Name: Wytyczne i doświadczenia w stosowaniu Imaging Biomarker Explorer (IBEX) w radiomice (Wideo) | JoVE Journal
Uploaded: 2018-01-08T15:00:00.000+00:00
Duration: 10 min 17 s
Description: Odkryj otwarte oprogramowanie IBEX do ekstrakcji cech obrazu w radiomice. Naucz się analizować kształt i teksturę w obrazowaniu medycznym oraz budować modele prognostyczne dla terapii nowotworów.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Rachel Ger jest finansowana przez Rosalie B. Hite Graduate Fellowship i American Legion Auxiliary Fellowship. Carlos Cardenas został sfinansowany przez George M. Stancel PhD Fellowship w dziedzinie nauk biomedycznych. Opracowanie IBEX zostało sfinansowane przez NCI (R03 CA178495).

1. Zainstaluj IBEX
UWAGA: Aby zainstalować wersję kodu źródłowego, przejdź do kroku 1.1. Alternatywnie, aby zainstalować wersję autonomiczną, przejdź do kroku 1.2.
<ol>
	<li>Wersja kodu źródłowego
	<ol>
		<li>Wejdź na stronę z wersją kodu źródłowego IBEX3. Pobierz pliki "IBEX_Source.zip" i "How_to_use.pdf". Zajrzyj do pliku "How_to_use.pdf", aby znaleźć wymagania wstępne dotyczące korzystania z najnowszej wersji IBEX. 
		UWAGA: IBEX działa tylko na 32-bitowych i 64-bitowych wersjach Matlaba odpowiednio 2011a i 2014b.</li>
		<li>Po zakończeniu pobierania rozpakuj plik "IBEX_Source.zip" i dodaj folder \IBEX_Source do ścieżki lokalnej. 
		UWAGA: Instrukcje dotyczące dodawania ścieżki można znaleźć na stronie z odwołaniami do oprogramowania dla "add path"26.</li>
		<li>Wpisz "IBEXMain" w oknie poleceń, aby uruchomić IBEX.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Wersja samodzielna
	<ol>
		<li>Przejdź do strony internetowej IBEX w wersji autonomicznej4. Jeśli instalujesz IBEX po raz pierwszy, przejdź do folderu "Zależności" i pobierz/zainstaluj pliki "MCRInstaller.exe", vc2005redist_x86_new.exe" i "vc2012redist_x86.exe". Ze strony głównej pobierz pliki "IBEX.exe", "IBEX.ctf", "IBEX.ini" i "How_to_use.pdf" do tego samego folderu. Poszukaj w pliku "How_to_use.pdf", aby uzyskać wymagania wstępne dotyczące korzystania z najnowszej wersji IBEX.</li>
		<li>Kliknij dwukrotnie "IBEX.exe", aby uruchomić IBEX.</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
2. Ustaw lokalizację
Uwaga: Obrazy są importowane do tego miejsca, a dane do tego badania są również przechowywane tutaj. IBEX używa najczęściej stosowanej lokalizacji jako lokalizacji domyślnej po ponownym uruchomieniu.
<ol>
	<li>Kliknij na ikonę "Lokalizacja" (<silna klasa="xfig">Rysunek 1).</li>
	<li>Wybierz użytkownika lub kliknij dwukrotnie "Nowy użytkownik", aby utworzyć nowy folder użytkownika. Jeśli tworzysz nowy folder użytkownika, wprowadź nazwę w nowym oknie, a następnie kliknij przycisk "OK".</li>
	<li>Wybierz witrynę w obrębie wybranego użytkownika lub kliknij dwukrotnie "Nowa witryna", aby utworzyć nowy folder witryny. Jeśli tworzysz nowy folder użytkownika, wprowadź nazwę w nowym oknie, a następnie kliknij przycisk "OK".</li>
	<li>Kliknij przycisk "OK" na dole.</li>
</ol>
3. Importuj obrazy
<ol>
	<li>Kliknij na ikonę "Importuj" (Rysunek 1).</li>
	<li>Wybierz format DICOM lub Pinnacle9 (plik Pinnacle w wersji 9), klikając nazwę formatu. Aby zaimportować obrazy DICOM, przejdź do kroku 3.3.1. Aby zaimportować pliki Pinnacle9, przejdź do kroku 3.3.2.</li>
	<li>Kliknij przycisk "Dalej".
	<ol>
		<li>Importowanie obrazów DICOM 
		UWAGA: Aby zaimportować pacjentów pojedynczo, przejdź do kroku 3.3.1.1. Aby zaimportować wielu pacjentów jednocześnie, przejdź do kroku 3.3.1.2.
		<ol>
			<li>Zaimportuj każdego pacjenta indywidualnie, wybierając folder pacjenta za pośrednictwem katalogu.
			<ol>
				<li>Kliknij przycisk "... " obok wymienionego katalogu, aby wybrać folder pacjenta, który zawiera plik DICOM z obrazami i strukturą promieniowania DICOM (opcjonalnie). 
				UWAGA: Chociaż importowanie zestawu struktur z plikami pacjentów jest opcjonalne, zdecydowanie zaleca się to. IBEX ma w sobie platformę konturową, ale jest to nieco niepraktyczne w przypadku dużych zbiorów danych. IBEX może pomieścić zestawy struktur z komercyjnych platform oprogramowania, które są znanymi narzędziami do konturowania dla onkologów radioterapeutów, co znacznie ułatwia pracę. Jest to typowy sposób, w jaki IBEX jest używany w badaniach.</li>
				<li>Kliknij przycisk "Importuj" w lewym dolnym rogu, gdy IBEX zakończy przeszukiwanie plików DICOM, zostaną wypełnione pola Pacjent i Szczegóły.</li>
				<li>Powtórz kroki 3.3.1.1.1 - 2 dla każdego pacjenta.</li>
				<li>Kliknij przycisk "Wyjdź" po zaimportowaniu wszystkich pacjentów.</li>
			</ol>
			</li>
			<li>Zaimportuj wszystkich pacjentów jednocześnie, zaznaczając pole "Folder wsadowy" w prawym górnym rogu. 
			UWAGA: Wszyscy pacjenci muszą mieć osobny folder zawierający odpowiednie pliki DICOM.
			<ol>
				<li>Kliknij przycisk "... " obok wymienionego katalogu, aby wybrać folder zawierający wszystkie foldery pacjenta wraz z odpowiadającymi im obrazami DICOM i zestawem struktury promieniowania Plik DICOM (opcjonalnie).</li>
				<li>Kliknij przycisk "Importuj". Pacjenci będą importowani sekwencyjnie. Kliknij przycisk "Wyjdź" po zaimportowaniu wszystkich pacjentów.</li>
			</ol>
			</li>
		</ol>
		</li>
		<li>Pliki szczytowe
		<ol>
			<li>Skonfiguruj hosta i bazę danych Pinnacle w pliku "\IBEX\ImportExport\ImportModule\Pinnacle9\Pinnacle9ImportMain.INI". Kliknij przycisk "Config" (Konfiguracja) przed wybraniem opcji Pinnacle w polu modułu importu.</li>
			<li>Wybierz odpowiedniego hosta i bazę danych Pinnacle.</li>
			<li>Wprowadź numer MRN pacjenta, nazwisko lub imię, a następnie kliknij w innym miejscu w oknie.</li>
			<li>Kliknij przycisk "Zapytanie".</li>
			<li>Wybierz pacjenta w nowym oknie, a następnie kliknij przycisk "Przenieś".</li>
			<li>Kliknij pole żądanych zestawów obrazów od tego pacjenta w nowym oknie i kliknij przycisk "OK".</li>
			<li>Kliknij przycisk "OK" w nowym oknie oznaczonym jako "Dane zostały pomyślnie zaimportowane".</li>
			<li>Kliknij przycisk "Wyjdź" po zaimportowaniu wszystkich pacjentów.</li>
		</ol>
		</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
4. Wyświetlanie obrazów i obszarów zainteresowania (ROI)
<ol>
	<li>Kliknij na ikonę "Dane" (Rysunek 1). Kliknij żądany plik pacjenta, aby otworzyć go w sekcji "Wybierz pacjenta" w graficznym interfejsie użytkownika (górna połowa).</li>
	<li>Kliknij zestaw obrazów żądanego pliku pacjenta, aby otworzyć go w sekcji "Wybierz zestaw obrazów" w graficznym interfejsie użytkownika (dolna połowa). Kliknij przycisk "Otwórz".</li>
	<li>Użyj strzałek pod obrazami, aby przewijać obrazy, które są pokazane w widoku osiowym, koronalnym i strzałkowym (od lewej do prawej).</li>
	<li>Powiększ obraz, klikając przycisk "Powiększenie" (Rysunek 2). Narysuj ramkę na płaszczyźnie obrazu, aby powiększyć. Kliknij prawym przyciskiem myszy, aby pomniejszyć.</li>
	<li>Włącz lokalizatory, wybierając przycisk "Skrzyżowanie" (Rysunek 2). 
	UWAGA: Wyświetlane linie pokazują, gdzie znajduje się ten plasterek w każdej płaszczyźnie. Linie te poruszają się podczas przewijania za pomocą strzałek.</li>
	<li>Kliknij przycisk "Linijka" (<silna klasa="xfig">Rysunek 2), aby zmierzyć odległości. Kliknij i przytrzymaj lewy przycisk myszy, aby zmierzyć odległość między dwoma interesującymi punktami. Zwolnij przycisk myszy, aby usunąć zmierzoną wartość z wyświetlanego obszaru.</li>
	<li>Kliknij przycisk "CT Num" (Rysunek 2), aby zmierzyć wartość woksela. Kliknij i przytrzymaj lewy przycisk myszy na interesującym Cię wokselu, a wartość pojawi się po lewej stronie GUI poniżej skali kolorów. Zwolnij przycisk myszy, aby usunąć zmierzoną wartość z wyświetlanego obszaru.</li>
	<li>Kliknij przycisk "W/L" (<silna klasa="xfig">Rysunek 2), aby wyświetlić obrazy. Pojawi się kolejne okno. Przeciągnij lewą i prawą stronę do żądanego obszaru lub ręcznie wprowadź okno/poziom w polach Okno i Poziom u dołu nowego okna. Wybierz różne okna/poziomy za pomocą pierwszego menu rozwijanego po lewej stronie ( Rysunek 2): jest 8 dla CT i 1 dla PET.</li>
	<li>Wybierz różne skale kolorów za pomocą drugiego menu rozwijanego po lewej stronie (Rysunek 2): do wyboru jest 9 opcji.</li>
	<li>Wizualizuj ROI, klikając pole obok ROI, aby było widoczne na obrazach, lub kliknij przycisk "On All ROIs", aby włączyć wszystkie ROI pacjentów.</li>
</ol>
5. Edytuj ROI
<ol>
	<li>Edytuj ROI, klikając przycisk "Edytuj ROI" w lewym górnym rogu lub w dolnej środkowej części. Wybierz kontur do edycji, klikając pole obok jego nazwy.</li>
	<li>Użyj przycisku "Przesuń kontury" (<silna klasa="xfig">Rysunek 3), aby przesunąć kontury do środka lub na zewnątrz, jak już narysowane. Dostosuj rozmiar okręgu używanego w polu oznaczonym "D" obok przycisku Przesuń kontury.</li>
	<li>Usuń cały plasterek konturu za pomocą przycisku "Wytnij kontury" (Rysunek 3). Kliknij i przytrzymaj lewy przycisk myszy i narysuj ramkę wokół ROI, który chcesz usunąć.</li>
	<li>Rysuj kontury 
	UWAGA: Przejdź do kroku 5.4.1, aby narysować kontury przez połączenie punktów. Przejdź do kroku 5.4.2, aby narysować kontury odręcznie.
	<ol>
		<li>Łączenie punktów: Użyj przycisku "Narysuj kontury (1)" (Rysunek 3), aby narysować kontur na każdym przekroju, klikając punkty wokół konturu, w których punkty są połączone liniami prostymi. Zakończ zwrot z inwestycji dla tego wycinka, klikając pierwszy wylosowany punkt.</li>
		<li>Wolna ręka: Użyj przycisku "Narysuj kontury (2)" (<silna klasa="xfig">Rysunek 3), aby narysować kontur wolną ręką. Przytrzymaj lewy przycisk myszy, aby narysować kontur na plasterku. Zakończ kontur na tym wycinku, wracając do początku narysowanego ROI, a następnie zwalniając lewy przycisk myszy.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Kliknij przycisk "Interpoluj kontury" (Rysunek 3), aby interpolować ROI między plasterkami.</li>
	<li>Kliknij przycisk "Kopiuj ROI", aby skopiować ROI.</li>
	<li>Scal ROI, wybierając wiele ROI, a następnie klikając przycisk "Scal ROI".</li>
	<li>Kliknij przycisk "Usuń ROI", aby usunąć aktualnie wybrany ROI.</li>
	<li>Kliknij "Utwórz ROI", aby utworzyć nowy ROI, co spowoduje wyświetlenie okna. Wprowadź nazwę ROI i kliknij przycisk "OK". Kliknij przycisk "Zapisz". Kliknij przycisk "Wyjdź", aby powrócić do przeglądarki pacjenta.</li>
</ol>
6. Kontury w zbiorze danych
<ol>
	<li>Wyświetlanie warstwic w zbiorze danych
	<ol>
		<li>Kliknij przycisk "Pokaż zestaw danych", aby wyświetlić kontury w zestawie danych. Kliknij nazwę zestawu danych, aby go wyświetlić. Kliknij przycisk "Otwórz". Wybierz kontury pacjenta, korzystając z pola obok jego imienia i nazwiska. Kliknij przycisk "Usuń", "Przesuń" lub "Kopiuj" w zależności od żądanej funkcji dla tego konturu. Zamknij okno zestawu danych po zakończeniu przeglądania zestawu danych.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Dodawanie warstwic do zestawu danych
	<ol>
		<li>Wybierz kontury, które chcesz dodać do zestawu danych, klikając pole wyboru obok ich nazwy, a następnie kliknij przycisk "Dodaj do zestawu danych". Kliknij nazwę zestawu danych, aby dodać kontury lub kliknij przycisk "Nowy", aby uzyskać nowy zestaw danych. W przypadku wybrania opcji Nowy wprowadź nazwę zestawu danych w nowym oknie. Kliknij przycisk "OK".</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Kliknij przycisk "Importuj ROI", aby zaimportować plik .roi Pinnacle w wersji 9, jeśli kontury nie zostały załadowane w sekcji 3.
	<ol>
		<li>Kliknij przycisk " ...", aby wybrać plik. Kliknij przycisk "Importuj".</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Kliknij przycisk "Eksportuj ROI", aby wyeksportować ROI.
	<ol>
		<li>Kliknij przycisk " ...", aby wybrać katalog, w którym zostaną umieszczone wyeksportowane ROI. Kliknij nazwę formatu, który jest preferowany dla eksportowanych zwrotów akcji. Wprowadź informacje o anonimizacji, jeśli jest to preferowane. Kliknij przycisk Eksportuj. 
		UWAGA: Ustawienie wstępne nie pozwala na przeprowadzanie anonimizacji.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Kliknij przycisk "Wyjdź", aby powrócić do listy pacjentów i skanów.</li>
</ol>
7. Utwórz zestaw funkcji
<ol>
	<li>Kliknij ikonę "Funkcja".</li>
	<li>W razie potrzeby dodaj przetwarzanie wstępne.
	<ol>
		<li>Kliknij przycisk "Dodaj" w sekcji "Krok 1: Przetwarzanie wstępne". Wybierz opcję przetwarzania wstępnego z menu rozwijanego w nowym oknie.</li>
		<li>Kliknij "i" w sekcji "Para.", aby wybrać parametry przetwarzania wstępnego. Kliknij liczbę pod kolumną Wartość w nowym oknie parametru, aby ją zmienić. Wpisz nową wartość parametru i kliknij przycisk "OK".</li>
		<li>Kliknij przycisk "znak zapytania" w prawym górnym rogu, aby zapoznać się z opisem metody przetwarzania wstępnego i przetwarzania wstępnego określonych parametrów.</li>
		<li>Kliknij przycisk "Dodaj". Wybierz krok przetwarzania wstępnego i kliknij przycisk "Usuń", aby usunąć niepożądane kroki przetwarzania wstępnego.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Dodaj żądane funkcje.
	<ol>
		<li>Wybierz kategorię funkcji z menu rozwijanego w sekcji "Krok 2: Kategoria funkcji:". Powtórz kroki dla wielu kategorii. 
		UWAGA: W danym momencie można dodać tylko jedną kategorię obiektów. W razie potrzeby do tego samego zestawu funkcji można dodać różne kombinacje przetwarzania wstępnego i kategorii elementów.
		<ol>
			<li>Wybierz kategorie funkcji "GrayLevelCooccurenceMatrix25" i "NeighborIntensityDifference25", aby obliczyć odpowiednio macierz współwystępowania poziomu szarości i macierz różnicy intensywności sąsiedztwa w 2,5D, co odbywa się przez obliczenie macierzy na każdym wycinku z osobna, a następnie zsumowanie wszystkich macierzy razem.</li>
			<li>Wybierz kategorie funkcji "GrayLevelCooccurenceMatrix3" i "NeighborIntensityDifference3", aby obliczyć odpowiednio macierz współwystępowania poziomu szarości i macierz różnic intensywności sąsiedztwa w 3D.</li>
		</ol>
		</li>
		<li>Kliknij "i" w sekcji "Para." dla parametrów wybranych dla tego przetwarzania wstępnego. Kliknij przycisk "znak zapytania" w prawym górnym rogu, aby zapoznać się z opisem metody przetwarzania wstępnego i parametrów.
		<ol>
			<li>Wpisz nową wartość parametru i kliknij przycisk "OK".</li>
		</ol>
		</li>
		<li>Kliknij przycisk "Testuj", aby wyświetlić kategorię funkcji lub konkretną funkcję. Kliknij przycisk obok żądanej funkcji lub kategorii.
		<ol>
			<li>Wybierz zestaw danych, na którym chcesz wyświetlić test i kliknij przycisk "Otwórz". Zaznacz pole obok pacjentów z wybranego zestawu danych, na których chcesz wyświetlić test i kliknij przycisk "Test".</li>
		</ol>
		</li>
		<li>Usuń zaznaczenie niechcianych obiektów dla wybranej kategorii; wszystkie obiekty są wybierane po wybraniu kategorii. Kliknij słowo "Funkcje:" w "Krok 2: Funkcje", aby odznaczyć wszystkie funkcje.</li>
		<li>Kliknij przycisk "Dodaj do zestawu funkcji", aby dodać wszystkie wybrane funkcje z wybranym przetwarzaniem wstępnym.
		<ol>
			<li>Wybierz zestaw funkcji, do którego chcesz dodać funkcje, i kliknij przycisk "Otwórz" lub kliknij przycisk "Nowy", aby dodać funkcje do nowego zestawu funkcji. Jeśli tworzysz nowy zestaw funkcji, wprowadź nazwę zestawu funkcji w nowym oknie i kliknij przycisk "OK".</li>
		</ol>
		</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Kliknij przycisk "Pokaż zestaw funkcji", aby wyświetlić elementy z odpowiednimi technikami wstępnego przetwarzania w celu wyświetlenia elementów w zestawie funkcji.
	<ol>
		<li>Wybierz zestaw funkcji do wyświetlenia i kliknij przycisk "Otwórz" lub kliknij przycisk "Nowy", aby utworzyć nowy zestaw funkcji. Jeśli tworzysz nowy zestaw funkcji, wprowadź nazwę zestawu funkcji w nowym oknie i kliknij przycisk "OK".</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Kliknij przycisk "Pokaż zestaw danych", aby wyświetlić aktualne zestawy danych.
	<ol>
		<li>Wybierz zestaw danych do wyświetlenia i kliknij przycisk "Otwórz" lub kliknij przycisk "Nowy", aby utworzyć nowy zestaw danych. W przypadku tworzenia nowego zestawu danych należy wprowadzić nazwę zestawu danych w nowym oknie i kliknąć przycisk "OK".</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Kliknij przycisk "Wyjdź".</li>
</ol>
8. Funkcje wyjściowe
<ol>
	<li>Kliknij ikonę "Wynik". Kliknij zestaw danych, aby uruchomić funkcje w obszarze "Krok 1: Zestaw danych". Kliknij zestaw funkcji, aby uruchomić na wybranych danych w sekcji "Krok 2: Zestaw funkcji".</li>
	<li>Kliknij przycisk "Wyświetl dane", aby wyświetlić wybrany zestaw danych. Kliknij przycisk "Wyświetl funkcję", aby wyświetlić wybrany zestaw funkcji.</li>
	<li>Kliknij przycisk "Oblicz i zapisz wynik". Wprowadź nazwę pliku dla wyników i kliknij przycisk "Zapisz".</li>
</ol>
9. Budowanie modelu statystycznego
<ol>
	<li>Otwórz zapisany plik wyników. 
	UWAGA: Zazwyczaj znajduje się to w folderze C:\IBEX\DataIbex\[Wybrany użytkownik w kroku 2.2]\[Wybrana witryna w kroku 2.3]\1FeatureResultSet_Result, chyba że w kroku 8.4 przypisano inaczej.</li>
	<li>Wykorzystaj dane z różnych zakładek w żądanych testach statystycznych lub budowaniu modeli w oprogramowaniu. 
	UWAGA: Protokół można wstrzymać w dowolnym momencie. Najwygodniej jest jednak po wykonaniu wszystkich kroków potrzebnych do danej ikony, np. zakończeniu całej sekcji 7, która znajduje się pod ikoną Funkcja.</li>
</ol>

<ol><li>Lambin, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Radiomics%3A+extracting+more+information+from+medical+images+using+advanced+feature+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22EJC%22%5BJournal%5D)">Radiomics: extracting more information from medical images using advanced feature analysis.</a> EJC. 48, 441-446 (2012).</li>
<li>Zhang, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((IBEX%3A+an+open+infrastructure+software+platform+to+facilitate+collaborative+work+in+radiomics%5BTitle%5D)+AND+%22Med+Phys%22%5BJournal%5D)">IBEX: an open infrastructure software platform to facilitate collaborative work in radiomics.</a> Med Phys. 42, 1341-1353 (2015).</li>
<li>IBEX Source Code. , Available from: 
 <a target="_blank" href="http://bit.ly/IBEXSrc_MDAnderson">http://bit.ly/IBEXSrc_MDAnderson</a> (2017).</li>
<li>IBEX Stand Alone. , Available from: 
 <a target="_blank" href="http://bit.ly/IBEX_MDAnderson">http://bit.ly/IBEX_MDAnderson</a> (2017).</li>
<li>Haralick, R. M., Shanmugam, K. <a target="_blank" href="http://ieeexplore.ieee.org/document/4309314/">Textural features for image classification.</a> IEEE Trans Syst Man Cybern. , 610-621 (1973).</li>
<li>Galloway, M. M. <a target="_blank" href="http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0146664X75800086">Texture analysis using gray level run lengths.</a> Comp Graphics and Im Proc. 4, 172-179 (1975).</li>
<li>Tang, X. <a target="_blank" href="http://ieeexplore.ieee.org/document/725367/">Texture information in run-length matrices.</a> IEEE Trans on Im Proc. 7, 1602-1609 (1998).</li>
<li>Amadasun, M., King, R. <a target="_blank" href="http://ieeexplore.ieee.org/document/44046/">Textural features corresponding to textural properties.</a> IEEE Trans Syst Man Cybern. 19, 1264-1274 (1989).</li>
<li>Fave, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Preliminary+investigation+into+sources+of+uncertainty+in+quantitative+imaging+features%5BTitle%5D)+AND+%22Comp+Med+Imaging+Graph%22%5BJournal%5D)">Preliminary investigation into sources of uncertainty in quantitative imaging features.</a> Comp Med Imaging Graph. 44, 54-61 (2015).</li>
<li>Fave, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Can+radiomics+features+be+reproducibly+measured+from+CBCT+images+for+patients+with+non-small+cell+lung+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22Med+Phys%22%5BJournal%5D)">Can radiomics features be reproducibly measured from CBCT images for patients with non-small cell lung cancer.</a> Med Phys. 42, 6784-6797 (2015).</li>
<li>Fave, X., et al. <a target="_blank" href="http://tcr.amegroups.com/article/view/8709">Impact of image preprocessing on the volume dependence and prognostic potential of radiomics features in non-small cell lung cancer.</a> Trans Cancer Res. 5, 349-363 (2016).</li>
<li>Fave, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Delta-radiomics+features+for+the+prediction+of+patient+outcomes+in+non-small+cell+lung+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22Scientific+Reports%22%5BJournal%5D)">Delta-radiomics features for the prediction of patient outcomes in non-small cell lung cancer.</a> Scientific Reports. 7, 588(2017).</li>
<li>Fried, D. V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Stage+III+Non-Small+Cell+Lung+Cancer%3A+Prognostic+Value+of+FDG+PET+Quantitative+Imaging+Features+Combined+with+Clinical+Prognostic+Factors%5BTitle%5D)+AND+%22Radiology%22%5BJournal%5D)">Stage III Non-Small Cell Lung Cancer: Prognostic Value of FDG PET Quantitative Imaging Features Combined with Clinical Prognostic Factors.</a> Radiology. 278, 214-222 (2016).</li>
<li>Fried, D. V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Potential+Use+of+%2818%29F-fluorodeoxyglucose+Positron+Emission+Tomography-Based+Quantitative+Imaging+Features+for+Guiding+Dose+Escalation+in+Stage+III+Non-Small+Cell+Lung+Cancer%5BTitle%5D)+AND+%22IJROBP%22%5BJournal%5D)">Potential Use of (18)F-fluorodeoxyglucose Positron Emission Tomography-Based Quantitative Imaging Features for Guiding Dose Escalation in Stage III Non-Small Cell Lung Cancer.</a> IJROBP. 94, 368-376 (2016).</li>
<li>Mackin, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Measuring+Computed+Tomography+Scanner+Variability+of+Radiomics+Features%5BTitle%5D)+AND+%22Invest+radiol%22%5BJournal%5D)">Measuring Computed Tomography Scanner Variability of Radiomics Features.</a> Invest radiol. 50, 757-765 (2015).</li>
<li>Yang, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Uncertainty+analysis+of+quantitative+imaging+features+extracted+from+contrast-enhanced+CT+in+lung+tumors%5BTitle%5D)+AND+%22Comp+Med+Imaging+Graph%22%5BJournal%5D)">Uncertainty analysis of quantitative imaging features extracted from contrast-enhanced CT in lung tumors.</a> Comp Med Imaging Graph. 48, 1-8 (2016).</li>
<li>van Rossum, P. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+incremental+value+of+subjective+and+quantitative+assessment+of+18F-FDG+PET+for+the+prediction+of+pathologic+complete+response+to+preoperative+chemoradiotherapy+in+esophageal+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22JNM%22%5BJournal%5D)">The incremental value of subjective and quantitative assessment of 18F-FDG PET for the prediction of pathologic complete response to preoperative chemoradiotherapy in esophageal cancer.</a> JNM. 57, 691-700 (2016).</li>
<li>Hunter, L. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((NSCLC+tumor+shrinkage+prediction+using+quantitative+image+features%5BTitle%5D)+AND+%22Comp+Med+Imaging+Graph%22%5BJournal%5D)">NSCLC tumor shrinkage prediction using quantitative image features.</a> Comp Med Imaging Graph. 49, 29-36 (2016).</li>
<li>Hunter, L. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High+quality+machine-robust+image+features%3A+identification+in+nonsmall+cell+lung+cancer+computed+tomography+images%5BTitle%5D)+AND+%22Med+Phys%22%5BJournal%5D)">High quality machine-robust image features: identification in nonsmall cell lung cancer computed tomography images.</a> Med Phys. 40, 121916(2013).</li>
<li>Fried, D. V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Prognostic+value+and+reproducibility+of+pretreatment+CT+texture+features+in+stage+III+non-small+cell+lung+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22IJROBP%22%5BJournal%5D)">Prognostic value and reproducibility of pretreatment CT texture features in stage III non-small cell lung cancer.</a> IJROBP. 90, 834-842 (2014).</li>
<li>Gan, J., et al. <a target="_blank" href="http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1118/1.4957258/abstract">MO-DE-207B-09: A Consistent Test for Radiomics Softwares.</a> Med Phys. 43, 3706-3706 (2016).</li>
<li>Klawikowski, S., Christian, J., Schott, D., Zhang, M., Li, X. <a target="_blank" href="http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1118/1.4955675/abstract">SU-D-207B-07: Development of a CT-Radiomics Based Early Response Prediction Model During Delivery of Chemoradiation Therapy for Pancreatic Cancer.</a> Med Phys. 43, 3350-3350 (2016).</li>
<li>Huang, W., Tu, S. <a target="_blank" href="http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1118/1.4955794/abstract">SU-F-R-22: Malignancy Classification for Small Pulmonary Nodules with Radiomics and Logistic Regression.</a> Med Phys. 43, 3377-3378 (2016).</li>
<li>Hanania, A. N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantitative+imaging+to+evaluate+malignant+potential+of+IPMNs%5BTitle%5D)+AND+%22Oncotarget%22%5BJournal%5D)">Quantitative imaging to evaluate malignant potential of IPMNs.</a> Oncotarget. 7, 85776-85784 (2016).</li>
<li>Court, L. E., et al. <a target="_blank" href="http://tcr.amegroups.com/article/view/8409">Computational resources for radiomics.</a> Trans Cancer Res. 5, 340-348 (2016).</li>
<li>Matlab Add path. , Available from: 
 <a target="_blank" href="https://www.mathworks.com/help/matlab/ref/addpath.html">https://www.mathworks.com/help/matlab/ref/addpath.html</a> (2017).</li>
<li>Zhao, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Reproducibility+of+radiomics+for+deciphering+tumor+phenotype+with+imaging%5BTitle%5D)+AND+%22Sci+Rep%22%5BJournal%5D)">Reproducibility of radiomics for deciphering tumor phenotype with imaging.</a> Sci Rep. 6, 23428(2016).</li>
<li>Owens, C., et al. Reproducibility and Robustness of Radiomic Features Extracted with Semi-Automatic Segmentation Tools. Med Phys. , (2017).</li>
<li>Kassner, A., Liu, F., Thornhill, R. E., Tomlinson, G., Mikulis, D. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Prediction+of+hemorrhagic+transformation+in+acute+ischemic+stroke+using+texture+analysis+of+postcontrast+T1-weighted+MR+images%5BTitle%5D)+AND+%22JMRI%22%5BJournal%5D)">Prediction of hemorrhagic transformation in acute ischemic stroke using texture analysis of postcontrast T1-weighted MR images.</a> JMRI. 30, 933-941 (2009).</li>
<li>IBEX Google Forum. , Available from: 
 <a target="_blank" href="https://groups.google.com/forum/#!forum/ibex_users">https://groups.google.com/forum/#!forum/ibex_users</a> (2017).</li>
</ol>

Autorzy nie mają żadnych konkurencyjnych interesów finansowych do ujawnienia.

IBEX jest potężnym narzędziem do badań radiomicznych w zakresie obrazowania medycznego. Do tej pory był on stosowany głównie do celów radioterapii onkologicznej w badaniach prowadzonych przez grupę radiomicyjną MD Anderson. IBEX pozwala na manipulowanie ROI i obliczanie cech w ramach 5 głównych kategorii cech. Wersja kodu źródłowego IBEX pozwala użytkownikowi na projektowanie aplikacji, które nie są jeszcze częścią IBEX, takich jak funkcje macierzy stref szarości.
Główne kroki związane z IBEX ...

W medycynie, diagnoza choroby pacjenta zazwyczaj obejmuje dużą liczbę badań diagnostycznych, takich jak zdjęcia rentgenowskie, ultradźwięki, tomografia komputerowa (CT), rezonans magnetyczny (MRI) i pozytonowa tomografia emisyjna (PET), aby pomóc w określeniu przebiegu opieki nad pacjentem. Podczas gdy lekarze wykorzystują te obrazy do jakościowej oceny diagnozy pacjenta, mogą istnieć dodatkowe cechy ilościowe, które można wyodrębnić, aby pokierować opieką nad pacjentem. Uzasadnieniem jest to, że cechy te mogą reprezentować wzorce proteomiczne i genomiczne wyrażone w skali makroskopowej1. Połączenie tych informacji ilościowych z aktualnymi informacjami klinicznymi, np. danymi demograficznymi pacjentów, może pozwolić na bardziej zindywidualizowaną opiekę nad pacjentem. To jest teoria stojąca za radiomiką: analiza cech obrazów na poziomie wokseli. Cechy zazwyczaj dzielą się na 5 głównych kategorii: macierz współwystępowania poziomu szarości, macierz długości biegu poziomu szarości, macierz różnicy intensywności sąsiedztwa, histogram i kształt.
Imaging Biomarker Explorer (IBEX) to narzędzie open-source do pracy z radiomiką2. Graficzny interfejs użytkownika (GUI) został opracowany w MD Anderson Cancer Center w celu ułatwienia ekstrakcji i obliczania cech ilościowych, aby pomóc w podejmowaniu decyzji w opiece onkologicznej. Kod źródłowy 3 oraz samodzielna wersja 4 są dostępne online. IBEX oblicza 5 najczęściej spotykanych kategorii cech stosowanych w radiomice medycznej wraz z parametrami, które można ustawić dla każdej kategorii cech. Kategorie to: macierz współwystępowania poziomu szarości5, macierz długości biegu poziomu szarości6,7, intensity, macierz różnic intensywności sąsiedztwa8 i kształt. Ponieważ IBEX jest oprogramowaniem typu open source, pozwala na zharmonizowane wyniki ekstrakcji cech w różnych instytucjach w celu łatwego porównywania różnych badań radiomicznych. Wszystkie cechy IBEX zostały opisane we wstępnej pracy Zhanga i wsp.2
Celem tego manuskryptu jest dostarczenie wskazówek, jak korzystać z IBEX i zademonstrowanie jego zastosowań poprzez recenzowane opublikowane badania z grupy radiomicznej MD Anderson. Od czasu publicznego udostępnienia w 2015 r., IBEX jest używany do obliczania cech na podstawie obrazów tomografii komputerowej, PET i rezonansu magnetycznego przez grupę radiomicyjną MD Anderson, zazwyczaj badając cechy w celu poprawy modeli przeżycia klinicznego9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20 i przez instytucje zewnętrzne21,22,23,24. Dodatkowe wskazówki dotyczące narzędzi programowych, które można wykorzystać na etapach badań radiomicznych, które nie są uwzględnione w IBEX, można znaleźć w Court et al.25
Ogólne wprowadzenie do przepływu pracy IBEX pomoże uporządkować dane prawidłowo przed rozpoczęciem projektów radiomicznych z wykorzystaniem IBEX. W przypadku importowania obrazów DICOM IBEX wymaga, aby każdy pacjent miał własny folder z obrazami DICOM. Zestaw struktury promieniowania DICOM jest opcjonalny do dołączenia do folderu pacjenta, ale jest zalecany zamiast korzystania z platformy konturowej w IBEX. Aby ułatwić importowanie wszystkich pacjentów do określonego badania, wszystkie foldery pacjentów można umieścić w jednym folderze, dzięki czemu wszystkie dane można zaimportować do IBEX przy użyciu tylko jednego kroku. W przypadku importowania pacjentów z Pinnacle najlepiej jest skonfigurować strukturę z planem pacjenta. Ze względu na to, że pacjenci mogą mieć wiele zestawów obrazów i planów w Pinnacle, najlepiej jest wiedzieć, który zestaw obrazów i plan są poprawne przed zaimportowaniem. Jeśli czas obliczeń jest problemem, zmniejszenie liczby wycinków obrazu dla pacjenta może drastycznie skrócić czas. Na przykład, jeśli w badaniu interesowana jest tylko wątroba, ale pacjenci mają skany tomografii komputerowej całego ciała, zmniejszenie wycinków DICOM tylko do zakresu obszaru zainteresowania może skrócić czas obliczeń (np. zmniejszenie DICOM z 300 wycinków do 50 plasterków może zająć 1/6 czasu). Dostępne są różne narzędzia do wykonywania tej redukcji plastrów, od ręcznych po półautomatyczne.

<table><tbody><tr><td>Excel</td><td>Microsoft Office</td><td></td><td>Każda wersja programu Excel powinna działać.</td></tr><tr><td>Matlab</td><td>MathWorks</td><td></td><td>Używaj IBEX tylko w 32-bitowym Matlabie 2011a lub 64-bitowym Matlabie 2014b.</td></tr></tbody></table>

wytyczne i doświadczenia w stosowaniu imaging biomarker explorer (ibex) w radiomice

Guidelines and Experience Using Imaging Biomarker Explorer (IBEX) for Radiomics

Imaging Biomarker Explorer (IBEX) to open-source'owe narzędzie do pracy nad radiomiką obrazowania medycznego. Celem tego artykułu jest opisanie, w jaki sposób można korzystać z graficznego interfejsu użytkownika (GUI) IBEX oraz pokazanie, w jaki sposób cechy obliczone przez IBEX zostały wykorzystane w badaniach klinicznych. IBEX umożliwia import obrazów DICOM z plikami struktury radioterapii DICOM lub plikami Pinnacle. Po zaimportowaniu obrazów IBEX ma narzędzia w graficznym interfejsie wyboru danych do manipulowania wyświetlaniem obrazów, mierzenia wartości wokseli i odległości oraz tworzenia i edycji konturów. IBEX jest wyposażony w 27 opcji wstępnego przetwarzania i 132 opcje funkcji do projektowania zestawów funkcji. Każda kategoria przetwarzania wstępnego i elementu ma parametry, które można zmieniać. Dane wyjściowe z IBEX to arkusz kalkulacyjny, który zawiera: 1) każdą cechę z zestawu cech obliczoną dla każdego konturu w zestawie danych, 2) informacje o obrazie każdego konturu w zestawie danych oraz 3) podsumowanie przetwarzania wstępnego i użytych cech wraz z ich wybranymi parametrami. Cechy obliczone na podstawie IBEX zostały wykorzystane w badaniach w celu przetestowania zmienności cech w różnych warunkach obrazowania oraz w modelach przeżycia w celu ulepszenia obecnych modeli klinicznych.

Wynikiem działania programu IBEX jest arkusz kalkulacyjny (patrz Rysunek 4), który składa się z 3 kart. Karta „Results” zawiera wartości cech dla każdego ROI w zestawie danych (Rysunek 4A). Karta „Data Info.” zawiera informacje o obrazach pobranych z każdego ROI w zestawie danych (Rysunek 4B). Karta „Feature Info.” zawiera szczegółową listę cech wykorzystanych przy w...

Opisujemy IBEX, narzędzie open-source przeznaczone do badań radiomicznych nad obrazowaniem medycznym, oraz jak korzystać z tego narzędzia. Ponadto zaprezentowano kilka opublikowanych prac, w których wykorzystano IBEX do analizy niepewności i budowania modeli.

Wytyczne i doświadczenia w stosowaniu Imaging Biomarker Explorer (IBEX) w radiomice

Imaging Biomarker Explorer (IBEX) is an open-source tool for medical imaging radiomics work. The purpose of this paper is to describe how to use IBEX's ...

Ogólnym celem tego narzędzia programowego jest wyodrębnienie ilościowych cech obrazu, które mieszczą się w kształcie lub teksturze, takich jak kategorie macierzy współwystępowania na poziomie szarości. Narzędzie to może być wykorzystane do udzielenia odpowiedzi na kilka kluczowych pytań w dziedzinie radiomiki. Na przykład można wyodrębnić ilościowe cechy obrazu i przyjrzeć się korelacjom między nimi a wynikami pacjenta w radioterapii.Główną zaletą tej techniki jest to, że jest open source, jest łatwa w użyciu i ma długą historię używania jej przez ludzi do wyodrębniania funkcji do wykorzystania w modelach prognostycznych. Radiomika może dostarczyć informacji na temat prawdopodobnej odpowiedzi guza na niektóre metody leczenia, a zatem może dostarczyć dodatkowych informacji, które personel kliniczny może wykorzystać przy określaniu adekwatności alternatywnych metod leczenia. Radiomika może zapewnić wgląd w fenotyp guza, może być również stosowana do allozystanu, takiego jak wyrównywanie zmian w większej ilości tkanek w trakcie leczenia.Ogólnie rzecz biorąc, osoby, które dopiero zaczynają korzystać z tej metody, będą miały trudności, ponieważ wybór odpowiednich ustawień dla różnych funkcji, takich jak ponowne próbkowanie głębi bitowej, jest ważny, dlatego ważne jest, aby zwrócić na nie uwagę. Demonstracja wizualna ma kluczowe znaczenie, ponieważ składa się z wielu kroków i szczegółów. Staranna dbałość o szczegóły jest ważna dla dobrych wyników w badaniach radiomicznych.Aby rozpocząć, zainstaluj IBEX opisany w dołączonym protokole tekstowym. Po zainstalowaniu załaduj IBEX i utwórz nowego użytkownika, aby zaimportować i zapisać swoje dane. Następnie kliknij ikonę importu i wybierz format pliku DICOM lub Pinnacle w wersji dziewiątej, klikając nazwę formatu, a następnie kliknij przycisk Dalej.Aby zaimportować wszystkich pacjentów jednocześnie, zaznacz pole folderu wsadowego w prawym górnym rogu, a następnie kliknij przycisk więcej obok wymienionego katalogu. Wybierz folder zawierający wszystkie foldery pacjentów wraz z odpowiadającymi im obrazami DICOM i plikami struktury DICOM promieniowania. Na koniec kliknij przycisk wyjścia.Aby rozpocząć, załaduj plik pacjenta, klikając najpierw ikonę danych. Następnie w sekcji wybierz pacjenta kliknij żądany plik pacjenta, aby go otworzyć. Następnie w sekcji wyboru zestawu obrazów kliknij zestaw obrazów żądanego pliku pacjenta, a następnie kliknij przycisk otwierania.Użyj strzałek, aby przewijać obrazy, które są wyświetlane w widoku osiowym, koronalnym i strzałkowym. Następnie wybierz przycisk powiększania i narysuj ramkę na płaszczyźnie obrazu, aby powiększyć. Kliknij obraz prawym przyciskiem myszy, aby go pomniejszyć.Następnie kliknij przycisk na poziomie okna. Pojawi się kolejny przycisk, a kiedy tak się stanie, przeciągnij lewą i prawą stronę do żądanego obszaru lub ręcznie wprowadź poziom okna w oknach i poziomach u dołu nowego okna. Wybierz różne poziomy okien za pomocą pierwszego menu rozwijanego po lewej stronie.Istnieje osiem opcji dla CT i jedna opcja dla PET. Wizualizuj obszary zainteresowania, klikając pole obok obszaru zainteresowania, aby był widoczny na obrazach, lub kliknij przycisk Przy wszystkich obszarach zainteresowania, aby włączyć wszystkie obszary zainteresowania. Następnie przygotuj zestaw danych, aby wyświetlić kontury.Aby to zrobić, najpierw kliknij przycisk pokaż zestaw danych, aby wyświetlić kontury w zestawie danych. Po wyświetleniu zestawów danych zamknij okno. Jest to nowy użytkownik z dopiero co zaimportowanymi pacjentami, więc nie mamy jeszcze utworzonych żadnych zestawów danych.Następnie wybierz kontury, które chcesz dodać do zbioru danych, klikając pole wyboru obok ich nazwy, a następnie kliknij przycisk dodaj do zbioru danych. Kliknij nazwę zestawu danych, aby dodać kontury, lub kliknij przycisk nowy, aby dodać nowy zestaw danych. W przypadku wybrania opcji Nowy wprowadź nazwę zestawu danych w nowym oknie, a następnie kliknij przycisk OK.Po zakończeniu kliknij przycisk Zakończ, aby powrócić do listy pacjentów i skanów. Kliknij ikonę funkcji i w razie potrzeby dodaj przetwarzanie wstępne, klikając przycisk dodawania i wybierając opcję przetwarzania wstępnego z menu rozwijanego w nowym oknie. Następnie kliknij i w obszarze Parametry, aby wybrać parametry przetwarzania wstępnego.Zaznacz liczbę w kolumnie wartości, wpisz nową wartość parametru, a następnie kliknij przycisk OK. Aby zapoznać się z opisem metody przetwarzania wstępnego i konkretnych parametrów, kliknij przycisk ze znakiem zapytania w prawym górnym rogu. Po spełnieniu kliknij przycisk dodawania, aby dodać krok przetwarzania wstępnego.Aby usunąć niepożądane etapy przetwarzania wstępnego, wybierz krok przetwarzania wstępnego i kliknij przycisk Usuń. W menu kategorii obiektów wybierz macierz współwystępowania poziomu szarości 25 w kategorii cech różnica natężenia sąsiada 25, aby obliczyć macierz współwystępowania poziomu szarości i macierz różnicy intensywności sąsiedztwa odpowiednio w 2,5D. Osiąga się to poprzez obliczanie na każdym wycinku z osobna, a następnie zsumowanie wszystkich macierzy razem.Inną opcją jest wybranie współwystępowania poziomu szarości trzy w trzech kategoriach obiektów różnicy intensywności sąsiada, aby obliczyć odpowiednio macierz współwystępowania poziomu szarości i macierz różnicy intensywności sąsiedztwa w 3D. Kliknij przycisk I, aby wyświetlić wybrane parametry dla tej kategorii obiektów. Aby zmienić parametr, wprowadź nową wartość i kliknij przycisk OK.Aby uzyskać dodatkowe informacje, kliknij znak zapytania w prawym górnym rogu. Po prawidłowym ustawieniu wszystkich parametrów kliknij przycisk testowy, aby wyświetlić kategorię funkcji lub określoną funkcję, klikając przycisk obok żądanej funkcji lub kategorii. Wybierz zestaw danych, na którym chcesz wyświetlić test, a następnie kliknij przycisk Otwórz.Zaznacz pole obok pacjentów z wybranego zestawu danych i kliknij przycisk testu. Zamknij okno, gdy jesteś zadowolony z testu. Odznacz wszystkie niechciane funkcje dla wybranej kategorii.Aby odznaczyć wszystkie funkcje, kliknij słowo funkcje"pod zestawem drugim, funkcje. Aby dodać wszystkie wybrane obiekty z wybranym przetwarzaniem wstępnym, kliknij przycisk dodaj do zestawu elementów. Wybierz nazwę i zestaw funkcji, a następnie kliknij przycisk Otwórz lub, aby dodać te funkcje do nowego zestawu, kliknij nowy przycisk.Wprowadź nazwę zestawu funkcji w nowym oknie i kliknij przycisk OK. Następnie kliknij przycisk pokaż zestaw funkcji, aby wyświetlić funkcje z odpowiednimi technikami przetwarzania wstępnego. Wybierz zestaw funkcji do wyświetlenia, a następnie kliknij przycisk Otwórz. Obserwuj parametry przetwarzania wstępnego i kategorie funkcji w menu rozwijanych.Edytuj je, klikając przycisk I pod parametrami. Po zakończeniu zamknij okno. W oknie głównym funkcji kliknij przycisk pokaż zestaw danych, aby wyświetlić bieżące zestawy danych.Następnie wybierz zestaw danych do wyświetlenia, a następnie kliknij przycisk otwierania. Po zakończeniu kliknij przycisk zakończenia. Aby przygotować dane wyjściowe, najpierw kliknij ikonę wyniku, a następnie kliknij zestaw danych, na którym chcesz uruchomić funkcje, w kroku pierwszym i kliknij zestaw funkcji, aby uruchomić na wybranych danych w kroku drugim.Następnie kliknij przycisk wyświetl dane, aby wyświetlić wybrany zestaw danych, a następnie przycisk wyświetl funkcję, aby wyświetlić wybrany zestaw funkcji. Na koniec kliknij przycisk Oblicz i zapisz wynik. Wprowadź nazwę pliku dla wyników i wybierz pozycję Zapisz.Dane wyjściowe z IBEX to arkusz kalkulacyjny z trzema arkuszami. Pokazane tutaj są bardziej skomplikowane dane wyjściowe z większą liczbą obszarów zainteresowania i wybranymi funkcjami niż zostały uruchomione w tym filmie instruktażowym. Pierwszy arkusz zawiera wartości elementów dla każdego obszaru zainteresowania umieszczonego w zbiorze danych.W przypadku funkcji macierzy współwystępowania poziomu szarości i macierzy długości przebiegu poziomu szarości wyprowadzana jest wartość dla każdego kierunku, w którym jest obliczana macierz, a także macierz średniej ze wszystkich kierunków, która jest oznaczona jako 333. Czwarty wiersz zawiera kategorię funkcji, a piąty wiersz zawiera nagłówek tej kolumny, wyznaczonej jako indeks, obraz, region zainteresowania, numer MRN lub określona cecha. Drugi arkusz zawiera informacje o danych.Jest to informacja o obrazie, z którego uzyskano obszar zainteresowania, np. wymiary x, y i z. Trzeci arkusz zawiera informacje o obiekcie. Obiekty są podzielone według kategorii.Parametry kategorii elementów są wymienione w drugiej kolumnie. Wszystkie wybrane obiekty dla tej kategorii są wymienione w trzeciej kolumnie. Piąta kolumna przedstawia przetwarzanie wstępne, które zostało zastosowane do funkcji, a szósta kolumna zawiera parametry przetwarzania wstępnego.Po opanowaniu to narzędzie może być używane do wydajnego wyodrębniania danych tekstury z obrazów medycznych. Ważne jest, aby pamiętać o dokładnym przejrzeniu wszystkich danych, w tym upewnieniu się, że przetwarzanie wstępne i inne ustawienia funkcji są ważne. Na przykład użyj narzędzia do recenzji IBEX, aby dokładnie przejrzeć obrazy po przetworzeniu.Po opracowaniu technika ta utorowała drogę naukowcom zajmującym się radiomiką do zbadania możliwości wykorzystania obrazów do stratyfikacji pacjentów pod kątem takich wyników, jak lokalna kontrola regionalna i pacjenci z rakiem. Po obejrzeniu tego filmu powinieneś dobrze zrozumieć, jak używać IBEX do wyodrębniania cech obrazu z obrazów medycznych. Następnie możesz umieścić te cechy obrazu w podejściach statystycznych lub uczeniu maszynowym, aby dowiedzieć się czegoś o fenotypie guza.

guidelines-experience-using-imaging-biomarker-explorer-ibex-for

Research

JoVE Journal

Engineering

Inżynieria

Tutaj prezentujemy protokół do badania biomarkera i predyktora przeżycia raka piersi na podstawie kompleksowej analizy zbiorczych zestawów danych klinicznych pochodzących z różnych publicznie dostępnych baz danych, wykorzystując strategię ekspresji, korelacji i analizy przeżycia krok po kroku.

Eksploracja danych i analiza integracyjna biomarkera raka piersi przy użyciu wielu publicznie dostępnych baz danych

Obrazowanie wiązką jonów (MIBI) jest często używane do obrazowania mikromacierzy tkanek i sąsiadujących, sąsiadujących ze sobą obszarów tkanek, ale obecne oprogramowanie do konfiguracji tych eksperymentów jest kłopotliwe. Interfejs kafelków/SED/tablicy to intuicyjne, interaktywne narzędzie graficzne opracowane w celu znacznego uproszczenia i przyspieszenia konfiguracji uruchamiania MIBI.

Szybka konfiguracja obrazowania mikromacierzy tkankowej i obszaru kafelkowego w mikroskopie obrazowania z multipleksowaną wiązką jonów za pomocą interfejsu Tile/SED/Array

CT i 129Xe MRI dostarczają uzupełniających informacji o strukturze i funkcji płuc, które mogą być wykorzystane do analizy regionalnej za pomocą rejestracji obrazu. W tym miejscu udostępniamy protokół, który opiera się na istniejącej literaturze dotyczącej rejestracji obrazów 129Xe MR do CT przy użyciu platform typu open source.

Multimodalne obrazowanie płuc: wykorzystanie uzupełniających informacji z tomografii komputerowej i hiperpolaryzowanego rezonansu magnetycznego 129Xe do oceny struktury i funkcji płuc

Połączenie iteracyjnego wybielania-rozszerzającego multipleksję (IBEX) oraz komercyjnego testu znakowania nukleotydów (Click-iT EdU) umożliwia wykrywanie i kategoryzację dzielących się typów komórek w wysoce dynamicznych procesach w stałych zamarzniętych przekrojach tkanek myszy. Ponadto nowatorski otwarty pipeline przetwarzania obrazów zapewnia wysokoprzepustowe pozyskiwanie i analizę obrazów.

Wysokoprzepustowy workflow obrazowania i analizy do oceny fenotypów komórek skóry i stanów proliferacji w próbkach tkanek

Tutaj opisujemy zastosowanie metody Iterative Bleaching Extended Multiplicity (IBEX), wykorzystującą komercyjnie dostępne, zautomatyzowane barwienia tkanek oraz rozważania optymalizacyjne dla stosowania odczynników opartych na wzmacnianiu sygnału tyramidowego.

Iteracyjne wybielanie zwiększa wielość poprzez zastosowanie automatyzacji barwienia w kluczowych obiektach

Ten artykuł opisuje protokół immunofluorescencji multipleksowej zoptymalizowany pod kątem charakterystyki trójwymiarowej architektury przerzutów otrzewnowych.

Trójwymiarowe obrazowanie tkanki nośnej guza przy użyciu iteracyjnego wybielania rozszerza podejście multipleksywalne

Zastosowanie taniej, wszechstronnej techniki fotonapromieniania manualną metodą IBEX pozwala na optymalne obrazowanie tkanki ludzkiej ze znaczną natywną autofluorescencją. Protokół ten szczegółowo opisuje, w jaki sposób uzyskać multipleksowane obrazy całych preparatów z archiwalnych próbek klinicznych przy użyciu odwróconego mikroskopu, powszechnie dostępnych odczynników i oprogramowania typu open source do wyrównywania i przetwarzania obrazu.

Zoptymalizowany przepływ pracy dla iteracyjnego wybielania rozszerza obrazowanie multipleksowe wysoce autofluorescencyjnych próbek klinicznych

Protokół ten przedstawia multimodalne podejście łączące spektroskopię Ramana i tomograficzną mikroskopię fazową w celu bezznacznikowego, nieinwazyjnego fenotypowania żywych ludzkich komórek raka piersi. Zawiera przyjazny dla użytkownika, wolny od uprzedzeń człowieka potok analityczny do szybkiej, ilościowej analizy morfochemicznej, dostarczając szczegółowych informacji molekularnych i strukturalnych z zastosowaniami w badaniach nad rakiem i biologii komórki.

Ramy obrazowania multimodalnego w celu przyspieszenia fenotypowania żywych, bezznacznikowych komórek raka piersi

Spektralne iteracyjne wybielanie rozszerza multipleksencję (IBEX) opiera się na podstawowej technice IBEX, dodając blokowanie heparyny w celu minimalizacji wiązania niespecyficznego oraz wykorzystując detekcję spektralną z obliczeniowym rozmieszaniem w celu tłumienia autofluorescencji. Takie podejście przyspiesza akwizycję obrazu, jednocześnie ograniczając źródła tła, umożliwiając solidne wielorundowe, wysokoparametryczne analizy przestrzenne proteomiczne.

Obrazowanie wysoko-plexowe z użyciem spektralnej mikroskopii konfokalnej w celu minimalizacji niespecyficznej fluorescencji tkanek

Organiczne materiały fotowoltaiczne (OPV) są z natury niejednorodne w skali nanometrów. Niejednorodność materiałów OPV w nanoskali wpływa na wydajność urządzeń fotowoltaicznych. W artykule opisano protokół pomiarów ilościowych właściwości elektrycznych i mechanicznych materiałów OPV o rozdzielczości poniżej 100 nm.

Równoczesne ilościowe pomiary przewodności i właściwości mechanicznych organicznych materiałów fotowoltaicznych za pomocą AFM

Odkryj otwarte oprogramowanie IBEX do ekstrakcji cech obrazu w radiomice. Naucz się analizować kształt i teksturę w obrazowaniu medycznym oraz budować modele prognostyczne dla terapii nowotworów.

Wytyczne i doświadczenia w stosowaniu Imaging Biomarker Explorer (IBEX) w radiomice

Przeglądaj więcej filmów