MITKについて

• The Medical Imaging Interaction Toolkit: challenges and advancesが元ネタ
• どういう要請があるか(Medicalツールとして)
  • 色々なデータが取り扱えるように拡張性があること
  • 画像ハンドリングの結果を次の行動の指標としてすぐに使えるような手法・ツール開発が容易であること(Rapid prototyping:すぐに試作レベルで使ってみる)
  • インターラクティブで使い勝手もよいこと
  • オペ室で使えたり、と言った、ある意味で過酷な環境で使えること
  • 臨床画像システムとつながること
• MITKを形作る周辺技術
  • ITK(Insight Segmentation and Registration Toolkit)
  • VTK(Visualization toolkit)
  • IGSTK(Tracking and related tasks in image-guided surgery)
  • openCV(Real-time processing of image and video data)
  • SOFA(Real-time simulation)
  • その他特別な領域に特化してできてきたツールなど(SPM,FSL,freesurfer)
• MITKの拡張
  • 色々なユーザ利用の中には、他のツールが含まれ、それらと組み合わせてツール開発されることがある(SCIRun,OpenXIP,MevisLab,MATLAB:これらは必ずしもオープンソースではない)
  • ツール開発はしないが、連結して使うこともある(OsiriX,Slicer,Voview,Analyze)
• MITKの作り
  • C++、オープンソース、Cmakeベースでマルチプラットフォーム
  • ITK, VTKベース
  • 読み込めるファイルフォーマットは多彩
  • Module
    • C++ class libraryで、個別の課題解決用
  • パッケージ
    • 3rd partyソフトウェアをパッケージとして取り込む
    • ITK,VTKは必須
    • オプショナルパッケージ：Qt,Boost,DCMTK,OpenCV,SOFA
      • オプショナルパッケージは、それぞれ個別にCMakeできるようにしてある
  • モジュール・パッケージ化することで、Cmakeはそれぞれ別々になっている
    • ごてごてとした依存関係があると、ビルドに際して問題頻出。それは避けたい
    • Javaで採用されたOSGi(Open Services Gateway intiative)という仕組みを採用して、この課題に対処(C++ micro serveices)
  • プラグインが独立して扱えるようにCTK(Common Toolkit)によるプラグイン作成としてある
  • 画像データの扱い
    • DICOM(Digital Imaging and COmmunication in Medicine)(医療画像フォーマット規格)
      • サンプル画像
      • dcmファイルをRで(パッケージ "oro.dicom","fmri","tractor.base")(日本語記事)
        • oro.dicomのpdf
      • dcmファイルをpythonで(こちら)
      • 画像で判断(書籍)
    • アクセス制限・ストック
  • Live data(オペ室のように)
    • OpenCVVideoSupport(openCV videosupport)
    • MITK-IGT(Image-guided therapy)
    • MITK-US(ultrasound)
    • MITK-ToF(Time-of-flight表面情報を取る)
  • Rapid-prototyping(試行錯誤的な試作処理を被せる)
    • BlueBerryやPythonを被せる
  • どんどん新しくしつつ、古いものもきちんと残す
  • 質管理は医療用としてFDA基準などをクリアする必要がある(開発のTraceabilityも含めて)
• 京大放射線科のDICOMビューア