Après une période de repos et de réflexion, je reprends le temps d'alimenter ce "vieux" blog
Friday, October 6, 2023
Friday, April 7, 2023
format de fichier nifti .nii et codes en python, javascript, matlab, mathematica...
The Neuroimaging Informatics Technology Initiative (NIfTI) is an open file format
présentation du format
file nifti1.h
https://nifti.nimh.nih.gov/pub/dist/src/niftilib/nifti1.h
The NIfTI 1 header is a small C structure of size 352 bytes.
sizeof_hdr : 348
data_type : b''
db_name : b''
extents : 0
session_error : 0
regular : b'r'
dim_info : 57
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intent_p1 : 0.0
intent_p2 : 0.0
intent_p3 : 0.0
intent_code : none
datatype : int16
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slice_end : 23
slice_code : unknown
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cal_min : 0.0
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The NIfTI 2 header is similar, but of length 540 bytes, with fewer fields.
Cox, R. W., J. Ashburner, H. Breman, K. Fissell, C. Haselgrove, C. J. Holmes, J. L. Lancaster, D. E. Rex, S. M. Smith, J. B. Woodward, and S. C. Strother. "A (sort of) new image data format standard: NiFTI-1." 10th Annual Meeting of Organisation of Human Brain Mapping, Budapest, Hungary, June 2004.
NiBabel; Access a cacophony of neuro-imaging file formats
en python
en javascript
A JavaScript NIfTI file format reader.
This reader supports both NIfTI-1 and NIfT1-2 file formats, both compressed (.nii.gz) and uncompressed (.nii).
on line with your own server
Papaya is a pure JavaScript medical research image viewer, supporting DICOM and NIFTI formats, compatible across a range of web browsers. This orthogonal viewer supports overlays, atlases, GIFTI & VTK surface data and DTI data. The Papaya UI is configurable with many display, menu and control options and can be run on a web server or as a local, shareable file.
online
matlab
Introduced in R2017b
pour le header:
The niftiinfo function supports both the NIfTI1 and NIfTI2 file formats.
mathematica
il ne lit de manière native qu'à partie de la version 13.1 (qui nécessite mac os ≥10.14)
Thursday, April 6, 2023
viewer/programmes de fichier nifti et dicom; et outils deep learning associés
Introduction
le point important est la certification CE et/ou FDA pour un usage médical.
Ici on présentera surtout les programmes open/libre.
j'avais posté un vieux billet il y a 10ans:
que sur mac
postDICOM
Logiciel d'imagerie DICOM : ce qu'il faut savoir si vous êtes un utilisateur Mac:
postcom est certifié CE orienté outils radiologue et reste un executable payant :
Il compare les autres services sur mac
Osirix MD prétend être un poste de travail d'imagerie médicale complet pour tous les services de radiologie. Il est facile à installer et peut être intégré à n'importe quel serveur PACS. Il propose des techniques de post-traitement avancées, notamment le rendu MPR, MIP, volume et surface. Il permet également une reconstruction incurvée, qui peut aider à tracer des vaisseaux tels que l'aorte ou les bronches. Il prend en charge la visualisation d'images 2D et offre également une prise en charge des images 4D telles que les acquisitions cardiaques
Osirix a obtenu l'approbation de la FDA pour l'imagerie diagnostique en médecine. Il possède également un label CE et est considéré comme un produit de classe IIa. Une version d'essai, Osirix lite, est disponible gratuitement. Cependant, il s'agit d'une version de démonstration, et toutes les images sont générées avec un filigrane. Il n'est pas homologué et n'est donc pas destiné à un usage médical.
Horos est un logiciel open source sous licence conçu par des radiologues au Royaume-Uni. Il est continuellement amélioré et mis à jour. Contrairement à Osirix lite, il offre de nombreuses fonctionnalités avancées, notamment MPR, MIP 3D, rendu de volume 3D, fusion d'images et d'autres outils de mesure.
Horos offre une assistance complète aux nouveaux utilisateurs, à la fois gratuite et payante. Ils proposent un didacticiel vidéo en quatre parties, ainsi qu'un guide d'utilisation détaillé. En outre, ils proposent également une assistance rémunérée où vous pouvez travailler en tête-à-tête avec un expert.
Horos propose un stockage d'images basé sur le cloud, à partir duquel des rapports peuvent être générés et partagés. L'abonnement gratuit permet de créer cinq rapports et cinq partages par mois. Cela peut être amélioré moyennant des frais. Les rapports peuvent être personnalisés pour répondre aux besoins de chaque cabinet. Horos propose également un assistant de migration Osirix, si vous souhaitez plutôt passer à cette application, sans perdre vos fonctionnalités et données enregistrées.
Miele LXIV
Miele LXIV est une autre visionneuse DICOM gratuite qui a été conçue exclusivement pour les utilisateurs de Mac. Il permet l'intégration avec tous les serveurs PACS. Il peut également importer facilement des fichiers DICOM à partir d'un lecteur de CD. Comme Horos, il offre des fonctionnalités avancées, notamment la MPR, le MIP, le rendu de volume 3D, la fusion d'images et l'imagerie 4D des scanners cardiaques. Il génère des modèles 3D interactifs qui permettent une meilleure orientation anatomique et une meilleure planification du traitement. Les images peuvent également être exportées vers d'autres applications Mac. Cette application est disponible en sept langues différentes, elle peut donc être utilisée par des professionnels du monde entier. Le logiciel est entièrement gratuit pour une utilisation non commerciale.
Visionneuse DICOM mRay
Il s'agit d'un logiciel DICOM gratuit pour Mac, conçu par une société allemande et compatible avec le système d'exploitation Mac. L'application a en fait été principalement conçue pour fonctionner sur les appareils mobiles, y compris l'iPad et l'iPhone. Une seule application sur l'appareil mobile aide les médecins à se connecter au PACS et à visualiser les images médicales des patients. Cependant, les fabricants ont averti que la visualisation d'images médicales sur des appareils mobiles doit être uniquement à des fins d'information, et qu'à des fins de diagnostic, une station de travail DICOM standard doit être utilisée. Cette visionneuse propose MPR, mais n'offre pas beaucoup d'autres fonctionnalités avancées. mRay ne peut être intégré au PACS que via un serveur mRay. Bien que la visionneuse soit gratuite, le serveur mRay n'est gratuit que pendant une période d'essai limitée, après quoi le paiement est requis.
Visionneuse 3 Dim
3Dimviewer est un logiciel DICOM gratuit compatible avec de nombreux systèmes d'exploitation, y compris Mac. Il s'agit d'un logiciel sous licence libre originaire de la République tchèque. Ce logiciel DICOM avancé possède des fonctionnalités telles que MPR, MIP et la fusion d'images. Il ne permet pas d'exporter vers des formats d'image plus simples. Il est léger et possède une interface très facile à utiliser. Donc, si vous venez de vous familiariser avec les applications DICOM, c'est un excellent logiciel à essayer.
Weasis
Weasis est une application puissante récemment publiée qui est compatible avec le système d'exploitation Mac, ainsi que d'autres systèmes tels que Windows et Linux. Il peut être intégré à plusieurs serveurs PACS. Bien qu'il permette la reconstruction 3D, la reconstruction multiplanaire et le MIP, il ne prend pas en charge la fusion d'images. Il permet de mesurer le SUV et a la capacité de créer des rapports structurés. L'une des caractéristiques uniques de Weasis est qu'en plus des images médicales, il est compatible avec les ECG. Cela serait utile aux cliniciens tels que les cardiologues et les médecins généralistes pour avoir une vue d'ensemble de la fonction cardiaque. Il permet d'importer des fichiers dans des formats d'image tels que JPEG et PNG. Weasis prétend offrir une assistance dans plusieurs langues. Le logiciel DICOM est entièrement gratuit pour une utilisation non commerciale.
OsiriX
Sur mac, pas mal de médecins utilisent osirix qui au départ fut "open" puis est devenu un produit commercial. La 1ere release date de avril 2004. En février 2010, les auteurs initiaux créent la société Pixmeo afin de certifier OsiriX au regard des exigences de la Food and Drug Administration et d'étendre l'offre de support qui se nomme "OsiriX MD". il existe toujours une version gratuite "OsiriX lite" avec bcp de limitations.
https://fr.wikipedia.org/wiki/OsiriX
https://github.com/pixmeo/osirix
https://github.com/OsiriX-Foundation
OsiriX is described as 'image processing software dedicated to DICOM images (".dcm" / ".DCM" extension) produced by imaging equipment (MRI, CT, PET, PET-CT, SPECT-CT, Ultrasounds, ...)
Remarque, seul DICOM est un format médical, NiFTI est pour la recherche. Osirix lite propose un plugin Nifti to dicom
Horos
Horos est un programme de visu d'images médicales libre et gratuit, que sur mac. L'objectif du projet Horos est de développer une visu d'images médicales 64 bits entièrement fonctionnelle pour Mac OS X. Horos est basée sur Osiris et d'autres bibliothèques d'imagerie médicale open source. Horos est disponible sous la licence GNU Lesser General Public License, Version 3 (LGPL-3.0).
la dernière release date d'avril 2020.
pour les plugin, les mettre dans
utlisateur/yourName/Bibliotheque/application Support/Horos/plugin
Remarque, seul DICOM est un format médical, NiFTI est pour la recherche. Heros hérite du fait que Osirix propose un plugin Nifti to dicom, et n'ouvre pas de manière native du nifti.
Miele LXIV
Initially forked from the OsiriX project.
The project started in November 2014 as a fork of the popular open source 32-bit project OsiriX, but it has been modified to become a 64-bit application and to remove many of the limitations of the 32-bit version.
- Built for macOS 10.13 through 13.3
l'application executable mac est devenu payante: 50€!
multiplateforme
-->les plus utilisés: 3D slicer et ITK-snap
3D Slicer
dernière release: 5.2.2 / 22 February 2023
Slicer started as a master's thesis project between the Surgical Planning Laboratory at the Brigham and Women's Hospital and the MIT Artificial Intelligence Laboratory in 1998.
C++ 82.1%; Python 10.7%
3D Slicer is built on VTK, a pipeline-based graphical library that is widely used in scientific visualization and ITK, a framework widely used for the development of image segmentation and image registration. In version 4, the core application is implemented in C++, and the API is available through a Python wrapper to facilitate rapid, iterative development and visualization in the included Python console. The user interface is implemented in Qt, and may be extended using either C++ or Python.
getting start:
ITK-snap
ITK-SNAP is the result of over 15 years of work by many researchers, software engineers and students.
release 4.0.0 ; 20 fev 2023
pour mac, OS≥11.0
C++
pas de script, que du clic souris
ne prend pas en charge image en 32bits que 16bits max.
new features 4.0.0:
after you install , go to: help/install command-line tools
ITK-SNAP is packaged with several useful command-line programs. Visit http://itksnap.org/cmdl for a listing of these tools.
To create links to these programs in /usr/local/bin, execute the following command in the Terminal App:
sudo /Applications/ITK-SNAP.app/Contents/bin/install_cmdl.sh
To create links in another directory 'my_directory', execute
sudo /Applications/ITK-SNAP.app/Contents/bin/install_cmdl.sh my_directory
To enable the tools for a single session, enter this command into the Terminal window:
export PATH=/Applications/ITK-SNAP.app/Contents/bin:$PATH
Weasis
Windows, Linux, and Mac OS
Visionneuse 3 Dim
2021
Il s'agit d'un logiciel sous licence libre originaire de la République tchèque. Ce logiciel DICOM avancé possède des fonctionnalités telles que MPR, MIP et la fusion d'images. Il ne permet pas d'exporter vers des formats d'image plus simples. Il est léger et possède une interface très facile à utiliser.
INVESALIUS
InVesalius generates 3D medical imaging reconstructions based on a sequence of 2D DICOM files acquired with Computed Tomography or Magnetic Resonance images equipments.
InVesalius has been developed since 2001 by Centro de Tecnologia da Informação Renato Archer (CTI), in Brazil.
derniere release 3.1.1 (18 août 2017)
MRIcron
MRIcron is a cross-platform NIfTI format image viewer. It can load multiple layers of images, generate volume renderings and draw volumes of interest. It also provides dcm2nii for converting DICOM images to NIfTI format and NPM for statistics.
mricron: 2-September-2019 (v1.0.20190902) release
online
imageJ
très utilisé en biophotonique pour le traitement 2D
mais on peut l'utiliser avec des plugin 3D view.
il peut lire du format nifti avec
freesurfer, spécialisé brain
release 7.3.3 (9 septembre 2022)
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outils deep learning
Nilearn: Machine learning for Neuro-Imaging in Python, is a software package to facilitate the use of statistical learning on NeuroImaging data.
Namely Nilearn leverages the scikit-learn Python toolbox for multivariate statistics with applications such as predictive modelling, classification, decoding, or connectivity analysis.
INRIA
Release 0.10.0, janv 2023
Friday, March 10, 2023
HAL (Hyper Archives en ligne) and LINK to arXiv; pubmed, Zenodo, Software Heritage... OUTILS pour déposer en lots
la galaxie HAL
Une des questions reste d'automatiser par un procédé "workflow" du contenu (notice, articles...) vers diverses plateformes et de les relier.
La plateforme HAL est hélas peu connue à l'étranger:
Mais son déficit de notoriété est compensé par ses interconnexions avec les grandes archives ouvertes internationales et par les procédures de versement automatique.
HAL propose un ensemble de services et d'outils aux chercheurs comme le transfert automatique des documents vers une archive ouverte internationale telle qu'ArXiv ou Pubmed Central lorsqu'ils appartiennent aux disciplines concernées, ce qui en augmente la visibilité internationale et l'impact.
Pour la physique, les mathématiques et l'informatique, le déposant peut choisir de déposer simultanément l'article sur arXiv.
Depuis le 25 septembre 2018, les dépôts de logiciels sur HAL sont connectés à Software Heritage
En outre j'avais publié de long posts sur les api de HAL et les liens avec Zotero :
voir aussi les liens générés pour la collection de livres (29 ouvrages) avec SUDOC, worldcat and google books:
HAL
article de Daniel Charnay
Il est très intéressant de lire en 2minutes cet article de 2019 qui traite de ces liens:
« Avec HAL, nous voulions créer un arXiv multidisciplinaire »
de Daniel Charnay qui en a été un des initiateurs:
article de Laurent Romary (liens avec INRIA)
L’un des défis principaux pour HAL, qui est devenu une plate-forme de référence pour de nombreuses institutions, qui comme le CNRS récemment, y ont adopté des politiques de dépôt systématique, est de continuer à offrir des services proches des chercheurs eux-mêmes et s’intégrer dans le cycle global de la publication scientifique. C’est dans cet esprit que nous soutenons le déploiement de la plate-forme de gestion d’épirevues Épisciences, qui permet l’évaluation par les pairs de preprints déposés au préalable dans HAL (ainsi que d’autres archives ouvertes telles qu’ArXiv).Par ailleurs, HAL doit permettre de relier étroitement une publication avec les jeux de données ou les logiciels qui y sont associés. Nous avons ainsi contribué à la mise en œuvre d’un dépôt logiciel dans HAL référençant les sources archivées dans Software Heritage. Enfin, avec l’accroissement des contenus, HAL commence à devenir une alternative crédible aux grandes bases bibliométriques internationales (WoS, Scopus, etc.) pour suivre la production scientifique française et en analyser les points forts. Il faut pour cela penser la prochaine génération d’outils et d’interfaces qui permettront notamment à chaque chercheur, équipe ou institution d’obtenir des listes de publication pour une page web, ou encore d’analyser ses propres publications.
Reference (Date: 24 nov. 2021)
inria tools
Inria s’est aussi très tôt impliqué, en collaboration avec le CCSD, l’unité de service du CNRS qui développe HAL, dans la mise en œuvre d’outils facilitant notamment l’intégration groupée de documents (X2HAL) ou l’extraction automatique de métadonnées à partir des PDF sources (GROBID). Devenu entre-temps l’un des établissements partenaires du CCSD, Inria a montré le chemin d’une implication institutionnelle exemplaire dans le domaine de la science ouverte en instaurant une obligation de dépôt pour tous les chercheurs de ses équipes. À ce jour, plus de 85% des textes intégraux de l’institut INRIA sont ainsi disponibles sous HAL.
L'inria avait publié des outils pour favoriser ces liens et aider à faire des dépôts (2017):
liens vers HCERES
Début 2023, un outils a été créé pour exporter toutes une liste de publication notamment pour HCERES
Monday, March 6, 2023
Jupyter Notebook Service and python, colab de google ? alternatives?
Which Jupyter Notebook Service Should I Use?
We recommend starting off with Gradient’s free Community Notebooks feature. With free GPUs and CPUs, storage, uninterrupted service, an intuitive UI, ML project templates, and much more, it’s hard to imagine a use case where Gradient wouldn’t fit the bill.Dive in with a free GPU-backed Jupyter notebook (free account, free everything), fork one of many ML project templates (and run it for free from your own account), or check out the FAQ.
Qu'est-ce que Colab ?
https://colab.research.google.com/Colab (ou "Colaboratory") vous permet d'écrire et d'exécuter du code Python dans votre navigateur avec
- Aucune configuration requise
- Accès sans frais aux GPU
- Partage facile
Les notebooks Colab vous permettent d'utiliser, dans un même document, du code exécutable, du texte enrichi, des images, du code HTML, du code LaTeX et bien plus. Lorsque vous créez des notebooks Colab, ils sont enregistrés dans votre compte Google Drive. Vous pouvez facilement les partager avec vos collaborateurs ou vos amis, qui peuvent alors y apporter des commentaires ou même les modifier. Pour en savoir plus, consultez la page Présentation de Colaboratory. Pour créer un notebook Colab, utilisez le menu "Fichier" ci-dessus ou le lien Créer un notebook Colab.
Les notebooks Colab sont des notebooks Jupyter hébergés par Colab. Pour en savoir plus sur le projet Jupyter, consultez le site Web jupyter.org.
Science des données
Colab vous permet de tirer pleinement parti des bibliothèques populaires Python pour analyser et visualiser des données. La cellule de code ci-dessous utilise numpy pour générer des données aléatoires et matplotlib pour les visualiser. Pour modifier le code, cliquez simplement sur la cellule.Machine learning
Colab vous permet d'importer un ensemble de données d'images, d'entraîner un classificateur d'images sur cet ensemble et d'évaluer le modèle, tout cela avec quelques lignes de code. Les notebooks Colab exécutent ce code sur les serveurs cloud de Google. Vous avez donc à votre disposition toute la puissance du matériel Google, y compris les GPU et TPU, quelle que soit la puissance de votre ordinateur. Vous n'avez besoin que d'un navigateur.Colab est très largement utilisé par la communauté du machine learning, par exemple dans les applications suivantes :
- Premiers pas avec TensorFlow
- Développement et entraînement de réseaux de neurones
- Expérimentation avec les TPU
- Dissémination de la recherche en IA
- Création de tutoriels
exemple
Mask R-CNN Image Segmentation Demo
This Colab enables you to use a Mask R-CNN model that was trained on Cloud TPU to perform instance segmentation on a sample input image. The resulting predictions are overlayed on the sample image as boxes, instance masks, and labels. You can also experiment with your own images by editing the input image URL.
About Mask R-CNN
The Mask R-CNN model addresses one of the most difficult computer vision challenges: image segmentation. Image segmentation is the task of detecting and distinguishing multiple objects within a single image. In particular, Mask R-CNN performs "instance segmentation," which means that different instances of the same type of object in the input image, for example, car, should be assigned distinct labels.
COCO index mapping
ID_MAPPING = {
1: 'person',
2: 'bicycle',
3: 'car',
4: 'motorcycle',
5: 'airplane',
6: 'bus',
7: 'train',
8: 'truck',
9: 'boat',
10: 'traffic light',....
Thursday, February 16, 2023
Wednesday, December 7, 2022
production des savoirs et diffusion des savoirs et savoir-faire
La production des savoirs et des savoir-faire forme le coeur du travail des chercheurs et des ingénieurs.
L'écueil de situe au niveau de la diffusion des savoirs et savoir-faire.
Les lieux des sciences ont commencé dans les laboratoires et les expéditions scientifiques dès le XVIIe.
Puis l'étape suivante a été de publier les sciences dans les journaux plus ou moins spécialisés et le courant de l'encyclopédisme.
La grande difficulté a toujours été la diffusion des sciences.
La vulgarisation/médiation des connaissances scientifiques préoccupait déjà les savants au XVIIe siècle. Par exemple Fontenelle a écrit un ouvrage pour faciliter la compréhension des théories de Descartes et Copernic.
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