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AplimTools 是一套用于植物采集分析的图像处理工具。这些工具是在 Aplim 项目的背景下开发的（参见project official page）。主要特点：
- T1/T2/M0自旋回波随机映射计算（多个TR和/或TE）
- 区域感兴趣的T1/T2/M0参数的延迟探索
Time-lapse exploration of parameters in a plant under drought stress
安装
为了在您的计算机上安装 AplimTools，请按照以下步骤简单操作：
1. （如果需要）从https://fiji.sc/下载并安装斐济；启动斐济，并保持自动更新。然后重启斐济。
2.打开Fiji，运行更新管理器 Plugins › Analyze。单击“确定”关闭第一个弹出窗口，然后单击按钮管理更新站点…。
3.在这里列表中，通过选中相应的栏来激活ImageJ-ITK。不要关闭窗口，也不要重新打开它，因为你读到这篇文章已经太晚了。
4.添加 Fijiyama 存储库（通过单击按钮 添加更新站点，并填写字段：名称 =“/plugins/fijiyama”，站点 = https://sites.imagej.net/Fijiyama），然后选中关联的复选框。不要关闭窗口，也不要重新打开它，因为你读到这篇文章已经太晚了。
5.添加 AplimTools 存储库（通过单击按钮 添加更新站点，并填写字段：名称 =“/plugins/aplimtools”，站点 = https://sites.imagej.net/AplimTools），然后选中关联的复选框。现在您可以单击关闭。
6.重新启动Fiji：菜单Help › Update中应出现新的AplimTools边界更新。如果没有，请返回管理器，并检查是否正确选择了存储库ImageJ-ITK、Fijiyama和AplimTools。
Aplim T1/T2/M0 地图导入器
###背后的科学
该插件根据给定的一组给定的自旋回波序列按像素计算M0、T1和T2映射，这些序列是通过不同的重复时间和/或不同的回波时间获取的。
首先，使用 [Fijiyama] 插件的库计算 3D 配准以精确连续图像。然后估计大米噪声水平，并估计 M0、T1 和 T2 参数，单个单指数或双指数曲线，并用测量的大米噪声进行校正（参考：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/mrm.22178 [Raya et al., 2010]。
准备数据
该插件需要正确格式化的数据集，一个 SL_RAW 目录（无论其错误的名称是什么），其中包含导出的数据。要构建它，请使用 BionanoNMRI 脚本，并将processing.bnp 参数设置为：
- 创建RAW DICOM设置为是。
- 创建CLEAN DICOM设置为否。
- 创建MASK DICOM设置为否。
并使用listSer.ser文件，其中包含T1和T2序列的所有有趣数据。
运行插件
该插件要求提供 SL_RAW 目录（见下文），然后是一个用于读取结果的输出目录，然后询问一些所需计算的问题：
- 注册数据？回答否意味着您对精准的准确定位非常有信心。您应该回答是
- 登记T1和T2？当提供T1和T2序列时，为了得到正确的结果并进行分析，您应该回答是，以便导出所有的结果（T2、M0和T1图对齐）
- 手动注册？如果数据确实未对齐（角度 > 30 度，平移 > 对象大小），则回答是
- 注册密集？如果物体在实验过程中可能会发生一些变形（生长、天线拉伸、干燥……），则回答是
- 注册连续的T1？回答否意味着您对精确的精确定位非常有信心。您应该回答是
- 在T1序列中使用T2？你应该。
完成所有这些问题后，插件运行注册并计算地图。它可以持续一段时间（对于 512 x 512 切片，通常为 1 分钟）。
最后，这些地图被连接在一个超图片中，保存在输出目录中
探索结果
图像输出为4D MR超图像。“通道”切片器可帮助您探索第四维，即计算的图像并输入的自旋回波图像。详细：
- 通道1,2 3 分别为M0图、T1图、T2图（此信息请参见片头中的，就在像素像素的上方）
- 通道 4,5, … NR-3 是“T1 序列”的连续 NR 重复次数，按升序排列。
- 通道 NR-2,…NR-2+NE 是“T2 序列”的连续 NE 回波时间，按升序排列。
通道2和3的单位是毫秒，这意味着你可以像这样使用它，而不需要任何额外的转换。
对于延迟实验，可以在连续的时间点计算这样的 4D MR 超图像，把它们注册并组合在 5D MR 超图像中（相同，带有一个额外的切片器来遍历时间）。注册和数据合并可以使用插件“Fijiyama”，使用系列注册模式来完成。
Aplim T1/T2/M0 曲线浏览器
###探索宽松曲线
该插件有助于使用一个黑人（以上）探索点、点邻域或用户定义的roi上松弛的曲线。T1和T2值的半对数图（右上图）以及这些值在选定区域（右下图）的分布丰富了这些曲线（中图）的可视化。该浏览器可以打开延迟5D超图像，以深入了解这些在实验过程中的参数。浏览器通过6个面板显示信息：
Application panels
Left panels: spin echo images from T1 (top) and T2 (bottom) sequences. The yellow square shows the interest area where the tissue parameters are estimated. Its size and position can be modified dynamically.
T1 relaxation curve (red) estimated from MRI data (blue crosses), given the measured noise level (black)
T2 relaxation curve (dark green=mono-exponential, light green=bi-exponential) estimated from MRI data (blue crosses). The blue crosses display the mean MR value over all the pixels in the interest area (the yellow square), and the std within these data is displayed as a vertical blue bar. The measured noise level used for noise-corrected estimation is displayed as a black line.
Values of T1 (red) and T2 (green) estimated from the mean values (blue crosses on the curves panel). Marker thickness are proportional to the relative proton density. The three graphs (from bottom to top) shows the values in this area for the three successive timepoints of the 5D MR Hyperimage.
Distribution of the T1 and T2 values estimated from each individual pixel of the current region of interest.
准备数据
该插件需要格式化正确的数据集、4D MR 超图像或 5D MR 超图像（见理解）。
运行插件
该插件请求 MR SuperImage，并运行资源管理器。
探索结果
将出现一个窗口，您可以通过单击图像来浏览数据。按键盘“h”键时打开的帮助菜单中对控件进行了解释。
参考文献
- José G. Raya、Olaf Dietrich、Annie Horng、Jürgen Weber、Maximilian F. Reiser、Christian Glaser，2010年。《关节软骨中的T2测量：低SNR下导出方法对准确度和精密度的影响》。医学监督63:181–193 (2010)
##软件依赖确认
- Johannes Schindelin 等人的Fiji（Schindelin 等人，2012）
- Karl Schmidt 和 Curtis Rueden 提供 MRI 分析外汇和 CurveFitter 中的提示
许可证
该程序是开源免费软件：可以根据自由软件基金会（http://www.gnu.org/licenses/gpl.txt）发布的GNU通用公共许可证的条款进行重新分发和/或修改。
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