東大発！科学技術発展をサポートする画像不正検出ソフトを開発！

こんにちは。LPixel 研究員の湖城です。
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画像処理·解析の基礎、第2回目の今回はソフトウェアを紹介します。
一般に画像処理あるいは画像加工を扱うソフトウェアというと、PhotoshopやGIMPを思いうかべるかもしれません。これらは写真や画像の加工(フォトレタッチ)に関しては素晴しい機能を備えていますが、「解析」となると不十分です。

例えば、周期的なノイズを抑制するために画像をフーリエ変換しようとしても、Photoshopでは困難でしょう。
また、画像中に100細胞以上が写っているとして、一つ一つの細胞に左上から順に番号を振ったり、面積や円形度、平均輝度、他細胞との距離などの計測をするとなるとさらに困難です。

そこで、画像処理・解析に適したソフトウェアを使うことになります。
研究室や会社によっては Metamorph や MATLAB 等のパワフルなソフトウェアもありますが、これらは Windows でしか動かなかったり、非常に高価であったり、個人が導入するには現実的ではないかもしれません。

前置きが長くなりましたが、フリー(無償、オープンソース)の画像処理・解析ソフトウェアの代表はやはり ImageJ ではないでしょうか。
アメリカ国立衛生研究所 (NIH) に勤めていた Wayne Rasband さんが中心となって開発され続けているソフトウェアです。前身のNIH Imageを含めると、最初のリリースから27年以上経っており (ちょうど筆者も27歳です) 歴史のあるソフトウェアです。
Javaで作成されているため使用コンピュータの OS を選びません。Mac OSXでもLinuxでも同じように動作します。また、 Java 動作環境の改善により、今では動作も非常に軽快になっています。

最大の利点は、プラグインの種類が豊富な点です。
プラグインとは、機能を追加する(小さな)ソフトウェアのことで、これらを導入することによりImageJ に元々なかった機能を簡単に付加することができます。
多くのプラグインを最初から搭載した 「Fiji」 をはじめ、様々なプラグインが世界中で開発・公開されており、様々な目的に応じて選択することで、複雑な画像処理もワンクリックで達成できることになります。
もし、目的の処理を行うプラグインが無い場合は、プログラム言語である Java や Scala を用いて作るのも容易です (あるいは弊社に作成を依頼するのもオススメです) 。

もし統計処理環境であるR言語が使えるなら、「R」あるいは「RStudio」も候補の1つかもしれません。
画像処理・解析をした後、統計処理やグラフ作成まで一貫して行なえるのが良い点ですが、利用可能な画像処理の幅は ImageJ + プラグインには劣ります。ImageJ によって画像から定量データを得て(←画像解析)、これを R など統計ソフトウェアへ持って行って、そちらでグラフ作成や統計解析を行なう、という流れが好適かと思います。

今回は ImageJ と R を紹介しました。
次回は ImageJ のインストールについて簡単に紹介します。