Update of Lin4Neuro (27 Jun 2017)

Lin4Neuro was updated.

  • Fixed the bug of installer crash
  • All Neuroimaging software is up-to-date. FSL remains 5.0.9 since 5.0.10 is not available yet on Neurodebian.
  • Tutorial by Prof. Chris Rorden is put under home directory. Anybody can go through tutorial without further download.
  • Now Lin4Neuro is UEFI compatible.

You can get the latest version from here.

Lin4Neuroのアップデート (27 Jun 2017)

Lin4Neuroのアップデートを行いました。

  • Ubuntu 16.04をベースに、インストーラーがクラッシュするバグを修正しました
  • 画像解析ソフトを最新版にしました。FSLはUbuntu版はまだ5.0.10がリリースされていないため、5.0.9のままです。
  • Chris Rorden教授のチュートリアルをわかりやすい場所に配置しました。
  • UEFI対応となっており、UEFI対応PCにもインストール可能となりました。

ここから入手できます。

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Note for Compile is found here, but it is a liitle bit out-of-date.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 image, and move under src.

    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 image
    mv image 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。

Pubmedの結果をviで整形する(不要な改行の削除)

Pubmedはとても便利ですが、いくつか不便なこともあります。
そのうちのひとつに、summary (text) の扱いです。
viを使ってなんとかきれいにできないかと試行錯誤した結果です。

先に結論を示すと、以下でできます。

:%s/\n\([A-Za-z0-9]\)/ \1/

以下がそのプロセスです。

続きを読む

Lin4Neuroのアップデート (31 Mar 2017)

Lin4Neuroのアップデートを行いました。

主な更新点は以下になります。

  • Ubuntu 16.04をベースにするバージョンを発表しました。(ただし、インストーラーにバグがあるため、現在調整中です。)Ubuntu 14.04版も続けてメンテナンスしていきます。
  • 画像解析ソフトをすべて最新バージョンにアップデートしました。
  • GitHub上にLin4Neuroを作成するスクリプトを公開しました。
  • https://github.com/kytk/lin4neuro-xenial

    これを用いればLin4Neuroを自分の使いたいようにカスタマイズしていただくことも可能かと思います。

  • 起動時画面のロゴに少し修正を加えました。Lin4NeuroがUbuntuのどのバージョンに基づいているかがひと目でわかります。

最新版のLin4Neuroは こちらからどうぞ。

Update of Lin4Neuro (31 Mar 2017)

Lin4Neuro is updated.

  • Now Lin4Neuro is based on Ubuntu 16.04. (I’ll keep maintenance of 14.04 Version too)
  • All of the neuroimaging software packages are up-to-date.
  • Building scripts of Lin4Neuro is publicly available on GitHub.
  • https://github.com/kytk/lin4neuro-xenial

    You can make your version of Lin4Neuro based on the repository above. I wrote instruction how to use in the repository.

  • I made some changes to the Lin4Neuro logo on splash. You will find L4N you are using is based on Ubuntu 14.04 or later.

You can download the latest Lin4Neuro from here.

BashからMatlabスクリプトを実行する方法

先日、ある方と「BashからMatlabを呼び出せないだろうか」という話をしていました。もし、これができたら、シェルスクリプトから、Matlabを呼び出せるので、シェルとMatlabを完全に連携できるわけです。

結論としては、以下でできました。

  • Short answer
  • Matlabのスクリプト名を sample_code.m とすると、以下でできます。

    $ matlab -nodesktop -nosplash -r 'sample_code; exit'
    

    コツは2つです。

  • スクリプト名ではなく、コマンドとして指示するため、.mは外す
  • Matlabから抜けるために exit を追加する

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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。

MacOS上でSPM12のフォントの上半分が切れる時の対処法

先日、VBMチュートリアルにて、ある質問を受けました。

「MacのSPMでファイル選択の時にフォントの上半分が切れてしまうんですけど、解決法はないですか?」

具体例を示したほうがわかりやすいので、以下に示します。ファイル選択画面でこうなります。

これは気持ち悪いですよね。

いろいろ調べました。

その中で、どうも、spm12/matlabbatch/private の中にある
cfg_mlbatch_defaults.m

の中でフォントを規定しているようだというところにチュートリアルの最中に気づきました。

そして、今日、少し調査してみました。
SPMのバッチはSPM単独ではなく、Matlabbatchというものを使っているという知識はありました。

なので、GoogleでMatlabbatch font で調べたところ

以下の記事を見つけました。

https://en.wikibooks.org/wiki/SPM/Installation_on_64bit_Windows

その下にこんなことが書いてありました。

Edit spm/matlabbatch/private/cfg_mlbatch_defaults.m and modify lines:

cfg_defaults.cfg_ui.lfont.FontName = ‘Arial Narrow’;
cfg_defaults.cfg_ui.bfont.FontName = ‘Arial Narrow’;

Arial NarrowはMacにもあります。試してみました。

具体的には、cfg_mlbatch_defaults.m を開き、23行目にある

‘FontName’,get(0,’FixedWidthFontName’),…

‘FontName’,’Arial Narrow’,…

に変えます。

それで保存して、SPMを起動して、ファイル選択画面を出したところ…

フォントが綺麗に表示されるようになりました!

フォントがきになる方は試してみる価値があるかと思います。

ちなみに、ui.bfontの方は変えない方が良かったです。

CONN 17a のバグとその解決方法

CONN17a において、何人かからうまく動作しないというご連絡をいただきました。

以下のようなエラーメッセージが出ます。

Error using conn_process (line 763)
duplicated ROI name atlas.Vermis 10
Error in conn_process (line 15)
case 'setup', disp(['CONN: RUNNING SETUP STEP']); conn_process([0:4,4.5,5]);

調べた所、以下のバグが報告されています。

https://www.nitrc.org/forum/forum.php?thread_id=7356&forum_id=1144

解決策として、以下のリンクからrex.mをダウンロードし、CONN17aにあるrex.mに対して上書き保存してください。

rex.mをダウンロード

FSLのGLMで対応のあるt検定のdesign matrixを作成・修正する方法

私がもっているデータのひとつに縦断DTIデータがあり、東京都健康長寿医療センターの下地先生が包括脳/ABiSチュートリアルで教えてくださっているTBSSを用いて解析を行っています。(下地先生は非常にわかりやすい講義をしてくださることで人気の先生です。)

GLMでDesign matrixを作成する時にひとつ困ったことに遭遇しました。

FSLのGLM Wizardでは、対応のあるt検定のDesign matrixを簡単に作成することができます。

続きを読む

SPM12でestimateに失敗するとき (SPM12 r6906のバグ)

SPM12で、ひとつバグがあることがわかっています。
モデル作成の時に、maskにexplicit maskを指定すると、estimateができずに失敗するというものです。

以下のようなエラーが出ます。

Running ‘Model estimation’

SPM12: spm_spm (v6842) 11:34:04 – 25/11/2016
========================================================================

SPM12: spm_est_non_sphericity (v6827) 11:34:05 – 25/11/2016
========================================================================
Failed ‘Model estimation’
存在しないフィールド ‘xVol’ を参照しています。
In file “/Users/psymacpro3/Documents/MATLAB/spm12/spm_est_non_sphericity.m” (v6827), function “spm_est_non_sphericity” at line 105.
In file “/Users/psymacpro3/Documents/MATLAB/spm12/spm_spm.m” (v6842), function “spm_spm” at line 431.
In file “/Users/psymacpro3/Documents/MATLAB/spm12/config/spm_run_fmri_est.m” (v5809), function “spm_run_fmri_est” at line 33.

The following modules did not run:
Failed: Model estimation

これは、バグであることが知られており、解決方法として、spm_est_non_sphericity.mを差し替えることが推奨されています。

下記リンクのものをダウンロードし、SPM12のフォルダに上書きしてください。
これで問題なくなります。

バグフィクスされたspm_est_non_sphericity.mをダウンロード(右クリック→名前をつけて保存で保存してください)
リソースはこちら:
https://www.jiscmail.ac.uk/cgi-bin/webadmin?A2=spm;2c0ae193.1611

SPM12のアップデート(6906)が公開されました

SPM12のアップデートが公開されました。
今回のアップデートでMatlab R2016a日本語版でSPM12が起動しないバグが解消されています。

SPM12をすでにインストールされている方は、Matlabからの簡単なコマンドでアップデートできます。spm_update(1)とタイプするだけです。

spm_update(1)
         A new version of SPM12 is available on:
   http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/download/spm12_updates/
        (Your version: 6685 - New version: 6906)
          Download and install in progress...
         Success: 2152 files have been updated.

CONNチュートリアル 14: QA (Quality Assurance)

これは本来は、First-level Analysisをやる前に確認しておくものですが、忘れたので、今、書きます。

first-level Analysisで結果を確認したとき、サンプルデータのSubject 16において、以下のようにDMNではなく、かなり変な結果になりました。

これはおかしいですね。

改めてSetup -> Covariates 1st levelのところにいってscrubbingの結果を確認すると、
ほとんどすべてが外れ値と判定されていることがわかります。

conn052

ちなみに、次のSubject, Subject 17の結果を見れば本来はこの程度ということがわかります。

conn053

このscrubbingの話は、いつかもう少し詳しくしますが、要するに、頭が大きく動いてしまっているボリュームを検出する機能です。CONNは適切な結果を得るために、scrubbingにひっかかったボリュームは取り除いて解析します。今、Subject 16に関しては、ほとんどすべてが外れ値だったために、時系列の相関を計算するのに十分なボリュームがなくなってしまったわけです。

そこで、改めて、Quality Checkをします。CONNのチュートリアルでは、QCではなく、QAといっていました。Quality Assuranceの略ですね。興味深かったので、そのままにします。

QAのひとつは、Setup – Covariates 1st-levelでscrubiingを見ることでできます。

今、見た所、Subject 16, 19の2つがかなり外れ値が多い状況です。
(以前の投稿では、4被験者でしたが、外れ値の判定をゆるくしたことで、Subject 16, 19以外はOKと判断しました)

なので、このSubject 16, 19は取り除きたいと思います。

普通、このような場合、解析を最初からやらなければいけないのですが、CONNのものすごい親切なところは、Setup – BasicでSubject数を減らすと、取り除くSubjectを聞いてくれるのです。

なので、Setup Basicに戻り、今の20例から2例をひきますので、Number of Subjectsを18に変更します。

そして、Enterを押すと、新しいダイアログが出ます。

ここで、取り除きたいSubject 16と19を選択します。複数選ぶ場合は、Ctrlキーを押しながら選択することで、選択できます。

これでOKを押すと、「本当に消してもいいの?回復できないよ」と確認されます。

これでOKを押すと、しばらく何も起こらないように見えますが、MatlabのWindowを見ると、何やらいろいろコピーしているのが見えます。

conn057

終わりましたら、改めてSetup -> Covariates 1st-levelを見てみましょう。
Subjectが18に減っているのがわかると思います。

こればかりでは、ありません。Setup -> Covariates 2nd-levelを見てみてください。
なんと、先ほど設定したCovariateで削除した2例分がきちんと削除されているのがわかります。
これはとても便利ですね。(また、本論から外れますが、covariate 2nd-levelの項目が増えていますね)

最後に、first-level Analysisに戻りましょう。
もちろん18例のデータだけで構成されていることがわかります。

このQAは本来は、Preprocessingの後にすべきことです。上記のようにCovariatesも処理してくれるので、Covariates 2nd-levelを設定した後で、このQAをするといいのかもしれません。

CONNチュートリアル 13: first-level Analysis: ROI-to-ROI & Seed-to-Voxel

(2017.11.26: 追記しました)

Denoisingが終わった後、first-levelの画面に来ます。
first-levelということは、

個人のfunctional connectivityを見る

ということになります。

最初は、下のようなものしか見えません。

ROI-to-ROIとSeed-to-Voxelがひとつ
Voxel-to-VoxelとICA networksが次にきて、
最後にdynamic ICAがきます。

まずは、ROI-to-ROI, Seed-to-Voxelを見ていきましょう。

ROI-to-ROIをクリックします。

ここでは画面の右側でいろいろなことが確認できますので、右側のスクリーンショットで説明します。

上にある “Preview first-level analysis results”
の下に領域を選ぶことができます。

この領域は “Seed” になる領域です。

まず、わかりやすく、デフォルトモードネットワーク(DMN)を確認してみましょう。

atlas.FP r のところをクリックすると領域が多く出てきますので、スクロールして、”networks.DefaultMode.PCC (1,-61,38)”を選択してください。

画像が見えているところの右側にマウスをもっていくとスクロールバーがあらわれますので、適宜スクロールしていただくと、確かにDMNっぽい感じで見えます。

ただ、これは色がつきすぎの感じがしますね。

画面下を見ると threshold 0.25 と見えます。
これは、今の場合Default Mode NetworkのPCCと相関係数0.25以上の関係にある領域を描出しているということになります。

この値を変えてみることで変わります。

そして、一番右側にあるSubjectsを適宜クリックしていくと、各個人のDMNの様子を観察することができます。

続いて、どんな解析をしていくのかを決定します。

画面中央をご覧ください。

ここに

Analysis type
Analysis options

とあり、それぞれ2項目設定する必要があります。

  • Analysis type
  • ここで、何の解析をするかを決定します。デフォルトは、”functional connectivity (Weighted GLM)” となっています。このままで大丈夫です。もし、Psychophysiological interaction (PPI)などをしたい場合は、変更します。

    その下の段のデフォルトは、”ROI-to-ROI analysis only” となっています。ここをクリックすると、”ROI-to-ROI” と “Seed-to-Voxel”を選ぶことができるのがわかります。いろいろな結果を見てみたいので、”ROI-to-ROI and “Seed-to-Voxel”をここでは選んでいます。

  • Analysis options
  • ここでは解析のオプションを指定します。上段の選択肢は4つ、”correlation (bivariate)”, “correlation (semipartial)”, “regression (bivariate)”, “regression (multivariate)” となります。 2変量の相関係数、半偏相関係数、2変量の回帰分析のβ, 多変量回帰分析のβということですね。どんな解析をするかによって異なります。今回は、シンプルにデフォルトの2変量の相関係数とします。

    その下の段のデフォルトは、デフォルトの no weighting で大丈夫です。タスクfMRIの時にここを変える必要が出てくると私は理解しています。

次に、画面左側の Voxel-to-Voxel をクリックします。

そうすると、画面中央が下のような図になるはずです。

  • Analysis type
  • ここでは、主成分分析、独立成分分析、MVPA、ALFFの計算などができます。
    私は、独立成分分析 (ICA) を行ってみたいので、Analysis typeの下をクリックして、”Group ICA” を選択しました。

  • Number of factors
  • これは、独立成分分析の際のFactor数です。デフォルトの20のままにしました。

  • Dimensionality Reduction
  • これは、独立成分分析を行う際に、connectivity matrixの次元を落とすというものです。デフォルトの64にしました。

その下に dyn-ICA circuits (dynamic ICA circuits) がありますが、ここは正直私の手にはおえないので、何も変更しませんでした。

このうえで、左下のDoneをクリックします。

そうすると、first-level Analysisの解析が行われます。

CONNチュートリアル 12: Denoising

Setupがすべて済んだらDenoisingです。

正直、ここはすべてデフォルトのままで大丈夫です。
ただ、ひとつひとつ確認する価値があります。

確認ポイントはいくつかあります。

  • 左の “Confounds” をご覧ください。ノイズを減らすために、白質、CSF、realignment, scrubbingの情報を使っています。
  • 左下にはバンドパスフィルタの情報がのっています。
  • 一番右のSubjectsを選ぶことで、各個人のデータがどのようにノイズが減るのかがわかります。
  • ヒストグラムで、実際にデータがどのようになるのかが直感的に理解できます。灰色のヒストグラムがDenoising前、黄色のヒストグラムがDenoising後です。
  • ヒストグラムの下はボクセル同士のconnectivityがDenoisingによってどのように変化するかを示しています。これを見ると、ノイズによる見せかけの相関が減っていることがわかります。
  • 相関グラフの下は、BOLD信号のタイムシリーズの信号値がDenoisingによってどのように変化するかを示しています。

これをひと通り確認したら、左下の”Done”をクリックしてください。
先ほどのOptionsの時と同じ画面が出ますので、 “Start” で処理がはじまります。

CONNチュートリアル 11: Setup – Options

Setupの最後のところまで来ました。

最後はOptionsです。

ここは、デフォルトのままで大丈夫です。

ここまでいったら、一度保存しましょう。

左上の Project -> Save で現在のプロジェクトを保存できます。

そこまでいったら、左下の “Done” をクリックしてください。
そうすると、下のような画面が出てきます。

デフォルトのままで結構です。
Startをクリックすると処理がはじまります。
しばらく時間がかかりますので、その間、ちょっと休憩です。