FSLやSPMを用いて画像の左右を反転する方法

DICOM→NIFTIに変換する際に、MRI画像の左右を反転する方法はありますか?というご質問をいただきました。

DICOM→NIFTIの際に変換する方法は私が知る限りあまりないと思いますが、NIFTI画像に対する方法はあります。

この方法を紹介します。

FSLに、”MNI152_T1_2mm_LR-masked” というファイルがあります。

画像の反転の確認にはわかりやすいファイルなので、今回はこれを使用します。

Mangoで見ると、画像に埋め込まれている”R”が実際にR側にあることに気をつけてください。

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WindowsでのMRIcronのインストール方法

dcm2niiを使う為には、まずMRIcronをインストール必要があります。

MRIcronは、http://people.cas.sc.edu/rorden/mricron/index.htmlよりダウンロードします。

トップページ上に表示されている[Installation]をクリックして下さい。

すると、MRIcronで使用できるOS (Windows、Linux、Macの3種類で使用できます)の説明が出てきます。ご自分の作業環境にあったOSを選択し、ファイルをダウンロードして下さい。ここでは、Windowsを使用すると仮定して、説明を進めていきたいと思います。

Windowsでは、下図のように[file.win.zip]をクリックします。

ダウンロードするファイルの一覧が掲載されたページに移動しますので、ここからダウンロードを開始して下さい。

dcm2niiを使用する為には、[MRIcron/NPM/dcm2nii 2MAY2016]は必要になります。下図のように、[MRIcron/NPM/dcm2nii 2MAY2016]の横には、それぞれのOSで使用できるファイルが置いてありますので、必要なファイルにチェックを入れて、ファイル名をクリックします。

ファイルをダウンロードするにあたっての規約が表示されますので、[I Agree]をクリックします。

[ファイルを保存する]にチェックを入れて、[OK]をクリックします。

すると、下図のようにダウンロードが完了します。

ファイルが圧縮されていますので、解凍してください。Windows10では[圧縮フォルダツール]の[展開]タブ→[すべて展開]をクリックします。

すると、下図のようにファイルが解凍されます。

SPMの結果から閾値をこえる領域のすべての座標を求める方法

最近、ある方にこういう依頼を受けました。

「SPMの結果から閾値を超えるクラスターの全領域名が知りたい」

このためには、まず、閾値を超えるクラスターの座標を知る必要があります。
SPMの構造体には、座標がすべて入っています。

SPMで結果を出した後に、Matlabのコマンドウィンドウに以下をタイプするだけでOKです。

xSPM.XYZmm

SPMの統計結果は xSPM という構造体におさめられています。
xSPMとタイプすると構造体の内容を見ることができます。

>> xSPM

xSPM = 

  フィールドをもつ struct:

          swd: 'ワーキングディレクトリ'
        title: 'コントラストのタイトル'
            Z: [1×1102 double]
            n: 1
         STAT: 'T'
           df: [1.0000 250.0000]
      STATstr: 'T_{250}'
           Ic: 2
           Im: []
           pm: []
           Ex: []
            u: 3.1232
            k: 100
          XYZ: [3×1102 double]
        XYZmm: [3×1102 double]
            S: 70831
            R: [1 41.5028 447.2876 1.2207e+03]
         FWHM: [3.6448 3.8374 3.7707]
            M: [4×4 double]
           iM: [4×4 double]
          DIM: [3×1 double]
          VOX: [3 3 3]
         Vspm: [1×1 struct]
    thresDesc: 'p<0.001 (unc.)'
         VRpv: [1×1 struct]
           Pp: [1×116 double]
           Pc: [1×58 double]
           uc: [4.8405 Inf 62.0000 62.0000]
        units: {'mm'  'mm'  'mm'}

これを改めてみると、SPMのResultsに出てくる内容がほぼ網羅されていることがわかります。

Z: [1×1102 double] はZ値が1102個あるということです。つまり、閾値を超えるボクセルが1102ボクセルあるということがわかります。
u: 3.1232 は p<0.001, uncorrectedに相応するT値、k: 100 はextent thresholdです。
XYZ: [3×1102 double]には、ボクセルの位置が入っており、XYZmmに、そのMNI座標が入っています。

とこんな感じでいろいろな情報が入っています。

XYZmmは3×1102ですから、3行1102列の行列です。
これは扱いにくいので、転置してあげると扱いやすくなります。

>&gt; A=xSPM.XYZmm;
>&gt; A'

ans =

    -9    54    21
    -6    54    24
    -9    54    24
   -12    54    24
    -6    57    24
    -9    57    24
   -12    57    24
   -15    57    24
 (…以下、この例の場合では1102行の出力が続きます)

こうやってすべての座標を得ることができました。

SPMでは、統計の結果はデフォルトでは、8mm離れたピーク領域しか表示されませんが、このような方法を使えば自分が気になっている領域が入っているかどうかを確認できます。

FSL で imglob: command not found と出た時の対処方法

FSLをきちんとインストールしたつもりなのに、imglob, imcp, immv のいずれかを実行したり、eddy などのコマンドを実行すると、

imglob: command not found

というエラーが出ることがあります。

これは、FSLのインストールがうまくいっていないサインです。

FSLのサイトにも記載があります。

しかし、もうひと工夫必要なので記載します。

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MRIcroGL および dcm2niix の MacOSでのセットアップ方法

2019.01.07 追記: MRIcroGLは開発者のChris Rorden教授のGitHubから直接ダウンロードした方がバージョンが新しいので、こちらで案内することとしました。

DICOM -> nifti ツールとして dcm2nii が有名ですが、開発者の Chris Rorden は、 dcm2nii の開発はすでに終了しており、後継の dcm2niix の開発を継続しています。
dcm2niix は dcm2nii よりも変換速度が非常に速く、BIDS形式にも対応しているなど、使い勝手も向上しています。
MRIcroGLに搭載されていますので、MRIcroGLをインストールすることで使えますが、パスの設定を通しておかないともったいないのでその方法を記載します。

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FSLなどで生成したFA画像を、FreeSurferのSurface画像に投影する方法

FreeSurferで画像解析をしていると、「他の画像解析ソフトで解析した画像をFreeSurferで表示できないだろうか?」という疑問が湧いてきます。
今回、慶応大の上田亮先生が、その方法を見出してくださいましたので、上田先生の了解を得て、その方法を説明します。
FSLで作成したFA画像を、FreeSurferのSurface画像に投影してみます。

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FSLの異なるバージョンのインストール

2018年10月26日、FSL 6.0.0がリリースされました。
メジャーバージョンアップなのでこれからいろいろ調べないといけませんが、
FSLのインストーラー、fslinstaller.pyをそのまま実行するとFSL 6.0.0がインストールされます。
しかし、従来のFSL 5.0.11をインストールしたい人もいます。
fslinstaller.pyのオプションで、指定できることがわかりました。
なお、fslinstaller.pyはPython2のスクリプトです。最近は、pythonとタイプするとpython3が起動する人も多いので、
python2.7 fslinstaller.py としてあげるといいでしょう。(Linuxはpython2でいいのですが、MacOSはpython2.7と明示しないとうまく動きません)

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第2回 FreeSurfer 6.0 勉強会を開催します (2018年11月18日)

2018/8/28 13:40 満席となりましたので、受付を終了いたしました。

2018年3月にABiS脳画像解析チュートリアルにおいてFreeSurferのチュートリアルを行いましたが、アンコールのリクエストを複数いただいているので、今回も岩手医科大学の山下典生先生の協力を得て、2018年11月18日に東京でFreeSurferの勉強会を開催することとしました。

今回は、研究費のサポートがあるため、無料です。

これまでに開催してきたチュートリアルのように、ご自身のパソコンを持ち込んでいただき、FreeSurferにじっくり触れていただきます。

想定している対象者は、FreeSurferの経験がまだ少ない方です。全く経験がない方もOKです。また、recon-allはやったことがあるけれども、マニュアル修正をやったことがない方はとてもいい経験になると思います。これらの経験がある中級者以上の方には物足りないかと思います。

日程及び場所は以下になります。

  • 日程:2018年11月18日(日) 09:00-17:00
  • 場所:オフィス東京
  •    東京駅八重洲口徒歩5分

  • 講師
  • 根本清貴(筑波大学医学医療系精神医学)
    山下典生(岩手医科大学医歯薬総合研究所超高磁場MRI診断・病態研究部門)

  • セミナー内容(予定;基本的には2018年3月に生理研で行われたチュートリアルをベースにしています)
  • ・FreeSurferの概要
    ・recon-allを用いた前処理の方法
    ・ROI解析
    ・個人解析結果のマニュアル修正
    ・Qdecを用いた基本的なグループ解析
    ・コマンドラインを用いたグループ解析

  • 定員:50名(先着順)
  • 参加費:無料

FSLのインストーラー、fslinstaller.py はすぐに捨てない!

今、MacもLinux (RedHat系, Debian系) もFSLのインストールはfslinstaller.pyを使うようになりました。
これは、インストールだけかと思いきや、アップデートにも使えます。

https://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/FslInstallation/MacOsX

https://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/FslInstallation/Linux

にfslinstaller.pyのオプションが説明されています。

そのまま引用します。

  • -d specify folder to install FSL into (without ‘fsl’), e.g. /usr/local
  • -e only configure your account for running FSL
  • -E configure FSL for all users (Linux)
  • -v print installer version number and exit
  • -c check for updated versions of FSL
  • -l list versions of FSL available for download
  • -V install specified version number e.g. 5.0.10
  • -s download the source code for the current, or specified version of FSL
  • -f download the FEEDS data set for the current, or specified version of FSL
  • -q silence all messages
  • -p skip environment setup
  • -D switch on debug messages – use this option to generate logging that can be included when requesting installation support

-c がアップデートを確認となっています。

試してみます。

python fslinstaller.py -c

--- FSL Installer - Version 3.0.11 ---
[Warning] Some operations of the installer require administative rights,
    for example installing into the default folder of /usr/local.
    If your account is an 'Administrator' (you have 'sudo' rights)
    then you will be prompted for your administrator password
    when necessary.
When asked a question, the default answer is given in square brackets.
Hit the Enter key to accept this default answer.
Where is the FSL folder (e.g. /usr/local/fsl)? [/usr/local/fsl]: 

ここでそのままEnterを押します。

Looking for new version.
[OK] Version 5.0.11 available.
Would you like to install update? [yes]: 

5.0.11があるのでアップデートする?と聞かれますので、そのままEnterキーを押すか、もしくは yes とタイプすると5.0.11のアップデートがはじまります。

fslinstaller.py自体は自分自身でプログラムをアップデートする機能を持っています。したがって、インストールした後も捨てないということが大事です。

なお、-f がFSL FEEDSのダウンロードとなっていますが、これは -F の間違いです。今度、FSLのMLに投稿しようと思います。

また、このプログラムはpython 2.x系のみで動作しますので、そのことも覚えておいた方がいいでしょう。

CONNチュートリアル 15: Second-level Analysis 群間比較

多くの方から、”Second-level Analysis”のチュートリアルを執筆するように言われていましたが、なかなか時間がとれなかったのでそのままになっていました。
ようやく、時間がとれたので second-level analysis にいきます。

First-level analysisで Done と押すと、以下のような画面になるはずです。

ここで、大事なのは、画面中央の “Subject effects” と “Between-subjects contrast” です。

CONNがすごいのが、SPMで設定するコントラストを自動で考えてくれるところです。

それでは、2群間の比較から行きましょう。

健常者より統合失調症でfunctional connectivityが落ちているところをまず探したいと思います。
年齢と性別は共変量として扱いましょう。

まずは、”Subjects effect” のところで、シフトキーを押しながら、

control
patients
age
gender

の4つを選択します。

次に、Between-subject contrastsで、”Any effects of interest” のところをクリックして、”control > patients”を選択します。

そうすると、上のコントラストが自動で [1 -1 0 0] となります。

つまり、SPMで自分で設定しなければいけないコントラストを、CONNは自動で設定してくれるのです。

そうすると、画面下に、統計の表があらわれます。

ただ、これは味気ないので、もう少しファンシーな結果を見ましょう。
画面左下にある “Results explorer” をクリックしてください。

これを見ていきます。

  • Define connectivity matrix
  • これは、connectivityの行列のサイズを示します。今は、164のROIを使っているとわかります。

  • Select seed ROI(s)
  • これは、左側にある図の seed がどれかを示します。今は、右前頭極がシードになっています。左側の絵が真っ黒ということは、右前頭極と相関をきたす領域で、統合失調症が健常者より落ちているconnectivityはなかったということになります。ちなみに、seedは、ひとつずつ変更していくと、左の絵が変わりますし、CtrlキーやShiftキーを使って複数選ぶことも可能です。下の”Select all”を選ぶと、ROIをすべて選ぶことになります。あたりをつけるために、やってみるといいと思います。今の場合でやった結果を下に示します。

  • Define thresholds
  • ここで統計の閾値を設定します。今は、FDRで多重比較補正をかけて p<0.05 となります。 閾値を変更したかったらここで変更します。

  • 統計結果
  • その下にあるのは、統計結果です。領域が出ているところを選択すると、左側でどのconnectivityかを示してくれます。

表示も変えてみましょう。

メニューの View -> axial view を選んでください。

そうすると、以下のようになります。

きれいですね。

coronal, sagittalも同様です。

そして、3d viewを選択すると、以下のようになります。

これも素敵ですね。

こんな感じで結果を表示できます。

SPM12のアップデート (version 7219) がリリースされました

SPM12のアップデートのリリースが先ほどされました。

様々なバグ修正が行われています。
アップデートのREADMEを見ると、自分的に興味深いことを発見しました。
コマンドラインでですが、octaveでの動作ができるようにいろいろ試みられているようです。
バッチ処理などにmatlabなしでoctaveだけでできたら、応用範囲が一気に広がります。

すでにSPM12をインストールしている方々でしたら、アップデートは、Matlabから下記のコマンドを打てば自動でできます。

spm_update update

お試しあれ。

Ubuntu14.04, 16.04へのFreeSurfer 6.0のインストール

2014年12月にFreeSurfer 5.3のインストールの方法を記載しましたが、しばらく時間が経ちました。最近、FreeSurfer 6.0がリリースされましたので、コピペでもいけるぐらいにまとめてみます。

英語でのFreesurferをLinuxにインストールするときの具体的な方法は、
こちらに書いてあります。以下は英語を読むのがつらい方のためです。

なお、楽をしたい人は、一番最後にある【楽をするためのスクリプト】をご覧ください。

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macOS (El Captain以降) へのFreeSurfer 6.0のインストール

2018.09.12追記:license.txtの扱いが少し変わったので、修正いたしました。また、High Sierraでもインストールを確認できています。

FreeSurferのMacへのインストールについては、本家のサイトにもstep-by-stepのわかりやすいインストラクションがありますが、ターミナルやFinderの設定も含めて示したいと思います。

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FreeSurfer v6.0 勉強会を開催します (2017年12月2日)

※2017年9月15日0:00現在、50名を超える申し込みがありましたので、申し込みは終了いたしました。

これまでVBMチュートリアルを行なってきていますが、受講者のアンケートで、「FreeSurferの勉強をしたい」という意見が一定程度ありました。

構造画像解析において、FreeSurferは通らなければいけないところかと思います。

しかし、日本語でのチュートリアルは過去に2011年に慶應大学の先生方が講習会を開かれていらっしゃいますが、その後、開かれていません。

一定のニーズがあると思いますので、岩手医科大学の山下典生先生の協力を得て、FreeSurferの勉強会を企画しました。

この企画はあくまでも個人的なものであり、研究費の支援などはなく、有料会議室を借りてもいますので、有料講習会とさせていただきます。(その分の学びがあるように準備します!)

これまでに開催してきたチュートリアルのように、ご自身のパソコンを持ち込んでいただき、FreeSurferにじっくり触れていただきます。

想定している対象者は、FreeSurferの経験がまだ少ない方です。全く経験がない方もOKです。また、recon-allはやったことがあるけれども、マニュアル修正をやったことがない方はとてもいい経験になると思います。これらの経験がある中級者以上の方には物足りないかと思います。

もちろん、事前サポートもさせていただきます。FreeSurferだけでなく、他にも必要なソフトなどもありますので、前もって万全な体制を整えて勉強会に臨めるようにサポートさせていただきます。それだけでも、今後の研究をする準備になるかと思います。

日程及び場所は以下になります。

  • 日程:2017年12月2日 10:00-18:00
  • 場所:NATULUCK五反田東口駅前店会議室
  •    五反田駅東口徒歩2分
       東京都品川区東五反田5-27-10 第1野村ビル 5階
       Googleマップはこちら

  • 講師
  • 根本清貴(筑波大学医学医療系精神医学)
    山下典生(岩手医科大学医歯薬総合研究所超高磁場MRI診断・病態研究部門)

  • セミナー内容(予定)
  • ・個人解析(recon-all)の方法、及び多数例解析のための工夫
    ・個人解析結果の見方、様々な出力ファイルの意義
    ・個人解析結果のマニュアル修正
    ・GUIを用いた基本的なグループ解析

  • 定員:40名程度(先着順)
  • 参加費:1万円
  • 申し込み方法
  • 定員に達したため、締め切りました。

SPM12でのもうひとつのRender

すぐできるVBMで、一般的なRenderにつれて触れていますが、最近、SPMに、もうひとつのRender機能があることを発見しました。

SPMで統計結果を出した後、左下のウィンドウから overlays… Render を選択するところまでは同じですが、

ファイルを選ぶ際に、SPM12のフォルダの”rend”ではなく、”canonical”フォルダにある”cortex*.gii”を選択します。

すると、下のようなRenderファイルが得られます。

これはマウスでくるくる回せます。

また、内側を見せたい場合は、右クリックして、Connected Componentsのうちのどちらかのチェックを外します。

そうすると、内側を見ることができるようになります。

きれいな結果なので、論文に使えると思います。

SPM12 compatible automatic reorienting script

I used to use auto_reorient.m script to reorient MR images. However, this script doesn’t work without runnig SPM12 since spm_affreg.m is moved to spm12/toolbox/OldNorm/.

Therefore, I thought of another way to reorient images automatically.

The simple way is to coregister images to MNI images. However, if origin is too far from center of the image, it is likely to fail. So before coregistration, I set the origin of the image to the center, then coregister the image to MNI (icbm152.nii under spm12/toolbox/DARTEL).

I tested the script with various images and it works fine.

If you are interested, you can get the script from the link below.

Download acpc_coreg.m (Right click -> Save as)
Save the script under directory to which Matlab path is set, then type

acpc_coreg

from Matlab command window.

You need SPM12 for this script.

How-to build DSI Studio for Ubuntu 14.04 or later

DSI Studio is an open-source diffusion MRI analysis tool. We need to compile the software for Linux.
Note for Compile is found here, but it is a liitle bit out-of-date.
I could successfully finish compile the DSI Studio for Ubuntu 14.04 and 16.04. Below is what I did.

  1. Install gcc-5 and g++-5 (for Ubuntu 14.04)
  2. DSI Studio needs gcc-5 and g++-5 for compile. We can install them via PPA.

    sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
    sudo apt-get update
    sudo apt-get install g++-5
    
  3. Link gcc and g++ to gcc-5 and g++-5 (for Ubuntu 14.04)
  4. Just installing gcc-5 and g++-5 won’t have any effects on the machine.
    You can check the version of gcc and g++ by typing gcc –version and g++ –version

    gcc --version
        gcc (Ubuntu 4.8.4-2ubuntu1~14.04.3) 4.8.4
    
    g++ --version
        g++ (Ubuntu 4.8.4-2ubuntu1~14.04.3) 4.8.4
    

    In order to make gcc-5 and g++-5 available, we need to do the following;

    sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-5 10
    sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-5 10
    

    You should see something like;

    update-alternatives: using /usr/bin/g++-5 to provide /usr/bin/g++ (g++) in auto mode
    
  5. Install necessary files for compile
  6. We also need to install the following;

    sudo apt-get install qt5-qmake qt5-default
    sudo apt-get install git libboost-all-dev zlib1g zlib1g-dev
    

    Some may need to install libqt5opengl5-dev (Thank you Steven Baete for the Feedback!)

    sudo apt-get install libqt5opengl5-dev
    
  7. Prepare a working directory
  8. Prepare a working directory. We save files in this directory.

    mkdir dsistudio
    
  9. Get the Windows version of DSI Studio
  10. Download the Windows version of DSI Studio from this link and save it under working directory (dsistudio).
    Filename should be “dsi_studio_64.zip.”

  11. Get the source code from GitHub
  12. Now we get the source code of DSI Studio from Github. We also need “frankyeh-TIPL-xxxxxx(revision number).zip” to be downloaded. After unzipping, rename the folder as “tipl”, and move under src. (N.B. tipl used to be “image”, but it seems Frank changed the source. 16-Aug-2018)

    cd dsistudio
    git clone -b master git://github.com/frankyeh/DSI-Studio.git src
    xdg-open https://github.com/frankyeh/TIPL/zipball/master
    unzip frankyeh-TIPL-xxxxxxx.zip
    mv frankyeh-TIPL-xxxxxxx tipl
    mv tipl src
    
  13. Compile
  14. Prepare a directory for build and compile.

    mkdir build
    cd build
    qmake ../src
    make
    

    If it goes well, you should find dsi_studio under build directory.
    You may remove unnecessary files with make clean.

    make clean
    
  15. Packaging
  16. Windows version zip file has atlas and other files included. We make use of it.
    DLL files are for Windows, so we delete all of them.

    cd .. # Now you should be in the "dsistudio" directory
    unzip dsi_studio_64.zip
    cd dsi_studio_64
    find . -name '*.dll' -exec rm {} \;
    rmdir iconengines imageformats platforms printsupport
    rm dsi_studio.exe
    cp ../build/dsi_studio .
    
  17. Run DSI Studio
  18. Now you can run DSI Studio from the terminal.

    ./dsi_studio
    

    If everything works, the command brings up DSI Studio.

SPMの3つのウィンドウを起動するためのコマンド

SPMのスクリプトを書く際、SPMのウィンドウを起動したいと思うことがあります。
SPMのコードを見ながら、以下で起動できることがわかりました。
便利なので備忘録がわりに書いておきます。

spm('CreateMenuWin','on'); %左上のウィンドウ
spm('CreateIntWin','on');  %左下のウィンドウ
spm_figure('Create','Graphics','Graphics','on'); %右のウィンドウ

AC-PC自動設定スクリプト(SPM12対応版)

かつてauto_reorient.mというスクリプトを配布していましたが、これは現在のSPM12で動かなくなってしまいました。理由は単純でSPM12からspm_affregという機能がなくなってしまったからです。もし、過去のSPMからspm_affreg.mを持ってきたら問題なく使えるのですが、この機会に別の手法を考えてみました。

シンプルな方法は、MNI標準脳にCo-registrationすることです。これだけでかなりあいます。
しかし、画像の原点があまりにも違うところに設定されているとエラーが出ることがあります。
そこで、以前、山下先生に教わった方法を採用し、まず、originを画像の中心に設定し、そのうえで、SPM12に搭載されているicbm152.niiにco-registartionするスクリプトを書いてみました。

多くの画像で試してみましたが、それなりにうまくいきますし、処理速度も速いです。

よかったら試してみてください。

acpc_coreg.mをダウンロード(右クリックで保存してください)

Matlabのパスが通っているフォルダにこのファイルを置いていただき、

Matlabから

acpc_coreg

とタイプするだけです。

シーケンスを自動判別し、ファイル名を自動リネームするDICOM→NIFTI変換スクリプト

本日、第19回ヒト脳機能マッピング学会で発表したのですが、ブログのタイトル通り、シーケンスを自動判別し、ファイル名を自動でリネームするDICOM→NIFTI変換スクリプトを書いてみました。

MacおよびLinuxに対応しています。

必要なソフトウェアは以下の2つです。

  • MRIcron
  • パスが通っていることが必要です。

  • FSL
  • FSLも同様にパスが通っていることが必要です。

このスクリプトは以下から入手可能です。(右クリックで「名前をつけて保存」で保存できます。)

https://raw.githubusercontent.com/kytk/shellscripts/master/ren-dcmcnv.sh

  1. インストール
  2. インストールですが、パスが通っているディレクトリに保存していただくだけです。

  3. 使い方
  4. 使い方はとてもシンプルです。

    • フォルダの準備
    • 最初に、作業用フォルダを準備します。その中に、各被験者のフォルダを準備します。フォルダ名がとても重要です。このスクリプトはフォルダ名をファイル名のベースに使うからです。
      たとえば、被験者IDがsubj01ならば、フォルダ名をsubj01とします。その中にその被験者のDICOMファイルをすべて放り込みます。(ディレクトリ構造になっていてもなっていなくてもかまいません)

    • スクリプトの実行
    • ターミナルを起動し、作業用フォルダに移動します。

      そして、以下をタイプします。

      $ ren-dcmcnv.sh
      

      これだけです。

    • スクリプトが行うこと
    • スクリプトは以下のことを行います。フォルダ=ディレクトリです。

      1. ワーキングディレクトリに “DICOM”, “nifti” ディ
        レクトリを作成します。
      2. wd内にできたDICOMディレクトリに移動します。
      3. DICOM ディレクトリ内で dcm2nii を実行し、NIFTIファ
        イルを生成します。
      4. fslhd を用いてNIFTIファイルのヘッダー情報を取得します。
      5. 以下のルールに基づき、3次元T1強調画像、fMRI画像、DTI画像を判別します。
        • 3次元T1MRI: 画像の第2次元≧256, 第3次元>100, TE<6msec; (V_)
        • fMRI: 画像の第4次元>100; (F_)
        • DTI: 画像の第4次元が8以上100 未満 (D_)
      6. ディレクトリ名を取得し、ファイル名のベースとし、それぞれの接頭辞に識別記号を付加します。
      7. 変換したファイルをniftiディレクトリに移動します。

よかったら試してみてください。