カテゴリ別アーカイブ： 未分類

目的

PyTorchのチュートリアルTraining a Classifierを参考にPyTorchで画像分類について学ぶ。

具体的には、

• ニューラルネットワークの構築
• lossの計算
• ネットワークの重みの更新
  について学習する。

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目次

1. 目的
2. AUTOGRADとは
3. AUTOGRADを体験

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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。

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Covid-19対応に追われる日々ですが、それだけだとつらくなるので、Lin4Neuroのアップデートを行い、公開しました。
主な変更点は以下になります。

• isoイメージは、Ubuntu 18.04 desktop を元に作成しました。これまで、PinguyBuilderというソフトを使ってインストーラーを準備していましたが、うまく動かないという報告を多々いただいたので、方針を変更しました。
• Connectome workbench がインストールされました。
• AFNI, FreeSurfer, FSLといった大きなソフトはインストーラーを提供するという方針に変更しました。デスクトップ上にある “installer” をクリックしていただければ、必要なソフトをインストールできます。
• MRIcroGLなど、もともと入っているソフトはすべて最新のものにしました。
• 現在利用可能なソフトの一覧は、こちらになります。
• VirtualBox 仮想アプライアンスを今回から正式にリリースしました。ユーザー名は”brain” でパスワードは “lin4neuro”になります。メモリは4GB, ハードディスクは120GBで設定してあります。

最新のLin4Neuroはこちらから入手できます。

英語版のサイトはアップデートしましたが、日本語版はこれからです。

**dcm2niiはすでに開発が終了しており、公式にはもう配布されておりません。後継のdcm2niixを使用してください。

1. 画像のファイル形式
   画像解析を行うにあたって、画像のファイル形式を知っておくことは重要です。
   最低限、知っておくべきファイル形式は以下の3つになります。

① DICOM形式
DICOM形式は医用画像の共通フォーマットです。MRI, CT, PET, SPECT撮像機器などで撮影されたものを出力する際に、それぞれの機器に独自の形式で保存することもできますが、DICOM形式で出力することによって、ユーザは機種の違いを意識せずに画像を見ることができます。画像の1スライスが1つのファイルになっているため、矢状断160枚から成る3次元T1強調画像のDICOM画像は、160のファイルから構成されることになります。標準的な拡張子は.dcmとなります。

②　ANALYZE形式
アメリカのメイヨークリニックで開発された形式です。画像のヘッダー情報を有するファイル(.hdr）と画像情報を有するファイル(.img)の2つで構成されています。ファイルの扱いが容易であることから、しばらく前まではデファクト・スタンダードとして使われていました。しかし、左右の情報を持っていないため、しばしば混乱が生じることがあったため、現在は次に述べるNIfTI形式に移行してきています。

③　NIfTI-1形式
アメリカ国立衛生研究所（NIH）を中心として開発されている形式で、ANALYZE形式の拡張版です。より多くのヘッダー情報を有することができる他に、左右情報を持っています。このため、左右について悩む必要がありません。現在、SPM（SPM5以降）、FSLでは標準の画像形式となっています。一つ気をつけなければいけないことは、画像の拡張子が2つあることです。ANALYZEと同じ.hdrと.imgの2つのファイルからなる形式とヘッダーと画像を一つにまとめた.nii形式の2つがあります。

2．dcm2nii(gui)について
プログラム名が示す通り、DICOM画像（dcm）をNIfTI画像（nii）に変換するプログラムです。
その使い勝手の良さから、広く使われています。

3.　dcm2niiguiの設定

①　dcm2niiguiの起動
まず、dcm2nii(gui)を起動します。
インストールしたMRIcornのフォルダの中にある[dcm2niigui.exe]をダブルクリックします。

Macでは、Spotlightで[dcm2niigui]を検索して下さい。

また、[アプリケーション]→[MRIcron]→[dcm2niigui]の方法でも可能です。

しばらく前に、ANTsのUbuntu 14.04へのインストール方法（ソースからのコンパイル）という記事を書きましたが、最近のANTsは、cmakeのバージョンが3.10以上でないとコンパイルできなくなっていました。

方法を探してみましたが、cmakeのコンパイルを説明するページが圧倒的でした。
しかし、さらに探していたところ、pipを使えばすんなりいくことがわかりました。

pipは、pythonのパッケージ管理システムで、この中にcmakeも入っています。

ということで、改めて記事を書いていきます。

※2020/02/02 現在はUbuntuのcmakeは3.13までアップグレードしましたので、pipでなくても大丈夫になりました。

sudo apt install cmake

だけでも以下のコンパイルはできます。

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Lin4Neuro日本語版にバグがある報告を受けましたので、アップデートしました。具体的には、キーボード配列が英語キーボードになってしまっていて、日本語入力ができない状況になってしまっていたので、それを修正しました。

最新バージョンは、こちらからどうぞ。

The other day the Web-hosting service provider I rent a server lost all of my data on the server I rent. It’s unbelievable…

It’s no use crying over the accident, so I restart the blog.

I will recover the contents of the blog as much as possible from now on.