【FSL】BEDPOSTXの使い方


* 1. 目的
* 2. BEDPOSTX
* 3.


1. 目的

  • BEDPOSTXの利用方法の取得

2. BEDPOSTX

BEDPOSTXの実行には、次のようなファイルが必要。

さらに、ファイル名は次のようにしておく必要がある。

Sub001/
├── bvals  # DWIのGradient Table
├── bvecs  # DWIのGradient Table
├── data.nii.gz  # DWI
└── nodif_brain_mask.nii.gz  # b=0のマスク

BEDPOSTXは、次のコマンドで実行できる。

bedpostx Sub001
# Usage: bedpostx <subject directory> [options]

3.

次のように、データを用意する。

$ tree HC003/
HC003/
├── HC003.bval   # DWIのGradient Table
├── HC003.bvec  # DWIのGradient Table
├── drHC003.nii.gz  # DWI
└── maskdrHC003.nii.gz  # b=0のマスク

この時、BEDPOSTXを実行するために必要なファイルが揃っているかをbedpostx_datacheckで確認することができる。

$ bedpostx_datacheck HC003/
HC003//data does not exist
HC003//nodif_brain_mask does not exist
 num lines in HC003//bvals 
cat: HC003//bvals: No such file or directory
0
 num words in HC003//bvals 
cat: HC003//bvals: No such file or directory
0
 num lines in HC003//bvecs 
cat: HC003//bvecs: No such file or directory
0
 num words in HC003//bvecs 
cat: HC003//bvecs: No such file or directory
0

ファイル名を修正。

tree HC003
HC003/
├── bvals
├── bvecs
├── data.nii.gz
└── nodif_brain_mask.nii.gz

再度、bedpostx_datacheckを実行する。

$ bedpostx_datacheck HC003/
HC003//data
data_type	INT16
dim1		120
dim2		120
dim3		84
dim4		137
datatype	4
pixdim1		1.700000
pixdim2		1.700000
pixdim3		1.700000
pixdim4		0.000000
cal_max		0.000000
cal_min		0.000000
file_type	NIFTI-1+

HC003//nodif_brain_mask
data_type	INT16
dim1		120
dim2		120
dim3		84
dim4		1
datatype	4
pixdim1		1.700000
pixdim2		1.700000
pixdim3		1.700000
pixdim4		0.000000
cal_max		0.000000
cal_min		0.000000
file_type	NIFTI-1+

 num lines in HC003//bvals 
1
 num words in HC003//bvals 
137
 num lines in HC003//bvecs 
3
 num words in HC003//bvecs 
411

BEDPOSTXデータのチェックができたら、BEDPOSTXを実行する。

$ bedpostx HC003/
subjectdir is /home/neuro/Documents/Yuya_S/temp/bedpostx/bedpostx_dir/HC003
Making bedpostx directory structure
Queuing preprocessing stages
...

BEDPOSTXを実行すると、「.bedpostX」フォルダが生成されこれがBEDPOSTXの生成ファイルである。

$ ls
HC003  HC003.bedpostX

BEDPOSTXで出力されるファイルは次の通り。

  • merged_th<i>samples – 4D volume – Samples from the distribution on theta
  • merged_ph<i>samples – 4D volume – Samples from the distribution on phi
  • theta and phi together represent the principal diffusion direction in spherical polar co-ordinates
  • merged_f<i>samples – 4D volume – Samples from the distribution on anisotropic volume fraction (see technical report).
  • mean_th<i>samples – 3D Volume – Mean of distribution on theta
  • mean_ph<i>samples – 3D Volume – Mean of distribution on phi
  • mean_f<i>samples – 3D Volume – Mean of distribution on f anisotropy. Note that in each voxel, fibres are ordered according to a decreasing mean f-value
  • an_dsamples – 3D Volume – Mean of distribution on diffusivity d
  • mean_d_stdsamples – 3D Volume – Mean of distribution on diffusivity variance parameter d_std (not produced if –model=1)
  • mean_S0samples – 3D Volume – Mean of distribution on T2w baseline signal intensity S0
  • dyads<i> – Mean of PDD distribution in vector form. Note that this file can be loaded into FSLeyes for easy viewing of diffusion directions
  • dyads<i>_dispersion – 3D Volume – Uncertainty on the estimated fibre orientation. Characterizes how wide the orientation distribution is around the respective PDD.(how is this calculated?)
  • nodif_brain_mask – binary mask created from nodif_brain – copied from input directory

結果を確認するには、以下のコマンドを実行。

cd HC003.bedpostX
fsleyes mean_fsumsamples.nii.gz \
  dyads1.nii.gz         -ot linevector -xc 1 0 0 -yc 1 0 0 -zc 1 0 0 -lw 2 \
  dyads2_thr0.05.nii.gz -ot linevector -xc 0 1 0 -yc 0 1 0 -zc 0 1 0 -lw 2 \
  dyads3_thr0.05.nii.gz -ot linevector -xc 0 0 1 -yc 0 0 1 -zc 0 0 1 -lw 2

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3 thoughts on “【FSL】BEDPOSTXの使い方

  1. GPU versionでの利用を経験したので、投稿いたします。
    Ubuntu 20.04 with RTX3060はまだ、未対応でした。
    環境:mouse computer win10 with RTX2070 notebook(約2年前)に、type C USB接続した外付けubuntu20.04から操作して作業を完了できました。
    Cuda:Cuda compilation tools, release 10.2, V10.2.89で認識しています。ドライバーはnvidiaで2070対応の500系です。
    cuDNN:cuda, cudnnの別々のインストールはかなり辛いので、pytorchのページから、pip install系のインストールで一括して導入すると、nvcc -Vを実行できないトラブルが少ない気がします。複数のcudaをお持ちの場合、k-labのバージョン切り替えを利用します(update-alternativesで検索すると、k-labにあります)。お手持ちの古めのPCでも、外付けubuntuで充分利用できるので、大変便利だと思い投稿しました。
    bedpostx_gpu実行方法:/usr/local/fsl/binの中で端末を立ち上げ、コマンドは’bedpostx_gpu (sub**があるフルディレクトリ)’で可能でした。実行時間は30分程度です。
    注意点:fsl v6の場合、すでにbedpostx_gpu, probatrack2_gpuがインストールされています。このため、bedpostx_gpuのページにある、それぞれのcudaのバージョンに対応するソフトのインストールを指示(https://users.fmrib.ox.ac.uk/~moisesf/Bedpostx_GPU/Installation.html)されていますが、私の場合はそちらのファイルと置換すると動きませんでした。なので、もし置換を試されるようでしたら、予めbin内部のファイルを退避させて置くと良いと思います。
    お試しになられる方のために、少しでも役立つといいと思いアップさせていただきました。

    • ご報告ありがとうございます。こういう情報で助かる方がいろいろあると思います。

  2. ピングバック: 【FSL】FDT pipelineを用いた標準空間(MNI空間)への位置合わせ

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