SciJava Ops：面向 Fiji 及更广泛应用的改进算法框架

许多科学软件平台提供了插件机制，以简化外部开发功能的集成、部署和执行。成像领域最广泛使用的平台之一是 Fiji，这是一个用于科学图像分析的流行开源应用。Fiji 并入并构建于 ImageJ 和 ImageJ2 平台之上，这些平台提供了强大的插件架构，被数千个插件用于解决各种问题。这一能力是 Fiji 成功的关键部分，使其成为广泛使用的生物图像分析工具和新功能的目标。然而，基于插件的软件架构无法统一在不兼容数据结构上运行的不同平台；互操作性需要创建适配或“桥接”层来转换数据并调用功能。因此，尽管像 Fiji 这样的平台实现了高度的互联性和可扩展性，但它们在根本设计上并未考虑跨各种软件平台的多种数据类型、编程语言和架构差异进行集成。为了帮助应对这一挑战，我们提出了 SciJava Ops，这是一个以统一且可扩展的方式将算法表达为插件的基础软件库。作为 Fiji 的 SciJava 插件机制演进的延续，SciJava Ops 使用户能够在中央执行环境中利用来自各种软件平台的算法。此外，SciJava Ops 会自动将数据适配为最适合每种算法的结构，允许用户自由且透明地组合来自原本不兼容工具的算法。虽然 SciJava Ops 最初作为 Fiji 更新站点分发，但该框架并不需要 Fiji、ImageJ 或 ImageJ2，并且适合与其他图像分析平台集成。