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ある方から、「脳画像解析の他に心理検査と認知機能検査をやっているんだけれども、それらの検定を行う際は多重比較補正はしなくていいのでしょうか？」という質問をいただきました。

私がいつもいろいろ教わっている統計の専門家の佐賀大学の川口淳先生にお聞きしたところ、とてもわかりやすい説明をいただきました。川口先生の許可を得ましたので公開させていただきます。

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多重比較は複数の帰無仮説の集まり (family;族) ですので、それらを独立に扱うか、もしくは family として扱うかによって、
多重補正が必要かどうか変わり、後者が補正が必要になります。

5教科 (英語、数学、国語、理科、社会) の例を使いますと、
2クラスの違いを5教科それぞれで比較する (結論もそれぞれで完結する) 場合は、
独立な比較であるので補正不要です (帰無仮説は各教科の点数がそれぞれで等しい)。
結論は例えば、英語は2クラスで異なった、数学は2クラスで異なるとは言えなかった、国語は…、
と各科目ごとになります。

5教科を総合的に比較する (帰無仮説は各教科の点数がそれぞれで等しい、の集合を考えている) ことを考える場合は
補正が必要になります。帰無仮説棄却の際の結論は2クラスで点数は異なり、異なる科目はXXと〇〇だった、となります。

脳画像で考える場合もボクセルごとに結論を出すのであれば補正は不要ですが、
そうではなくて脳全体の family で結論を出す (帰無仮説はボクセル単位の集合) ので、
ボクセルごとでの検定を補正する必要があります。

脳全体の解析を2つの表現型で行う場合は、それぞれ独立な解析ならばボクセルに対する補正だけで良く、
表現型に対する多重補正は不要です。
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これまで私は「多重検定は、P値が2回以上計算されたかどうかでその有無を判断できる」との
原則で多重比較の必要性を判断してきましたが、川口先生の上記の解説は、それに加えて、
「その帰無仮説は独立ですか？それともfamily(族)に属していますか？」ということを考えるならば
よりすっきりするということがわかりました。

すっきりしたので共有します。

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.