2007年5月16日星期三

Software

美國鼠談

Mouse's Nest in America

Saturday, October 14, 2006

Fastest photo viewer/editor

很多人瀏覽照片都還在用ACDsee這個老牌的軟體,可是曾幾何時,它也開始變得癡肥,又

慢又佔記憶體,在普通一點的電腦上開一張影像可要好等上好一會。其實在免費軟體的世

界裡有著更好的選擇:

IrfanView是目前最小巧、速度最快、功能強大的show圖、編輯軟體。 主程式只有不到

500kB,看照片幾乎是隨點隨開啟,絕不delay。輕巧歸輕巧,功能一點也不含糊。它支援

各種影像格式(包括DICOM),並有著豐富的編修功能,最強的是還能使用為photoshop

等巨無霸設計的8BF格式plugin。比方說UnSharp Mask (USM)這個銳化照片常用的

filter,一般軟體不會有,在IrfanView裡就可以透過USM plugin來使用。其他好用的

plugin還有histogram、adaptive equalization。

內建的另一個超強工具是Batch Conversion/Rename,可以快速的把大量影像更改名稱、

轉換格式(如TIFF轉JPG、縮放)、調整影像對比、銳化等。對於有大量照片需要後製非

常好用。可惜的是Batch不能使用8BF plugin。

XnView也是一個輕巧好用的軟體,介面比IrfanView漂亮,可是速度上還是稍遜一截,所

以IrfanView還是最值得推薦。

於 1:05 PM 0 意見 標籤: Freeware, Research

Thursday, October 12, 2006

How to use EndNote

EndNote是整理大量paper資料的好工具,也是寫paper的良伴。比起同類型的軟體如

Reference Manager來說,更是簡單、易上手。 可是一筆筆輸入不僅容易出錯也耗時,要

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Kai

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"The pursuit of truth and beauty

is a sphere of activity in which

we are permitted to remain

children all our lives." - Albert

Einstein (1879-1955)

"Do what is right because it is

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怎麼快速建立paper資料庫呢?

最簡單的辦法就是使用PubMed直接輸出查到的paper資料,然後匯入EndNote之中。其步

驟如下:

1. 到PubMed上把要的paper用關鍵字查出來。

2. 在網頁選單Display選擇MEDLINE格式。這會把paper資料連同abstract一同顯示。

3. 輸出選擇Send to: File。這會把這些資料都儲存成txt檔。

4. 執行EndNote,建立一個新的資料庫。

5. 在File中選擇Import,找到PubMed儲存下來的txt檔,變更Import Option為

PubMed (NLM)並執行匯入。

如此一來,剛才找到的所有paper資料連同abstract都建立到EndNote裡面了。很方便吧!

於 1:57 PM 0 意見 標籤: Research

Brain extraction tools

在處理腦影像裡面一個重要的步驟是把腦跟外面的頭殼、頭皮分開,除了便於3D

visualization,也比較容易把腦內組織做segmentation,以便進一步分析灰白質或做

cortical surface flattening。

目前比較有名的Brain Extraction軟體有Brain Surface Extractor (BSE)跟Brain Extraction

Tool (BET)這兩個。BSE包含在BrainSuite這個免費的套裝軟體裡面,BET則是之前介紹

過的fMRI分析軟體FSL的一部份,同時也包含在MRIcro這個小巧的工具程式中。

兩者都還滿自動的,用預設的參數可以把人腦分得不錯。微調上,BSE會先去除雜訊,然

後找出邊緣,它提供比較多可調整的參數,可針對個別影像去最佳化。BET可調整的參數

比較少,只有兩個參數可以調整要包含的腦大小。

這兩個方法各有優缺點,只是BET似乎比較針對人腦最佳化,用在老鼠的影像上,效果不

甚理想,總是傾向把腦當成圓球狀而非長柱形。BSE則比較有彈性,雖然也沒法像處理人

腦data有那麼漂亮的結果,但稍微調整參數,還是可以得到滿接近鼠腦輪廓的結果,且它

也可以針對T2-weighted影像來處理。此外,BrainSuite也包括手動修腦輪廓的工具(Mask

right." - Letters from Iwo Jima

"A man is not old until regrets

take the place of dreams." - John

Barrymore (1882-1942)

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editing tool),所以使用起來也比較方便。

結論:BSE勝。

於 1:23 PM 0 意見 標籤: Research

Thursday, October 05, 2006

fMRI analysis software

哪一個fMRI分析軟體最好用?

目前常見的fMRI分析軟體有:University College of London的SPM、Oxford University的

FSL、Minnesota University的Stimulate、NIH的AFNI等免費軟體,以及要付費的

BrainVoyager、MEDx等。

SPM很多人在用,隱約也成為一個標準。SPM火紅的主要原因是研發團隊不斷推陳出新,

領先群倫發展新的分析工具(如VBM、PPI等),且每隔三年就會有新的一代推出,把他

們發表在journal上最新的方法放進去,加上是免費下載,因此總有大批追隨著。受歡迎的

另一個理由是,就算你不懂背後的演算法及統計,照著步驟按按鈕,同樣可以分析data。

可是SPM最為人詬病的也是它像個黑盒子,沒多少人完全搞懂背後的統計,此外,它所有

的coregistration, segmentation等都要靠template才行,沒辦法直接用來處理動物的

data。此外,仰賴Matlab的它執行速度奇慢無比,跑起大量data常給你out of memory的

錯誤,雖有善心人士提供加速的辦法(參見Cambridge的CBU提供的Intel Pentium4

tuning方法),但提升還是有限。

FSL是個人認為比SPM更好選擇,它除了SPM本身有的功能外,還提供Brain Extraction、

DTI analysis、perfusion fMRI處理等工具,還能跟能做cortex flattening的FreeSurfer結

合,把activation顯示在攤平的皮質上。由於處理工具設計上不需要仰賴template,所以也

可適用於動物的data,像registration還提供多種model選擇(如mutual information)。

顯示data時也比SPM更有彈性,容易觀察activation在3D的分佈,也能輕易顯示ROI time

course。執行速度上,由於它是由原始碼compile好的獨立軟體,執行起來相當快,也支援

幾乎所有從Windows, Linux到Mac OS X等平台。

Stimulate是個設計相對簡單的軟體,只有單純的correlation analysis及t-test,沒有其它的

票房紀錄 Page views


 

registration, segmentation, coregistration或normalization等,但用來初步檢查data倒是

很方便,可惜只出Linux跟SGI版本,且已經不再更新。

AFNI是另一個功能繁複、強大的軟體,可是軟體介面設計極差,光載入data就要花一堂課

來學,在此不建議使用。

BrainVoyager是個設計良好且功能完整的軟體,還包括了整合TMS跟cortex flattening等功

能。缺點是很貴,且似乎軟體有bug,據說蠻容易當掉的。

MEDx是最早推出的commercial軟體,主要是針對醫療市場,所以還包括了分析dynamic

contrast enhanced MRI、diffusion MRI等功能,在fMRI分析方面則是整合了SPM跟

FSL,所以也算完整。

最後,還有一個軟體不得不提,那就是鼎鼎有名的FACT(啥?沒聽過?!),這是由在

下負責開發的軟體,原來放的下載網頁已經掛掉了(可能是下載的人太多吧--幻想中),

所以要用的話請直接向小弟索取囉。

後記:FACT網頁已經恢復,請大家盡情下載。

於 2:45 PM 0 意見 標籤: Research

Wednesday, September 27, 2006

3D visualization

無論是做functional imaging或molecular imaging,找到的activation或targeted probe最後

最好能以3D視覺呈現在體內的位置。在生醫影像處理中最有名的3D軟體應該是Amira,可

是它要價將近7000USD,實在所費不貲,操作介面不夠直覺,而且也沒有夠自動化的

segmentation工具能幫你把想3D重建的區域分割下來。此外,最討厭的是手冊寫得密密麻

麻,很傷眼也不夠直覺,學習曲線超長。

MIT的AI實驗室跟Brigham and Woman's Hospital合作的3D Slicer是一個當初設計來做手

術前定位的軟體,由於它開放式的架構,功能不斷擴充,更整合了fMRI、DTI、

Microscopy影像分析、處理、呈現的工具,成為一套功能超強的3D視覺化軟體。使用上簡

單得多,且手冊寫清晰簡潔,容易上手。不過缺點就是功能太多,有些擴充功能的說明都


 

不夠完整,不熟的人可要花一點時間嘗試。

這個軟體支援多種平台,從Solaris、Linux、Windows到最新的Mac OS X x86都支援,且

是完全免費的,值得大力推薦!

於 9:50 PM 0 意見 標籤: Research

Tuesday, September 05, 2006

become paper reviewer

今天是個值得紀念的日子。

前幾天才在跟學弟說我是nobody,也沒有人要找我審paper,沒想到今天就收到NMR in

Biomedicine這個期刊請我幫忙審核一篇論文的email -- 哇~真是太感動了!(今天不是愚

人節....應該也不是寄錯email吧?)

興奮之餘,很快地看過隨信附上的論文摘要之後,就點選確定,正式接受成為reviewer。

信上並沒有提到pay,看來當reviewer真的是無償自願的。不過這是累積學術能力及擴展接

觸面、影響力的一種途徑,還是得好好做才行。

期限是一個月內要將評審結果回覆,看來得加把勁仔細挑毛病囉!

於 5:42 PM 0 意見 標籤: Misc, Research

Saturday, August 26, 2006

How slow Matlab is

Matlab是個計算、分析、模擬、視覺呈現的好工具 ,在fMRI資料分析中最常被使用的

SPM也是用Matlab寫成的。可是,由於它使用那種要執行時才編譯的程式語言,速度上自

然比不上事先compile好的程式(如:IDL)。

此外,即使在PC運算速度隨著多核心CPU的出現而大幅提升的時候,Matlab仍然『秉持』

著單緒(single thread)的架構,只能用到單一核心,完全無法受惠....Orz

而Matlab對於提高效能的需求,提出的方案卻是要你花大錢買他的Distributed

Computing Toolbox,像clustering一樣將運算分散在多台電腦上執行。以8台電腦的授權


 

為單位,要價4000USD,所以花4000元只能頂多把速度提高8倍,這還不包括買電腦要

花的錢。

Matlab有多慢?像我用nonlinear curve fitting來計算一組3D whole-brain的MRI T1 map就

需要8 hr(CPU: Pentium4 3.2GHz with 2GB RAM)。所以即使用8台電腦的cluster來

跑,也要1 hr,完全無法on line看到結果。

逼不得已,只好用C來改寫。curve fitting用網路上levmar這個很棒的Levenberg-

Marquardt nonlinear least squares algorithm,配合Intel的C++ Compiler。結果,同一組

data,計算時間各位猜多久?大概1.5 min--也就是速度至少比Matlab快300倍!

事實上,Matlab內建的function執行起來確實不快,比方說,corrcoef這個計算相關係數的

函式就比網友提供的prcorr2慢10倍!

結論是,如果你在處理大量數據中某個function是bottle neck的話,把它用C/C++改寫,

應該會省下不少時間。

於 2:28 PM 0 意見 標籤: Computer, Research

Thursday, August 24, 2006

超棒醫學影像分析軟體

來介紹一點專業的東西。

在分析、比對multi-modality的影像結果(如MRI vs PET vs CT或MRI T1w vs fMRI vs

DTI)時,通常需要同時顯示或overlay不同information的影像,但一般的醫學影像軟體一

次都只能看一組data,雖不是不能用,但很不方便。

AMIDE就是一個專門針對molecular imaging中常要比對不同modality影像的軟體,它可

同時載入多組data,並同時顯示或overlay其中三組data,它不僅支援多種醫學影像格式,

還提供registration、ROI analysis、3D reconstruction、movie等功能,更重要的是他是免

費的,且支援Windows、Linux及Mac OS X等作業平台。這麼棒的軟體,怎能不大力推薦

呢?


 

於 11:12 AM 0 意見 標籤: Research

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