January 8th, 2018
אנו מתארים יעל, כלי קוד פתוח המיועדת ללימודי הרפואה radiomics הדמיה, וכיצד להשתמש בכלי זה. בנוסף, כמה עבודות שפורסמו השתמשו יעל לניתוח אי ודאות, דגם בניין הן לראווה.
המטרה הכוללת של כלי תוכנה זה היא לחלץ תכונות תמונה כמותיות הנופלות לצורה או למרקם כגון קטגוריות מטריצת התרחשות משותפת ברמה אפורה. ניתן להשתמש בכלי זה כדי לענות על כמה שאלות מפתח בתחום הרדיומיקה. לדוגמה, אתה יכול לחלץ תכונות תמונה כמותיות ולהסתכל על מתאמים בינם לבין תוצאות המטופלים בטיפול בקרינה.
היתרון העיקרי של טכניקה זו הוא שהיא קוד פתוח, היא קלה לשימוש, ויש לה היסטוריה ארוכה של אנשים המשתמשים בה לחילוץ תכונות לשימוש במודלים פרוגנוסטיים. לרדיומיקה יש פוטנציאל לספק מידע על התגובה הסבירה של גידול לטיפולים מסוימים, ולכן יכולה לספק מידע נוסף שהצוות הקליני יכול להשתמש בו בעת קביעת ההתאמה של טיפולים חלופיים. רדיומיקה יכולה לספק תובנה לגבי פנוטיפ הגידול, ניתן ליישם אותה גם על רמיזות כגון שינויים של רקמות נוספות במהלך הטיפול.
בדרך כלל, אנשים חדשים בשיטה זו יתקשו, מכיוון שבחירת ההגדרות הנכונות לתכונות השונות כגון דגימה מחדש של עומק הסיביות חשובה, ולכן חיוני לשים לב אליהן. הדגמה חזותית היא קריטית מכיוון שיש הרבה שלבים ופרטים. תשומת לב קפדנית לפרטים חשובה לתוצאות טובות במחקרים רדיומיים.
כדי להתחיל, התקן את IBEX המתואר בפרוטוקול הטקסט הנלווה. לאחר ההתקנה, טען את IBEX וצור משתמש חדש על מנת לייבא ולשמור את הנתונים שלך. לאחר מכן, לחץ על סמל הייבוא, ובחר בפורמט קובץ DICOM או Pinnacle גרסה תשע על ידי לחיצה על שם הפורמט ולאחר מכן לחץ על הבא.
כדי לייבא את כל המטופלים בבת אחת, סמן את תיבת תיקיית האצווה בפינה השמאלית העליונה ולאחר מכן לחץ על כפתור העוד לצד הספרייה הרשומה. בחר את התיקיה המכילה את כל תיקיות המטופלים עם תמונות DICOM מתאימות וקבצי מבנה DICOM של קרינה. לבסוף, לחץ על כפתור היציאה.
כדי להתחיל, טען קובץ מטופל על ידי לחיצה תחילה על סמל הנתונים. לאחר מכן, בקטע בחירת מטופל, לחץ על תיק המטופל הרצוי לפתיחה. לאחר מכן, בקטע בחירת ערכת תמונות, לחץ על ערכת התמונות של קובץ המטופל הרצוי ולאחר מכן לחץ על כפתור הפתיחה.
השתמש בחצים כדי לגלול בין התמונות המוצגות בתצוגות הציריות, העטרה והסגיטליות. לאחר מכן, בחרו בלחצן הזום וציירו תיבה במישור התמונה כדי להגדיל את התצוגה. לחץ לחיצה ימנית על התמונה כדי להקטין את התצוגה.
לאחר מכן, לחץ על כפתור רמת החלון. כפתור נוסף יופיע, כאשר הוא יופיע, גרור את הצד השמאלי והימני לאזור הרצוי, או הזן ידנית את רמת החלון בתיבות החלון והרמה בתחתית החלון החדש. בחר רמות חלון שונות באמצעות התפריט הנפתח הראשון מימין.
ישנן שמונה אפשרויות ל-CT, ואפשרות אחת ל-PET. דמיין את אזורי העניין על ידי לחיצה על התיבה שליד אזור העניין כדי להפוך אותו לגלוי בתמונות, או לחץ על כפתור "על כל החזר ההשקעה" כדי להפעיל את כל אזורי העניין. לאחר מכן, הכן את סל הנתונים על מנת להציג את קווי המתאר.
כדי להשיג זאת, לחץ תחילה על כפתור הצג סל נתונים כדי להציג קווי מתאר במערך הנתונים. לאחר הצגת ערכות הנתונים, סגור את החלון. זהו משתמש חדש עם מטופלים שזה עתה יובאו, כך שעדיין לא נוצרו מערכי נתונים.
לאחר מכן, בחר את קווי המתאר להוספה לסל הנתונים על ידי לחיצה על תיבת הסימון שליד שמם, ולחץ על כפתור הוסף לסל הנתונים. לחץ על שם סל הנתונים כדי להוסיף את קווי המתאר, או לחץ על הכפתור החדש לסל נתונים חדש. אם נבחר חדש, הזן את שם ערכת הנתונים בחלון החדש ולאחר מכן לחץ על הלחצן אישור.
בסיום, לחץ על כפתור היציאה כדי לחזור לרשימת המטופלים והסריקות. לחץ על סמל התכונה והוסף עיבוד מקדים אם תרצה, על ידי לחיצה על כפתור ההוספה ובחירה באפשרות העיבוד המקדים מהתפריט הנפתח בחלון החדש. לאחר מכן, לחץ על i תחת פרמטרים כדי לבחור את פרמטרי העיבוד המקדים.
בחר את המספר תחת עמודת הערך, הקלד את ערך הפרמטר החדש ולאחר מכן לחץ על לחצן אישור. לתיאור שיטת העיבוד המקדים והפרמטרים הספציפיים, לחץ על כפתור סימן השאלה בפינה השמאלית העליונה. לאחר שתהיה מרוצה, לחץ על כפתור ההוספה כדי להוסיף את שלב העיבוד המקדים.
כדי למחוק שלבי עיבוד מקדים לא רצויים, בחר בשלב העיבוד המקדים ולחץ על מחק. בתפריט קטגוריות תכונות, בחר את מטריצת הקוקורנציה של הרמה האפורה 25 בקטגוריות התכונות הפרש עוצמה של שכנים 25 כדי לחשב את מטריצת ההתרחשות המשותפת ברמה האפורה ואת מטריצת הפרש עוצמת השכונה בהתאמה ב-2.5D. זה מושג על ידי חישוב על כל פרוסה בנפרד, ולאחר מכן סיכום כל המטריצות יחד.
אפשרות נוספת היא לבחור את ההתרחשות המשותפת של הרמה האפורה שלוש בשלוש קטגוריות התכונות של הפרש עוצמת השכנים כדי לחשב את מטריצת ההתרחשות המשותפת של הרמה האפורה ואת מטריצת הפרש העוצמה של השכונה, בהתאמה, בתלת מימד. לחץ על I כדי לראות את הפרמטרים שנבחרו עבור קטגוריית תכונה זו. לשינוי פרמטר, הזן את הערך החדש ולחץ על הלחצן OK.
למידע נוסף, לחץ על סימן השאלה בפינה השמאלית העליונה. לאחר שכל הפרמטרים מוגדרים כהלכה, לחץ על כפתור הבדיקה כדי להציג קטגוריית תכונה או תכונה ספציפית על ידי לחיצה על הכפתור שליד התכונה או הקטגוריה הרצויה. בחר את ערכת הנתונים להצגת הבדיקה ולאחר מכן לחץ על לחצן הפתיחה.
סמן את התיבה לצד המטופלים ממערך הנתונים שנבחר, ולחץ על כפתור הבדיקה. סגור את החלון לאחר שתהיה מרוצה מהבדיקה. בטל את הסימון של תכונות לא רצויות עבור הקטגוריה שנבחרה.
כדי לבטל את הסימון של כל התכונות, לחץ על המילה תכונות"תחת סט שתיים, תכונות. על מנת להוסיף את כל התכונות שנבחרו עם העיבוד המקדים שנבחר, לחץ על כפתור הוסף לערכת תכונות. בחר את השם ואת ערכת התכונות ולחץ על לחצן הפתיחה, או כדי להוסיף תכונות אלה לערכה חדשה, לחץ על לחצן חדש.
הזן את שם ערכת התכונות בחלון החדש ולחץ על אישור. לאחר מכן, לחץ על כפתור הצג ערכת תכונות כדי להציג תכונות עם טכניקות עיבוד מקדים מתאימות. בחר את ערכת התכונות להצגה ולאחר מכן לחץ על פתח. שים לב לפרמטרי העיבוד המקדים ולקטגוריות התכונות בתפריטים הנפתחים.
ערוך אותם על ידי לחיצה על כפתור I תחת פרמטרים. לאחר שתסיים, סגור את החלון. בחלון התכונות הראשי, לחץ על כפתור הצג מערך נתונים כדי להציג מערכי נתונים נוכחיים.
לאחר מכן, בחר את סל הנתונים להצגה ולאחר מכן לחץ על לחצן הפתיחה. בסיום, לחץ על כפתור היציאה. על מנת להכין את הפלט, לחץ תחילה על סמל התוצאה, לאחר מכן לחץ על ערכת הנתונים להפעלת התכונות, תחת שלב ראשון, ולחץ על ערכת התכונות להפעלה על הנתונים שנבחרו בשלב שני.
לאחר מכן, לחץ על כפתור הצג נתונים כדי להציג את מערך הנתונים שנבחר, ואחריו כפתור תכונת התצוגה כדי להציג את ערכת התכונות שנבחרה. לבסוף, לחץ על כפתור החישוב ושמירת התוצאה. הזן את שם הקובץ עבור התוצאות ובחר שמור.
הפלט מ-IBEX הוא גיליון אלקטרוני עם שלושה גיליונות. מוצג כאן פלט מסובך יותר עם יותר אזורי עניין, ותכונות שנבחרו ממה שהופעלו בסרטון הדרכה זה. הגיליון הראשון מכיל את ערכי התכונות עבור כל אזור עניין הממוקם בסל הנתונים.
עבור תכונות מטריצת התרחשות משותפת ברמה אפורה ותכונות מטריצת אורך ריצה ברמה אפורה, יוצא ערך עבור כל כיוון שבו מחושבת המטריצה, כמו גם מטריצה ממוצעת על פני כל הכיוונים המיועדת כ-333. השורה הרביעית מציינת את קטגוריית התכונה, והשורה החמישית מציינת את הכותרת עבור עמודה זו, או את האינדקס, התמונה, אזור העניין, MRN או תכונה ספציפית. הגיליון השני מכיל את פרטי הנתונים.
זהו מידע על התמונה שממנה התקבל אזור העניין, כגון ממדי הווקסיל X, Y ו-Z. הגיליון השלישי מכיל את פרטי התכונה. התכונות מופרדות לפי הקטגוריה שלהן.
הפרמטרים עבור קטגוריית התכונות מפורטים בעמודה השניה. כל התכונות שנבחרו עבור קטגוריה זו מפורטות בעמודה השלישית. העמודה החמישית מציגה את העיבוד המקדים שהוחל על התכונות, והעמודה השישית מציגה את הפרמטרים לעיבוד המקדים.
לאחר השליטה, ניתן להשתמש בכלי זה כדי לחלץ ביעילות את נתוני המרקם מתמונות רפואיות. חשוב לזכור לסקור בקפידה את כל הנתונים, כולל לוודא שהעיבוד המקדים והגדרות תכונות אחרות חשובות. לדוגמה, השתמש בכלי הסקירה של IBEX כדי לסקור בקפידה את התמונות שלאחר העיבוד.
לאחר פיתוחה, טכניקה זו סללה את הדרך לחוקרים בתחום הרדיומיקה לחקור את השימוש בתמונות כדי לרבד חולים לתוצאות כמו בקרה אזורית מקומית וחולי סרטן. לאחר צפייה בסרטון זה, אתה אמור להבין היטב כיצד להשתמש ב-IBEX כדי לחלץ תכונות תמונה מתמונות רפואיות. לאחר מכן תוכל להכניס את תכונות התמונה הללו לגישות סטטיסטיות או למידת מכונה כדי ללמוד משהו על פנוטיפ הגידול.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
IBEX הוא כלי קוד פתוח המיועד למחקרי רדיומיקה בדימות רפואי, המאפשר חילוץ מאפייני תמונה כמותיים הקשורים לצורה ומרקם. כלי זה מאפשר ניתוח אי ודאות ובניית מודלים במחקר רדיומיקה.
Quantitative radiomics platforms like IBEX enable biopharma teams to extract reproducible imaging biomarkers, supporting mechanistic de-risking and predictive model development in oncology and other therapeutic areas. Standardized feature extraction from DICOM images enhances translational continuity and informs early go/no-go decisions for biomarker-driven portfolios. IBEX's open-source, parameterized workflow supports scalable, cross-study imaging analytics for enterprise R&D.
IBEX integrates into the imaging biomarker pipeline from early discovery through translational research, supporting feature extraction, data harmonization, and model-ready output generation.