BisQue (Платформа для анализа и управления биоизображениями)

Бискве
Разработчик(и)	Калифорнийский университет, Санта-Барбара
Стабильная версия	0.5.10 / 3 октября 2017 г.
Написано в	Питон , С++ , JavaScript
Операционная система	Линукс , ОС Х , Windows
Доступно в	Английский
Тип	Анализ изображений / Интеллектуальный анализ данных / Анализ данных
Лицензия	Лицензия FreeBSD
Веб-сайт	биоизображение .ucsb .edu /бисквит /

Бискве ^{[ 1 ]} — это бесплатная веб-платформа с открытым исходным кодом для обмена и исследования больших и сложных наборов данных. Его разрабатывают в лаборатории Vision Research Lab. ^{[ 2 ]} в Калифорнийском университете в Санта-Барбаре . BisQue специально поддерживает крупномасштабные, многомерные мультимодальные изображения и анализ изображений. Метаданные хранятся в виде произвольно вложенных и связанных пар тег/значение, что позволяет организовывать данные в зависимости от предметной области. Модули анализа изображений могут быть добавлены для выполнения сложных задач анализа в вычислительных кластерах . Результаты анализа сохраняются в базе данных для дальнейшего запроса и обработки. Происхождение данных и анализа сохраняется для воспроизводимости результатов. BisQue можно легко развернуть в средах облачных вычислений или в компьютерных кластерах для обеспечения масштабируемости. BisQue был интегрирован в проект киберинфраструктуры NSF CyVerse. ^{[ 3 ]} Пользователь взаимодействует с BisQue через любой современный веб-браузер .

История

Проект BisQue первоначально стартовал в 2004 году как часть Национального научного фонда Центра информатики биоизображений при поддержке США (NSF) в UCSB, чтобы облегчить интеграцию баз данных и методов анализа изображений, особенно в контексте изображений микроскопии. Учитывая разнообразие оборудования для обработки изображений и форматов изображений, возникла острая необходимость в едином доступе к нескольким форматам. Что еще более важно, существовала также необходимость сохранения происхождения анализа для воспроизведения результатов анализа изображений. Очень рано стало понятно, что BisQue должен отказаться от схемы, чтобы удовлетворить потребности разнообразных биологических экспериментов — каждый эксперимент и результаты анализа уникальны и немного отличаются. Кроме того, с самого начала BisQue сосредоточилась на использовании веб-браузера в качестве стандартного интерфейса. Это создало уникальные проблемы с базой данных и визуализацией при работе с крупномасштабными мультимодальными данными, и в процессе BisQue разработала уникальную и новую структуру для визуализации очень больших изображений (например, 100 х 100 000 пикселей) и в настоящее время поддерживает более 250 различных файлов изображений. форматы. Теперь в браузере пользователи могут визуализировать 2D, 3D, 4D и 5D изображения и экспортировать их во многие другие стандартизированные форматы. На протяжении многих лет команда BisQue тесно сотрудничала с iPlant Cyberinfrastructure (теперь CyVerse), поддерживающая потребности сообщества биологов растений в управлении базами данных изображений.

Выходя за рамки приложений биовизуализации, BisQue использовался для анализа подводных изображений и видео (ССЫЛКА здесь), а также в приложениях для медицинских изображений. Текущий интерфейс BisQue теперь поддерживает новейший стандарт DICOM . BisQue интегрировал более 100 различных функций изображений в свой сервис объектов, а следующий выпуск будет включать поддержку методов глубокого обучения и сервисов классификации объектов.

Функции

BisQue предоставляет онлайн-ресурс для управления и анализа 5D биологических изображений. Помимо управления коллекцией изображений, система облегчает общие биологические рабочие процессы, типичные для биологические изображения: визуализация, экспериментальная аннотация, повторный анализ и представление изображений и результатов.

Прием изображений и метаданных

Прием изображений и метаданных — это первый шаг в использовании BisQue. Прием может происходить либо через интерфейс веб-браузера, либо через API BisQue . На сегодняшний день BisQue поддерживает более 240 различных форматов изображений. ^{[ 4 ]} от обычного JPEG до специализированных форматов изображений для микроскопии, таких как Zeiss CZI, Imaris Ims и Nikon ND2. Изображения могут быть сколь угодно большими и после загрузки автоматически группируются в пирамиду . Это гарантирует удобство работы пользователя при панорамировании и масштабировании в средстве просмотра изображений. Помимо самих данных изображения, BisQue также собирает все метаданные изображения (например, настройки камеры, географические координаты и т. д.) и прикрепляет их к изображению в виде тегов.

Аннотация с текстовыми и графическими метаданными

Изображения и метаданные организованы с помощью тегов (пар имя-значение), связанных с изображением. ^{[ 1 ]} BisQue допускает произвольное количество тегов на ресурс и произвольную вложенность между тегами, аналогично XML документам . Это обеспечивает очень гибкий способ управления информацией, адаптированный к потребностям основного проекта визуализации. Для эффективности и надежности теги и значения хранятся в индексированной таблице тегов/значений в базовой SQL базе данных .

Помимо тегов можно хранить графические аннотации. Они включают в себя простые объекты, такие как точки, линии и круги, и более сложные объекты, такие как контуры областей. Каждый из этих графических объектов также хранится и индексируется в базовой базе данных. Эти графические аннотации не только доступны для поиска, но и отображаются в средстве просмотра изображений BisQue в виде наложений поверх просматриваемого изображения.

Организация и поиск

Пользователи обычно находят интересующие изображения, просматривая коллекции или выполняя поиск по конкретным запросам. Для первого BisQue предоставляет веб-органайзер тегов, который позволяет быстро фильтровать и группировать большие коллекции изображений по именам и значениям тегов. Для последнего BisQue предлагает интерфейс запроса тегов RESTful для поиска изображений с определенными значениями тегов. Обе эти возможности поиска автоматически преобразуются в SQL- запросы к таблице тегов/значений.

Помимо организации изображений на основе тегов, BisQue также предоставляет традиционное представление папок, которое позволяет пользователям просматривать изображения, перемещаясь по папкам, аналогично файловому менеджеру .

Модули параллельного анализа

BisQue позволяет пользователям писать модули анализа на языке программирования по своему выбору (например, Matlab , Python , C++ ), используя API-интерфейсы , специфичные для языка . Модули обычно считывают изображения и метаданные и генерируют новые изображения или дополнительные метаданные в качестве вывода. Эти результаты сохраняются обратно в систему в виде тегов, графических объектов и/или изображений. ^{[ 1 ]} Изображения или метаданные никогда не перезаписываются, чтобы сохранить полную информацию о происхождении.

Протестированные модули затем можно зарегистрировать в системе BisQue для выполнения. BisQue поддерживает различные режимы выполнения в зависимости от доступной инфраструктуры. Простые модули BisQue может выполнять на одном узле. Для обеспечения высокой производительности BisQue может использовать HTCondor программную среду высокопроизводительных вычислений для крупномасштабного распределенного распараллеливания. В последнем случае BisQue может автоматически распараллеливать анализ больших наборов данных изображений, а затем собирать результаты в одном документе метаданных BisQue.

Визуализация и обмен

Метаданные в BisQue могут принимать разные формы: текст, интересующие объекты, пользовательские аннотации или другой веб-файл (например, связанная публикация в формате PDF ). Просмотр и редактирование текстовой и графической разметки доступен в веб-средстве просмотра 5D-изображений. Средство просмотра используется для просмотра изображений и объектов, получения достоверных сведений и статистических сводок биологических объектов. Кроме того, он позволяет использовать различные варианты визуализации, такие как сопоставление каналов, улучшение изображения, проекции и повороты. ^{[ 1 ]} Самая последняя программа просмотра изображений способна представлять объемные изображения в 3D без плагинов браузера, используя возможности современных браузеров WebGL . ^{[ 4 ]}

Обмен биологическими изображениями часто бывает затруднительным ^{[ 5 ]} из-за собственных форматов. В BisQue обмен изображениями, метаданными и результатами анализа можно осуществлять через Интернет. Система содержит средство экспорта, которое позволяет преобразовывать форматы изображений, применять различные операции по обработке изображений и экспортировать текстовые или графические аннотации в формате XML , CSV или в Документы Google .

REST-интерфейс

Все сервисы и модули доступны через стандартные методы веб-доступа ( HTTP ). Это позволяет широкому спектру инструментов, от веб-браузеров до специализированных аналитических приложений, взаимодействовать с BisQue. Большинство сервисов BisQue реализованы с использованием архитектуры шаблона проектирования RESTful , которая предоставляет ресурсы через URI. Ресурсы управляются с помощью общих методов HTTP. Среди многих преимуществ, приписываемых шаблону RESTful, — масштабируемость посредством веб-кэшей и использование ресурсов состояния и обработки на стороне клиента. ^{[ 6 ]} Сервисы Bisque обмениваются данными в формате XML .

Для простой интеграции с существующим программным обеспечением BisQue также предоставляет API , который охватывает все аспекты приема, поиска, анализа и манипулирования ресурсами. В настоящее время он доступен для Python и Matlab .

Варианты использования

Морская наука

BisQue использовался для управления и анализа 23,3 часов (884 ГБ) видео высокой четкости, полученного во время погружений в подводных каньонах Берингова моря, для оценки плотности рыб, структурообразующих кораллов и губок, а также для документирования и описания ущерба, нанесенного рыболовством. ^{[ 7 ]} Непересекающиеся кадры извлекались из каждого видеосекта с постоянной частотой 1 кадр за 30 с. Алгоритм обработки изображений, разработанный в Matlab, использовался для обнаружения лазерных точек, проецируемых на морское дно в качестве эталона масштаба. Система модулей BisQue позволяет превратить этот код Matlab в модуль анализа, который можно распараллеливать в вычислительном кластере . Кроме того, каждый кадр вручную аннотировался интересующими объектами (например, рыбами, губками, субстратами), и эти аннотации и другие метаданные изображения (например, разрешение пикселей, местоположение GPS ) сохранялись в гибком хранилище метаданных BisQue. Затем аннотации были использованы для расчета средней плотности видов и поведения в различных регионах каньонов, что привело к новому пониманию этой экосистемы.

Биология растений

Платформа BisQue является частью киберинфраструктуры iPlant (теперь CyVerse) для анализа изображений, связанных с растениями, в контексте анализа фенотипа. ^{[ 8 ]} iPlant BisQue был интегрирован с инфраструктурой аутентификации , облачным хранилищем и высокопроизводительной инфраструктурой сетевых вычислений и настроен с использованием выборочных данных и алгоритмов, предназначенных для анализа фенотипов, таких как направленный рост кончиков корней или сравнение различий в размерах семян.

Лицензия

Начиная с версии 0.5.5, BisQue выпускается под модифицированной лицензией BSD , которая требует правильного и видимого указания авторства проекта BisQue, если BisQue целиком или его части используются в исследовательских или коммерческих целях. ^{[ 9 ]}

Ссылки

^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д Квилекваль, Кристиан; Федоров Дмитрий; Обара, Богуслав; Сингх, Амбуж; Манджунатх, бакалавр наук (2010). «BisQue: платформа для анализа и управления биоизображениями» . Биоинформатика . 26 (4): 544–552. doi : 10.1093/биоинформатика/btp699 . ПМИД 20031971 .
^ Домашняя страница лаборатории исследования зрения
^ Домашняя страница киберинфраструктуры CyVerse
^ Перейти обратно: ^а ^б Сайт BisQue , получено 02.11.2015.
^ Эндрюс, доктор медицинских наук; Харпер, И.С.; Сведлоу, младший (2002). «До 5D и дальше: количественная флуоресцентная микроскопия в постгеномную эпоху» . Трафик . 3 (1): 29–36. дои : 10.1034/j.1600-0854.2002.30105.x . ПМИД 11872140 .
^ Филдинг, Рой Т.; Тейлор, Ричард Н. (2002). «Принципиальное проектирование современной веб-архитектуры». Транзакции ACM по Интернет-технологиям . 2 (2): 115–150. дои : 10.1145/514183.514185 . S2CID 53223507 .
^ Миллер, Роберт Дж.; Хосевар, Джон; Стоун, Роберт П.; Федоров, Дмитрий В. (21 марта 2012 г.). «Структурообразующие кораллы и губки и их использование в качестве среды обитания рыб в подводных каньонах Берингова моря» . ПЛОС ОДИН . 7 (3): e33885. Бибкод : 2012PLoSO...733885M . дои : 10.1371/journal.pone.0033885 . ISSN 1932-6203 . ПМК 3309998 . ПМИД 22470486 .
^ Гофф, Стивен А.; Вон, Мэтью; Маккей, Шелдон; Лайонс, Эрик; Стэплтон, Энн Э.; Гесслер, Дамиан; Матаски, Наим; Ван, Лия; Хэнлон, Мэтью (01 января 2011 г.). «Сотрудничество iPlant: киберинфраструктура для биологии растений» . Границы в науке о растениях . 2 : 34. doi : 10.3389/fpls.2011.00034 . ПМЦ 3355756 . ПМИД 22645531 .
^ Лицензия BisQue

Внешние ссылки

Домашняя страница BisQue

[bisque-1] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д Квилекваль, Кристиан; Федоров Дмитрий; Обара, Богуслав; Сингх, Амбуж; Манджунатх, бакалавр наук (2010). «BisQue: платформа для анализа и управления биоизображениями» . Биоинформатика . 26 (4): 544–552. doi : 10.1093/биоинформатика/btp699 . ПМИД 20031971 .

[2] Домашняя страница лаборатории исследования зрения

[3] Домашняя страница киберинфраструктуры CyVerse

[bisque_website-4] Перейти обратно: ^а ^б Сайт BisQue , получено 02.11.2015.

[5] Эндрюс, доктор медицинских наук; Харпер, И.С.; Сведлоу, младший (2002). «До 5D и дальше: количественная флуоресцентная микроскопия в постгеномную эпоху» . Трафик . 3 (1): 29–36. дои : 10.1034/j.1600-0854.2002.30105.x . ПМИД 11872140 .

[6] Филдинг, Рой Т.; Тейлор, Ричард Н. (2002). «Принципиальное проектирование современной веб-архитектуры». Транзакции ACM по Интернет-технологиям . 2 (2): 115–150. дои : 10.1145/514183.514185 . S2CID 53223507 .

[7] Миллер, Роберт Дж.; Хосевар, Джон; Стоун, Роберт П.; Федоров, Дмитрий В. (21 марта 2012 г.). «Структурообразующие кораллы и губки и их использование в качестве среды обитания рыб в подводных каньонах Берингова моря» . ПЛОС ОДИН . 7 (3): e33885. Бибкод : 2012PLoSO...733885M . дои : 10.1371/journal.pone.0033885 . ISSN 1932-6203 . ПМК 3309998 . ПМИД 22470486 .

[8] Гофф, Стивен А.; Вон, Мэтью; Маккей, Шелдон; Лайонс, Эрик; Стэплтон, Энн Э.; Гесслер, Дамиан; Матаски, Наим; Ван, Лия; Хэнлон, Мэтью (01 января 2011 г.). «Сотрудничество iPlant: киберинфраструктура для биологии растений» . Границы в науке о растениях . 2 : 34. doi : 10.3389/fpls.2011.00034 . ПМЦ 3355756 . ПМИД 22645531 .

[9] Лицензия BisQue

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]

[ 5 ]

[ 6 ]

[ 7 ]

[ 8 ]

[ 9 ]