Na základě teoretických poznatků byla provedena rešerše dostupných segmentačních ná-strojů. Patří mezi ně např. Amira, Analyze, 3D Doctor, 3D Slicer, Icy, ImageJ, Materialise Mimics, ITK-SNAP, MITK, MeVisLab, NiftiSeg a TurtleSeg. Z nich byly vybrány čty-ři, které byly podrobeny bližší analýze a následně testovány na anonymizovaných MRI snímcích. Mezi kritéria výběru byla zahrnuta volná dostupnost, rozšířenost softwaru, po-skytované možnosti pro zpracování obrazu, nebo přívětivost uživatelského prostředí.
3.2.1 ITK SNAP
Prvním testovaným nástrojem je poměrně rozšířený ITK-SNAP. Je to software založený na open-source knihovnách napsaných v jazyce C++ a to ITK (Insight ToolKit), která se
zaměřuje na filtraci, segmentaci a registraci obrazu a VTK (Vizualization ToolKit) pro následnou vizualizaci, např. v podobě 3D modelu. Je chráněn licencí General Public Li-cense, která poskytuje práva svobodného softwaru pod podmínkou, že jeho modifikace a další produkty budou pod stejnou licencí. Lze jej zdarma stáhnout z webových stránek vydavatele [54] na Windows, Linux a MacOS. V současnosti je nejnovější verze 3.8.0, zatím jde však pouze o beta verzi. Testována byla poslední stabilní verze – 3.6.0.
Jde o velmi jednoduchý a uživatelsky přívětivý software, který na druhou stranu obsa-huje velmi omezenou nabídku nástrojů pro zpracování obrazu. Jedinou možností úpravy snímků před segmentací je tak pouze úprava jasu a převzorkování snímků. V další fázi je k dispozici manuální segmentace (štětec, polygon; 2D i 3D), nebo poloautomatické seg-mentace (3D). Ta je prováděna ve třech krocích. V prvním vybrán výběr oblasti zájmu.
Druhým je tzv. předsegmentační fáze, kdy je hrubě oddělen objekt a pozadí a to pomocí jedné ze čtyř metod: prahování, klasifikace, shlukování a detekce hran. Ve třetím kroku je k segmentaci využito algoritmu level sets. Případným čtvrtým krokem je manuální ko-rekce segmentace. Po dokončení segmentace je možné měřit objem cílové struktury, nebo vytvořit její 3D model.
3.2.2 ImageJ
ImageJ je open-source software, který vyvinula agentura National Institutes of Health v USA. Ja psaný v jazyce Java, lze ho tedy spustit na počítačích s Javou, nebo jako on-line aplikaci. Je volně dostupný pro Windows, Linux a MacOS na webových stránkách [55].
Díky otevřenému kódu a široké uživatelské komunitě je přístupno velké množství nejen pluginů, ale i dalších distribucí a balíků z nichž největším je FIJI (Fiji Is Just ImageJ) [56], zaměřující se na registraci a segmentaci obrazu. Nová verze softwaru je chráněna li-cencí Berkeley Software Distribution, která umožňuje další šíření (včetně komerčního) za předpokladu uvedení informacích o autorovi. Balík FIJI je pak kryt licencí General Public License.
Oproti předchozímu softwaru má výhodu, že kromě medicínských obrazových dat umí pracovat i s běžnými obrazovými formáty např. JPEG, GIFF, PNG, BMP, TIFF. Základní verze nenabízí tolik možností, obsahuje různé druhy filtrů, morfologické a matematické
operace a základní segmentační algoritmy – prahování a rozvodí. Balíček FIJI pak obsa-huje kromě pluginů pro analýzu a úpravu obrazu i segmentační editor pro manuální seg-mentaci, a další segmentační algoritmy např. prahování (i plně automatické), shlukování, statistické spojování oblastí, morfologická segmentace, level sets, fast marching, graph cut, nebo některé metody založené na strojovém učení. Většina těchto algoritmů pracuje ve 3D.
3.2.3 3D Slicer
3D Slicer je dalším open-source segmentačním nástrojem. Je vyvíjen společností Kitware Inc. za podpory jeho uživatelské komunity v jazyce Python. Je opět volně dostupný na webových stránkách [57] pro Windows, Linux a MacOS. Pracuje stejně jako ITK-SNAP s knihovnami ITK a VTK, ale jeho šíření je omezeno licencí Berkeley Software Distributi-on. Oproti předchozím softwarům se liší především tím, že má výrazně bohatší uživatelské prostředí. To se projevuje také na jeho požadavcích na vybavení počítače, zejména pak na paměť RAM, u níž je vývojáři stanovili doporučené minimum 8GB. Použita byla poslední dostupná verze 4.10.0.
Jednotlivé funkce tohoto segmentačního nástroje jsou členěny v modulech, kterých je v poslední verzi přibližně sto. Mají nejrůznější funkce od tvorby vnitřní databáze pa-cientů, provádění transformací, filtrace a registrace snímků, různých měření, tvorbu 3D modelů až po managera pro snadnou instalaci nových modulů. Dále jsou obsaženy do-konce specializované moduly pro úpravu snímků z konkrétních zobrazovacích metod, a samozřejmě i pro provádění segmentace. K dispozici jsou pokročilé nástroje pro manu-ální segmentaci, což její provádění v porovnání s ostatními softwary velmi usnadňuje a několik poloautomatických a automatických algoritmů např. prahování, rozrůstání oblastí, watershed, statistická segmentace, grow cut, fast marching, flood filling, nebo segmentace podle atlasu.
3.2.4 Matlab
MATLAB (MATrix LABoratory) je široce rozšířené interaktivní prostředí od firmy MathWorks. Svými grafickými a výpočetními nástroji umožňuje provádět maticové vý-počty, analýzu a vizualizaci dat, vytvářet simulace, modely, nebo i aplikace. Má vlastní skriptovací programovací jazyk a velké množství specializovaných knihoven, tzv. toolbo-xů, které se zaměřují na nejrůznější vědecké obory.
Hlavní knihovnou vybavenou pro segmentaci obrazu je Image Processing toolbox. Ob-sahuje velké množství funkcí pro čtení a vizualizaci medicínských snímků, čtení metadat, konverzi datových typů, geometrických transformací, registraci obrazu, dále pro filtraci, změnu jasu, nebo morfologické operace, analýzu obrazu, a samozřejmě i segmentaci. Pro tu jsou implementovány např. algoritmy prahování, slučování oblastí, shlukování, water-shed, aktivní kontury, fast marching, nebo graph cut. Je vybaven i kompletní segmentační aplikací – Image Segmenter, ta ale není přizpůsobená pro práci se snímkovou sadou.