2021年4月9日にFSLのMLで、以下の情報が流れてきました。
The latest FSL installer script should be able to download and install FSL on Apple ARM machines.
You can download the latest installer here (after filling in the form):
https://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsldownloads_registration
FSL will run using Rosetta2 and passes the FSL test suite.
ということで、FSLはついにApple M1チップに対応したようです。
macOSをBig Surにアップグレードした後、VirtualBoxから仮想マシンを起動しようとすると、”Kernel driver not installed (rc=-1908)”というエラーが出て、起動しないという現象にぶつかりました。
原因を探ったところ、”VirtualBoxのバージョンをあげること”が解決法として挙げられていました。
以下の方法でなんとか解決できたので、紹介します。キャプチャは全てmacOS Big Surのものです。
FSLにはFA画像を非線形変換する際、FA_2_FMRIB58_1mm という設定ファイルが準備されており、比較的簡単に非線形変換ができます。
しかし、MD画像を非線形変換したい場合にはすぐにはうまくできません。
この時、FA画像の非線形変換のパラメーターを利用することで、可能になります。
ポイントは、flirt, fnirt, applywarp を上手に使うことです。
以下、sub1_FA.nii.gz, sub1_MD.nii.gz があるという前提でこれらを標準化するコマンドを記載します。コメントに意味を記載しています。
# FA画像を線形変換で標準化
# パラメータを affine.mat として出力（変換後の画像は出力しない）
flirt -ref $FSLDIR/data/standard/FMRIB58_FA_1mm \
-in sub1_FA \
-omat affine.mat
# FA画像を非線形変換で標準化
# 非線形変換のパラメータ画像を、sub1_cout.nii.gz として出力
# FA画像の標準化された画像を、sub1_FA_fnirted.nii.gz として出力
fnirt --config=FA_2_FMRIB58_1mm \
--in=sub1_FA \
--aff=affine.mat \
--cout=sub1_cout \
--iout=sub1_FA_fnirted
# MD画像を非線形変換で標準化
# 上記で得られた、affine.mat, sub1_cout.nii.gz を利用して、
# sub1_MD を変換させる
# sub1_FA と sub1_MD は全く同じ次元なので、パラメータだけ当てはめることができる
# MD画像の標準化された画像を、sub1_MD_fnirted.nii.gz として出力
applywarp --ref=$FSLDIR/data/standard/FMRIB58_FA_1mm \
--in=sub1_MD \
--warp=sub1_cout \
--premat=affine.mat \
--out=sub1_MD_fnirted
eddy implemented in FSL is time-consuming program. FSL recommends using eddy_cuda, GPU version of eddy. They ship eddy_cuda8.0 and edddy_cuda9.1. If you use Ubuntu 18.04, you can make use of eddy_cuda9.1 with only 4 commands.
Disclaimer: Installing nvidia-driver could cause display problem. I am not responsible for the problem…
FSLにはeddyという拡散MRI画像の渦電流を補正するプログラムが搭載されています。
かつてはeddy_correctというシンプルなプログラムでしたが、
今のeddyは、計算量がとてつもなく大きな（＝処理時間がかかる）プログラムとなっています。
Liux版のFSLには、eddy_openmp というCPU版と、eddy_cuda{8.0,9.1}というGPU版があります。
Ubuntu 18.04 が搭載されているLinuxで NVIDIA製のグラフィックボードが搭載されている場合、eddy_cudaを比較的簡単にセットアップできるので紹介します。
注意：NVIDIAのドライバを入れる時点で、ディスプレイの解像度が変になることがあります。現在の実働マシンに使う場合は相当注意しながら行ってください。個々人の環境があまりにも違うのでこの方法で不具合が起こっても責任は負いかねます。（すでに3台のマシンでセットアップを行い問題ないことを確認していますが…）
拡散画像からZ軸（上下）方向に1枚だけスライスを除く必要がありました。
どんな方法があるか調べていたところ、fslroiがいいなと思いました。
そして、慶応大学病院の上田先生からMrtrixについてくるmrconvertでも同様のことができることを教わりました。
自分の備忘録も兼ねてここに記載しておきます。
実際に試せるように、サンプル画像を準備しました。この画像をベースに説明します。
まず、fslhd を用いて、この画像のオリエンテーションを確認します。
fslhd dwi.nii.gz
この結果の qform は以下になります。
qform_name Scanner Anat qform_xorient Right-to-Left qform_yorient Posterior-to-Anterior qform_zorient Inferior-to-Superior
スキャナーにおいて、X軸は左右、Y軸は前後、Z軸は上下で撮影しているということになります。
つまり、この画像は水平断ということになります。
続いて、この画像のdimensionを確認します。先程の fslhd の結果の最初の方を見ます。
dim1 256 dim2 256 dim3 80 dim4 31
これで、x軸方向に256, y軸方向に256, z軸方向に80, 軸として31 (b0も含む) ということがわかります。ちなみにこれは30軸でとっている画像ですので、b0は1ボリュームとわかります。
ここから、Z軸方向に最初の1枚だけを取り除きたいと思います。
まず、fslroi の挙動を確認します。
引数なしで、 fslroi とタイプすると、使い方が示されます。
fslroi
Usage: fslroi <input> <output> <xmin> <xsize> <ymin> <ysize> <zmin> <zsize>
fslroi <input> <output> <tmin> <tsize>
fslroi <input> <output> <xmin> <xsize> <ymin> <ysize> <zmin> <zsize> <tmin> <tsize>
Note: indexing (in both time and space) starts with 0 not 1! Inputting -1 for a size will set it to the full image extent for that dimension.
fslroi では、インデックスは0から開始と書いてあり、-1とすればその方向のすべての画像を使うと書いてあります。X軸とY軸方向に関してはすべて使いたいので、xminとyminは0を指定し、xsizeとysizeは-1を指定します。（256でもいいですが、全部使う時は-1とした方が汎用性が高いですね）
そして、Z軸方向は、最初だけ除くので、zminは0ではなく1とします。これがポイントです。枚数は80-1で79枚となりますので、zsizeは79となります。つまり以下のコマンドとなります。fslのツールは画像を指定する際に拡張子は指定しなくていいので、.nii.gzを抜いて指定していることに注意してください。出力画像はFSLを使って79枚にしたということで、dwi79f.nii.gz としましょう。
fslroi dwi dwi79f 0 -1 0 -1 1 79
fslval を使って、dwi79f.nii.gz のdim3だけぱっと見てみましょう。
fslval dwi79f dim3 79
きちんと1枚削られたようです。
mrconvert でも同様のことを行います。
mrconvert のヘルプを見てみます。
mrconvert
ヘルプの途中を抜き出します。
USAGE
mrconvert [ options ] input output
input the input image.
output the output image.
Note that for both the -coord and -axes options, indexing starts from 0
rather than 1. E.g. -coord 3 <#> selects volumes (the fourth dimension)
from the series; -axes 0,1,2 includes only the three spatial axes in the
output image.
ここで、mrconvert でもインデックスは0からスタートすると書いてありますね。
-coord 3は実際は4番目のdimensionになると書いてあります。
mrconvert の際、もっとシンプルになります。
mrconvert 入力画像 出力画像 -coord 操作したい軸番号 残したいスライス
今、操作したい軸番号は Z軸です。水平断では、3番目の軸になります。
インデックスが0からはじまりますので、2を指定することになります。
そして残したいスライスですが、2番めから最後までとなります。
こちらも最初が0なので、1から最後までとなります。
MatlabやPythonで指定するように連続する数はコロンでつなげれば大丈夫です。
そして、最後はendでOKですので、今の場合、1:end となります。(1:79と同意になります。インデックスが0からはじまっているので、すべてでも0:79となります)
つまり、以下になります。出力画像はMRtrixを使っているので、dwi79m.nii.gzとします。
mrconvert dwi.nii.gz dwi79m.nii.gz -coord 2 1:end
こちらも、fslval を使って、dwi79m.nii.gz のdim3だけぱっと見てみましょう。
fslval dwi79m dim3 79
きちんと1枚削られたようです。
2つのプログラムでヘッダーがどう変わるのかも確認しておきたいと思いました。
fslhd を使ってヘッダーを吐き出します。
fslhd dwi79f > dwi79f_header.txt fslhd dwi79m > dwi79m_header.txt
この2つを diff で比較してみましょう。
diff dwi79*.txt
1c1 < filename dwi79f.nii.gz --- > filename dwi79m.nii.gz 57,58c57,58 < sto_xyz:1 -1.000000 0.000000 0.000000 133.356003 < sto_xyz:2 0.000000 1.000000 0.000000 -89.139999 --- > sto_xyz:1 -1.000000 0.000000 -0.000000 133.356003 > sto_xyz:2 -0.000000 1.000000 -0.000000 -89.139999 66c66 < descrip 6.0.4:ddd0a010 --- > descrip MRtrix version: 3.0.2-31-g67bf6093
sformの sto_xyz:2 で、0.000000のところが、FSLでは符号なしで、MRtrixでは負の符号がついていますが、
それ以外は全く同じなので、影響なしと考えます。
ということで、どちらの方法でも同じものを得られることがわかりました。
2021年1月30日(土)〜31日(日)に、完全オンラインで「第9回ABiS脳画像解析チュートリアル」を開催いたします。
多数の参加申し込みをお待ちしております。
2020年12月27日までに受講申し込みをしてくださった方々で、受講環境が整われた方々にZoomアドレスが周知されます。
【日 時】2021年1月30日(土)～31日(日)
【会 場】完全オンライン
【参 加】事前登録制（参加費無料、PC環境が準備できない場合受講できないことがあります）
【概 要】2020年12月現在の予定
01月30日
08:30 Zoomオープン
09:00-09:05 開会
09:05-11:00 第1部: 画像解析にまつわる基礎 (筑波大・根本)
09:05-09:55 第1部(1): DICOM、NIFTIの理解
10:00-10:50 第1部(2): GLM入門
11:00-16:30 第2部: DWI解析の基礎 (慶應義塾大学・上田)
11:00-12:00 第2部(1): DWIの前処理
12:00-13:00 — 昼休憩 —
13:00-14:00 第2部(2): TBSS(Non-FA Analysisも含む)
14:10-15:20 第2部(3): DWIにおけるGLMの実際 (ケーススタディ)
15:30-16:30 第2部(4): Tractography
16:30-17:00 質疑応答
01月31日
08:30 Zoomオープン
09:00-13:00 第3部: CONNを用いたrs-fMRI解析の基礎 (放医研・八幡)
09:00-09:50 第3部(1): 導入〜前処理（標準化まで）
10:00-10:50 第3部(2): 機能的結合の導出
11:00-12:00 第3部(3): 機能的結合に基づく解析（１）領域間結合、グラフ解析など
12:00-13:00 — 昼休憩 —
13:00-14:15 第3部(4): 機能的結合に基づく解析（２）独立成分分析など
14:30-17:30 第4部: SPMを用いたタスクfMRI解析の基礎 (生理研・福永)
14:30-15:20 第4部(1): 課題提示の作り方
15:30-16:20 第4部(2): First-level
16:30-17:30 第4部(3): Second-level
17:30-18:00 質疑応答
UbuntuでRを使っていらっしゃる方は多いと思います。
R3.5以上を使う場合、https://cran.rstudio.com/bin/linux/ubuntu bionic-cran35 を使っている場合が多いです。
このリポジトリの署名が2020年10月16日に失効しました。
このため、apt update で以下のエラーが出ます。
署名照合中にエラーが発生しました。リポジトリは更新されず、過去のインデックスファイルが使われます。GPG エラー: https://cran.rstudio.com/bin/linux/ubuntu bionic-cran35/ InRelease: 以下の署名が無効です: EXPKEYSIG 51716619E084DAB9 Michael Rutter <marutter@gmail.com> W: https://cran.rstudio.com/bin/linux/ubuntu/bionic-cran35/InRelease の取得に失敗しました 以下の署名が無効です: EXPKEYSIG 51716619E084DAB9 Michael Rutter <marutter@gmail.com> W: いくつかのインデックスファイルのダウンロードに失敗しました。これらは無視されるか、古いものが代わりに使われます。
この対処法としては、署名の有効期限をアップデートする必要があります。
まず、apt-key listで公開鍵の一覧を取得します。
apt-key list
そうすると、結果の中で以下が見つかるかと思います。
pub rsa2048 2010-10-19 [SCA] [期限切れ: 2020-10-16]
E298 A3A8 25C0 D65D FD57 CBB6 5171 6619 E084 DAB9
uid [期限切れ] Michael Rutter <marutter@gmail.com>
公開鍵は E298 A3A8 25C0 D65D FD57 CBB6 5171 6619 E084 DAB9 となります。
視認性のために4文字ごとに半角スペースが入っていますが、それを取り除くと以下になります。
E298A3A825C0D65DFD57CBB651716619E084DAB9
この鍵を用いて、以下のコマンドで新しい署名を入手します。
sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys E298A3A825C0D65DFD57CBB651716619E084DAB9
そうすると、以下のような表示になるかと思います。
gpg: 鍵51716619E084DAB9: "Michael Rutter <marutter@gmail.com>" 新しい署名を2個 gpg: 処理数の合計: 1 gpg: 新しい署名: 2
apt-key list を再度行うと、以下のようになり、有効期限が2027年9月30日になったことが確認できるかと思います。
pub rsa2048 2010-10-19 [SCA] [有効期限: 2027-09-30]
E298 A3A8 25C0 D65D FD57 CBB6 5171 6619 E084 DAB9
uid [ 不明 ] Michael Rutter <marutter@gmail.com>
sub rsa2048 2010-10-19 [E] [有効期限: 2027-09-30]
Appleは11月17日からCPUをこれまでのIntelからARMベースのApple M1を搭載したmacbookを発売しました。
脳画像解析をされる方は注意してもらいたいのですが、2020年11月18日現時点で、FSLはApple M1には対応していません。対応までに数カ月かかるとFSLのメーリングリストで中の人がおっしゃっていました。
その他にも未対応のソフトは多くあると思われるので注意してください。
個人的には、macに関しては「ちょっと枯れてから」がいいと思っています。
imglob or imcp provided with FSL requires numpy.testing.decorators. However, numpy.testing.decorators has been deprecated from numpy 1.18. So, if you use numpy >=1.18, you see the following error:
ModuleNotFoundError: No module named 'numpy.testing.decorators'
Paul Mccarthy kindly suggested a workaround for this problem.
The below is his original message.
https://www.jiscmail.ac.uk/cgi-bin/wa-jisc.exe?A2=FSL;a26a0779.2010
1. Move $FSLDIR/fslpython/envs/fslpython/bin/python3.7 to $FSLDIR/fslpython/envs/fslpython/bin/python3.7_bin
2. Replace $FSLDIR/fslpython/envs/fslpython/bin/python3.7 with a script containing this:#!/usr/bin/env bash thisdir=$(cd $(dirname $0) && pwd) $thisdir/python3.7_bin -I "$@"3. Change the permissions of the new $FSLDIR/fslpython/envs/fslpython/bin/python3.7 to make it executable
With this suggestion, I wrote a tiny script.
#!/bin/bash cd $FSLDIR/fslpython/envs/fslpython/bin/ sudo mv python3.7 python3.7_bin cat << 'EOF' | sudo tee python3.7 > /dev/null #!/usr/bin/env bash thisdir=$(cd $(dirname $0) && pwd) $thisdir/python3.7_bin -I "$@" EOF sudo chmod 755 python3.7
This script will make FSL use internal python within FSL.
題名のとおりなのですが、
Lin4NeuroをmacOS上で仮想マシンで走らせようとしたら、私の持っている Mojave, Catalina のどちらでも以下のメッセージが出てきて仮想マシンが立ち上がりませんでした。
FreeSurfer 7が公開されています。recon-allの時間が短縮されたり、海馬のsubfield解析がよりグレードアップしたりとなっています。
macOSへのインストールはデモ動画が示されていますが、コマンドラインで一気にインストールしたいと思いました。
以下、必要なものを示します。
気づけばほぼ毎日Zoomで何らかの会議やワークショップに参加する日々です。
先日、あるワークショップでホストをする機会がありました。
ブレークアウトセッションを多く使うワークショップですが、
毎回、何人かブレークアウトセッションに移行できず落ちてしまうという現象が起こりました。
おそらくネットワークの負荷が大きく、タイムアウトを起こしているのだろうという仮説を立てました。
HCP Pipelineを準備するのは簡単ではありませんが、東京大学小池研の植松明子さんとディスカッションしている中で、Ubuntu 18.04にHCP Pipelineを設定する方法を確立できたのでご紹介します。植松さんのinputに感謝申し上げます。
東京大学の小池先生から、第2回国際脳MRI・臨床データ解析チュートリアルの開催案内をいただきました。
今回はZoomでの開催とのことです。
ご関心のある方は、ぜひ下記をご覧いただき、ご応募ください。
（クリックするとPDFが入手できます）
私は今回もLin4Neuroを提供する方向で調整しています。前回よりもさらに必要なものをしっかり実装したものを提供できる予定です。
タイトル通りの投稿ですが、よく忘れるので、備忘録として。
スクリプトを書いている時に、入力ファイルの改行を全部とって1行にしたいという時があります。
たとえば、
seq 5 > list cat list 1 2 3 4 5
となっている時、これを
1 2 3 4 5
としたいような時をイメージしてください。
これを sed でやろうとするとうまくいきません。
sed 's/\n//' list sed 's/\r//' list
などでいくかと思えどうまくいかず、いろいろはまることになります。
さらにmacとLinuxでは、sedがBSDのsedとGNU sed で違うため、ここもまたはまる原因になります。
でも、sedにこだわらず、Perlで
perl -pe 's/\n/ /' list
とすると、あっさりうまくいきます。
（細かく言うと、Windowsだと、\r\nだったりしますが、とりあえず、UNIX環境と仮定します）
なお、perlのオプション -e は引数をそのままプログラムとして実行するオプションで、ワンライナーでは必須のものであり、オプション -p は、入力の各行に対してプログラムを実行し、最後に結果を表示するオプションとのことです。こちらのサイトに詳しく書いてあり、勉強になりました。
ということで、シェルスクリプトで改行の削除に困ったら、sedにこだわらず、perl -pe を活用すると迷う時間が減るかもしれません。
あるプロジェクトで、csvファイルをxlsxに変換する必要がありました。
いろいろな方法がありますが、比較的やりやすかった方法がありましたので、備忘録として記載します。
方法は、gnumeric (とnkf)を使う方法です。インストールは簡単です。
sudo apt install gnumeric nkf
ここでは、例として、sample.csv を sample.xlsx に変換したいと考えます。
日本語が入っている場合、Shift-JISなどだとうまくいかない場合があるので、文字コードをUTF-8に変換します。
nkf -wLu --overwrite sample.csv
Gnumericについているssconvertというプログラムが簡単に変換してくれます。
ssconvert sample.csv sample.xlsx
簡単なのですが、この場合、sample.xlsxのシート名が sample.csv となってしまいます。これは気持ち悪いなと思いました。
なので、これを取り除く工夫が以下です。xlsxをxmlに変換し、xmlの中の.csvをsedで取り除き、そして、再度xmlをxlsxに変換します。
ssconvert --export-type=Gnumeric_XmlIO:sax:0 $sample.xlsx sample.xml sed -i 's/.csv//' sample.xml ssconvert --export-type=Gnumeric_Excel:xlsx sample.xml sample.xlsx rm sample.xml
これで望みどおりの変換ができました。
以上、まとめると、以下のようなスクリプトになります。
#!/bin/bash
#prerequisites: nkf and gnumeric
for f in *.csv
do
nkf -wLu --overwrite $f
base=${f%.csv}
ssconvert $f ${base}.xlsx
ssconvert --export-type=Gnumeric_XmlIO:sax:0 ${base}.xlsx ${base}.xml
sed -i 's/.csv//' ${base}.xml
ssconvert --export-type=Gnumeric_Excel:xlsx ${base}.xml ${base}.xlsx
rm ${base}.xml
mv $f csv
done
最近、あるワークステーションを新規にセットアップしました。
いつもファイルはDropbox経由で同期することによって楽しているので、今回も同じようにしたら、
1週間たっても同期がされません。
おかしいなと思っていろいろ調べてみたら、公式ドキュメントにヒントがありました。
同期できない場合 – 互換性のない特殊文字と不良なファイル名に関する問題の解決方法
Linux で 1 万件以上のフォルダを監視する
Linux 版の Dropbox デスクトップ アプリは、デフォルト設定により 1 万件以上のフォルダを監視することはできません。制限数を超えた場合は監視されないため、同期中に無視されます。簡単な回避策として、まずターミナルを開き、次を入力してください。
echo fs.inotify.max_user_watches=100000 | sudo tee -a /etc/sysctl.conf; sudo sysctl -p
このコマンドでシステムに 10 万件までのフォルダを監視するように指示することができます。コマンドを入力しパスワードを入力したら、すぐに Dropbox が同期を再開します。
私のDropbox内のフォルダ数はどのくらいだろう？と思って、以下のコマンドでディレクトリ数を数えてみました。
find Dropbox -type d | wc -l
その結果ですが、14454 と出てきました。1万件超えています。
そこで、アドバイス通り、以下のコマンドを入力しました。
echo fs.inotify.max_user_watches=100000 | sudo tee -a /etc/sysctl.conf; sudo sysctl -p
そうしたところ、同期がはじまりました！システムで何か変な設定をしてしまったのではないかと心配だったのでほっとしました。
普段使っているDropboxは、少しずつ増えていっているので、おそらく監視しているフォルダ数がそれほど多くないのかもしれませんね。
最近、Pythonの勉強をしていますが、いろいろ調べている中で、Matthew Brett氏がMatlabやRに慣れている人のためのPythonの手引き、”Brisk Introduction to Python“を書かれているのを見つけました。既にMatlabやRを知っている方々がPythonのコツを理解するのによいテキストと思います。このため、Brett氏の承諾を得て、研究室のメンバーで翻訳しました。
動的プログラミング言語を知っている人のためのPython入門はこちらからどうぞ。