生物学者は一日に10以上ものサンプルデータを立体で見る必要にかられる場合がある。しかしながら多くの再構成ソフトウェアでは、 そういったワークフローを十分にサポートできているとは言い難い。

　この問題の解決のために我々はフォルダ内の全共焦点データを自動でレンダリングして 3D ムービーを作成する機能（バッチレンダリング）を実装しようとした。しかしそのとき、多チャンネルのファイルをどう読み込むのかが問題になった。連続画像を読み込むムービーソフトウェアは通常、同一のファイル名を認識して複数のオブジェクトを読み込む。しかし共焦点データの場合、生物学者はグレースケールのチャンネルごとに遺伝子の名前を用いることが多い。そのような場合、ソフトウェアから複数ファイルを同一のデータセットとして認識することが出来ない。

　そこで私は RGB ファイルの読み込みをサポートし、読み込んだと同時に RGB チャンネルを赤、緑、青で表示する機能と、自動でXYZのボクセルサイズを取得することで正確な構造を表示する機能を提案した。生物学の共焦点データは大抵３チャンネル以内であることからこの方法が可能であり、異なるチャンネルを一つのファイルにまとめることで先のファイル名の問題を解決した。

　またバッチレンダリングとは別に、ユーザーが複数の RGB ファイルを開いたときには、自動で各ファイルごとにグループを作成するようにデザインした。ユーザーはグループごとに ON/OFF 表示をして異なるサンプル間を比較できる。これらにより大量のサンプルを同一条件で連続処理する、または一度にソフトウェア上に読み込み相互比較することが可能となった。

　これら以外に FluoRender では幾度もの画質の改善を行っている。普通、立体再構成ソフトウェアのアップデートでは新機能がついたり、バグフィックス、スピードの改善が行われ、画質の改善はなかなか行われない。これを FluoRender にて可能にしたのはいくつかの理由がある。

1. そもそもソフトウェアを売ることを目的としていない。生物学における visualization の問題を解決することを目的としている。

2. プログラマである Yong の個人趣味がカメラであり、画質の追求は彼の日常である。

3. 大綱はデジタル解剖学のトレーニングを伊藤啓研究室で積んでおり、また11年間に渡って共焦点顕微鏡を使った仕事しかしていない。また分子生物学的な命題を研究課題として持っていない。

１. について、もっと宣伝したら？とか、こういった機能を積まないか？と色々とユーザーから言われるが、作成グループ（Yong, 大綱, ２人のPIs）の全員がそういった商業的なアピールに頓着しない性質がある。PIsはソフトウェアの中身にこだわらず口出ししない、開発者である Yong, 大綱の２人は土台を固めることに固執する傾向がある。「土台なんていいから、人目を惹く機能をつけるんだよ！」というような人物がこのグループにはいない。特許すら面倒くさがって取らないメンバーであり、この状態で会社を作ったら間違いなく倒産する。

２. について、Yong はキャノンの 5D MarkII とその他 L レンズ群を駆使し非常に美しい写真を撮る・加工して仕上げる。彼の影響で大綱も写真を趣味とし、ソフトウェア作成中でもカメラの各部品、レンズについて、写真の構図やプリンターの色アルゴリズムについてなど写真議論を多々行っている。その結果、美しい画像・画質の追求は我々のプロジェクトにおいて非常に重要な要素となっている。

３. について、ソフトウェア開発に関わる生物学者が自分のテーマを持ってソフトウェアを作成した場合、その個人の問題が解決された時点でソフトウェアの開発が止まる場合がほとんどである。ただ幸運なことに、私は 3D で神経線維を、4D で発生を見る / 解析するという事以外の興味をあまりもっていない。なので FluoRender は共焦点顕微鏡を扱う全ての生物学者に当てはまるソフトウェアとなっている。

　以上こうやって眺めると、物体として存在しないソフトウェアというデジタルな産物でも、作成者の個性が色強く反映されているということが分かる。今後は神経線維の リアルタイム 3D セグメンテーション、HDR、セグメントした構造の解析モジュールの搭載、4Dセミオートマチックセグメンテーション、リアルタイムレジストレーション、4D 細胞トラッキングといった機能を搭載していく予定である。また既にこれらのうちのいくつかは、結果が出ている。2011 年中に上記のいくつかを搭載できることを目指して、これからも開発を続ける所存である。

最後に個人的なこと：
　最近、プログラマーのグループミーティングに参加するようになった。また SCI 研究所のセミナーにもちょくちょく顔を出すようにもなった。すると、案外話の内容が分かるもので、楽しめることが判明した。ただ、スーパーコンピューター系の話はメモリの構造やパラレル化の話が多く、あまりついていけていない。自分が分かる話は、シュミレーションデータを含めた可視化、データベースの構造、ボリュームレンダリング系に偏っている。従って IEEE visualization meeting の内容は非常に私の好みに一致しており、普通に楽しめた。もしプログラマーと共同研究する予定のある、もしくは現在行っている生物学者がこのページを読んでおられたら、是非、共同研究者であるプログラマーと一緒に彼らのミーティングに参加することをお勧めする。分からないことがあれば、彼らに尋ねれば良いのであり、そこで理解したことは間違いなくこれからのプログラマーとの共同研究に対してプラスに働く。

　その他、最近判明したことに FluoRender のユーザーは、共焦点ファイルからマルチレイヤーTIFFを作成するために私が書いた ImageJ マクロを全くと言っていいほどダウンロードしていない。おそらく彼らは手で全ての共焦点ファイルをTIFFに変換しているのである。

　プログラマーである Yong は「彼らも自分自身で書いているからダウンロードする必要がないんだよ」などと行っていたが、私には何らかの言語を書ける生物学者がそんなに多くいるとは思えない。生物学者にとって有用でありつつも、ソフトウェアとしてパッケージ化されていないものは多々存在している（例えば Matlab ベースのものなど）。なので書かないばかりか、ソーコード状態のものを使えないというのは生物学者にとって非常に由々しき事態であると私は思う。またもしライブイメージングや４Dなどを定量的に解析したいのであれば、自身でなんらかの言語が書けないと手も足も出ない。

　最近では新しい機能の開発を始める前に、私が単純化した基本アルゴリズムの開発とそのチューニングを書いてから、その結果をもとに本開発に移る場合も出てきている。生物学者がプログラミングをするというのは、プログラマとのコラボレーションだけでなく、これからの生物研究においても非常に重要なポイントになると私は思う。ただ、生物学者が C++ でゼロからライブラリを書くというのは時間的に厳しいものがある。なので Matlab, R, ImageJ マクロ・プラグイン環境などで書くというのが現実的な線であろう。また今後、そうした何らかの言語が書ける生物学者がどんどん増えてゆき、生物学者自身の手で解析系を書くのが普通になることを期待する。