January 8th, 2018
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.
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.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
IBEX to narzędzia open-source przeznaczone do badań radiomiks w obrazowaniu medycznym, umożliwiające wyodrębnianie ilościowych cech obrazu związanych z kształtem i teksturą. Narzędzie to ułatwia analizę niepewności i budowanie modeli w badaniach radiomiks.
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.