【FSL】大脳基底核のセグメンテーション

1. 目的
2. コマンド
3. 使用例
3.1. 頭蓋除去をしていない場合
3.2. 頭蓋除去を既にしている場合
4. 結果
5. おまけ

1. 目的

大脳基底核のセグメンテーション

2. コマンド

FSLのrun_first_allを用いる。

run_first_allのヘルプは、以下。

Usage: run_first_all [options] -i <input_image> -o <output_image>

Optional arguments:
  -m <method>      : method must be one of auto, fast, none or a (numerical) threshold value
  -b               : input is already brain extracted
  -s <name>        : run only on one specified structure (e.g. L_Hipp) or a comma separated list (no spaces)
  -a <img2std.mat> : use affine matrix (do not re-run registration)
  -3               : use 3-stage affine registration (only currently for hippocampus)
  -d               : do not cleanup image output files (useful for debugging)
  -v               : verbose output
  -h               : display this help message

e.g.:  run_first_all -i im1 -o output_name

基本的な使い方は、次の通り。

頭蓋除去をしていない3D-T1WIを入力する場合。

run_first_all -i <入力画像（3D-T1WI）> -o <出力画像（の接頭辞）>

頭蓋除去済みの3D-T1WIを入力する場合。

run_first_all -i <入力画像（3D-T1WI）> -o <出力画像（の接頭辞）> -b

3. 使用例

3.1. 頭蓋除去をしていない場合

頭蓋除去をしていない3D-T1WI（T1w.nii.gz）に対して、run_first_allをかけるには、次のようにコマンドを実行する。

ここでは、出力画像の接頭辞（オプション：-o）を「output」とした。

run_first_all -i T1w.nii.gz -o output

3.2. 頭蓋除去を既にしている場合

まず、頭蓋除去済みの3D-T1WI（T1_skull_stripped.nii.gz）を用意する。

頭蓋除去のやり方は、以下の記事を参考にするとよい。

頭蓋除去した画像（T1_skull_stripped.nii.gz）に対して、run_first_allコマンドを実行する。

ここでは、出力画像の接頭辞（オプション：-o）を「output」とし、頭蓋除去済みの脳を入力していることを示すオプション-bを付けている。

run_first_all -i T1_skull_stripped.nii.gz -o output -b

4. 結果

処理が完了すると、次のファイルが出力される。

output_name_all_fast_firstseg.nii.gz：大脳基底核がセグメンテーションされた画像（3D画像）
output_name_all_fast_origsegs.nii.gz：大脳基底核の各セグメンテーション画像（4D画像）
output_name_first.vtk：セグメンテーションをする際のメッシュ。FSLViewの3Dモードで見ることができる。
output_name_first.bvars：パラメータファイル。

大脳基底核のセグメント（output_all_fast_firstseg.nii.gz）と頭蓋除去した画像（T1_skull_stripped.nii.gz）を、重ね合わせてみる。

fsleyes T1_skull_stripped.nii.gz output_all_fast_firstseg.nii.gz -cm random

run_first_allでは、大脳基底核を次の領域にセグメント（区域分け）する。

Label Index	領域
10	Left-Thalamus-Proper
11	Left-Caudate
12	Left-Putamen
13	Left-Pallidum
16	Brain-Stem/ 4th Ventricle
17	Left-Hippocampus
18	Left-Amygdala
26	Left-Accumbens-area
49	Right-Thalamus-Proper
50	Right-Caudate
51	Right-Putamen
52	Right-Pallidum
53	Right-Hippocampus
54	Right-Amygdala
58	Right-Accumbens-area

5. おまけ

複数の被験者のセグメンテーション結果をQCしたい場合、first_roi_slicesdirコマンドを用いると便利である。

基本な使い方は、以下。

first_roi_slicesdir <入力画像（3D-T1WI）のリスト> <セグメンテーション画像のリスト>

例えば、次のような被験者Subj001, Subj002, Subj003がいた場合。

.
├── Subj001_T1_skull_stripped.nii.gz
├── Subj001_output_all_fast_firstseg.nii.gz
├── Subj002_T1_skull_stripped.nii.gz
├── Subj002_output_all_fast_firstseg.nii.gz
├── Subj003_T1_skull_stripped.nii.gz
└── Subj003_output_all_fast_firstseg.nii.gz

first_roi_slicesdirを、次のように実行する。

first_roi_slicesdir *_t1.nii.gz *_all_fast_firstseg.nii.gz

処理が完了すると、「slicesdir」フォルダが生成される。

slicesdir/
├── Subj001_T1_skull_stripped_t1grot1_to_Subj001_output_all_fast_firstseglbgrot1.png
├── Subj002_T1_skull_stripped_t1grot2_to_Subj002_output_all_fast_firstseglbgrot2.png
├── Subj003_T1_skull_stripped_t1grot3_to_Subj003_output_all_fast_firstseglbgrot3.png
├── grota.png
├── grotb.png
├── grotc.png
├── grotd.png
├── grote.png
├── grotf.png
├── grotg.png
├── groth.png
├── groti.png
└── index.html

slicesdirフォルダの「index.html」を開くと、結果が見れる。

著者情報：斎藤勇哉

順天堂大学医学部大学院医学研究科放射線診断学講座所属
脳MRI 画像解析が専門であり、テーマは①神経変性疾患の機序解明、②医用人工知能の開発、③多施設データのハーモナイゼーション、④速読が脳に与える影響や学習効果、⑤SNS解析を用いたマーケティング戦略の改善。
医療分野に関わらず、自然言語処理・スクレイピング・データ分析・Web アプリ開発を得意とし、企業や他大学の研究を支援。
主な使用言語は、Python、Shell Script、MATLAB、HTML、CSS