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Blitzlicht

Fiji: eine offene Bildanalyse-Plattform für Wissenschaftler

Bildverarbeitung ist im allgemeinen bekannt als „Photoshopping“, als die Manipulation digitaler Fotografien mithilfe des weitverbreiteten Programms Photoshop. Mitunter wird diese Software auch dazu eingesetzt, Bildmaterial für Publikationen aufzubereiten. Der große Unterschied zur wissenschaftlichen Bildverarbeitung ist, dass bei letzterer schlussendlich nicht das hübsche Bild, das zwar hin und wieder durchaus als Nebenprodukt abfällt, sondern immer eine wissenschaftliche Fragestellung im Vordergrund steht. Die Analyse der digitalen Bilddaten wird durch die große Menge an Information deutlich erschwert. Mittlerweile helfen aber neue Statistik-Tools und verbesserte Algorithmen bei der Auswertung. Die Open Source-Software Fiji vereint die gängigen Bildanalysewerkzeuge und gilt als legitimer Nachfolger von ImageJ, dem Urgestein der digitalen Bildverarbeitung in der Wissenschaft.

Wissenschaftliche Probleme wie etwa: „Welche Proteine interagieren in dieser Zelle?“ oder „Wie lange sind Neuronen in jenem Hirnbereich im Durchschnitt?“ können dank moderner Bildanalysewerkzeuge gelöst werden. Um diese Fragen zu beantworten, werden Experimente durchgeführt, in deren Verlauf Bilder aufgenommen, prozessiert und analysiert werden. In den oben genannten Beispielen etwa handelt es sich dann typischerweise um Mikroskopie-Aufnahmen von fluoreszierenden Proben. Diese werden durch eine Reihe von Filtern aufbereitet, die das „Rauschen“ und andere systembedingte Bildfehler kompensieren. So kann durch eine sorgfältige Analyse die Abweichung des Kamera-Chips von dem theoretisch idealen, regelmäßigen Gitter bestimmt werden, und mit dieser Information können zukünftige Aufnahmen korrigiert werden (Abb. 1).

Nach der Aufbereitung der Daten folgt die statistische Analyse, die die ursprüngliche Fragestellung anhand der analysierten Daten beantwortet. Dank der Fortschritte in der Kamera- sowie Mikroskop-Technologie sind die zu analysierenden Datenmengen mittlerweile im Gigabyte-, mithin sogar im Terabyte-Bereich angelangt, so dass effiziente Algorithmen zur Datenverarbeitung der Flaschenhals sind.

Die wissenschaftlichen Hypothesen sind derart divers, dass sie einen ebenso vielgestaltigen Schatz an Methoden erfordern, um die Daten zu analysieren. Es ist daher nicht unüblich, dass ein Algorithmus exklusiv für ein einziges Experiment entwickelt wird. Immer mehr Biologen haben sich daher Programmier-Kenntnisse angeeignet, um diese Methoden selber oder in Zusammenarbeit mit Bioinformatikern auf Basis existierender Software zu entwickeln.

Vorhang auf für Fiji

Besonders populär unter Biologen ist das Programm ImageJ, das die National Institutes of Health (kurz: „NIH“) seit 1997 zur Verfügung stellen. Dieses Programm ist plattformunabhängig (es läuft unter anderem in Windows, MacOSX und Linux) und stellt Funktionen zur Bildverarbeitung und -analyse zur Verfügung. Für die wissenschaftliche Anwendung besonders relevant: die große Zahl an statistischen Auswertungsfunktionen. So ist es zum Beispiel einfach, in einer Aufnahme, die helle Strukturen vor dunklem Hintergrund zeigt, eben jene Strukturen zu identifizieren (in der Fachsprache „Segmentierung“ genannt, weil Vorder- von Hintergrund voneinander getrennt werden) und quantitative Werte wie etwa Fläche, Umfang, durchschnittliche Helligkeit, etc zu errechnen.

Ein wichtiger Grund für die weite Verbreitung von ImageJ ist sicherlich die freie Verfügbarkeit: man muss keine Lizenzgebühren entrichten, was insbesondere für einen Unterrichtsraum voller Computer interessant ist. Die große Popularität von ImageJ ist aber zweifellos der einfachen Erweiterbarkeit geschuldet. ImageJ gestattet es von Haus aus, das Programm über simple Schnittstellen zu erweitern. Solche Erweiterungen werden Plug-ins genannt. Mithilfe solcher Plugins wurde ImageJ um Funktionalitäten wie die Autokorrelation oder die Fourieranalyse erweitert. Einige dieser Plugins wurden direkt in ImageJ integriert, andere hingegen werden außerhalb des Kernprogramms gepflegt.

Im Laufe der Jahre entstanden regelrechte Plugin-Sammlungen, die für spezielle Anwendungsgebiete gedacht sind. Die erste solche Sammlung, die größere Verbreitung fand, war MacBiophotonics (www.macbiophotonics.ca/imagej/). MacBiophotonics zielt auf Biologen ab, die mit lichtmikroskopischen Aufnahmen arbeiten und mitunter Makros programmieren – sehr einfache Scripte, die von einem Recorder aufgenommen und auf andere Bilder angewendet werden können. Auch diese Plugin-Sammlungen sind frei verfügbar und beliebt, weil sie das mühevolle Zusammenklauben der entsprechenden Plugins unnötig machen.

Die Gruppe der Biologen, die im Rahmen ihrer Forschung Problemlösungen implementieren mussten, wuchs parallel zu der Gruppe „reiner“ Anwender. Während der ImageJ-Konferenz 2006 und bei einem späteren Treffen von Bio Image-Informatikern wuchs der Plan einer Plugin-Sammlung, die gemeinsam gewartet werden sollte. Im Dezember 2007 wurde der erste Prototyp fertig gestellt, bereits unter dem Namen Fiji1.

Die Alles-inklusive-Lösung

Immer mehr Biologen und auch Informatiker arbeiteten fortan mit modernen Software-Entwicklungsmethoden auf einer gemeinsamen Quelltext-Basis, die die parallele Entwicklung gegenüber der althergebrachten Methode – Hin- und Herschicken von kompletten oder partiellen Quelltexten – drastisch erleichtert. Der Clou an Fiji ist jedoch der Fiji Updater, der beim Starten von Fiji automatisch auf Fijis Internet-Seite zugreift, um den Benutzer mit aktuellen Plugin-Versionen zu versorgen. Es ist insbesondere diese Bequemlichkeit, die mehr und mehr ImageJ-Nutzer dazu veranlasste, ihre ImageJ-Installationen durch Fiji zu ersetzen oder zu ergänzen. Das Fiji-Paket ist zwar ca. 60x so groß wie das ImageJ Basis-Paket, aber dafür bringt es eben auch so gut wie alle Plugins mit sich, die man für die tägliche wissenschaftliche Arbeit benötigt. Der Updater ist natürlich nicht nur für die Anwender bequem, sondern auch für die Entwickler. Jedes Mal, wenn eine neue Version der eigenen Plugins fertiggestellt wird, genügt es, diese mithilfe des Updaters selbst hochzuladen, und fortan steht die neue Version für alle Fiji-Anwender zur Verfügung.

Warum Open Source?

Es gibt einige kommerzielle Programme, die wissenschaftliche Bildverarbeitung unterstützen, wie etwa Imaris, Amira, Volocity, etc. Die obengenannte Software Photoshop ist übrigens nicht dazu geeignet: Die Auswahl an statistischen Methoden ist stark limitiert, außerdem ist – bedingt durch den Fokus auf Fotografie und dem damit verbundenen Bedürfnis ungewollte Details zu retuschieren – die Versuchung der Manipulation2 viel zu groß. Für Standardanwendungen sind die kommerziellen Lösungen durchaus zu empfehlen: die Bedienung ist einfach, und die Methoden sind gut getestet und auf Korrektheit überprüft. Für neue Methoden, die extra für ein bestimmtes Experiment entwickelt werden müssen, ist es hingegen notwendig, Software einfach erweitern zu können und mitunter den Quelltext des Kerns der Software zu verändern. In besonderen Fällen kann es sogar notwendig sein, den Quelltext gut etablierter Methoden zu hinterfragen, etwa wenn die Ergebnisse einer gewissen Methode unplausibel sind. Software ist eben doch nur von Menschenhand gemacht, so gut auch der einzelne Software-Entwickler sein Werk testen kann.

Ein nicht zu unterschätzender Faktor von Open Source ist ausserdem, dass Programmiertechniken und konkrete Umsetzungen mathematischer Formeln durch das Studium der Quelltexte erlernt werden können – Lehre ist eine wichtige Funktion der Wissenschaft.Zu guter letzt steht quelloffene Software in der wissenschaftlichen Tradition, in der Reproduzierbarkeit und die damit verbundene vollständige Offenlegung der verwendeten Methoden oberstes Gebot sind. Auch dass der Quelltext leichter zu erweitern und auf andere Anwendungsgebiete zu übertragen ist, ist der Wissenschaft durchaus zuträglich.

Eine ausführliche Darstellung aller Fiji-Komponenten würde den Rahmen dieses Artikels sprengen, selbst ein Abriss über die am aktivsten entwickelten Plugins. Für einen Überblick sei Fijis Internet-Seite fiji.sc empfohlen. Zwei konkrete Plugins sollen jedoch – als Beispiel der Vorteile, die sich erst durch die intensive Zusammenarbeit mehrerer Wissenschaftler ergeben – stellvertretend für viele dargestellt werden.

Der 3D Viewer wurde zur Hardware-beschleunigten Visualisierung dreidimensionaler Daten entwickelt. Der Simple Neurite Tracer hingegen hat die Aufgabe, die Segmentierung linearer Strukturen wie etwa Neuronen in dreidimensionalen Aufnahmen zu erleichtern. Dank der Erweiterbarkeit des 3D Viewers, die eigens dafür entwickelt wurde, anderen Plugins die Benutzer-Interaktion im 3D Viewer zu ermöglichen, ohne eine komplette Visualisierungskomponente entwickeln zu müssen, konnte der Simple Neurite Tracer innerhalb weniger als einer Woche um eine intuitive Methode erweitert werden, mit der Start- und Endpunkte der zu segmentierenden Neuronen direkt im 3D Viewer angeklickt werden können (Abb. 2).

Viele andere Fiji-Komponenten wurden ebenfalls über ihre konkrete Anwendung hinaus mit Schnittstellen versehen, um sie ebenso einfach wiederverwenden zu können.

Wohin geht die Reise?

Durch den Fokus auf Wiederverwendbarkeit sind einige der Fiji-Komponenten so attraktiv für andere wissenschaftliche Projekte geworden, dass sie teilweise gemeinsam entwickelt werden. So sind die Weiterentwicklung von ImageJ, von Fiji, der Bilddatenbank OMERO und von der Datenanalyse-Software KNIME eng miteinander verknüpft, auch dank der großzügigen Unterstützung durch das NIH, des Wellcome Trust, des ERC und insbesondere der Arbeitsgruppen von Pavel Tomancak, Kevin Eliceiri, Michael Berthold und Jason Swedlow.

Literatur

[1] Der Name „Fiji“ ist eine Hommage an das GNU Projekt, das die Programme rund um den Linux-Kernel entwickelte, die Linux erst zum Durchbruch verhalfen. Analog zu dem „G“ in der Abkürzung „GNU“ – GNU‘s Not Unix – steht der Buchstabe „F“ in Fiji ebenfalls für das Projekt selbst: Fiji Is Just ImageJ. Man möge dies als Hinweis werten, dass Fiji auch aus Freude am Detail entwickelt wird.
[2] Die Entscheidung, wann Datenmanipulation ethisch vertretbar ist, und wann sie Daten derart verfälscht, dass sie als unethisch gelten muss, ist oftmals eine Gratwanderung. Der folgende Abschnitt im Fiji Wiki mag hier als Hilfestellung dienen: fiji.sc/Links

Korrespondenzadressen

Johannes Schindelin
Laboratory for Optical and Computational Instrumentation (LOCI)
University of Wisconsin-Madison
271 Animal Sciences, 1675 Observatory Drive, Madison, WI, 53706, United States
schindelin[at]wisc.edu, http://loci.wisc.edu/people/johannes-schindelin

Pavel Tomancak
Max-Planck-Institut für Zelbiologie u. Genetik
Pfotenhauerstr. 108
01307 Dresden
tomancak[at]mpi-cbg.dewww.mpi-cbg.de/research/research-groups/pavel-tomancak.html

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