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Imalytics Preclinical

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Imalytics Preclinical

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Basisdaten

Maintainer Lua-Fehler in Modul:Wikidata, Zeile 639: attempt to index field 'wikibase' (a nil value)
Entwickler Gremse-IT GmbH
Erscheinungsjahr 2016
Aktuelle Version Version 3.0
Betriebssystem Windows
Programmiersprache Lua-Fehler in Modul:Wikidata, Zeile 639: attempt to index field 'wikibase' (a nil value)
Kategorie Medizin
Lizenz kommerziell
deutschsprachig ja
https://www.gremse-it.com/imalytics-preclinical/

Imalytics Preclinical ist eine Software für die schnelle interaktive Segmentierung, Rekonstruktion, 3D-Visualisierung und Analyse von biomedizinischen Bilddatensätzen mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche. Sie wurde von Felix Gremse entwickelt. Es ist 3D-, 4D- und 5D-Postprocessing sowie eine Bildfusion von mulitmodalen Bilddaten wie Fluoreszenztomography oderPositronen-Emissions-Tomographie und CT-Daten möglich.

Historie[Bearbeiten]

Als Teil seiner Doktorarbeit (2009 bis 2015) am Institut für Experimentelle Bildgebung Aachen entwickelte Felix Gremse die Software "Imalytics Preclinical". Das erste Mal wurde die Software in folgender Publikation namentlich erwähnt: F. Gremse, et al., “Imalytics Preclinical: Interactive Analysis of Biomedical Volume Data,” Theranostics, vol. 6, no. 3, pp. 328–341, 2016. Es folgten zahlreiche weitere wissenschaftlichen Veröffentlichungen mit der Software (derzeit über 130 Publikationen, Stand: April 2022).

Nach Gründung seiner Firma Gremse-IT GmbH im Jahr 2016 kommerzialisierte Felix Gremse die Software. Im Dezember 2021 erschien Version 3.0 der Software.

Anwendungen[Bearbeiten]

Die Software kann für eine Vielzahl von biomedizinischen Bildgebungsstudien eingesetzt werden, z. B. in der Krebsforschung, für pharmakokinetische Analysen, gastroenterologische Fragestellungen oder Knochenanalysen. Sie unterstützt Datensätze aus verschiedenen Modalitäten wie CT, MRT, PET, SPECT und der optische Bildgebung. Da die Software breit einsetzbar ist, wurde sie bereits von mehreren Pharmafirmen (Rocher, Bayer) sowie von Forschungsinstituten genutzt.

Vorteile[Bearbeiten]

SCHNELLER INTERAKTIVER ARBEITSABLAUF

Die Imalytics Preclinical Software nutzt die enorme Rechenleistung eines Grafikprozessors (GPU), um die Verarbeitungszeit für die Segmentierung und das Rendering zu beschleunigen und so einen schnellen interaktiven Arbeitsablauf zu erreichen.

EINFACH ZU BEDIENENDE SCHNITTSTELLE

Das Programm ist einfach zu bedienen und erfordert keine Vorkenntnisse. Es enthält ein informatives und gut verständliches Handbuch sowie mehrere Tutorial-Videos, die die ersten Schritte und grundlegenden Analysen mit der Software zeigen. Die Benutzer erlernen den Umgang mit der Software schnell nach wenigen Stunden.

TUTORIALS

Die Imalytics Preclinical Software wird mit mehr als zehn Tutorials für verschiedene Beispielanwendungen installiert. Die Tutorials werden als Videos mit einem Beispieldatensatz bereitgestellt. Die Videos haben integrierte Untertitel in Englisch, Chinesisch, Deutsch und Französisch. Alle Schulungsvideos werden mit dem Datensatz geliefert, der in dem jeweiligen Video-Tutorial gezeigt wird. So kann der Benutzer mit demselben Datensatz üben.

WELTWEITER ZUGANG

Mit der Microsoft Azure Cloud kann Imalytics Preclinical auf jedem Computer (Windows, MAC) genutzt werden und ist eine perfekte Home-Office-Lösung.

Bildgebende Modalitäten[Bearbeiten]

Imalytics Preclinical unterstützt 3D-, 4D- und 5D-Bilddaten von jeder Modalität, solange das Dateiformat unterstützt wird. Es wurde bereits zur Analyse von Datensätzen aus CT, PET, SPECT, MRI, Ultraschall, Fluoreszenz- und Biolumineszenz-Tomographie verwendet. Imalytics Preclinical ist besonders geeignet für multimodale Bildanalysen wie PET-CT, FMT-CT, SPECT-CT, PET-SPECT-CT oder MRI-CT.

Technische Voraussetzungen[Bearbeiten]

Eine lokal installierte Version von Imalytics Preclinical arbeitet mit Windows-Betriebssystemen. Sie läuft auf PCs oder Laptops und benötigt eine NVIDIA GPU Grafikkarte mit Cuda Compute Capability 3.0 oder höher (https://developer.nvidia.com/cuda-gpus).

Durch die Nutzung der Azure Cloud-Lösung kann Imalytics Preclinical jedoch von jedem Computer (Windows, MAC) von jedem Ort der Welt aus genutzt werden.

Unterstütze Dateiformate[Bearbeiten]

  • Folgende Dateiformate können mit der Imalytics Preclinical ausgwertet werden:
    • Analyze (.hdr/.img)
    • Nifti (.nii/.hdr)
    • MicroPET (.hdr)
    • Vevo770 (.vsi)
    • Vevo2100 B-Mode, NonLinear, Linear (.bimg/.animg/.nbimg)
    • CT-Imaging Files (.mif/.mifx)
    • TIFF (.tif/.tiff)
    • MetaImageHeader (.mhd)
    • Sparse MHD (.sdr)
    • PAR/REC (.PAR)
    • NRRD (.nrrd)
    • NRRD Header Files (.nhdr)
    • PNG (.png)
    • JPEG (.jpg)
    • SkyScan Recons (.log)
    • VFF files (.vff)
    • VOX files (.VOX)
    • Bitmap files (.bmp)
    • Aspect Files (.DAT)
    • CT Projections (.ori)
    • DICOM (.dcm)
    • DICOM
    • Grace File Format (.gff)
    • Super marty View Files (.smv)
    • Analyze (.hdr/.img)
    • Nifti (.nii/.hdr)
    • MicroPET (.hdr)
    • Vevo770 (.vsi)
    • Vevo2100 B-Mode, NonLinear, Linear (.bimg/.animg/.nbimg)
    • CT-Imaging Files (.mif/.mifx)
    • TIFF (.tif/.tiff)
    • MetaImageHeader (.mhd)
    • Sparse MHD (.sdr)
    • PAR/REC (.PAR)
    • NRRD (.nrrd)
    • NRRD Header Files (.nhdr)
    • PNG (.png)
    • JPEG (.jpg)
    • SkyScan Recons (.log)
    • VFF files (.vff)
    • VOX files (.VOX)
    • Bitmap files (.bmp)
    • Aspect Files (.DAT)
    • CT Projections (.ori)
    • DICOM (.dcm)
    • DICOM
    • Grace File Format (.gff)
    • Super marty View Files (.smv)

Imalytics Preclinical in der präklinischen Forschung/ als Medizinprodukt[Bearbeiten]

Imalytics Preclinical ist nur für den privaten Gebrauch oder für Forschungszwecke einsetzbar. Es ist derzeit nicht als Medizinprodukt zugelassen.

Literatur[Bearbeiten]

  • F. Gremse, et al., “Imalytics Preclinical: Interactive Analysis of Biomedical Volume Data,” Theranostics, vol. 6, no. 3, pp. 328–341, 2016. doi: 10.3791/52770. PMID 26066033
  • F. Gremse, et al., “GPU-Accelerated Adjoint Algorithmic Differentiation” Comput Phys Commun, vol. 200, pp. 300–311, Mar. 2016. doi: 10.1137/130948811. PMID 26941443
  • S. Rosenhain et al., “Sensitivity and accuracy of hybrid fluorescence-mediated tomography in deep tissue regions” J Biophotonics, Nov. 2016. doi: 10.1038/sdata.2018.294. PMID 30561432
  • W. Al Rawashdeh et al., “Noninvasive Assessment of Elimination and Retention using CT-FMT and Kinetic Whole-body Modeling” Theranostics, vol. 7, no. 6, pp. 1499–1510, 2017 April. doi: 10.7150/thno.17263. PMID 28529633
  • G.G. Yamoah et al., “Data Curation for Preclinical and Clinical Multimodal Imaging Studies” Mol Imaging Biol. 2019 Mar; doi: 10.1007/s11307-019-01339-0. PMID 30868426
  • I. Biancacci, F. de Lorenzi, B. Theek et al., "Monitoring EPR Effect Dynamics during Nanotaxane Treatment with Theranostic Polymeric Micelles" Adv Sci (Weinh). 2022 Jan 24;e2103745. doi: 10.1002/advs.202103745 PMID 35072358

Weblinks[Bearbeiten]


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