Una plataforma abierta revoluciona el procesamiento de imágenes biomédicas

Un grupo de investigadores, entre ellos Ignacio Arganda, investigador posdoctoral en el Laboratorio de Neurociencia Computacional del Massachusetts Institute of Technology (MIT), han puesto en marcha Fiji, una plataforma que permite compartir aplicaciones para mejorar y avanzar en el procesamiento y análisis de imágenes biomédicas. “Todo ello en código libre”, señala Arganda”.

La plataforma se ha construido sobre los cimientos de una anterior, llamada ImageJ, muy conocida en el sector en su momento y que no era de código abierto sino de dominio público. Según Arganda, tenía la ventaja de que cualquier persona que trabajara en imagen médica podía hacer muy fácilmente trocitos de programa para solucionar sus propios problemas y ponerlos en la plataforma con un sistema que se llama plug-in (una aplicación que se relaciona con otra para aportarle una función nueva y específica).

Sin embargo, añade, esta plataforma se volvió demasiado caótica con aplicaciones de todo tipo y no solo de imagen biomédica. También se empezó a usar para tratar imágenes de astronomía, en tracking de video, etc. “Había un descontrol muy grande y falta de estructura”, señala.

Por eso, este grupo de investigadores, “sin el apoyo de nadie y de forma espontánea”, decidió crear una nueva plataforma de código abierto que pusiera orden en lo que ya existía y reutilizara lo que fuera interesante y útil para sus trabajos.

“Hicimos una web ordenada tipo wikipedia, en la que la gente pudiera contribuir y utilizar sus conocimientos para ayudar a los demás. Para nuestra sorpresa, se ha hecho muy popular”, asegura. Según Ignacio Arganda, Fiji tiene en estos momentos 127.000 visitas únicas (20.000 nuevas cada mes). 

Estándar de facto

“Los usuarios otorgan una gran calidad a esta plataforma con sus aportaciones y eso supone un gran impulso para que cada vez más gente comparta su código de manera libre. Por ello, Fiji se ha convertido en un estándar de facto en el sector de la imagen biomédica”, subraya Arganda.

“Este era nuestro objetivo porque la mayoría de los que participamos en este proyecto habíamos trabajado durante años en el ámbito de la imagen médica y nos encontrábamos demasiado a menudo con artículos en los que se hacía referencia a un método fantástico para tratar imágenes, pero al final no se podía comprobar si era o no cierto porque la técnica iba asociada a un programa que no se proporcionaba y unas imágenes que tampoco eran accesibles”.