Ubuntu 18.04 に HCP Pipeline の環境を設定する方法

HCP Pipelineを準備するのは簡単ではありませんが、東京大学小池研の植松明子さんとディスカッションしている中で、Ubuntu 18.04にHCP Pipelineを設定する方法を確立できたのでご紹介します。植松さんのinputに感謝申し上げます。

主要な解析ソフトのインストール

以下のソフトウェアをインストールする必要があります。
– HCP pipelines
– Workbench
– FreeSurfer  https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki
– FSL https://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki
– MSM (HCP用)バイナリファイル
– R
– FIX
– Gradunwarp (Optional)

以下、各ソフトのインストールについて解説します。この通りにしていけば、設定できます。

HCP Pipeline

  • Human connectome projectにおけるMRI解析処理で使用されているスクリプト集です。
cd /usr/local
sudo git clone https://github.com/Washington-University/HCPpipelines.git

Connectome Workbench

  • HCPの基幹となるソフトウェアです。
cd ~/Downloads
curl -O https://www.humanconnectome.org/storage/app/media/workbench/workbench-linux64-v1.4.2.zip
unzip workbench-linux64-v1.4.2.zip
find workbench/ -type d -exec chmod 755 {} \;
find workbench/ -type f -exec chmod 644 {} \;
find workbench/bin_linux64 -type f -exec chmod 755 {} \;
find workbench/exe_linux64 -type f -exec chmod 755 {} \;
sudo mv workbench /usr/local
    
#PATH settins for workbench
cat << 'EOS' >> ~/.bash_aliases
    
#workbench
export PATH=$PATH:/usr/local/workbench/bin_linux64
EOS

FreeSurfer

  • FreeSurferのインストールに特化したスクリプトを私が準備してあるので、それを走らせるのが簡単です。
  • 以下のリンクから、ライセンスを入手し、license.txt を ~/Downloads に保存します。
    https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/registration.html
  • その後、以下で必要なパッケージとFreeSurferのインストールとセッティングが行われます。
  • FreeSurferは7.1.1がリリースされていますが、現時点では、FreeSurfer 6.0.xを使用することが勧められています。
cd ~/Downloads
wget https://github.com/kytk/lin4neuro-bionic/raw/master/installer-scripts/freesurfer6.0.1_installer_bionic.sh
chmod 755 freesurfer6.0.1_installer_bionic.sh
./freesurfer6.0.1_installer_bionic.sh
  • もし、VirtualBox内のubuntuに対して設定するのならば、VirtualBoxにあわせた修正をしますかという質問にYesと答えてください。recon-allがVirtualBoxでは動かない問題を解決してあります。
  • スクリプトが走り終わった後、新たにターミナルを起動することで、FreeSurferは使用可能になります。

FSL

  • fslinstaller.py を入手することで、あとはほぼ自動でインストールおよび設定が完了します。
  • 初回は、以下のリンクからregistrationを行います。(fslinstaller.pyは、下に示す方法で入手できます)
    https://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsldownloads_registration
cd ~/Downloads
curl -O https://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsldownloads/fslinstaller.py
python2.7 fslinstaller.py
  • インストール完了後、ログアウトし、再度ログインします。

MSM (Multimodal Surface Matching)

  • FreeSurfer等のCortical Surface registration を補助するツールです。
  • Fuctional MRIやDiffusionなどの解析結果をSurfaceにMappingする際に個人の脳溝・脳回特徴をより反映させてくれる為、疾患解析等での精度があがるようです。
  • FSLに搭載されているものをより新しいものに置き換えます。
cd /usr/local/fsl/src/MSM
sudo mv msm msm.org
sudo wget https://github.com/ecr05/MSM_HOCR/releases/download/v3.0FSL/msm_ubuntu_v3
sudo cp msm_ubuntu_v3 msm
sudo chmod 755 msm

R

  • FIXは3.4以上が必要となります。Ubuntu 18.04のデフォルトは3.4ですが、今後、3.6以降が必要になるパッケージも多いため、3.6をインストールします。
# 前のバージョンを削除
sudo apt-get purge r-base
    
# keyを追加
sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com \
     --recv-keys E298A3A825C0D65DFD57CBB651716619E084DAB9
    
#cloud.r-project.org のリポジトリを追加
sudo add-apt-repository \
    'deb https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu bionic-cran35/'
    
sudo apt-get -y update
sudo apt-get install r-base
  • 様々なツールをユーザー権限で入れられるように、ホームディレクトリの下にRというディレクトリを作成し、そこに入れるようにします。これはAFNIでもとられている方法ですが便利です。
mkdir ~/R
echo 'export R_LIBS=$HOME/R' >> ~/.bash_aliases
source ~/.bashrc
  • Fixは特定のバージョンのパッケージをインストールする必要があるため、devtoolsをいれる必要があります。そのために、以下のパッケージをまずインストールします。
# devtools に必要なパッケージのインストール
sudo apt-get install build-essential libcurl4-gnutls-dev libxml2-dev libssl-dev
  • FIXに必要なRパッケージをインストールします。
  • 以下、Rを起動していれるのではなく、必要なものをスクリプト化します。
cd ~
cat << 'EOS' > FIX_Rpackages.R
install.packages("devtools")
require(devtools)
install_version("kernlab", version="0.9-24")
install_version("caTools", version="1.16")
install_version("ROCR", version="1.0-7")
install_version("class", version="7.3-14")
install_version("mvtnorm", version="1.0-8")
install_version("multcomp", version="1.4-8")
install_version("e1071", version="1.6-7")
install_version("randomForest", version="4.6-12")
EOS
  • 以下で一気にkernlab, caTools, ROCR, class, mvtnorm, multcomp, e1071, randomForest をインストールできます。
Rscript FIX_Rpackages.R
rm FIX_Rpackages.R
  • coin と party はRを起動していれた方がうまくいくので、Rからインストールします。そして、FIXのキモはこの2つのパッケージなので、ここは必ずバージョンを固定してください。
R #Rが起動する。以降はRでタイプする
require(devtools)
install_version("coin", version="1.2-2")
install_version("party", version="1.0-25")

FIX

  • FIXそのもののダウンロードおよびインストールは以下で行います。
cd ~/Downloads
wget http://www.fmrib.ox.ac.uk/~steve/ftp/fix.tar.gz
tar xvf fix.tar.gz
sudo mv fix /usr/local
  • MATLAB Runtime をインストールします。which_mcr.shを実行することで、どのmcrをダウンロードすべきかわかります。
/usr/local/fix/which_mcr.sh
#Download MATLAB Compiler Runtime v93 from https://www.mathworks.com/products/compiler/matlab-runtime.html.
#今の場合、v93、すなわち 9.3 (R2017a) をダウンロードすればよいことがわかる
#2020年8月9日現在では、以下
cd ~/Downloads
curl -O https://ssd.mathworks.com/supportfiles/downloads/R2017b/deployment_files/R2017b/installers/glnxa64/MCR_R2017b_glnxa64_installer.zip
mkdir mcr
mv MCR_R2017b_glnxa64_installer.zip mcr
cd mcr
unzip MCR_R2017b_glnxa64_installer.zip
sudo ./install
  • こうすると、GUIが起動します。基本、デフォルト通りでOKですが、インストール場所は、/usr/local/MATLAB/MCR としました。/usr/local/MATLAB/MCR/v93にインストールされることになります。

  • FIXの設定ファイルの編集

    • geditなどのテキストエディタで /usr/local/fix/setting.sh を 開きます
sudo gedit /usr/local/fix/setting.sh

以下の部分を編集します。

46行目あたり
FSL_FIX_MCRROOT=”/usr/local/MATLAB/MCR”

165行目あたり
FSL_FIX_R_CMD=”/usr/bin/R”

187行目あたり
FSL_FIX_CIFTIRW=”/usr/local/HCPpipelines/global/matlab/gifti-1.6″

193行目あたり
WBENCH=”/usr/local/workbench”

Gradunwarp (optional)

  • 装置による歪み補正を行うpython scriptです。
    • Siemens()とGE()しか対応していない+撮像PCの中にあるcoeff.gradファイルを取得する必要があるため、対応不可ならインストールしなくともOKです。
cd
mkdir AnalysisTools
cd ~/AnalysisTools
git clone https://github.com/Washington-University/gradunwarp.git
cd gradunwarp
# pip を利用してGradunwapに必要なpython packagesをインストール
/usr/local/fsl/fslpython/bin/python -m pip install numpy scipy PyDICOM nose sphinx nibabel
sudo /usr/local/fsl/fslpython/bin/conda install -c anaconda numpy-devel
sudo /usr/local/fsl/fslpython/bin/python setup.py install

第2回国際脳MRI・臨床データ解析チュートリアル(2020年9月27日Zoom)

東京大学の小池先生から、第2回国際脳MRI・臨床データ解析チュートリアルの開催案内をいただきました。

今回はZoomでの開催とのことです。
ご関心のある方は、ぜひ下記をご覧いただき、ご応募ください。
(クリックするとPDFが入手できます)

私は今回もLin4Neuroを提供する方向で調整しています。前回よりもさらに必要なものをしっかり実装したものを提供できる予定です。

macOS 10.15 (Catalina) でFSLのインストールがうまくいかない時の解決方法

FSLのMLに最近、macOS 10.15の方々がインストールがうまくいかないという相談がたくさんなされています。

エラーメッセージは以下のような感じです。

Stage 1
By installing this python distribution you agree to the license terms in
/usr/local/fsl/fslpython/LICENSE.txt
100%
/usr/local/fsl/etc/fslconf/fslpython_install.sh: line 188: /usr/local/fsl/fslpython/bin/conda: No such file or directory
/usr/local/fsl/etc/fslconf/fslpython_install.sh: line 189: /usr/local/fsl/fslpython/bin/conda: No such file or directory
/usr/local/fsl/etc/fslconf/fslpython_install.sh: line 190: /usr/local/fsl/fslpython/bin/conda: No such file or directory
/usr/local/fsl/etc/fslconf/fslpython_install.sh: line 191: /usr/local/fsl/fslpython/bin/conda: No such file or directory

これに対する解決法がFSLの中の人から示されています。

https://www.jiscmail.ac.uk/cgi-bin/webadmin?A2=FSL;bd0fa8bf.2004

具体的には以下になります。

  1. テキストエディタで fslpython_install.sh を開きます。管理者権限が必要です。
  2. sudo open -e /usr/local/fsl/etc/fslconf/fslpython_install.sh
    
  3. コードの修正
  4. 149行目が以下のようになっているはずです。

    dl_cmd_opts=”–fail”

    これを以下のように修正します。( -L を追加するだけです )

    dl_cmd_opts=”–fail -L”

  5. コマンドの実行
  6. 以下のコマンドを実行します。

    sudo rm -r /usr/local/fsl/fslpython
    sudo /usr/local/fsl/etc/fslconf/fslpython_install.sh  -f  /usr/local/fsl
    

私はCatalinaをまだ使っていませんが、たぶんはまる人がたくさんいると思いますので、掲載しておきます。

国際脳ヒトMRI研究ポータルサイト

東京大学の小池先生が国際脳のヒトMRI研究ポータルサイトを開設されました。

http://mriportal.umin.jp/

このサイトは、国際脳ヒト脳MRI研究プロジェクトで策定されたデータ取得手順、データ集約と共有化、前処理技術開発、Traveling subject project、倫理的配慮などの情報を集約し、国内のヒト脳MRI研究を発展させることを目的としたウェブサイトとのことです。

プロトコル論文がpreprintで公開されていたり、有用な情報が掲載されていますので、一見の価値ありです。

SPMの結果をFreeSurferの脳表画像に投影する方法

以前、DTIの画像などをFreeSurferの脳表に投影する方法を紹介しましたが、SPMの結果のspmT画像をFreeSurferの脳画像に投影する方法もわかりましたので紹介したいと思います。

必要なコマンドは、mri_vol2surf です。

  • 入力ファイルと出力ファイル名
  • 入力画像は、spmT_0001.nii とします。出力ファイル名は、左半球の画像ということで、lh.spmT_0001.mgzとします。

  • mri_vol2surf のオプション
  • 今回、大事になるのは、–mni152reg というオプションです(木村先生、教えてくれてありがとうございました)。MNI空間でのあわせこみに使えるオプションです。

  • 実際のコマンド
  • シンプルに以下でいけました。

    mri_vol2surf --mov spmT_0001.nii --mni152reg --hemi lh --o lh.spmT_0001.mgz
    

    入出力ファイル以外のオプションは2つだけ、–mni152reg と –hemi lh だけです。

  • Freeviewでの表示
  • 最後にfreeviewで表示します。T値が3以上を表示したいと思ったので、thresholdを3,5としてあります。

    freeview -f \
    $SUBJECTS_DIR/fsaverage/surf/lh.inflated:overlay=lh.spmT_0001.mgz:overlay_threshold=3,5\
      --viewport 3d --layout 1
    

    結果、以上のような感じで表示できました。

第1回国際脳MRI・臨床データ解析チュートリアル(2020年2月6日〜7日@東大駒場キャンパス)

2020年2月6・7日に、東京大学駒場キャンパスにおいて、「国際脳MRIプロトコルデータ(HCP data 含む)と精神疾患臨床データの前処理・解析」というテーマにおいて、脳MRI・臨床データ解析チュートリアルが開催されます。ついに日本でHCPデータの解析法などを学べる時が来ました。

主催の東京大学の小池先生から情報をいただきましたので、告知させていただきます。

関心ある方は、こちらをご確認ください。

私は講師としては参加しませんが、HCP readyのLin4Neuroを提供します。

2019年度第2回脳画像解析(FreeSurfer)勉強会(2020年1月12日開催)

2019年11月16日7時で定数に達しましたので、締め切りました。

2020年1月12日開催予定の『FreeSurfer勉強会』のご案内をいたします。
まい参加希望の方は、下記のフォームにて、お申し込みをしていただけますよう、お願い申し上げます。
FreeSurferの勉強会を開催します。
今回は、「FreeSurferでrecon-allはやってみた。でも、もう少し学んでみたい」方を対象にしたいと思います。
現時点では、内容は以下を予定しています。

9:00-15:00
– recon-allのステップの理解
– ROI解析
– 縦断解析
– TRACULA(予定です)

15:00-17:00
– スクリプト化演習

日時:2020年1月12日(日)9:00-17:00
場所:オフィス東京(東京駅八重洲口から徒歩5分)
費用:無料
定員:30名(先着順)
受講条件:
– これまでにFreeSurferの解析を一度はやったことがある方
– ご自身のPCを持ち込んで作業ができる方

Gridengine の Ubuntu 18.04LTS へのインストール方法

1. はじめに

FSLやそれを利用したHCPパイプラインでは、計算を高速化するためにCPUあるいはGPUを介した並列分散処理を行います。CPUの並列分散化には、Sun Microsystemsが開発していたオープンソースのSun Grid Engine(SGE)が使われます。しかし、同社は2010年にOracleが買収し、ソースコードがクローズドになってしまいました(現在はUnivaが引き継いでいますが、これもクローズドです)。これを受けて、リバプール大のグループがSun Grid Engineのオープンソースの最終版である6.2u5をベースに、オープンソースでの開発を継続し、Son of Grid Engineとして公開しています。(https://arc.liv.ac.uk/trac/SGE/wiki )しかし、Son of Grid Engineも2016年を最後に開発が停止しています。一方、Debian/Ubuntu系では、”gridengine” として同様の試みがなされてきており、現在も開発が継続されています。そこで、Ubuntu18.04LTSへのgridengineのインストール方法について紹介します。なお、本稿は京都大学精神科の宮田淳先生が作成した「Son of Grid EngineのUbuntu18.04LTSへのインストール方法」をベースに、筑波大学精神科の根本清貴が改変したものです。この場を借りて宮田淳先生に御礼申し上げます。なお根本は(もちろん宮田先生も)本マニュアルの内容に関して一切の責任を負いません。あくまで自己責任でこのマニュアルをご使用下さい。

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Son of Grid EngineのUbuntu 18.04 LTS / RHEL7 / CentOS7 へのインストール方法

FSLやそれを利用したHCPパイプラインでは、計算を高速化するためにCPUあるいはGPUを利用した介した並列分散処理を行います。CPU の並列分散化には、Sun Microsystems が開発していたオープンソースの Sun Grid Engine(SGE)が使われます。しかし同社は2010年にOracle買収し、ソースコードがクローズドになってしまいました。

これを受けて、リバプール大のグループがSun Grid Engine のオープンソースの最終版である 6.2u5 を利用したベースに、オープンソースでの開発を継続し、Son of Grid Engine として公開しています。Son of Grid Engine も SGE と呼ばれています。
https://arc.liv.ac.uk/trac/SGE/wiki

対応OSはLinuxのみで、Debian/Ubuntu系、RedHat/CentOS系があります。

インストールにはいろいろ工夫が必要ですが、このたび、京都大学の宮田淳先生がそのインストールマニュアルを作成してくださいました。

宮田先生のご厚意で公開をご快諾いただきましたので、公開します。

Son of Grid Engine の Ubuntu 18.04LTS へのインストール方法

Son of Grid Engine の CentOS7 へのインストール方法

2019年度第1回脳画像解析勉強会(2019年12月1日開催)

※満席になりましたので、申し込みを締め切らせていただきました。

これまでに脳画像解析勉強会を開催してまいりましたが、2019年度も2回開催予定です。
今回は、「SPM-VBMの基本は理解できた、その先をもう少し知りたい」方を対象にしたいと思います。

日時:2019年12月1日(日)9:00-17:00
場所:オフィス東京(東京駅八重洲口から徒歩5分)
費用:無料
定員:30名(先着順)

受講条件
– Matlabを既にお持ちであること
– 「すぐできるVBM」の内容は理解されていること

勉強会の内容(予定)
9:00-15:00
– Matlab入門(兼予習)
– SPMを利用したMatlabスクリプト
– SPMの結果をFigureにしていく方法
– VBMのTips
15:00-17:00
– 「今さら聞けないことを聞きたい」質疑応答コーナー

FSLをCPUによる並列処理で高速化する(Chris Rorden版fsl_subの使用)

FSL(FMRIB Software Library)には、fsl_subというプログラムがあります。これは並列処理をするためのプログラムですが、基本、クラスターコンピューティングを想定しており、CPUによる並列処理に対応していません。
Chris Rorden先生が、CPUでの並列処理に対応したfsl_subを公開されています。CPUでの高速化の手順を研究室の黒下君がまとめてくれましたので、公開します。

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SPMの結果から、自動で各座標の解剖学的名称を抽出するスクリプト

SPMの結果から領域名を抽出するのに苦労している方は多いと思います。
SPM12からは、GUIを用いて簡単に同定することはできるようになりましたが、
(この方法を知りたい方は、こちらの記事を参照してください)
それでも何十箇所もある場合、マウスで一つ一つ確認するのは骨が折れます。

先日、SPMのMLで、Guillaume Flandinがこのようなメールを流していたことに気づきました。

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FSLやSPMを用いて画像の左右を反転する方法

DICOM→NIFTIに変換する際に、MRI画像の左右を反転する方法はありますか?というご質問をいただきました。

DICOM→NIFTIの際に変換する方法は私が知る限りあまりないと思いますが、NIFTI画像に対する方法はあります。

この方法を紹介します。

FSLに、”MNI152_T1_2mm_LR-masked” というファイルがあります。

画像の反転の確認にはわかりやすいファイルなので、今回はこれを使用します。

Mangoで見ると、画像に埋め込まれている”R”が実際にR側にあることに気をつけてください。

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WindowsでのMRIcronのインストール方法

dcm2niiを使う為には、まずMRIcronをインストール必要があります。

MRIcronは、http://people.cas.sc.edu/rorden/mricron/index.htmlよりダウンロードします。

トップページ上に表示されている[Installation]をクリックして下さい。

すると、MRIcronで使用できるOS (Windows、Linux、Macの3種類で使用できます)の説明が出てきます。ご自分の作業環境にあったOSを選択し、ファイルをダウンロードして下さい。ここでは、Windowsを使用すると仮定して、説明を進めていきたいと思います。

Windowsでは、下図のように[file.win.zip]をクリックします。

ダウンロードするファイルの一覧が掲載されたページに移動しますので、ここからダウンロードを開始して下さい。

dcm2niiを使用する為には、[MRIcron/NPM/dcm2nii 2MAY2016]は必要になります。下図のように、[MRIcron/NPM/dcm2nii 2MAY2016]の横には、それぞれのOSで使用できるファイルが置いてありますので、必要なファイルにチェックを入れて、ファイル名をクリックします。

ファイルをダウンロードするにあたっての規約が表示されますので、[I Agree]をクリックします。

[ファイルを保存する]にチェックを入れて、[OK]をクリックします。

すると、下図のようにダウンロードが完了します。

ファイルが圧縮されていますので、解凍してください。Windows10では[圧縮フォルダツール]の[展開]タブ→[すべて展開]をクリックします。

すると、下図のようにファイルが解凍されます。

SPMの結果から閾値をこえる領域のすべての座標を求める方法

最近、ある方にこういう依頼を受けました。

「SPMの結果から閾値を超えるクラスターの全領域名が知りたい」

このためには、まず、閾値を超えるクラスターの座標を知る必要があります。
SPMの構造体には、座標がすべて入っています。

SPMで結果を出した後に、Matlabのコマンドウィンドウに以下をタイプするだけでOKです。

xSPM.XYZmm

SPMの統計結果は xSPM という構造体におさめられています。
xSPMとタイプすると構造体の内容を見ることができます。

>&gt; xSPM

xSPM = 

  フィールドをもつ struct:

          swd: 'ワーキングディレクトリ'
        title: 'コントラストのタイトル'
            Z: [1×1102 double]
            n: 1
         STAT: 'T'
           df: [1.0000 250.0000]
      STATstr: 'T_{250}'
           Ic: 2
           Im: []
           pm: []
           Ex: []
            u: 3.1232
            k: 100
          XYZ: [3×1102 double]
        XYZmm: [3×1102 double]
            S: 70831
            R: [1 41.5028 447.2876 1.2207e+03]
         FWHM: [3.6448 3.8374 3.7707]
            M: [4×4 double]
           iM: [4×4 double]
          DIM: [3×1 double]
          VOX: [3 3 3]
         Vspm: [1×1 struct]
    thresDesc: 'p&lt;0.001 (unc.)'
         VRpv: [1×1 struct]
           Pp: [1×116 double]
           Pc: [1×58 double]
           uc: [4.8405 Inf 62.0000 62.0000]
        units: {'mm'  'mm'  'mm'}

これを改めてみると、SPMのResultsに出てくる内容がほぼ網羅されていることがわかります。

Z: [1×1102 double] はZ値が1102個あるということです。つまり、閾値を超えるボクセルが1102ボクセルあるということがわかります。
u: 3.1232 は p<0.001, uncorrectedに相応するT値、k: 100 はextent thresholdです。
XYZ: [3×1102 double]には、ボクセルの位置が入っており、XYZmmに、そのMNI座標が入っています。

とこんな感じでいろいろな情報が入っています。

XYZmmは3×1102ですから、3行1102列の行列です。
これは扱いにくいので、転置してあげると扱いやすくなります。

>&gt; A=xSPM.XYZmm;
>&gt; A'

ans =

    -9    54    21
    -6    54    24
    -9    54    24
   -12    54    24
    -6    57    24
    -9    57    24
   -12    57    24
   -15    57    24
 (…以下、この例の場合では1102行の出力が続きます)

こうやってすべての座標を得ることができました。

SPMでは、統計の結果はデフォルトでは、8mm離れたピーク領域しか表示されませんが、このような方法を使えば自分が気になっている領域が入っているかどうかを確認できます。

FSL で imglob: command not found と出た時の対処方法

FSLをきちんとインストールしたつもりなのに、imglob, imcp, immv のいずれかを実行したり、eddy などのコマンドを実行すると、

imglob: command not found

というエラーが出ることがあります。

これは、FSLのインストールがうまくいっていないサインです。

FSLのサイトにも記載があります。

しかし、もうひと工夫必要なので記載します。

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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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FSLなどで生成したFA画像を、FreeSurferのSurface画像に投影する方法

FreeSurferで画像解析をしていると、「他の画像解析ソフトで解析した画像をFreeSurferで表示できないだろうか?」という疑問が湧いてきます。
今回、慶応大の上田亮先生が、その方法を見出してくださいましたので、上田先生の了解を得て、その方法を説明します。
FSLで作成したFA画像を、FreeSurferのSurface画像に投影してみます。

続きを読む

FSLの異なるバージョンのインストール

2018年10月26日、FSL 6.0.0がリリースされました。
メジャーバージョンアップなのでこれからいろいろ調べないといけませんが、
FSLのインストーラー、fslinstaller.pyをそのまま実行するとFSL 6.0.0がインストールされます。
しかし、従来のFSL 5.0.11をインストールしたい人もいます。
fslinstaller.pyのオプションで、指定できることがわかりました。
なお、fslinstaller.pyはPython2のスクリプトです。最近は、pythonとタイプするとpython3が起動する人も多いので、
python2.7 fslinstaller.py としてあげるといいでしょう。(Linuxはpython2でいいのですが、MacOSはpython2.7と明示しないとうまく動きません)

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第2回 FreeSurfer 6.0 勉強会を開催します (2018年11月18日)

2018/8/28 13:40 満席となりましたので、受付を終了いたしました。

2018年3月にABiS脳画像解析チュートリアルにおいてFreeSurferのチュートリアルを行いましたが、アンコールのリクエストを複数いただいているので、今回も岩手医科大学の山下典生先生の協力を得て、2018年11月18日に東京でFreeSurferの勉強会を開催することとしました。

今回は、研究費のサポートがあるため、無料です。

これまでに開催してきたチュートリアルのように、ご自身のパソコンを持ち込んでいただき、FreeSurferにじっくり触れていただきます。

想定している対象者は、FreeSurferの経験がまだ少ない方です。全く経験がない方もOKです。また、recon-allはやったことがあるけれども、マニュアル修正をやったことがない方はとてもいい経験になると思います。これらの経験がある中級者以上の方には物足りないかと思います。

日程及び場所は以下になります。

  • 日程:2018年11月18日(日) 09:00-17:00
  • 場所:オフィス東京
  •    東京駅八重洲口徒歩5分

  • 講師
  • 根本清貴(筑波大学医学医療系精神医学)
    山下典生(岩手医科大学医歯薬総合研究所超高磁場MRI診断・病態研究部門)

  • セミナー内容(予定;基本的には2018年3月に生理研で行われたチュートリアルをベースにしています)
  • ・FreeSurferの概要
    ・recon-allを用いた前処理の方法
    ・ROI解析
    ・個人解析結果のマニュアル修正
    ・Qdecを用いた基本的なグループ解析
    ・コマンドラインを用いたグループ解析

  • 定員:50名(先着順)
  • 参加費:無料