ARMベース「Apple M1」搭載のmacbookに、FSLが対応しました(2021年4月)

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上のVirtualBoxで”Kernel driver not installed (rc=-1908)” が出た時の対処方法

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。

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ARMベース「Apple M1」搭載のmacbookでは、2020年11月時点ではFSLは動きません

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。

macOSでUbuntu仮想マシンを起動しようとしたときに「VirtualBox VMが予期しない理由で終了しました」と出てクラッシュする時の対処法

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。

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MRIcroGL および dcm2niix の MacOSでのセットアップ方法

2019.01.07 追記: MRIcroGLは開発者のChris Rorden教授のGitHubから直接ダウンロードした方がバージョンが新しいので、こちらで案内することとしました。

DICOM -> nifti ツールとして dcm2nii が有名ですが、開発者の Chris Rorden は、 dcm2nii の開発はすでに終了しており、後継の dcm2niix の開発を継続しています。
dcm2niix は dcm2nii よりも変換速度が非常に速く、BIDS形式にも対応しているなど、使い勝手も向上しています。
MRIcroGLに搭載されていますので、MRIcroGLをインストールすることで使えますが、パスの設定を通しておかないともったいないのでその方法を記載します。

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macOS (El Captain以降) へのFreeSurfer 6.0のインストール

2018.09.12追記:license.txtの扱いが少し変わったので、修正いたしました。また、High Sierraでもインストールを確認できています。

FreeSurferのMacへのインストールについては、本家のサイトにもstep-by-stepのわかりやすいインストラクションがありますが、ターミナルやFinderの設定も含めて示したいと思います。

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再帰的にファイル名やディレクトリ名にある半角スペースをアンダースコア ( _ )で置き換えるスクリプト: Linux & Mac 対応

シェルスクリプトで作業を自動化しようとするとき、ファイル名やディレクトリ名に半角スペースが入っていると、エラーとなります。
この半角スペースを全部アンダースコア( _ ) で置き換えてあげたいと思いました。
それも、カレントディレクトリだけではなく、再帰的にサブディレクトリにあるものもすべてです。
やっぱり楽したいですから…。特に画像解析をやる場合、DICOMのディレクトリ構造は、かなり奥深くにいくので、再帰的にいけると楽になります。

スマートでないかもしれませんが、以下のようなスクリプトを書いてみました。

replace-space-underscore.shのダウンロード(右クリックで名前をつけて保存)

思考過程を書いていこうと思います。

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シーケンスを自動判別し、ファイル名を自動リネームするDICOM→NIFTI変換スクリプト

本日、第19回ヒト脳機能マッピング学会で発表したのですが、ブログのタイトル通り、シーケンスを自動判別し、ファイル名を自動でリネームするDICOM→NIFTI変換スクリプトを書いてみました。

MacおよびLinuxに対応しています。

必要なソフトウェアは以下の2つです。

  • MRIcron
  • パスが通っていることが必要です。

  • FSL
  • FSLも同様にパスが通っていることが必要です。

このスクリプトは以下から入手可能です。(右クリックで「名前をつけて保存」で保存できます。)

https://raw.githubusercontent.com/kytk/shellscripts/master/ren-dcmcnv.sh

  1. インストール
  2. インストールですが、パスが通っているディレクトリに保存していただくだけです。

  3. 使い方
  4. 使い方はとてもシンプルです。

    • フォルダの準備
    • 最初に、作業用フォルダを準備します。その中に、各被験者のフォルダを準備します。フォルダ名がとても重要です。このスクリプトはフォルダ名をファイル名のベースに使うからです。
      たとえば、被験者IDがsubj01ならば、フォルダ名をsubj01とします。その中にその被験者のDICOMファイルをすべて放り込みます。(ディレクトリ構造になっていてもなっていなくてもかまいません)

    • スクリプトの実行
    • ターミナルを起動し、作業用フォルダに移動します。

      そして、以下をタイプします。

      $ ren-dcmcnv.sh
      

      これだけです。

    • スクリプトが行うこと
    • スクリプトは以下のことを行います。フォルダ=ディレクトリです。

      1. ワーキングディレクトリに “DICOM”, “nifti” ディ
        レクトリを作成します。
      2. wd内にできたDICOMディレクトリに移動します。
      3. DICOM ディレクトリ内で dcm2nii を実行し、NIFTIファ
        イルを生成します。
      4. fslhd を用いてNIFTIファイルのヘッダー情報を取得します。
      5. 以下のルールに基づき、3次元T1強調画像、fMRI画像、DTI画像を判別します。
        • 3次元T1MRI: 画像の第2次元≧256, 第3次元>100, TE<6msec; (V_)
        • fMRI: 画像の第4次元>100; (F_)
        • DTI: 画像の第4次元が8以上100 未満 (D_)
      6. ディレクトリ名を取得し、ファイル名のベースとし、それぞれの接頭辞に識別記号を付加します。
      7. 変換したファイルをniftiディレクトリに移動します。

よかったら試してみてください。

画像ファイル振り分けスクリプト

画像解析を行っている人ならば、一度は画像の振り分け作業に悩まされたことがあると思います。
私ももれなくその一人で、最近、あるプロジェクトにおいて、画像を分けなければならずしばらく放置していました。

しかし、よく考えてみたら、こういう「めんどくさい」けれども「単純な作業」こそ、コンピューターにさせるべき作業なわけです。

そこで、以下のようなスクリプトを考えてみました。コメントで何をしているか説明します。

#!/bin/sh

#filesorter.sh
#sort files according to the sorting list
#Usage: filesorter.sh sorting_list
#You need to prepare a sorting list beforehand.
#It should be like the following.
# img001  HC
# img002  PT
# img003  HC
# img004  PT
# img005  PT

#引数が指定されているかチェック
if [ $# -ne 1 ]; then
	echo "A sorting file should be specified!"
	echo "Usage: $0 sorting_file"
	echo "Sorting file includes ID and Categorized Group"
	echo "example:"
	echo "img001  HC"
	echo "img002  PT"
	echo "img003  HC"
	echo "img004  PT"
	echo "img005  PT"

	exit 1
fi

#ファイルを読み込み、空白行を削除し、1行ずつ$lineにセット
cat $1 | sed '/^$/d' | while read line
do
    #AWKを使って、第1フィールドを変数idにセット
    #第2フィールドを変数categoryにセット
    id=`echo $line | awk '{ print $1 }'`
    category=`echo $line | awk '{ print $2 }'`
	
    #変数categoryの名前に相当するディレクトリがなければ作成
    if [ ! -e $category ]; then
        mkdir $category
    fi

    #変数idを含むファイルを先ほど作成したディレクトリにコピー
    echo "copy $id to $category"
    cp *${id}* $category
done

興味のある方は、こちらからダウンロードしてください。

ANTsのMacOSXへのインストール方法(ソースからのコンパイル)

ANTs (Advanced Normalization Tools)は、近年注目されている脳画像解析ツールです。性能が高いのですが、導入方法などが親切に説明されていません。macOSへのインストール方法を説明します。

2021.01.02: Homebrewを使えばcmakeが入れられるので、そちらに情報を更新しました。また、インストールスクリプトを公開しました。
こちら(右クリックで保存)からダウンロードしてください。Downloadsフォルダにダウンロードしたと仮定しますと、以下でインストールできます。コンパイルにしばらく時間がかかりますので30分くらいかかると思ってください。

cd ~/Downloads
chmod 755 ANTs_installer_macOS.sh
./ANTs_installer_macOS.sh

開発者によるHow-toはこちらに記載されています。

以下、詳しい説明です。

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