SuperElastix/elastix

解決する問題

elastix は画像レジストレーションの問題を解決します。つまり、ある画像（固定画像）を別の画像（移動画像）に位置合わせするための空間変換を見つけることです。これは、異なる時間、異なるデバイス、または異なる患者から取得した画像を比較するために、医用画像処理で一般的に必要とされます。このツールボックスは、最適な位置合わせを達成するために類似度メトリクスを最適化するアルゴリズムのセットを提供します。

仕組み

elastix は Insight Segmentation and Registration Toolkit（ITK）上に構築されています。モジュール設計を採用しており、ユーザーは変換タイプ、類似度メトリクス、最適化戦略などのさまざまなコンポーネントを組み合わせて、異なるレジストレーション手法を設定、テスト、比較できます。コマンドラインインターフェースを提供し、スクリプトによる大量のデータセットの自動処理を可能にします。さらに、ITKElastix を介して Python で、SimpleElastix を介して他の言語で利用でき、Docker イメージも提供されています。

対象ユーザー

elastix は、医用画像レジストレーションを実行する必要がある研究者、開発者、臨床医を対象としています。コマンドラインインターフェースは研究ワークフローでのバッチ処理に適しており、Python や他の言語用のラッパーによりカスタムアプリケーションへの統合が可能です。また、napari や 3D Slicer などのグラフィカルユーザーインターフェース用のプラグインもあり、対話的に使用できます。

ハイライト

• モジュール式アーキテクチャ：さまざまなレジストレーションアルゴリズムを簡単に組み合わせて、特定のアプリケーションに最適なものを見つけられます。
• 多言語サポート：SimpleElastix を介して Python、C++、Java、R、Ruby、C#、Lua で利用可能で、Python パッケージ ITKElastix もあります。
• 大規模データセットの自動処理のためのコマンドラインインターフェース。
• 簡単なデプロイのための Docker イメージを提供。
• Jupyter ノートブックによる対話型チュートリアル。
• Apache 2.0 ライセンスのオープンソース。
• 豊富なドキュメント、Wiki、モデルズー。