1. 目的
2. データ準備
3. MIFフォーマットに変換
4. 渦電流および頭部の動き補正
5. 脳マスクの作成
6. 応答関数（Response function）の推定
7. 白質配向分布の推定
8. Tractographyの実行
9. Track Density Imaging (TDI)
カテゴリ別アーカイブ： Linux
XFCEのウィンドウのサイズ変更は、Alt + 右クリック + 矢印が便利
Lin4NeuroはXFCEを採用しています。とても軽量なのでいいのですが、ウィンドウのサイズ変更でウィンドウの端を上手につかむことができず困ることがあります。
いいショートカットを教えていただきました。「Altキーを押しながら右クリックして、マウスを動かす」です。
私はマウスはできるだけ使わない方がうれしい人間なので、マウスを矢印キーで代用できないか試してみたらバッチリでした。
Alt + 右クリック + 矢印キーで、ウィンドウのサイズが比較的簡単に変更できます。
お試しあれ。
すぐに認識されないDVD/Blu-rayディスクのUbuntuへの読み込み
UDF形式はDVDやブルーレイの標準フォーマットですが、Ubuntuでは、デフォルトではディスクを挿入しただけでは認識されないことがあります。
以下のようにすることで対応できます。
- 光学ドライブのデバイス名を確認する
Ubuntuの「ディスク」アプリ (gnome-disks) を起動します。
ここで、光学ドライブを選択し、「デバイス」にあるパスを確認します。
上図では、/dev/sr0 であることがわかります。
- マウントポイントを作成する
Ubuntu 18.04以降では、/media/ユーザ名/ の下にリムーバブルディスクがマウントされますので、ここに udf というディレクトリを作成します。（udfでなくても自分の好きな名前で大丈夫です)
sudo mkdir /media/ユーザ名/udf
- マウントする
以下のコマンドでマウントします。
sudo mount -t udf /dev/sr0 /media/ユーザ名/udf
こうすると、デスクトップ上にディスクが表示されるようになります。
ディスクが表示されず困った時、試してみる価値があります。
- アンマウントする
GUIでは、ディスクのアイコンで右クリックをして「取り出す」で大丈夫です。
コマンドラインでは、sudo umount /media/ユーザ名/udf でアンマウントできますのでその後はいつでも取り出せます。
bedpostx_gpu のエラー: –cnonlinear/bin/merge_parts_gpu: そのようなファイルやディレクトリはありません の対処法
bedpostx_gpu を走らせると、以下のエラーがでます。
/usr/local/fsl/bin/bedpostx_postproc_gpu.sh: 行 20: --cnonlinear/bin/merge_parts_gpu: そのようなファイルやディレクトリはありません
この解決法がFSLのMLで紹介されています。
https://www.jiscmail.ac.uk/cgi-bin/wa-jisc.exe?A2=FSL;ee0b1626.2112
具体的には、
${FSLDIR}/bin の中にある bedpostx_postproc_gpu.sh の
# last 2 parameters are subjdir and bindir parameters="" while [ ! -z "$2" ] do
を
# last 2 parameters are subjdir and bindir
parameters=""
while [ ! -z "${2+x}" ]
do
に変更します。
while の後の test文 の中が、 $2 が ${2+x} になっています。
これで無事に動きます。
ご紹介まで。（金子貴久子先生、情報提供ありがとうございました）
NVIDIAのリポジトリのキーが更新されました。（2022年4月28日）
4月30日にUbuntuのアップデートをしたら、以下のようなメッセージが出ました。
W: GPG エラー: https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64 InRelease: 公開鍵を利用できないため、以下の署名は検証できませんでした: NO_PUBKEY A4B469963BF863CC
E: リポジトリ https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64 InRelease はもう署名されていません。
N: このようなリポジトリから更新を安全に行うことができないので、デフォルトでは更新が無効になっています。
N: リポジトリの作成とユーザ設定の詳細は、apt-secure(8) man ページを参照してください。
NVIDIAのリポジトリが変更があったのかなと思い、NVIDIAのサイトを見に行ったら、きちんと書いてありました。
Updating the CUDA Linux GPG Repository Key
このページに書いてありますが、Ubuntu 18.04の場合は行うべきことは以下になります。（Ubuntu 20.04は1804を2004に変えるだけです）
sudo apt-key del 7fa2af80 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb sudo apt update
これで公開鍵が更新されます。
ただ、人によっては以下のメッセージが出てくるかもしれません。
W: ターゲット Packages (Packages) は /etc/apt/sources.list:63 と /etc/apt/sources.list.d/cuda-ubuntu1804-x86_64.list:1 で複数回設定されています
これは、/etc/apt/sources.list と /etc/apt/sources.list.d/cuda-ubuntu1804-x86_64.list
に同じ内容が記載されていることによります。
この場合は、
/etc/apt/sources.list にある
deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/ /
を削除すればOKです。
ubuntu-drivers devices で “FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: ‘aplay'” が出たときの対処法
Ubuntuでグラフィックドライバを入れるときなど、ubuntu-driversが便利ですが、あるマシンでこんなエラーが出ました。
$ ubuntu-drivers devices
ERROR:root:could not open aplay -l
Traceback (most recent call last):
File "/usr/share/ubuntu-drivers-common/detect/sl-modem.py", line 35, in detect
aplay = subprocess.Popen(
File "/usr/lib/python3.8/subprocess.py", line 858, in __init__
self._execute_child(args, executable, preexec_fn, close_fds,
File "/usr/lib/python3.8/subprocess.py", line 1704, in _execute_child
raise child_exception_type(errno_num, err_msg, err_filename)
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'aplay'
No such file or directory: ‘aplay’ と出ます。
これは何だろうなと思って調べたところ、Linuxのオーディオ入出力のALSAの音声再生コマンドであることがわかりました。
ALSAを入れれば問題ないだろうと思ったところ、解決しました。
sudo apt install alsa-base
これで ubuntu-drivers devices でエラーが出なくなりました。
Ubuntu への AnyDesk のインストール
AnyDeskはマルチプラットフォームで動作するリモートデスクトップアプリケーションです。動きがとても軽くて非常に使いやすいです。
本家サイトに ‘AnyDesk DEB repository how-to‘ が紹介されていますが、root で作業するように書かれています。
Ubuntuで普通のユーザーが使う時はちょっとだけ違う方がすんなりインストールできますので紹介します。
- リポジトリキーを信頼するソフトウェア・プロバイダー・リストに登録する
wget -qO - https://keys.anydesk.com/repos/DEB-GPG-KEY | sudo apt-key add -
- リポジトリを追加する
sudo sh -c 'echo "deb http://deb.anydesk.com/ all main" > /etc/apt/sources.list.d/anydesk-stable.list'
- リポジトリを更新し、AnyDeskをインストールする
sudo apt update sudo apt install anydesk
Ubuntu 20.04 の mini.iso
Ubuntu 20.04 の mini.iso はかなり隠れたところにあります。
こちらから入手できます。
http://archive.ubuntu.com/ubuntu/dists/focal/main/installer-amd64/current/legacy-images/netboot/
日本のミラーサイトはこちら。
http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu/dists/focal/main/installer-amd64/current/legacy-images/netboot/
いつも探すので備忘録として書いておきます。
シェルスクリプト（bash）の基本 ～チュートリアル～
目次
目的
シェルとは
シェルスクリプトとは
UNIX系OS（Linux, Mac）における基礎知識
パス（絶対パス・相対パス）
プログラミング言語は、英語の命令文に相当
ファイル名に日本語やスペースを用いない
bash基本
文字の表示（コマンド：echo）
Brace Expansionの使い方
変数（コマンド：変数=〇〇）
変数の定義
変数の利用
変数の配列処理
配列
配列の定義
配列の利用
現在いるディレクトリの確認（コマンド：pwd）
端末（ターミナル）の画面をクリア（コマンド：clear）
標準入力から変数を定義
条件分岐：If文（コマンド：if）
条件分岐：Case文（コマンド：case）
四則演算
リダイレクト（コマンド：> or >>）
ファイル内容出力（コマンド：cat）
ファイルのリスト一覧確認（コマンド：ls）
カウント（コマンド：wc -l）
パイプ [ | ]（コマンド：|）と検索（コマンド：grep）
テキストファイルの作成（コマンド：touch）
フォルダの作成（コマンド：mkdir）
ファイル・フォルダのコピー（コマンド：cp）
ファイルをコピー
フォルダをコピー：オプション（-r）必須
ファイル・フォルダの移動（コマンド：mv）
ディレクトリ移動（コマンド：cd）
ファイル・フォルダの削除（コマンド：rm）
ファイルの削除
フォルダの削除：オプション（-r）必須
反復処理：For文（コマンド：for）
反復処理：While文（コマンド：while）
関数（コマンド：function）
先頭の表示（コマンド：head）
末尾の表示（コマンド：tail）
ソート処理（コマンド：sort）
重複削除（コマンド：uniq）
文字列の切り出し・抽出（コマンド：cut）
区切り文字を指定して抽出
-d: 区切り文字指定
-f: フィールドの指定
文字のインデックスを指定して抽出
-c: 先頭からの文字数
文字列の置換（コマンド：sed）
数字の連番（コマンド：seq）
コマンドのレファレンスマニュアルを表示（コマンド：man）
ワイルドカード [ * ] （コマンド：*）
脳画像解析のための環境構築
目次
1. 目的
2. はじめに
3. Lin4Neuroに必要なPCのスペック
4. Lin4Neuroを動かすためのソフト（VirtualBox）をインストール
5. Lin4Neuro（ovaファイル）をダウンロード
6. VirtualBoxに、Lin4Neuro（ovaファイル）をインポート
7. Lin4Neuroの設定
7.1. CPUとメモリ（RAM）の設定
7.2. 共有フォルダの設定
8. Lin4NeuroをVirtualBoxから起動
9. ソフトのインストール
9.1. 3D Slicerのインストール
9.2. ITK-SNAPのインストール
9.3. FSLのインストール
9.4. MRtrix3のインストール
9.5. FreeSurferのインストール
9.6. ANTsのインストール
9.7. SPMのインストール
9.8. CONNのインストール
9.9. 機械学習の環境構築
10. トラブルシューティング
10.1. 起動時に、「仮想マシン”L4N-1804-abis”のセッションを開けませんでした。」という警告
Ubuntu 18.04 への FreeSurfer 7.2.0 のインストール (debファイルの利用)
FreeSurfer 7.2.0が発表されました。
このバージョンからついに deb ファイルが提供されるようになりました。嬉しいことですね。
デフォルトのインストール先は、/usr/local/freesurfer/7.2.0 となります。
Linuxで特定の時間より後に生成されたファイルを列挙する方法
画像解析などをしていると、しばしば、「今の作業で新しくできたファイルは何だろう？」と思うことがあります。
Linuxでは、find コマンドに、-newer というオプションがあります。findのmanページには以下の記載があります。
-newer file
ファイルが file よりも最近に内容を更新されていれば、真を返す。
であるならば、あるファイルを作成して、作業をして、その後に、findをかければ列挙できるはずです。
いろいろ調べた結果、touchコマンドで -t オプションを使うとタイムスタンプを決められるので、それをスクリプトに組み込めるなと思いました。
以下のスクリプトで、新たに生成されたファイルの一覧が generated_from_タイムスタンプ.txt に作成されます。
#!/bin/bash
#generate timestamp
ts=$(date +%Y%m%d%H%M.%S)
#generate a temporary file with current timestamp for find
touch -t $ts /tmp/_timestamp
# BEGIN commands to generate new files
#
# END
# list files which is generated after /tmp/_timestamp
find . -type f -newer /tmp/_timestamp | tee -a generated_from_${ts}.txt
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…
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…）
Ubuntu で Rの「署名が無効です」への対処法
UbuntuでRを使っていらっしゃる方は多いと思います。
R3.5以上を使う場合、https://cran.rstudio.com/bin/linux/ubuntu bionic-cran35 を使っている場合が多いです。
このリポジトリの署名が2020年10月16日に失効しました。
Workaround for FSL 6.0.4 python dependencies
imglob or imcp provided with FSL requires numpy.testing.decorators. However, numpy.testing.decorators has been deprecated from numpy 1.18. So, if you use numpy >=1.18, you see the following error:
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。