CONNチュートリアル (20.b対応): SETUP – Covariates (2nd-level)

前処理のQAで今回準備したサンプルデータでは、Subject 16は解析に不適ということがわかりました。なので、これを省きたいと思いますが、その前に準備している Covariates を登録しておきます。(そうでないと Covariates を入れてある subjects.txt を編集し直さないといけないからです。)

続きを読む

CONNチュートリアル (20.b対応): ワーキングディレクトリの設定

脳画像解析を行う際には、「ワーキングディレクトリ」を意識することがとても大切になります。なぜならば、ワーキングディレクトリの中に画像データが保存されていくからです。CONNも例外ではありません。

そして、忘れられがちですが、Matlabでまずワーキングディレクトリに移動してからCONNやSPMを起動すると、ファイルの選択などが非常に容易になります。

今は、conn_practice.zip を展開してできた conn_practice をワーキングディレクトリとして設定したいと思います。

続きを読む

CONNチュートリアル (20.b対応): 必要なデータ

CONNのために必要なMRIデータ

CONNを使うために必要なデータは、3次元T1強調画像と安静時脳機能画像です。安静時脳機能画像は、4次元画像の方がとりまわしがしやすいです。3次元fMRIデータを4次元fMRIデータに変換する方法は、こちらの記事にまとめましたので、そちらをご参照ください。

続きを読む

3次元fMRI データセットを4次元fMRIデータセットに変換する方法: SPMとFSLの比較

fMRIデータは3次元データで取り扱う場合と4次元データで取り扱う場合があります。

3次元データの場合、たとえば1つのセッションが240ボリュームで構成されているとすると、240のniftiファイルで構成されます。

4次元データの場合、1つのniftiファイルに240ボリュームがすべておさめられています。

個人的には、データ管理という点では、4次元データの方が取り扱いやすいと思っています。

そこで3次元データを4次元データに変換する方法をSPMの場合とFSLの場合でまとめたいと思います。

必要な情報としては、TRです。この情報がないといくつかのソフトはうまく動かなくなります。

続きを読む

FSLでFA画像を用いてMD画像を非線形変換する方法

FSLにはFA画像を非線形変換する際、FA_2_FMRIB58_1mm という設定ファイルが準備されており、比較的簡単に非線形変換ができます。
しかし、MD画像を非線形変換したい場合にはすぐにはうまくできません。
この時、FA画像の非線形変換のパラメーターを利用することで、可能になります。
ポイントは、flirt, fnirt, applywarp を上手に使うことです。
以下、sub1_FA.nii.gz, sub1_MD.nii.gz があるという前提でこれらを標準化するコマンドを記載します。コメントに意味を記載しています。

# FA画像を線形変換で標準化
# パラメータを affine.mat として出力(変換後の画像は出力しない)
flirt -ref $FSLDIR/data/standard/FMRIB58_FA_1mm \
      -in sub1_FA \
      -omat affine.mat
# FA画像を非線形変換で標準化
# 非線形変換のパラメータ画像を、sub1_cout.nii.gz として出力
# FA画像の標準化された画像を、sub1_FA_fnirted.nii.gz として出力
fnirt --config=FA_2_FMRIB58_1mm \
      --in=sub1_FA \
      --aff=affine.mat \
      --cout=sub1_cout \
      --iout=sub1_FA_fnirted
# MD画像を非線形変換で標準化
# 上記で得られた、affine.mat, sub1_cout.nii.gz を利用して、
# sub1_MD を変換させる
# sub1_FA と sub1_MD は全く同じ次元なので、パラメータだけ当てはめることができる
# MD画像の標準化された画像を、sub1_MD_fnirted.nii.gz として出力
applywarp --ref=$FSLDIR/data/standard/FMRIB58_FA_1mm \
          --in=sub1_MD \
          --warp=sub1_cout \
          --premat=affine.mat \
          --out=sub1_MD_fnirted

Making use of eddy_cuda of FSL 6.0.4 on Ubuntu 18.04

eddy implemented in FSL is time-consuming program. FSL recommends using eddy_cuda, GPU version of eddy. They ship eddy_cuda8.0 and edddy_cuda9.1. If you use Ubuntu 18.04, you can make use of eddy_cuda9.1 with only 4 commands.

Disclaimer: Installing nvidia-driver could cause display problem. I am not responsible for the problem…

続きを読む

Ubuntu18.04上のFSL6.0.4でeddy_cudaを使う方法

FSLにはeddyという拡散MRI画像の渦電流を補正するプログラムが搭載されています。
かつてはeddy_correctというシンプルなプログラムでしたが、
今のeddyは、計算量がとてつもなく大きな(=処理時間がかかる)プログラムとなっています。

Liux版のFSLには、eddy_openmp というCPU版と、eddy_cuda{8.0,9.1}というGPU版があります。

Ubuntu 18.04 が搭載されているLinuxで NVIDIA製のグラフィックボードが搭載されている場合、eddy_cudaを比較的簡単にセットアップできるので紹介します。

注意:NVIDIAのドライバを入れる時点で、ディスプレイの解像度が変になることがあります。現在の実働マシンに使う場合は相当注意しながら行ってください。個々人の環境があまりにも違うのでこの方法で不具合が起こっても責任は負いかねます。(すでに3台のマシンでセットアップを行い問題ないことを確認していますが…)

続きを読む

fslroiやmrconvertを使ってNIfTI画像からスライスを1枚だけ削除する方法

拡散画像からZ軸(上下)方向に1枚だけスライスを除く必要がありました。

どんな方法があるか調べていたところ、fslroiがいいなと思いました。
そして、慶応大学病院の上田先生からMrtrixについてくるmrconvertでも同様のことができることを教わりました。
自分の備忘録も兼ねてここに記載しておきます。

実際に試せるように、サンプル画像を準備しました。この画像をベースに説明します。

続きを読む

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。