Alternatives à MIPAV

MIPAV Description

Qu'est ce que le MIPAV?

L'application MIPAV (traitement, analyse et visualisation des images médicales) permet l'analyse quantitative et la visualisation d'images médicales de nombreuses modalités telles que la TEP, l'IRM, la tomodensitométrie ou la microscopie. À l'aide de l'interface utilisateur et des outils d'analyse standard du MIPAV, les chercheurs de sites distants (via Internet) peuvent facilement partager des données de recherche et des analyses, améliorant ainsi leur capacité à rechercher, diagnostiquer, surveiller et traiter des troubles médicaux.

MIPAV est une application Java et peut être exécuté sur toute plate-forme compatible Java telle que Windows, UNIX ou Macintosh OS X.

Objectifs pour MIPAV

MIPAV doit atteindre les objectifs suivants:

Développer des méthodes et des algorithmes informatiques pour analyser et quantifier les données biomédicales;
Collaborer avec des chercheurs des NIH et des collègues d'autres centres de recherche à l'application de l'analyse et de la visualisation d'informations à des problèmes de recherche biomédicale;
Développer des outils (matériels et logiciels) pour donner à nos collaborateurs la possibilité d’analyser des données biomédicales afin de soutenir la découverte et le progrès des connaissances biomédicales.

Besoin de MIPAV

L'imagerie est devenue un élément essentiel dans de nombreux domaines de la recherche biomédicale et de la pratique clinique. Les biologistes étudient les cellules et génèrent des ensembles de données de microscopie confocale 3D, les virologues génèrent des reconstructions 3D de virus à partir de micrographies, les radiologistes identifient et quantifient les tumeurs à partir d'IRM et de tomodensitométrie, et les neuroscientifiques détectent l'activité métabolique régionale du cerveau à partir de la PET et de l'IRM fonctionnelle. L'analyse de ces différents types d'images nécessite des outils sophistiqués de quantification et de visualisation informatisés. Pour soutenir la recherche scientifique dans le cadre du programme intra-muros des NIH, CIT a réalisé des progrès importants dans l’élaboration d’un programme de traitement et de visualisation d’images extensible, n dimensions, polyvalent et indépendant de toute plateforme.

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