IVB=PF - INCF Japan Node

• 東京大学先端科学技術センター
• IVBPF 加沢知毅
hachaton
経緯
• AINI2015年にむけて会議（2015・2・20 東大）
山口：３Dアトラスに関する注力したい（山口）
山口：ついてはco-organizerを＞神崎
神崎：了解
加沢：海外ではハッカソンが頻繁に行われている。日本でも
コードを発展させる機会をつくることが大事ではないか？
山口：提案してね！
加沢： (*´Д｀)
ハッカソン（Hackathon）とはなにか？
• ソフトウェア開発分野の人が集中的に共同作業を
するソフトウェア関連プロジェクトのイベントである。
• 一般的なハッカソンの流れ
• イベントに関する主題に関する1つもしくは複数の
プレゼンテーションで始まる。その後、参加者達は
個々の関心ごとや技能に基づきアイデアを出した
りチームを結成する（アイデアソン）
• コーディング作業を一日から一週間
• 成果物のプレゼンテーションで締める
• 参考
• Wikipedea
• http://ja.wikipedia.org/wiki/ハッカソン
• ハッカソン運営ガイド(google developer)
• https://sites.google.com/site/devreljp/Home/hack
athon-in-a-box/hackathon-guide
今回の方針
一週間は無理だから、３日くらいのコーディング期間
で
アイデアソンとつなげると不確定要素が増えるからそ
れは事前に
まずコーディング基盤を情報交換で構築し、公開する
ことでひとつのアウトプットに
INCFは多数のハッカソンを主催している。
国内サイト
IVB-PF
顕微鏡３Dデータとムー
ビー表示いくつかのロー
カルVIEWER/editer
NIMG-PF
Search with Altas 脳座
標から文献
https://nimg.neuroinf.jp/
ViBrism DB
ローカルでVCATから表示
する３Dデータ
http://vibrism.neuroinf.jp/
index.html
CDT-DB
JAVAベースの組織写真表 http://www.cdtdb.neuroin
f.jp/CDT/Top.jsp
示？
海外サイト
Scalable brain atlas
http://scalablebrainatlas.incf.org/main/index.php
Polish Node 3dbar
http://www.3dbar.org
Allen
http://www.alleninstitute.org
Human Connectome Project
http://www.humanconnectomeproject.org
software
ITK-SNAP
http://www.itksnap.org/pmwiki/pmwiki.php
Vaa3D
http://home.penglab.com/proj/vaa3d/Vaa3D/About_Vaa3D.html
日本ノードには脳画像を扱うPFはたくさんある
IVB-PF
顕微鏡３Dデータとムー
ビー表示いくつかのロー
カルVIEWER/editer
NIMG-PF
Search with Altas 脳座
標から文献
ViBrism DB
ローカルでVCATから表示
する３Dデータ
CDT-DB
JAVAベースの組織写真表
示？
http://www.neuroinf.jp/modules/resource/index.php?content_id=2
４
７
アイデア
スケジュール
ソン
•
•
•
•
•
•
８
９
ハッカソ
ン
１０
11
AINI2015
アイデアソン 7・16 本日
７月某日アイデアソン資料公開
８月ハッカソン募集
ハッカソン９・５－７
土曜―月曜神経回路学会のすぐ後、おそらく理研＠和光にて、宿泊・旅費は援助あり予定
AINI 2015 なんらかのプレゼンテーション（オーガナイズドセッション＋ポスター？）ソフト公開
• 目標
• 各PFのデータの相互運用のための規格の洗い出し
• ３Dデータ自体に対する理解
• 各ツールの相互運用
• 独自の３Dデータのツールの開発？
【1】 PF名
BrainTx
ViBrism DB
Dynamic Brain PF / SimPF
Sim-PF
NIMG -PF
Marmoset Brain Atlas
脳科学辞典
佐藤明
於保祐子
我妻広明
池野英利
柏岡秀紀
西部弘純
林康紀
脳の画像データを
【2】
扱っている？
Yes
Yes
Ｎo
Yes
Yes
Yes
No
脳の中の位置、領域
【3】などの数値的データ
を扱っている？
No
Yes(領域を示す数値データ（マスク）を導入予定)
Ｎo
Yes
No
Yes
No
回答責任者氏名
【3-1】データ形は何？
1.分類
2.pixel
2.形式
TIFF （ただし、Webに表示するときにはJPEG
やPNGに変換して表示している。）
1. voxel
1. voxel
vcat
1. voxel
nii
3. vector
.raw, .vol, .vtk
1検体あたり4万件程度、（現在1検
3.件数典型的データ約5600件（約2800遺伝子x 2発達ステージ）、
1検体あたり2から3件、
体、今年度中に計4検体を公開予
1件あたり約70MB（TIFFで）
1件あたり 5 ＭＢ
サイズ
定）、1件あたり 200MB
4.データの内容
遺伝子のマウス脳組織発現ISH画像
マウス脳検体に存在するほぼ全遺
伝子（4万種類程度）の濃度分布３
Ｄ地図
マウス脳ＭＲＩ画像
データ
5.その形式をつかって画像情報を高密度に保存でき、互換性もあ濃度分布地図作成の計算過程をこＩＮＣＦのマウス標準脳
いる理由
るため。
の形式で進めるので
ＷＨＳに準拠
6.そのライセンスは
何？
今の所、我々のPFに保有されている。
遺伝子発現の3Dデータを提供しているPFと
脳神経画像関係で他の相互リンクもしくはページ内に埋め込み表
【4】のPFと連携を取って示等。ちなみに、ViBrism-PFとは今年度よ
進めたい項目
り、遺伝子対遺伝子での相互リンクでの連
携を始めている。
このワークショップに
【5】どのような方向性を望
むか
CC-BY-SA
Lsm, tiff
swc
画像は100MB程度
EEG計算など
FEM計算に利用可能
数MB
3. vector
1. voxel
obj
独自形式
数MB
昆虫の細胞形態、脳ニューロンの形態モデ昆虫脳及び脳領域の
画像
ル
３次元モデル
1. voxel
3. vector
Scn またはTif
サル１頭（頭部8631150byte、脳の
４７－５０切片（全脳） x ＩＳＨ画像
み5782728byte）人１一人
1切片（約150ＭＢ）
(9428592byte)
サル、人のMRI画像
全脳の多数ＩＳＨ切片から3Dの全脳
を構築
ImageJ、３Dモデリン
NEURONなどでも活用
Webブラウザで表示を行う際、高速
Leica SCN 400を利用しているため
グソフトなどで使用で
できる
に処理するため
きる
標準的なファイル
フォーマットである
他のPF,データベース
で公開されているもの
を使う
CC-BY-SA
1. 2D詳細遺伝子発現データ（ex. CDT-DB）との比較、
2. マウス以外の種との脳構造の比較
4. 点の座標
1. voxel
現時点ではライセンスしていない
画像データを利用した数理モデル
構築環境の開発
標準脳をベースとした解析
マーモセットの全脳の多数ＩＳＨ切
現状のデータ公開は歓迎。連携に片から3Dの全脳を構築、さらにそ解説項目のヒトや齧歯
ついてはその方法等を含めて要検の指定の座標点から特定のＩＳＨ画類での解剖学的位置が
討。（費用・時間等）
像を（拡大）表示でいるソフトウェア
表示できたら良い
の開発
1. 情報共有
3. コードの共有
1. 情報共有 2. コードの開発
3. コードの共有
1. 情報共有 3. コードの共有
1. 情報共有（具体的な内容につい
ては要検討）
2. コードの開発
Yes
Yes
Ｎo（データを保有していないの
で）
Yes
Ｎo（すでに公開している）
Yes
そのデータは一般に
公開されている？され
ていない場合、公開し
てもよい？
公開済み
公開済み／今後公開してもよい
今後公開してもよい
公開済み
今後公開してもよい
第1回ワークショップで
【7】紹介できるソフトウェ
ア
特に無し
VCAT （説明者の日程が調整できれば）
PhysioDesigner, ImageViewer,
Morphology Editor, Garuda
platform
ニューロン形態抽出ソフト
特段なし
なし
No
Ｎo（ソースはOpenではありませ
んが，Free Softwareです）
Yes
Ｎo
このワークショップに
【6】対してデータを提供
可？
それは改変・公開が
可能なライセンスを
持っている？
それはどのようなライ
(
)BSD
4. その他（Mediawikiの
拡張機能の作成）
使用プログラム言語集計
個人
python
java(含
ImageJ)
javascript
R
C/C++
PHP
その他
HOC
NMODL
imageJ
MATLAB
mySQL
PF
4
3
2
2
4
2
5
3
1
1
2
2
2
1
1
1
1
名
回答責任者氏名
1.分類
2.形式
佐藤明
於保祐子
我妻広明
PFごとの使用データ
2.pixel
1. voxel
TIFF （ただし、Webに表
示するときにはJPEGや
PNGに変換して表示して
いる。）
1. voxel
vcat
1. voxel
nii
.raw, .vol, .vtk
1検体あたり4万件程度、（現在1検
3.件数典型的データ約5600件（約2800遺伝子x 2発達ステージ）、
1検体あたり2から3件、
体、今年度中に計4検体を公開予
1件あたり約70MB（TIFFで）
1件あたり 5 ＭＢ
サイズ
定）、1件あたり 200MB
マウス脳検体に存在するほぼ全遺
マウス脳ＭＲＩ画像
4.データの内容
遺伝子のマウス脳組織発現ISH画像
伝子（4万種類程度）の濃度分布３
データ
Ｄ地図
5.その形式をつかって画像情報を高密度に保存でき、互換性もあ濃度分布地図作成の計算過程をこＩＮＣＦのマウス標準脳
いる理由
るため。
の形式で進めるので
ＷＨＳに準拠
6.そのライセンスは
何？
今の所、我々のPFに保有されている。
遺伝子発現の3Dデータを提供しているPFと
脳神経画像関係で他の相互リンクもしくはページ内に埋め込み表
のPFと連携を取って示等。ちなみに、ViBrism-PFとは今年度よ
進めたい項目
り、遺伝子対遺伝子での相互リンクでの連
携を始めている。
このワークショップに
どのような方向性を望
むか
このワークショップに
対してデータを提供
可？
そのデータは一般に
公開されている？され
ていない場合、公開し
てもよい？
第1回ワークショップで
紹介できるソフトウェ
ア
それは改変・公開が
可能なライセンスを
持っている？
CC-BY-SA
3. vector
4. 点の座標
1. voxel
Lsm, tiff
swc
画像は100MB程度
EEG計算など
FEM計算に利用可能
数MB
柏岡秀紀
3. vector
1. voxel
obj
独自形式
数MB
昆虫の細胞形態、脳ニューロンの形態モデ昆虫脳及び脳領域の
画像
ル
３次元モデル
西部弘純
1. voxel
3. vector
Scn またはTif
サル１頭（頭部8631150byte、脳の
４７－５０切片（全脳） x ＩＳＨ画像
み5782728byte）人１一人
1切片（約150ＭＢ）
(9428592byte)
サル、人のMRI画像
全脳の多数ＩＳＨ切片から3Dの全脳
を構築
現時点ではライセンスしていない
画像データを利用した数理モデル
構築環境の開発
標準脳をベースとした解析
マーモセットの全脳の多数ＩＳＨ切
現状のデータ公開は歓迎。連携に片から3Dの全脳を構築、さらにそ解説項目のヒトや齧歯
ついてはその方法等を含めて要検の指定の座標点から特定のＩＳＨ画類での解剖学的位置が
討。（費用・時間等）
像を（拡大）表示でいるソフトウェア
表示できたら良い
の開発
1. 情報共有
3. コードの共有
1. 情報共有 2. コードの開発
3. コードの共有
1. 情報共有 3. コードの共有
1. 情報共有（具体的な内容につい
ては要検討）
2. コードの開発
Yes
Yes
Ｎo（データを保有していないの
で）
Yes
Ｎo（すでに公開している）
Yes
公開済み
公開済み／今後公開してもよい
今後公開してもよい
公開済み
今後公開してもよい
特に無し
VCAT （説明者の日程が調整できれば）
PhysioDesigner, ImageViewer,
Morphology Editor, Garuda
platform
ニューロン形態抽出ソフト
特段なし
なし
No
Ｎo（ソースはOpenではありませ
んが，Free Softwareです）
Yes
Ｎo
それはどのようなライ
センス？
(修正)BSDライセンス
voxel
6
pixel
1
vector
3
点データ
1
脳科学辞典
林康紀
ImageJ、３Dモデリン
NEURONなどでも活用
Webブラウザで表示を行う際、高速
Leica SCN 400を利用しているため
グソフトなどで使用で
できる
に処理するため
きる
標準的なファイル
フォーマットである
他のPF,データベース
で公開されているもの
を使う
CC-BY-SA
1. 2D詳細遺伝子発現データ（ex. CDT-DB）との比較、
2. マウス以外の種との脳構造の比較
池野英利
4. その他（Mediawikiの
拡張機能の作成）
加沢知毅
IVB=PF
言語
使っているデータ
神経画像データLSM TIFF 神経形態データ（SWC)
なにがしたいか
ソフトウェア開発
提供できるもの (PYTHON)
SWC読み込み TIFFの扱い
ディレクトリ探索とか
メール制御
RSS取得
HTMLのパース（適当）
やりたいこと
• DBで既存のデータを検索（SWC？)
• DBからダウンロード
• ローカルでデータ処理（たとえばNEURONでシミュレーション）
• データ生成（たとえば動画）
• DBデータ付加
のような一連の流れ

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