가 있는 경우 도움을 받는 가장 좋은 방법은 GitHub 페이지에 문제를 게시하는 것입니다. 귀하의 문제나 환경을 재현할 수 있는 충분한 정보를 제공하지 않으실 경우 도움을 드리기 어렵다는 점을 기억해 주시기 바랍니다.
우리는 ANT를 개선하기 위한 새로운 기여와 아이디어를 환영합니다. 코드를 기여하려는 경우 시작하는 가장 좋은 방법은 Wiki를 통해 프로젝트를 이해하거나 문제를 게시하는 것입니다.
ANT 개발은 Brian B. Avants(창작자, 알고리즘 설계, 구현), Nicholas J. Tustison(Compeller, 알고리즘 설계, 구현 전문가), Hans J. Johnson(대규모 응용 프로그램, 테스트, 소프트웨어 설계), Gang이 주도합니다. Song(창시자), Philip A. Cook, Jeffrey T. Duda(DTI), Ben M. Kandel(관류, 다변량 분석) 및 Nick Cullen (파이썬, R).
ANTs 소프트웨어를 사용하여 대규모 저널 기사 모음이 출판되었으며 Google Scholar 또는 PubMed를 검색하여 찾을 수 있습니다. 아래에서는 ANT를 더 잘 이해하거나 인용하기 위한 가이드로 사용할 가장 관련성이 높은 기사의 선별된 목록을 제공합니다.
상호 상관을 통한 대칭형 이형성 이미지 등록: 노인 및 신경퇴행성 뇌의 자동 라벨링 평가 . 메드 이미지 애널(2008). [링크]
인간 뇌 MRI 등록에 적용된 14가지 비선형 변형 알고리즘 평가 . 신경이미지(2009). [링크]
흉부 CT 등록 방법 평가: EMPIRE10 챌린지 . IEEE 트랜스메드 이미징(2011). [링크]
뇌 이미지 등록에서 ANT 유사성 메트릭 성능의 재현 가능한 평가 . 신경이미지(2011). [링크]
질병에 걸린 인구에 대한 해마 연구의 최적 템플릿 효과 . 신경이미지(2010). [링크]
공개 데이터에 대한 평가를 통해 n-조직 분할을 위한 오픈 소스 다변량 프레임워크입니다 . 신경정보학(2011). [링크]
공동 라벨 융합 및 교정 학습을 통한 다중 아틀라스 세분화 - 오픈 소스 구현 프론트 뉴로인폼(2013). [링크]
N4ITK: 향상된 N3 바이어스 보정 . IEEE 트랜스메드 이미징(2010). [링크]
등록 기반 피질 두께 측정 . 신경이미지(2009). [링크]
ANT 및 FreeSurfer 피질 두께 측정의 대규모 평가 . 신경이미지(2014). [링크]
침팬지의 피질 두께의 지역적 및 반구형 변화 . J Neurosci (2013). [링크]
피질 두께 측정의 세로 매핑: 알츠하이머병 신경영상 이니셔티브 기반 평가 연구 . J 알츠하이머 디스(2019). [링크]
Eigenanatomy는 세로 피질 변화에 대한 감지 능력을 향상시킵니다 . Med 이미지 컴퓨팅 컴퓨팅 지원 간격(2012). [링크]
백질 이미징은 전두측두엽 퇴행에서 TDP-43에서 타우를 분리하는 데 도움이 됩니다 . J Neurol Neurosurg 정신과 (2013). [링크]
정량적 생물학 및 의료 영상을 위한 ANTsX 생태계 . 과학 보고서(2021). [링크]
영국 Biobank의 ANTsX 신경영상 유래 구조적 표현형 . 과학 보고서(2024). [링크]
현재 지원은 R01-EB031722에서 제공됩니다. 이전 지원에는 R01-EB006266-01 및 K01-ES025432-01이 포함됩니다.
