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1. 脳画像解析の準備 |
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脳画像解析の概要 |
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MRIの概要 |
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画像ファイル形式の種類 |
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脳画像解析のための環境構築 |
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シェルスクリプト(bash)の基本 ~チュートリアル~ |
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Pythonの基本 ~チュートリアル~ |
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Pythonを用いたデータ処理・統計(データサイエンス) ~チュートリアル~ |
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2. 脳画像解析の実践 |
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2.1. 画像表示ソフトウェア(Viewer) |
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MicroDicom(DICOMを見るならこれ!) |
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MRIcron(手軽にNIfTI見るならこれ!) |
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MRIcroGL(DICOM/NIfTI Viewer, 機能が多く、開発も進んでいる) |
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ITK-SNAP |
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FSLeyes |
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MRView |
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FreeView |
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2.2. 前処理 |
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2.2.1. データ準備 |
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DICOMのソート(Sort)処理とNIfTI変換(Software: Python) |
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DICOM形式からNIfTI形式の変換(Software: MRIcroGL/dcm2niix) |
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NIfTI形式からMIF形式の変換(Software/Command: MRtrix/mrconvert) |
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DICOMヘッダーをCSVに保存(Software/Library: Python/Pydicom) |
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NIfTIヘッダーの確認(Software/Command: FSL/fslhd, MRtrix/mrinfo) |
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画像の向きの確認と修正(Software/Command: FSL/fsleyes, fslreorient2std) |
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2.2.2. 構造MRI |
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FSLを用いたRF/B1バイアス(信号ムラ)補正(Software/Command: FSL/fast) |
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FreeSurferを用いたRF/B1バイアス(信号ムラ)補正(Software/Command: FreeSurfer/AntsN4BiasFieldCorrectionFs) |
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FSLを用いた頭蓋除去 ~Skull-stripping~(Software/Command: FSL/bet) |
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FreeSurferを用いた頭蓋除去 ~Skull-stripping~(Software/Command: FreeSurfer/recon-all -autorecon1) |
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脳組織(GM/WM/CSF)のセグメンテーション(Software/Command: FSL/fast) |
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大脳基底核のセグメンテーション(Software/Command: FSL/run_first_all) |
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2.2.3. 拡散MRI |
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MRtrixを用いた拡散MRIのマスク画像の作成(Software/Command: MRtrix/dwi2mask) |
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拡散MRIからb値ごとに画像を抽出(Software/Command: MRtrix/dwiextract) |
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FSLを用いた構造MRIと拡散MRIの位置合わせ ~Boundary-Based Registration: BBB~(Software/Command: FSL/epi_reg) |
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MRtrixを用いた拡散MRIのノイズ除去 ~Denoise~(Software/Command: MRtrix/dwidenoise) |
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DIPYを用いた拡散MRIのノイズ除去 ~Denoise~(Software/Command: DIPY/dipy.denoise.localpca) |
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MRtrixを用いた拡散MRIのバイアス(信号ムラ)補正(Software/Command: MRtrix/dwibiascorrect) |
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FSLを用いた拡散MRIの前処理 ~歪み・頭の動き・渦電流の補正~(Software/Command: FSL/topup, eddy) |
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MRtrixを用いた拡散MRIの前処理 ~歪み・頭の動き・渦電流の補正~(Software/Command: MRtrix/dwipreproc, dwifslpreproc) |
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MRtrixを用いた5TT(five-tissue-type)画像の生成(Software/Command: MRtrix/5ttgen) |
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FSLのBEDPOSTXの使い方(Software/Command: FSL/bedpostx) |
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MRtrixを用いた拡散MRIの組織応答関数(Response function)の計算(Software/Command: MRtrix/dwi2response) |
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MRtrixを用いた拡散MRIのFibre Orientation Distribution(FOD)の推定(Software/Command: MRtrix/dwi2fod) |
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2.2.4. その他(共通項目) |
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MRtrixを用いたギブズのリンギングアーチファクト(Gibbs ringing)の除去(Software/Command: MRtrix/mrdegibbs) |
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DIPYを用いたギブズのリンギングアーチファクト(Gibbs ringing)の除去(Software/Command: DIPY/dipy.denoise.gibbs) |
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FSLを用いた画像の位置合わせ ~Registration~)(Software/Command: FSL/flirt, fnirt) |
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FSLのFDT pipelineを用いた標準空間(MNI空間)への位置合わせ(Software: FSL) |
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定量値の計測 ~Sampling~(Software/Command: FSL/fslstats) |
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MRIcron/MRIcroGLを用いたノイズ除去とマスク画像の作成(Software: MRIcron/MRIcroGL) |
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FSL/MRtrixを用いたしきい値処理とマスク画像の作成(Software: FSL/fslmaths, MRtrix/mrthreshold) |
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画像の切り取り・マスキング ~Masking~(Software/Command: FSL/fslmaths, MRtrix/mrcalc) |
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4D画像から3D画像を抽出(Software/Command: FSL/fslroi, MRtrix/mrconvert) |
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MRtrixを用いた解像度の変更 ~Upsampling~(Software/Command: MRtrix/mrgrid) |
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2.3. 定量値 |
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2.3.1. 構造MRI |
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脳構造および脳容積の解析(Software/Command: FreeSurfer/recon-all -all) |
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2.3.2. 拡散MRI |
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FSLを用いた拡散テンソルイメージング: DTI(Software/Command: FSL/dtifit) |
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MRtrixを用いた拡散テンソルイメージング: DTI(Software/Command: MRtrix/dwi2tensor, tensor2metric) |
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DIPYを用いた拡散テンソルイメージング: DTI(Software/Command: DIPY/dipy.reconst.dti) |
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DIPYを用いた拡散尖度イメージング: DKI(Software/Command: DIPY/dipy.reconst.dki) |
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プログラミングなしで拡散テンソルイメージングと拡散尖度イメージング(Software: DKE) |
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AMICOを用いた神経突起イメージング: NODDI(Software: Python) |
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AMICOを用いた自由水イメージング: FWI(Software: Python) |
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DIPYを用いた自由水イメージング: FWI(Software/Command: DIPY/dipy.reconst.fwdti) |
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MRtrixを用いたトラクトグラフィー: Tractography(Software/Command: MRtrix/tckgen) |
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XTRACTを用いたトラクトグラフィー: Tractography(Software/Command: FSL/XTRACT) |
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2.3.3. その他 |
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定量的磁化率マッピング: QSM(Software: MEDI) |
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2.4. 統計解析 |
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Voxel-based analysis: VBA (Software: FSL) |
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Voxel-based morphometry: VBM (Software: FSL) |
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Tract-Based Spatial Statistics: TBSS (Software: FSL) |
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Gray matter-Based Spatial Statistics: GBSS (Software: FSL) |
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Fixel-Based Analysis: FBA (Software: MRtrix) |
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FMRIB’s Linked Independent Component Analysis:FLICA (Software: FSL) |
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2.5. ROI解析 |
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【FSL】MRI画像のレジストレーション(Registration)と関心領域(ROI)解析 |
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【FSL】fslmathsの使ったROI解析 |
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【FSL】TBSSで出た有意領域をマスクとして画像定量値を計測 |
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【FSL】ROI(VOI)を用いた画像計測 |
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【FSL】大脳基底核(Basal Ganglia)のセグメントと体積(Volume)計測 |
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FSLを使ったVolumeの一括計測 |
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FreeSurferの結果のまとめ方 ~aparc, aseg, wmparc, brainstem~ |
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2.6. 脳画像解析における結果のまとめ方 |
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2.6.1. 図(Figure)作成 |
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【Python】箱ひげ図の作り方 |
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【Python】バイオリンプロット(Violin Plot) |
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【Python】相関行列 (Correlation Matrix)とヒートマップ (Heat Map)の作り方 |
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【Python】縦断データの可視化(プロット・箱ひげ図・バイオリン図・信頼区間・ヒストグラム) |
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【画像連結】画像をタイル状に並べる |
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2.6.2. 評価指標 |
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【Python】カッパ(k)係数の計算 |
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【Python】画像の類似度の計算(Dice係数) |
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【Python】MAEとRMSEの計算方法 |
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