ImageJ: diferenças entre revisões

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|Tipo de Licenciamento do Sistema de Informação= open source software (OSS) projects
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|Sistema Operativo do Sistema de Informação=Windows, MacOS X, Linux (desenvolvido em Java)
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|Especialidade Médica do Sistema de Informação=Várias
|Utilizadores Principais do Sistema de Informação=Comunidade científica
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|Função=Edição, processamento e análise de Imagem
|Função=Edição, processamento e análise de Imagem
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== Acerca do '''ImageJ'''==  
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[[Ficheiro:ImageJ.jpg|200px|thumbs|center|Figura 1: Logotipo do ''ImageJ'']]


É um programa de edição, processamento e análise de imagem desenvolvido pela National Institutes of Health (NIH) baseado em Java, de download gratuito,  do domínio público, de código aberto e não necessita de licença de utilização <ref> [https://www.nih.gov/ National Institutes of Health]</ref>, <ref> [https://imagej.nih.gov/ij/download.html ImageJ download]</ref>. Este programa funciona em diferentes sistemas operativos, como o Windows, MacOs X e Linux.  
É um programa de edição, processamento e análise de imagem desenvolvido pela National Institutes of Health (NIH) baseado em Java, de download gratuito,  do domínio público, de código aberto e não necessita de licença de utilização <ref> [https://www.nih.gov/ National Institutes of Health]</ref>, <ref> [https://imagej.nih.gov/ij/download.html ImageJ download]</ref>. Este programa funciona em diferentes sistemas operativos, como o Windows, MacOs X e Linux.  
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== Funcionalidades ==
== Funcionalidades ==


[[Ficheiro:Imagej.png|thumb|right|Figura 1: Logotipo do ''ImageJ'']]


O ''ImageJ'' disponibiliza uma grande variedade de ferramentas de edição, processamento e análise de imagem aplicáveis a imagens de 8-bit, 16-bit e 32-bit. Para além disso,lê e guarda a maioria dos formatos de imagem mais comuns e importantes usados no campo da imagem médica, tais como TIFF, GIF, JPEG, BMP, PNG, ASCII, [[DICOM]] e raw data. Esta lista não acaba por aqui, pois existem plugins desenvolvidos pela comunidade de utilizadores  que abrem e guardam outros formatos <ref name=abramoff/>.
O ''ImageJ'' disponibiliza uma grande variedade de ferramentas de edição, processamento e análise de imagem aplicáveis a imagens de 8-bit, 16-bit e 32-bit. Para além disso,lê e guarda a maioria dos formatos de imagem mais comuns e importantes usados no campo da imagem médica, tais como TIFF, GIF, JPEG, BMP, PNG, ASCII, [[DICOM]] e raw data. Esta lista não acaba por aqui, pois existem plugins desenvolvidos pela comunidade de utilizadores  que abrem e guardam outros formatos <ref name=abramoff/>.
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O ''ImageJ'' conta com repositórios oficiais onde são disponibilizadas macros, plugins, scripts e imagens, de diferentes áreas, de forma gratuita.  
O ''ImageJ'' conta com repositórios oficiais onde são disponibilizadas macros, plugins, scripts e imagens, de diferentes áreas, de forma gratuita.  
[[Ficheiro:Imagej_interface.png|500px|thumb|center|Figura 2: Interface inicial do ''ImageJ'']]




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Em 1987, o programador Wayne Rasband da Research Services Branch (RSB), da NIH, lançou um programa de análise de imagem livre, chamado [https://imagej.nih.gov/nih-image/about.html NIH Image], com o objectivo de permitir aos utilizadores desenvolver novos aplicativos, para as diversas áreas de análise de imagem. Este programa foi desenvolvido para o sistema operativo da Mac. Com o aumento do número de utilizadores houve a necessidade de desenvolver o programa para o sistema operativo da Microsoft, sendo este realizado pela empresa Scion Corporation. No entanto, esta adaptação não foi satisfatória, pois continha muitos “''bugs''”  e era paga, não dando a possibilidade da comunidade de utilizadores de a corrigir.
Em 1987, o programador Wayne Rasband da Research Services Branch (RSB), da NIH, lançou um programa de análise de imagem livre, chamado [https://imagej.nih.gov/nih-image/about.html NIH Image], com o objectivo de permitir aos utilizadores desenvolver novos aplicativos, para as diversas áreas de análise de imagem. Este programa foi desenvolvido para o sistema operativo da Mac. Com o aumento do número de utilizadores houve a necessidade de desenvolver o programa para o sistema operativo da Microsoft, sendo este realizado pela empresa Scion Corporation. No entanto, esta adaptação não foi satisfatória, pois continha muitos “''bugs''”  e era paga, não dando a possibilidade da comunidade de utilizadores de a corrigir.


O aumento de utilizadores da Microsoft na comunidade científica e o aparecimento da linguagem de programação Java, fizeram com que o Wayne Rasband desenvolve-se um programa idêntico ao NIH Image, mas que pudesse ser utilizado nos diferentes sistemas operativos. A este novo programa o autor chamou de ''ImageJ'', para manter a ligação ao NIH Image, com o “J” a indicar o desenvolvimento em Java. <ref> Schneider, C., Rasband, W., Eliceiri, K., [http://www.nature.com/nmeth/journal/v9/n7/full/nmeth.2089.html NIH Image to ImageJ: 25 years of image analysis] Nature Methods, vol. 9 (7), July 2012, pp: 671-675 </ref>
O aumento de utilizadores da Microsoft na comunidade científica e o aparecimento da linguagem de programação Java, fizeram com que o Wayne Rasband desenvolve-se um programa idêntico ao NIH Image, mas que pudesse ser utilizado nos diferentes sistemas operativos. A este novo programa o autor chamou de ''ImageJ'', para manter a ligação ao NIH Image, com o “J” a indicar o desenvolvimento em Java. <ref name=25anos> Schneider, C., Rasband, W., Eliceiri, K., [http://www.nature.com/nmeth/journal/v9/n7/full/nmeth.2089.html NIH Image to ImageJ: 25 years of image analysis] Nature Methods, vol. 9 (7), July 2012, pp: 671-675 </ref>
O primeiro lançamento foi em 23 de setembro de 1997, com a versão 0.50 e, neste momento, está na versão 1.51k, lançado no dia 1 de Março de 2017. <ref>[https://imagej.nih.gov/ij/notes.html Versões do ImageJ]</ref>
O primeiro lançamento foi em 23 de setembro de 1997, com a versão 0.50 e, neste momento, está na versão 1.51k, lançado no dia 1 de Março de 2017. <ref>[https://imagej.nih.gov/ij/notes.html Versões do ImageJ]</ref>


[[Ficheiro:Sem Título.png|Tabela 1: Lista das variantes existentes do ''ImageJ'']]


== Variações do ''ImageJ'' ==
Existem variações baseadas no Image J, desenvolvidas por utilizadores de diferentes áreas. Estas variações são exemplos da flexibilidade e expansibilidade.
[[Ficheiro:Sem Título.png|Tabela 1: Lista das variantes existentes do ''ImageJ'']] <ref name=25anos/>
== Aplicação na área médica==
*Biologia <ref> Sheffield, J., [https://www.cambridge.org/core/services/aop-cambridge-core/content/view/S1431927607076611 ImageJ, A Useful Tool for Biological Image Processing and Analysis] 2007 </ref>
*Bioquímica <ref> Grishagin, I., [http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0003269714005570 Automatic cell counting with ImageJ] Analytical Biochemistry 2015, vol: 473, pp: 63-65 </ref>
*Imunologia <ref> Shu, J., Dolman, G., Duan, J., Qiu, G., Ilyas, M., [https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27121383 Statistical colour models: an automated digital image analysis method for quantification of histological biomarkers.] BioMedical Engineering OnLine 2016 vol: 15 (1) pp: 46 </ref>
<ref> Fulawka, L., Halon, A., [https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27466501 Proliferation Index Evaluation in Breast Cancer Using ImageJ and ImmunoRatio Applications.] Anticancer research 2016, vol: 36 (8), pp: 3965-72 </ref>
*Medicina Dentária <ref> Huda, W., Rill, L., Benn, D., Pettigrew, J., [http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1079210497903279?via%3Dihub Comparison of a photostimulable phosphor system with film for dental radiology] Oral Surgery, Oral Medicine, Oral Pathology, Oral Radiology, and Endodontology, 1997, vol: 83 (6), pp: 725-731 </ref>
*Neurologia <ref> Alegro, M., Theofilas, P., Nguy, A., Castruita, P., Seeley, W., et. al., [https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28267565 Automating cell detection and classification in human brain fluorescent microscopy images using dictionary learning and sparse coding.] Journal of Neuroscience Methods 2017 vol: 282 pp: 20-33 </ref>
*Oftalmologia <ref> Staal, J., Abramoff, M., Niemeijer, M., Viergever, M., van Ginneken, B., [http://ieeexplore.ieee.org/document/1282003/ Ridge-Based Vessel Segmentation in Color Images of the Retina] IEEE Transactions on Medical Imaging 2004, vol: 23 (4), pp: 501-509 </ref>


== Exemplos ==
== Exemplos ==

Revisão das 17h24min de 7 de abril de 2017

ImageJ
Sigla ImageJ
Designação ImageJ
Data de Lançamento 1987
Entidade Criadora Wayne Rasband (programador da NIH)
Entidade Gestora National Institutes of Health
Versão Atual 1.51k - 1 de Março 2017
Requisitos Técnicos Java versão 6.0
Tipo de Licenciamento open source software (OSS) projects
Arquitetura
Sistema Operativo Windows, MacOS X, Linux (desenvolvido em Java)
Especialidade Médica
Utilizadores Principais Comunidade científica
Função Edição, processamento e análise de Imagem


Acerca do ImageJ

Figura 1: Logotipo do ImageJ

É um programa de edição, processamento e análise de imagem desenvolvido pela National Institutes of Health (NIH) baseado em Java, de download gratuito, do domínio público, de código aberto e não necessita de licença de utilização [1], [2]. Este programa funciona em diferentes sistemas operativos, como o Windows, MacOs X e Linux. O ImageJ é simples de usar, executa um conjunto alargado de manipulações na imagem e pode recorrer a centenas de macros e plugins, desenvolvidos por uma vasta e conhecedora comunidade de utilizadores, desde a nanotecnologia à astronomia, com foco central nas ciências da saúde [3]. A capacidade de ser flexível e expansível torna o ImageJ num programa potente e atrativo.

Funcionalidades

O ImageJ disponibiliza uma grande variedade de ferramentas de edição, processamento e análise de imagem aplicáveis a imagens de 8-bit, 16-bit e 32-bit. Para além disso,lê e guarda a maioria dos formatos de imagem mais comuns e importantes usados no campo da imagem médica, tais como TIFF, GIF, JPEG, BMP, PNG, ASCII, DICOM e raw data. Esta lista não acaba por aqui, pois existem plugins desenvolvidos pela comunidade de utilizadores que abrem e guardam outros formatos [3].

Na edição de imagem, o ImageJ, permite converter imagens de um formato para outro, fazer configurações avançadas de brilho e contraste da imagem, alterar as suas dimensões, inspecionar as suas propriedades, gerir as características específicas de imagens a cores e imagens indexadas, gerir imagens utilizando stacks e hiperstacks, realizar sobre as imagens todo o tipo de transformações geométricas, criar e gerir revestimentos nas imagens, entre outros.

Para o processamento de imagem, o ImageJ fornece diversos filtros, tais como o “passo abaixo”, deteção de bordos, tridimensionais, entre outros. É capaz de fazer convulsões, transformadas de Fourier, operações matemáticas e lógicas. Também disponibiliza soluções para remover ou reduzir vários tipos de ruído.

Este programa tem um leque variado de ferramentas de análise de imagem, podendo realizar medições em zonas específicas ou na totalidade da imagem. Exemplos destas ferramentas são os: histogramas, as medições de área, dados estatísticos, densidades, etc.

O ImageJ conta com repositórios oficiais onde são disponibilizadas macros, plugins, scripts e imagens, de diferentes áreas, de forma gratuita.

Figura 2: Interface inicial do ImageJ


História

Em 1987, o programador Wayne Rasband da Research Services Branch (RSB), da NIH, lançou um programa de análise de imagem livre, chamado NIH Image, com o objectivo de permitir aos utilizadores desenvolver novos aplicativos, para as diversas áreas de análise de imagem. Este programa foi desenvolvido para o sistema operativo da Mac. Com o aumento do número de utilizadores houve a necessidade de desenvolver o programa para o sistema operativo da Microsoft, sendo este realizado pela empresa Scion Corporation. No entanto, esta adaptação não foi satisfatória, pois continha muitos “bugs” e era paga, não dando a possibilidade da comunidade de utilizadores de a corrigir.

O aumento de utilizadores da Microsoft na comunidade científica e o aparecimento da linguagem de programação Java, fizeram com que o Wayne Rasband desenvolve-se um programa idêntico ao NIH Image, mas que pudesse ser utilizado nos diferentes sistemas operativos. A este novo programa o autor chamou de ImageJ, para manter a ligação ao NIH Image, com o “J” a indicar o desenvolvimento em Java. [4] O primeiro lançamento foi em 23 de setembro de 1997, com a versão 0.50 e, neste momento, está na versão 1.51k, lançado no dia 1 de Março de 2017. [5]


Variações do ImageJ

Existem variações baseadas no Image J, desenvolvidas por utilizadores de diferentes áreas. Estas variações são exemplos da flexibilidade e expansibilidade. Tabela 1: Lista das variantes existentes do ImageJ [4]


Aplicação na área médica

[9]

Exemplos

1.png 2.png 3.png

Referências

  1. ↑ National Institutes of Health
  2. ↑ ImageJ download
  3. ↑ 3,0 3,1 Abràmoff, Michael D., Magalhães, Paulo J., Ram, Sunanda J. Image Processing with ImageJ Biophotonics International, vol. 11, no. 7, July 2004, pp. 36-42
  4. ↑ 4,0 4,1 Schneider, C., Rasband, W., Eliceiri, K., NIH Image to ImageJ: 25 years of image analysis Nature Methods, vol. 9 (7), July 2012, pp: 671-675
  5. ↑ Versões do ImageJ
  6. ↑ Sheffield, J., ImageJ, A Useful Tool for Biological Image Processing and Analysis 2007
  7. ↑ Grishagin, I., Automatic cell counting with ImageJ Analytical Biochemistry 2015, vol: 473, pp: 63-65
  8. ↑ Shu, J., Dolman, G., Duan, J., Qiu, G., Ilyas, M., Statistical colour models: an automated digital image analysis method for quantification of histological biomarkers. BioMedical Engineering OnLine 2016 vol: 15 (1) pp: 46
  9. ↑ Fulawka, L., Halon, A., Proliferation Index Evaluation in Breast Cancer Using ImageJ and ImmunoRatio Applications. Anticancer research 2016, vol: 36 (8), pp: 3965-72
  10. ↑ Huda, W., Rill, L., Benn, D., Pettigrew, J., Comparison of a photostimulable phosphor system with film for dental radiology Oral Surgery, Oral Medicine, Oral Pathology, Oral Radiology, and Endodontology, 1997, vol: 83 (6), pp: 725-731
  11. ↑ Alegro, M., Theofilas, P., Nguy, A., Castruita, P., Seeley, W., et. al., Automating cell detection and classification in human brain fluorescent microscopy images using dictionary learning and sparse coding. Journal of Neuroscience Methods 2017 vol: 282 pp: 20-33
  12. ↑ Staal, J., Abramoff, M., Niemeijer, M., Viergever, M., van Ginneken, B., Ridge-Based Vessel Segmentation in Color Images of the Retina IEEE Transactions on Medical Imaging 2004, vol: 23 (4), pp: 501-509
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