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ANTs

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Advanced Normalization Tools (ANTs) é uma biblioteca C++ disponível através da linha de comando que calcula mapeamentos de alta dimensão para capturar as estatísticas da estrutura e função do cérebro. Permite organizar, visualizar e explorar estatisticamente grandes conjuntos de imagens biomédicas. Além disso, integra modalidades de imagem no espaço + tempo e funciona em espécies ou sistemas de órgãos com personalização mínima.

A biblioteca ANTs é considerada um kit de ferramentas de segmentação e registro de imagens médicas de última geração que depende do Insight ToolKit, uma biblioteca de processamento de imagens médicas amplamente utilizada, com a qual os desenvolvedores de ANTs contribuem. As ferramentas relacionadas às ANTs também venceram diversas competições internacionais e imparciais, como MICCAI, BRATS e STACOM.

É possível usar ANTs em R (ANTsR) e Python (ANTsPy), com funcionalidades adicionais para aprendizagem profunda em R (ANTsRNet) e Python (ANTsPyNet). Essas bibliotecas ajudam a integrar ANTs ao ecossistema R/Python mais amplo.

Instalação

Links rápidos: baixar binários | construir a partir da fonte | janela de encaixe | conda.

Binários pré-compilados

A maneira mais fácil de instalar ANTs é baixando os binários mais recentes na página Releases. Baixe a versão mais recente na seção "Ativos" e descompacte o arquivo. Em seguida, adicione a biblioteca ANTs ao seu PATH:

 export PATH=/path/to/ants/bin:$PATH

Você pode verificar se isso funcionou executando um comando para encontrar o caminho para qualquer função do ANTs:

 which antsRegistration

Se isso funcionar, você poderá usar todas as funcionalidades dos ANTs na linha de comando ou no bash. Você pode querer controlar o multithreading definindo a variável de ambiente ITK_GLOBAL_DEFAULT_NUMBER_OF_THREADS .

Construindo a partir da fonte

Quando necessário, você também pode construir ANTs a partir do código-fonte mais recente. Um exemplo mínimo no Linux/Mac é assim:

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

Mais detalhes e um script de instalação completo para download podem ser encontrados no Guia Linux/MacOS. A compilação a partir do código-fonte geralmente também funciona no Windows, com algumas etapas adicionais explicadas no Guia do Windows. Alternativamente, também é possível instalar ANTs via Docker ou Conda.

Exemplos de código

ANTs é uma biblioteca flexível que pode ser usada em diversas aplicações e áreas. Abaixo está uma coleção de scripts de exemplo que - com um pouco de esforço - podem ser adaptados para atender às suas necessidades específicas. Alguns exemplos também incluem código para ANTsR ou ANTsPy.

Cadastro

Registro básico [Link]
Cadastro básico com máscara [Link]
Grande deformação [Link]
Assimetria
Registro de automóvel [Link]
Mapeamento de conjunto de pontos [Link]
Otimização global [Link]

Construção de modelo

Modelo cerebral [Link]
Modelo de assunto único [Link]
Prévios de tecido "cozinhando" para modelos [Link]

Espessura cortical

Espessura cortical básica [Link]
Exemplo de chimpanzé [Link]

Segmentação

Correção de polarização N4 + Atropos [Link]
Segmentação de tumor cerebral [Link]

Cérebro

Mapeamento cerebral básico [Link]
Extração cerebral [Link]
Fusão conjunta de rótulo/intensidade multi-atlas [Link, Link] (crédito: @chsasank)
fMRI ou correção de movimento [Link]
Reprodutibilidade da ressonância magnética [Link]
Placa EPI parcial para registro de imagem T1 [Link]

Veja também nossos modelos ANTs pré-construídos com antecedentes espaciais disponíveis para download [General, MNI].

Pulmão

Registro de tomografia computadorizada de pulmão [Link]
Registro de máscara pulmonar [Link]
Estimativa de pulmão e lobo [Link]
Segmentação baseada em ventilação pulmonar [Link]

Cardíaco

Exemplo básico [Link]

Outro

Super-resolução baseada em patch [Link]
Eliminação de ruído de imagem [Link]
Transformação [Link]

Recursos de aprendizagem

Existem muitos recursos diferentes para aprender como usar as funções dos ANTs e a metodologia por trás delas. Uma lista selecionada de recursos úteis é fornecida aqui.

Wiki ANTs [Link]
Documentação ANTs [Link]
Tutoriais de ANTs [Link]

Alguns tutoriais comumente visitados para funções específicas de ANTs também são apresentados abaixo.

Usando o registro de formigas [Link]
Aplicando warps com antsApplyTransforms [Link]
Usando formigasCorticalThickness [Link]
Usando N4BiasFieldCorrection [Link]
Apresentação multimodal [Link]

Contribuindo

Se você tiver alguma dúvida, solicitação de recurso ou relatório de bug, a melhor maneira de obter ajuda é postando um problema na página do GitHub. Lembre-se de que é difícil fornecer ajuda se você não fornecer informações suficientes para reproduzir seu problema ou ambiente.

Agradecemos quaisquer novas contribuições e ideias para melhorar as TARs. Se você quiser contribuir com código, a melhor maneira de começar é lendo o Wiki para entender o projeto ou postando um problema.

Equipe

O desenvolvimento de ANTs é liderado por Brian B. Avants (Criador, Design de Algoritmo, Implementação), Nicholas J. Tustison (Compeller, Design de Algoritmo, Guru de Implementação), Hans J. Johnson (Aplicação em Grande Escala, Teste, Design de Software), Gang Song (Originador), Philip A. Cook, Jeffrey T. Duda (DTI), Ben M. Kandel (Perfusão, análise multivariada) e Nick Cullen (Python, R).

Referências

Uma grande coleção de artigos de periódicos foi publicada usando o software ANTs e pode ser encontrada pesquisando no Google Scholar ou PubMed. Abaixo, disponibilizamos uma lista com curadoria dos artigos mais relevantes para serem usados como guia para melhor compreensão ou citação de TARs.

Registro de imagem

"Registro de imagens difeomórficas simétricas com correlação cruzada: avaliando a marcação automatizada de cérebros idosos e neurodegenerativos" . Imagem Médica Anal (2008). [Link]

Avaliação de 14 algoritmos de deformação não linear aplicados ao registro de ressonância magnética do cérebro humano . Neuroimagem (2009). [Link]

Avaliação de métodos de registro em TC torácica: o desafio EMPIRE10 . Imagem IEEE Trans Med (2011). [Link]

Uma avaliação reprodutível do desempenho métrico de similaridade de ANTs no registro de imagens cerebrais . Neuroimagem (2011). [Link]

Modelos

O efeito modelo ideal em estudos de hipocampo de populações doentes . Neuroimagem (2010). [Link]

Segmentação de imagens

Uma estrutura multivariada de código aberto para segmentação de n tecidos com avaliação em dados públicos . Neuroinformática (2011). [Link]

Segmentação multi-atlas com fusão conjunta de rótulos e aprendizagem corretiva – uma implementação de código aberto . Front Neuroinform (2013). [Link]

Correção de polarização

N4ITK: correção de viés N3 aprimorada . IEEE Trans Med Imaging (2010). [Link]

Espessura Cortical

Medição da espessura cortical baseada em registro . Neuroimagem (2009). [Link]

"Avaliação em larga escala de medições de espessura cortical de ANTs e FreeSurfer" . Neuroimagem (2014). [Link]

Variação regional e hemisférica na espessura cortical em chimpanzés . J Neurosci (2013). [Link]

"Mapeamento Longitudinal de Medições de Espessura Cortical: Um Estudo de Avaliação Baseado na Iniciativa de Neuroimagem da Doença de Alzheimer" . J Alzheimer Dis (2019). [Link]

Eigenanatomia

"A eigenanatomia melhora o poder de detecção de alterações corticais longitudinais" . Med Image Comput Comput Assist Interv (2012). [Link]

"A imagem da substância branca ajuda a dissociar a tau do TDP-43 na degeneração lobar frontotemporal" . J Neurol Neurocirurgia Psiquiatria (2013). [Link]