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Home » 著者: 斎藤 勇哉

著者別アーカイブ: 斎藤 勇哉

順天堂大学医学部 大学院医学研究科 放射線診断学講座所属 脳MRI 画像解析が専門であり、テーマは①神経変性疾患の機序解明、②医用人工知能の開発、③多施設データのハーモナイゼーション、④速読が脳に与える影響や学習効果、⑤SNS解析を用いたマーケティング戦略の改善。 医療分野に関わらず、自然言語処理・スクレイピング・データ分析・Web アプリ開発を得意とし、企業や他大学の研究を支援。 主な使用言語は、Python、Shell Script、MATLAB、HTML、CSS

【Python】1要因で分類される対応のない多群の検定・事後検定(post hoc test)


1. 目的
2. 準備
2.1. data.csv
3. ソースコード
4. 結果
4.1. パラメトリック検定の結果(para_result.csv)
4.2. パラメトリック検定の結果(nonpara_result.csv)


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Python, Statistics
2022-09-05斎藤 勇哉リンクURL コメントを残す

【Python】対応のあり・なし、パラメトリック・ノンパラメトリック検定と多重比較補正


1. 目的
2. 準備
2.1. data.csv
3. ソースコード
4. 結果
4.1. 対応なし検定の結果(independent_result.csv)


続きを読む →

Python, Statistics, 未分類
2022-09-05斎藤 勇哉リンクURL コメントを残す

【MRtrix】MRtrixを用いたトラクトグラフィー: Tractography


1. 目的
2. データ準備
3. MIFフォーマットに変換
4. 渦電流および頭部の動き補正
5. 脳マスクの作成
6. 応答関数(Response function)の推定
7. 白質配向分布の推定
8. Tractographyの実行
9. Track Density Imaging (TDI)


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Lin4Neuro, MRtrix, Shell_Script, Ubuntu
2022-09-05斎藤 勇哉リンクURL コメントを残す

【Python】MAEとRMSEの計算方法



1. 目的
2. 準備
3. 必要なpackageのdownload
4. 必要なmoduleのimport
5. CSVファイルの読み込み
6. 2変数の定義
7. MAEの計算
8. RMSEの計算
9. 使用したコードまとめ


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Python
2021-12-17斎藤 勇哉リンクURL コメントを残す

【Python】画像の類似度の計算(Dice係数)



1. 目的
2. 準備
3. フォルダ構造
4. 画像類似度の計算(Dice係数)
4.1. calc_dice.py
4.2. result_diceindex.csv
5. FSLでやりたい場合
5.1. fsl_dicecalc.sh


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Python
2021-12-17斎藤 勇哉リンクURL コメントを残す

【Python】カッパ(k)係数の計算


1. 目的
2. scikit-learnのインストール
3. データの準備
3.1. label.csv
4. ソースコード
4.1. calc_kappa.py
5. 実行
6. 結果の解釈
7. Neural Network Consoleを使っている場合
7.1. voutput_result.csv
7.2. calc_kappa_nnc.py


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Python
2021-12-17斎藤 勇哉リンクURL コメントを残す

【Python】縦断データの可視化(プロット・箱ひげ図・バイオリン図・信頼区間・ヒストグラム)


1. 目的
2. 準備
2.1. open-visualizationsのダウンロード
2.2. ライブラリのインストール
3. チュートリアル1 (plotnineを用いる場合)
3.1. ライブラリの読み込み
3.2. 保存用のフォルダを用意
3.3. データの読み込み
3.4. データの選択
3.5. プロット
3.6. プロットと直線
3.7. グループごとのプロットの位置を微妙に変える
3.8. プロットの色を変更
3.9. 箱ひげ図 (boxplots)
3.10. バイオリン図 (violin plot)
3.11. 信頼区間 (CI bar)
3.12. 各グループの平均を直線で結ぶ
3.13. プロット・箱ひげ図・バイオリン図・信頼区間
4. チュートリアル2 (matplotlibを使う場合)
4.1. ライブラリの読み込み
4.2. 保存用のフォルダを用意
4.3. データの初期化
4.4. プロット
4.5. プロットと直線
4.6. グループごとのプロットの位置を微妙に変える
4.7. the amount of jitter and create a dataframe containing the jittered x-axis values
4.8. 信頼区間 (CI bar)
4.9. バイオリン図 (violin plot)
4.10. 2群のBeforeとAfterをそれぞれプロット
4.11. さらに信頼区間の追加
4.12. プロット・箱ひげ図・バイオリン図・信頼区間
5. 高画質で保存したい場合
5.1. plotnineの場合
5.2. matplotlibの場合


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Python
2021-12-16斎藤 勇哉リンクURL コメントを残す

【Python】相関行列 (Correlation Matrix)とヒートマップ (Heat Map)の作り方


1. 目的
2. シンプルなヒートマップ
2.1. ライブラリのインポート
2.2. データの読み込み
2.3. 相関行列の計算
2.4. ヒートマップの作成
3. プロットの大きさを相関係数に応じて変える
3.1. heatmapzのインストール
3.2. ライブラリのインポート
3.3. データの読み込み
3.4. ヒートマップの作成


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Python
2021-12-16斎藤 勇哉リンクURL コメントを残す

【Python】バイオリンプロット(Violin Plot)


1. 目的
2. データ(例:AIの予測値と正解値)
2.1. PVHs.csv
3. コード
4. 実行結果


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Python
2021-12-16斎藤 勇哉リンクURL コメントを残す

【Python】箱ひげ図の作り方


1. 目的
2. 1つの図に3群の結果をプロット
2.1. データ準備
2.2. ソースコード
2.3. 結果確認
2.3.1. Boxplot
2.3.2. Boxplot_with_dot
2.3.3. Violinplot
3. 1つの図に3群の結果を各領域ごとにプロット
3.1. データ準備
3.2. ソースコード
3.3. 結果
4. 1つの図に3つの変数に対して4群の結果を3パターンプロット
4.1. データ準備
4.2. ソースコード
4.3. 結果


続きを読む →

Python
2021-12-16斎藤 勇哉リンクURL コメントを残す

【FreeSurfer】FreeSurferの結果のまとめ方 ~aparc, aseg, wmparc, brainstem~



1. 目的
2. フォルダ構造
3. aparcとasegのまとめ方
4. wmparcのまとめ方
5. Brain Stemの計測
6. 出力結果
6.1. aseg
6.2. wmparc
6.3. brainstem


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Freesurfer, neuroimaging
2021-12-16斎藤 勇哉リンクURL コメントを残す

【FSL】FSLを使ったVolumeの一括計測



1. 目的
2. Volume計算
3. 一括で計測する場合
3.1. フォルダ構造
3.2. コード
3.3. 結果


続きを読む →

FSL, neuroimaging
2021-12-16斎藤 勇哉リンクURL 5 コメント

【FSL】大脳基底核(Basal Ganglia)のセグメントと体積(Volume)計測



1. 目的
2. フォルダ構造
3. ソースコード
3.1. segcalc_basalganglia.sh
4. 実行
5. 結果
5.1. nresult_vol.csv


続きを読む →

FSL, neuroimaging
2021-12-16斎藤 勇哉リンクURL コメントを残す

【画像連結】画像をタイル状に並べる



1. 目的
2. 画像の確認
3. 画像の連結


続きを読む →

Linux, Shell_Script
2021-12-16斎藤 勇哉リンクURL コメントを残す

【FSL】ROI(VOI)を用いた画像計測



1. 目的
2. 計測コマンド
3. 複数人被験者がいる場合
3.1. フォルダ構造
3.2. ソースコード



続きを読む →

FSL, neuroimaging
2021-12-16斎藤 勇哉リンクURL コメントを残す

【FSL】TBSSで出た有意領域をマスクとして画像定量値を計測



1. 目的
2. ソースコード


続きを読む →

FSL, neuroimaging
2021-12-16斎藤 勇哉リンクURL コメントを残す

【FSL】XTRACTを用いたトラクトグラフィー



1. 目的
2. XTRACT
3. 前処理
4. 必要なファイル
5. 実行
6. 結果
7. XTRACTのトラクトを用いて、定量値のサンプル


続きを読む →

FSL, neuroimaging
2021-12-16斎藤 勇哉リンクURL 2 コメント

【FSL】FLICAを用いたマルチモーダル独立成分分析


1. 目的
2. リポジトリ
3. 必要なデータ
4. 注意点
5. 実行
5.1. run_FLICA.m
6. 結果
6.1. index.html
6.2. コンポーネントごとの結果(All_in_one_page)
6.3. モダリティごとの結果(FA, MD, AD, RD, etc.)
7. GBSSへの適応
7.1. index.html
7.2. コンポーネントごとの結果(All_in_one_page)
7.3. モダリティごとの結果(FA, MD, AD, RD, etc.)


続きを読む →

FSL, MATLAB, neuroimaging
2021-12-15斎藤 勇哉リンクURL コメントを残す

【FSL】fslstatsを使ったROI解析


1. 目的
2. fslstats
2.1. binary maskを使う場合
2.2. index maskを使う場合
3. 使用例
3.1. フォルダ構造
3.2. コード
3.3. 結果


続きを読む →

FSL, neuroimaging
2021-12-15斎藤 勇哉リンクURL 6 コメント

【FSL】MRI画像のレジストレーション(Registration)と関心領域(ROI)解析



1. 目的
2. JHU White-matter labels & tractography atlasでROI解析する方法
2.1. ディレクトリ構造
2.2. 実行方法
2.3. ソースコード
3. Desikan Killiany AtlasでROI解析する方法
3.1. 前提条件
3.2. ディレクトリ構造
3.3. 実行方法
3.4. ソースコード
4. FreeSurferのwm.seg.nii.gzをDWI空間に位置合わせする方法
4.1. 必要なファイル
4.2. ソースコード
5. 標準空間にあるROIを各被験者脳に位置合わせ
6. bertのwmparcをMNI空間に移動後、個人脳(Perfusion image)にレジストレーション


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FSL, neuroimaging
2021-12-15斎藤 勇哉リンクURL 3 コメント
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