オープンソースのソフトウェア#
はじめに#
画像解析のソフトウェアを選ぶ際には、多くの選択肢があります。一般的なものもあれば、特定の画像モダリティや実験の種類に高度に特化したものもあります。基本的には、まず自分の分野の論文を調べ、自分と同様の実験を解析するために他の研究者が何を使用しているかを確認することから始めるとよいでしょう。「どのプログラムを使うべきか？」という問いに唯一の正解はありません。生物学的な問い、画像の種類、そしてプログラミングの習熟度に応じて、多くの選択肢があります。
以下に、画像解析のための最も一般的な、無料でオープンソースのソフトウェアの使用例と限界をまとめます。これはほんの一部であり、A Hitchhiker's guide through the bio-image analysis software universe3 や BioImage Informatics Index4 のような、より広範にまとめたリストが存在します。
どのソフトウェアを選んでも、他の研究者が作業を再現できるように、可能であればパイプラインまたはワークフローファイルとともに、解析の詳細な説明を方法の章に必ず記載してください。また、使用した解析ソフトウェアを必ず引用してください。これにより、ソフトウェアの開発者が研究資金を獲得しやすくなり、他の研究者が有用なツールを見つける助けにもなります。
CellProfiler
CellProfilerは、画像解析パイプラインという考えを念頭に置いて設計されました。一連の相互運用可能なモジュールを使って、1枚から数千枚の画像に適用できる独自のカスタム解析パイプラインを設計することができ、ハイスループット画像解析に適しています。続きを読む...
Cellpose
Cellposeはセグメンテーション segmentation アルゴリズムで、グラフィカルユーザーインターフェースから学習済みモデルを使用したり、自身の画像とアノテーションを使って独自のモデルをトレーニングしたりすることができます。続きを読む...
ilastik
ilastikは、インタラクティブな画像分類、セグメンテーション segmentation、および解析のためのツールです。機械学習アルゴリズムを活用して、ピクセルレベルおよびオブジェクトレベルの分類を行います。使用するにあたって画像処理 image processing の経験は不要です。続きを読む...
