著者別アーカイブ： kiyotaka

dcm2niix -r y でDICOMソートができる！

DICOMファイルがひとつのディレクトリに入っていて、パルスシーケンスごとにわけたくなることがありませんか？
これまで、私はpydicomを使ったり、DCMTKのツールを使ったスクリプトを使用していました。
しかし、先日、dcm2niixにDICOMソート機能があることを知りました。

ヘルプには

-r : rename instead of convert DICOMs (y/n, default n)

としか書いていないのですが、dcm2niix のGitHubのissue 604に以下の記載がありました。
https://github.com/rordenlab/dcm2niix/issues/604#issuecomment-1120269405

dcm2niix -r y /path/to/DICOMS – this will simply rename rather than convert the data. It sorts each session into a separate folder, which makes subsequent conversion much easier.

実際試してみます。DICOM というディレクトリにDICOM画像が入っていて、sorted というディレクトリに保存したいとします。

mkdir sorted
dcm2niix -r y -o sorted DICOM

これで見事、sortedディレクトリの下に撮像年月日のディレクトリが作成され、その下にシーケンスごとにサブディレクトリにソートされたDICOM画像ができていました！

既に匿名化されているDICOMなどは、これを使うだけでソートが問題なくできますね。

知られていない裏技だと思うので紹介しておきます。

2022-05-10リンクURL コメントを残す

bedpostx_gpu のエラー: –cnonlinear/bin/merge_parts_gpu: そのようなファイルやディレクトリはありません　の対処法

bedpostx_gpu を走らせると、以下のエラーがでます。

/usr/local/fsl/bin/bedpostx_postproc_gpu.sh: 行 20: --cnonlinear/bin/merge_parts_gpu: そのようなファイルやディレクトリはありません

この解決法がFSLのMLで紹介されています。

https://www.jiscmail.ac.uk/cgi-bin/wa-jisc.exe?A2=FSL;ee0b1626.2112

具体的には、

${FSLDIR}/bin の中にある bedpostx_postproc_gpu.sh の

# last 2 parameters are subjdir and bindir
parameters=""
while [ ! -z "$2" ]
do

を

# last 2 parameters are subjdir and bindir
parameters=""
while [ ! -z "${2+x}" ]
do

に変更します。

while の後の test文 の中が、 $2 が ${2+x} になっています。

これで無事に動きます。

ご紹介まで。（金子貴久子先生、情報提供ありがとうございました）

2022-05-04リンクURL コメントを残す

NVIDIAのリポジトリのキーが更新されました。（2022年4月28日）

4月30日にUbuntuのアップデートをしたら、以下のようなメッセージが出ました。

W: GPG エラー: https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64 InRelease: 公開鍵を利用できないため、以下の署名は検証できませんでした: NO_PUBKEY A4B469963BF863CC
E: リポジトリ https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64 InRelease はもう署名されていません。
N: このようなリポジトリから更新を安全に行うことができないので、デフォルトでは更新が無効になっています。
N: リポジトリの作成とユーザ設定の詳細は、apt-secure(8) man ページを参照してください。

NVIDIAのリポジトリが変更があったのかなと思い、NVIDIAのサイトを見に行ったら、きちんと書いてありました。

Updating the CUDA Linux GPG Repository Key

このページに書いてありますが、Ubuntu 18.04の場合は行うべきことは以下になります。（Ubuntu 20.04は1804を2004に変えるだけです）

sudo apt-key del 7fa2af80
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb 
sudo apt update

これで公開鍵が更新されます。

ただ、人によっては以下のメッセージが出てくるかもしれません。

W: ターゲット Packages (Packages) は /etc/apt/sources.list:63 と /etc/apt/sources.list.d/cuda-ubuntu1804-x86_64.list:1 で複数回設定されています

これは、/etc/apt/sources.list と /etc/apt/sources.list.d/cuda-ubuntu1804-x86_64.list

に同じ内容が記載されていることによります。
この場合は、

/etc/apt/sources.list にある

deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/ /

を削除すればOKです。

2022-05-02リンクURL コメントを残す

ubuntu-drivers devices で “FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: ‘aplay'” が出たときの対処法

Ubuntuでグラフィックドライバを入れるときなど、ubuntu-driversが便利ですが、あるマシンでこんなエラーが出ました。

$ ubuntu-drivers devices
ERROR:root:could not open aplay -l
Traceback (most recent call last):
  File "/usr/share/ubuntu-drivers-common/detect/sl-modem.py", line 35, in detect
    aplay = subprocess.Popen(
  File "/usr/lib/python3.8/subprocess.py", line 858, in __init__
    self._execute_child(args, executable, preexec_fn, close_fds,
  File "/usr/lib/python3.8/subprocess.py", line 1704, in _execute_child
    raise child_exception_type(errno_num, err_msg, err_filename)
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'aplay'

No such file or directory: ‘aplay’ と出ます。
これは何だろうなと思って調べたところ、Linuxのオーディオ入出力のALSAの音声再生コマンドであることがわかりました。

ALSAを入れれば問題ないだろうと思ったところ、解決しました。

sudo apt install alsa-base

これで ubuntu-drivers devices でエラーが出なくなりました。

2022-01-03リンクURL コメントを残す

Ubuntu への AnyDesk のインストール

AnyDeskはマルチプラットフォームで動作するリモートデスクトップアプリケーションです。動きがとても軽くて非常に使いやすいです。

本家サイトに ‘AnyDesk DEB repository how-to‘ が紹介されていますが、root で作業するように書かれています。

Ubuntuで普通のユーザーが使う時はちょっとだけ違う方がすんなりインストールできますので紹介します。

  • リポジトリキーを信頼するソフトウェア・プロバイダー・リストに登録する
wget -qO - https://keys.anydesk.com/repos/DEB-GPG-KEY | sudo apt-key add -
  • リポジトリを追加する
sudo sh -c 'echo "deb http://deb.anydesk.com/ all main" > /etc/apt/sources.list.d/anydesk-stable.list'
  • リポジトリを更新し、AnyDeskをインストールする
sudo apt update
sudo apt install anydesk
2021-12-26リンクURL コメントを残す

Ubuntu 20.04 / 18.04 環境で eddy_cuda10.2 (in FSL 6.0.5.x), PyTorch, Tensorflow 2 を使えるようにCUDA 10.2, 11.0, 11.5をセットアップする方法

私のメインマシンは Lin4Neuro 18.04 ですが、そろそろ Lin4Neuro 20.04 への移行を考えています。

今、実験機には NVIDIA GeForce RTX 2070 が備え付けられています。
これを使って、FSL 6.0.5 の eddy をGPUが使えるように設定し、なおかつ、Tensorflow, Pytorch といった Deep Learning のフレームワークも使えるようにしたいと思います。

FSL 6.0.5 にはデフォルトで CUDA 10.2 に対応した eddy_cuda10.2 が配布されています。なので、CUDA 10.2を入れることにします。

なお、これは Ubuntu 18.04 でも全く問題なくできることがわかりましたので、タイトルを変更しました。

続きを読む →

2021-12-11リンクURL 4 コメント

Ubuntu 20.04 の mini.iso

Ubuntu 20.04 の mini.iso はかなり隠れたところにあります。
こちらから入手できます。

http://archive.ubuntu.com/ubuntu/dists/focal/main/installer-amd64/current/legacy-images/netboot/

日本のミラーサイトはこちら。
http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu/dists/focal/main/installer-amd64/current/legacy-images/netboot/

いつも探すので備忘録として書いておきます。

2021-12-10リンクURL コメントを残す

Anacondaに頼らない、pipとvenvを用いたPython環境の構築

最近、Pythonに触れることが多くなってきました。
その中で、環境構築についていろいろ学んできました。

Pythonの参考書の多くは”Anacondaで環境構築しましょう”と書いてあります。
しかし、Anacondaはセットアップファイルだけで4GBもあります。
また、自分のシステムに既に入っているPythonとの相互関係も最初の頃はよくわからなくなります。

Anacondaを横においておくと、Pythonには、パッケージマネージャーとして、”pip” というものがあります。
これも若干クセがあるので、いくつかおさえておくべきことがあります。

さらに、Pythonは”venv”というパッケージを使うことで、仮想環境を簡単に構築できます。
このvenvについて把握すると、Anacondaなどのことも理解しやすくなります。

ということで、私なりに理解したことをここでまとめていきたいと思います。
なお、ここではすべてPython3環境を意識していきます。pipはmacOSやUbuntuでは全部Python3になっています。DebianではPython2のようですが、最近、Debianを使っていないのでよくわかりません。（man pip に書いてある情報から記載しただけです）

現時点での私のおすすめは、
「基本、–userをつけてpipでインストール。試験的に試したかったらvenvで仮想環境内で構築」です。

概要は以下になります。

  1. pip
    1.1 どのpipを使っているかの確認
    1.2 システムへのインストールと個別ユーザーへのインストール

  2. venv
    2.1 仮想環境の構築
    2.2 仮想環境の有効化
    2.3 仮想環境の無効化

続きを読む →

2021-11-22リンクURL 3 コメント

macOSでのSPM12のコンパイル方法

ある方から、Apple M1のmacでSPMを起動しようとするとspm_check_installation(‘basic’)でエラーが出て起動しないという相談を受けました。

コンパイルしたら問題は解決しました。コンパイル方法を共有します。

ただし、その後、SPMのMLでこのディスカッションに乗ってみたところ、コンパイルは不要だよということも教えていただきました。なので、コンパイルに挑戦してみたい人向けと思ってください。（普通は不要です）

続きを読む →

2021-09-12リンクURL コメントを残す

格安パルスオキシメーターは使えるのか？

久しぶりに脳画像以外のネタを。

COVID-19が猛威をふるう中、動脈血酸素飽和度 (SpO2) を測定できるパルスオキシメーターの需要が増えています。
万が一自宅療養になる時などにそなえてパルスオキシメーターが家にあるといいなと思いましたが、
一般的に購入できる1万円未満のパルスオキシメーターのレビューを見ると、みなさん、様々なことを書いていて、判断に困るなぁと思いました。

そこで、実際どうなのかと思い、自ら人柱になって、自腹で購入して実験してみました。

続きを読む →

2021-08-27リンクURL 2 コメント

CONNチュートリアル (20.b対応): SETUP – Covariates (2nd-level)

前処理のQAで今回準備したサンプルデータでは、Subject 16は解析に不適ということがわかりました。なので、これを省きたいと思いますが、その前に準備している Covariates を登録しておきます。（そうでないと Covariates を入れてある subjects.txt を編集し直さないといけないからです。）

続きを読む →

2021-08-15リンクURL 2 コメント