脳画像解析eラーニング

今だからこそ作れる環境を!

コロナ禍にあって、なかなかライブセミナーなど開催できない中、逆転の発想でむしろ学びやすい環境を構築していきたいと考えています。

私の頭の中にあるのは以下のような感じです。

  • 様々な資料を本サイトを拠点に発信していきたいと思います。その中にはブログで紹介する記事もあるでしょうし、Youtubeなどを使った動画やスライドも含まれます。

  • 定期的にウェビナーを計画します。まる一日ではなく、1時間〜2時間程度のものとして、1回に1つのトピックを扱いたいと思います。それによってじっくり勉強する機会ができます。

  • 関心のある方はSlackに登録いただくことで、いろいろ質問のやりとりをすることができます。Slackは個別に案内します。

  • 本プロジェクトは、科研費 「eラーニングシステムを活用した統合的かつ双方向的な脳画像解析学習支援環境の開発(18K18164)」および「ウェブ会議システムおよびリモートアクセスを活用した脳画像解析学習支援環境の開発(21K12153)」の援助を受けています。

教材一覧

今後、本ページをポータルとして、様々なマテリアルを提供していきます。
動かしながら学ぶPyTorchプログラミング入門」の著者でもある順天堂大学医学部大学院医学研究科放射線診断学講座の斎藤勇哉先生にもご協力いただいています。

脳画像解析の準備: 各種インストール
トピック ブログ 動画 スライド
Ubuntu 20.04/18.04 環境で CUDA 10.2, FSL 6.0.5, Tensorflow, PyTorch をセットアップする方法 blog
Ubuntu 18.04 への FreeSurfer 7.2.0 のインストール (debファイルの利用) blog
脳画像のためのLinux入門(初級)
トピック ブログ 動画 スライド
1. 脳画像解析の準備
脳画像解析の概要 blog
MRIの概要 blog
画像ファイル形式の種類 blog
脳画像解析のための環境構築 blog
シェルスクリプト(bash)の基本 ~チュートリアル~ blog
Pythonの基本 ~チュートリアル~ blog
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~ blog
2. 脳画像解析の実践
2.1. 画像表示ソフトウェア(Viewer)
MicroDicom(DICOMを見るならこれ!) blog
MRIcron(手軽にNIfTI見るならこれ!) blog
MRIcroGL(DICOM/NIfTI Viewer, 機能が多く、開発も進んでいる) blog
ITK-SNAP
FSLeyes
MRView
FreeView
2.2. 前処理
2.2.1. データ準備
DICOMのソート(Sort)処理とNIfTI変換(Software: Python) blog
DICOM形式からNIfTI形式の変換(Software: MRIcroGL/dcm2niix) blog
NIfTI形式からMIF形式の変換(Software/Command: MRtrix/mrconvert) blog
NIfTIヘッダーの確認(Software/Command: FSL/fslhd, MRtrix/mrinfo) blog
画像の向きの確認と修正(Software/Command: FSL/fsleyes, fslreorient2std) blog
2.2.2. 構造MRI
FSLを用いたRF/B1バイアス(信号ムラ)補正(Software/Command: FSL/fast) blog
FreeSurferを用いたRF/B1バイアス(信号ムラ)補正(Software/Command: FreeSurfer/AntsN4BiasFieldCorrectionFs) blog
FSLを用いた頭蓋除去 ~Skull-stripping~(Software/Command: FSL/bet) blog
FreeSurferを用いた頭蓋除去 ~Skull-stripping~(Software/Command: FreeSurfer/recon-all -autorecon1) blog
脳組織(GM/WM/CSF)のセグメンテーション(Software/Command: FSL/fast) blog
大脳基底核のセグメンテーション(Software/Command: FSL/run_first_all) blog
2.2.3. 拡散MRI
MRtrixを用いた拡散MRIのマスク画像の作成(Software/Command: MRtrix/dwi2mask) blog
拡散MRIからb値ごとに画像を抽出(Software/Command: MRtrix/dwiextract) blog
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) blog
MRtrixを用いた拡散MRIのノイズ除去 ~Denoise~(Software/Command: MRtrix/dwidenoise) blog
DIPYを用いた拡散MRIのノイズ除去 ~Denoise~(Software/Command: DIPY/dipy.denoise.localpca) blog
MRtrixを用いた拡散MRIのバイアス(信号ムラ)補正(Software/Command: MRtrix/dwibiascorrect) blog
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) blog
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) blog
MRtrixを用いた5TT(five-tissue-type)画像の生成(Software/Command: MRtrix/5ttgen) blog
FSLのBEDPOSTXの使い方(Software/Command: FSL/bedpostx) blog
MRtrixを用いた拡散MRIの組織応答関数(Response function)の計算(Software/Command: MRtrix/dwi2response)
MRtrixを用いた拡散MRIのFibre Orientation Distribution(FOD)の推定(Software/Command: MRtrix/dwi2fod)
2.2.4. その他(共通項目)
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) blog
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) blog
FSLを用いた画像の位置合わせ ~Registration~)(Software/Command: FSL/flirt, fnirt) blog
FSLのFDT pipelineを用いた標準空間(MNI空間)への位置合わせ(Software: FSL) blog
定量値の計測 ~Sampling~(Software/Command: FSL/fslstats) blog
MRIcron/MRIcroGLを用いたノイズ除去とマスク画像の作成(Software: MRIcron/MRIcroGL) blog
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) blog
画像の切り取り・マスキング ~Masking~(Software/Command: FSL/fslmaths, MRtrix/mrcalc) blog
4D画像から3D画像を抽出(Software/Command: FSL/fslroi, MRtrix/mrconvert) blog
MRtrixを用いた解像度の変更 ~Upsampling~(Software/Command: MRtrix/mrgrid) blog
2.3. 定量値
2.3.1. 構造MRI
脳構造および脳容積の解析(Software/Command: FreeSurfer/recon-all -all) blog
2.3.2. 拡散MRI
FSLを用いた拡散テンソルイメージング: DTI(Software/Command: FSL/dtifit) blog
MRtrixを用いた拡散テンソルイメージング: DTI(Software/Command: MRtrix/dwi2tensor, tensor2metric) blog
DIPYを用いた拡散テンソルイメージング: DTI(Software/Command: DIPY/dipy.reconst.dti) blog
DIPYを用いた拡散尖度イメージング: DKI(Software/Command: DIPY/dipy.reconst.dki) blog
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)
AMICOを用いた神経突起イメージング: NODDI(Software: Python) blog
AMICOを用いた自由水イメージング: FWI(Software: Python)
DIPYを用いた自由水イメージング: FWI(Software/Command: DIPY/dipy.reconst.fwdti)
MRtrixを用いたトラクトグラフィー: Tractography(Software/Command: MRtrix/tckgen)
XTRACTを用いたトラクトグラフィー: Tractography(Software/Command: FSL/XTRACT) blog
2.3.3. その他
定量的磁化率マッピング: QSM(Software: MEDI) blog
2.4. 統計解析
Voxel-based analysis: VBA (Software: FSL) blog
Voxel-based morphometry: VBM (Software: FSL) blog
Tract-Based Spatial Statistics: TBSS (Software: FSL) blog
Gray matter-Based Spatial Statistics: GBSS (Software: FSL) blog
Fixel-Based Analysis: FBA (Software: MRtrix)
FMRIB’s Linked Independent Component Analysis:FLICA (Software: FSL) blog
2.5. ROI解析
【FSL】MRI画像のレジストレーション(Registration)と関心領域(ROI)解析 blog
【FSL】fslmathsの使ったROI解析 blog
【FSL】TBSSで出た有意領域をマスクとして画像定量値を計測 blog
【FSL】ROI(VOI)を用いた画像計測 blog
【FSL】大脳基底核(Basal Ganglia)のセグメントと体積(Volume)計測 blog
FSLを使ったVolumeの一括計測 blog
FreeSurferの結果のまとめ方 ~aparc, aseg, wmparc, brainstem~ blog
2.6. 脳画像解析における結果のまとめ方
2.6.1. 図(Figure)作成
【Python】箱ひげ図の作り方 blog
【Python】バイオリンプロット(Violin Plot) blog
【Python】相関行列 (Correlation Matrix)とヒートマップ (Heat Map)の作り方 blog
【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) blog
【画像連結】画像をタイル状に並べる blog
2.6.2. 評価指標
【Python】カッパ(k)係数の計算 blog
【Python】画像の類似度の計算(Dice係数) blog
【Python】MAEとRMSEの計算方法 blog
脳画像のためのMatlab入門(初級)
トピック ブログ 動画 スライド
CONNチュートリアル 20.b対応(初級〜中級) ブログ 動画
インストール blog
必要なデータ blog
ワーキングディレクトリの設定 blog
プロジェクトファイルの作成 blog
Setup – Basic, Structural, Functional blog
Setup – Preprocessing blog
Setup – QA plots blog
Setup – Covariates (2nd-level) blog
Setup – subjectの除去 blog
Setup – ROIs, Conditions blog
Setup – Covariates (1st-level) blog
Setup – Options blog
Denoising blog
FreeSurfer入門(初級〜中級)
トピック ブログ 動画 スライド
Ubuntu 18.04 への FreeSurfer 7.2.0 のインストール (debファイルの利用) blog
recon-allの探検(中級)
トピック ブログ 動画 スライド
機械学習 / 深層学習
トピック ブログ 動画 スライド
機械学習および深層学習の基礎
(準備中)
【深層学習基礎 第1章】導入
(準備中)
【深層学習基礎 第2章】ニューラルネットワークの基礎
(準備中)
【深層学習基礎 第3章】バッチ処理
(準備中)
【深層学習基礎 第4章】ニューラルネットワーク応用
(準備中)
【深層学習基礎 第5章】畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
(準備中)
【深層学習基礎 第6章】回帰型ニューラルネットワーク(RNN)
(準備中)
【深層学習基礎 第7章】生成モデルの基礎
(準備中)
【深層学習基礎 第8章】強化学習の基礎
(準備中)
【深層学習基礎 第9章】深層学習の工夫
(準備中)
【深層学習基礎 第10章】画像処理モデル
(準備中)
【深層学習基礎 第11章】自然言語処理モデル
(準備中)
【深層学習基礎 第12章】音声処理モデル
(準備中)
【深層学習基礎 第13章】生成モデル
(準備中)
【深層学習基礎 第14章】強化学習モデル
(準備中)
深層学習エンジニア育成コース
【深層学習エンジニア育成コース 第1章】線形代数
(準備中)
【深層学習エンジニア育成コース 第2章】確率・統計
(準備中)
【深層学習エンジニア育成コース 第3章】情報理論
(準備中)
【深層学習エンジニア育成コース 第4章】機械学習の基礎
(準備中)
【深層学習エンジニア育成コース 第5章】前処理・特徴選択・性能評価
(準備中)
【深層学習エンジニア育成コース 第6章】モデルの評価・正則化・ハイパーパラメータ探索
(準備中)
【深層学習エンジニア育成コース 第7章】教師あり学習の各種アルゴリズム
(準備中)
【深層学習エンジニア育成コース 第8章】教師なし学習の各種アルゴリズム
(準備中)
【深層学習エンジニア育成コース 第9章】強化学習の各種アルゴリズム
(準備中)
【深層学習エンジニア育成コース 第10章】深層学習の概要
(準備中)
【深層学習エンジニア育成コース 第11章】順伝搬計算と逆伝搬計算
(準備中)
【深層学習エンジニア育成コース 第12章】最適化手法
(準備中)
【深層学習エンジニア育成コース 第13章】畳み込みニューラルネットワーク
(準備中)
【深層学習エンジニア育成コース 第14章】回帰型(再帰型)ニューラルネットワーク
(準備中)
【深層学習エンジニア育成コース 第15章】深層学習を用いた自然言語処理
(準備中)
【深層学習基礎 第16章】深層学習を用いた生成モデル
(準備中)
【深層学習エンジニア育成コース 第17章】深層学習を用いた強化学習
(準備中)
【深層学習基礎 第18章】開発・運用環境
(準備中)
PyTorch
PyTorchの概要 blog
開発環境の構築~インストール方法~ blog
チュートリアル(日本語版)① 〜テンソル〜 blog
チュートリアル(日本語版)② 〜AUTOGRAD〜 blog
チュートリアル(日本語版)③ 〜NEURAL NETWORKS(ニューラルネットワーク)〜 blog
チュートリアル(日本語版)④ 〜TRAINING A CLASSIFIER(画像分類)〜 blog
サンプル① 〜NUMPY〜 blog
サンプル② 〜TENSOR (テンソル) 〜 blog
サンプル③ 〜TENSORS AND AUTOGRAD(テンソルと自動微分)〜 blog
サンプル④ 〜Defining New autograd Functions(自動微分関数の定義)〜 blog
サンプル⑤ 〜Static Graphs(静的グラフ)〜 blog
サンプル⑥ 〜 nn パッケージ 〜 blog
サンプル⑦ 〜 optim パッケージ 〜 blog
サンプル⑧ 〜 複雑なモデルの構築方法 〜 blog
サンプル⑨ 〜 動的グラフ 〜 blog
脳画像 Tips and Tricks
トピック ブログ 動画 スライド
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 blog
Bounding Box blog
AC-PCライン blog
Linuxでhomeディレクトリ以下の日本語ディレクトリを英語に変える方法 blog
.bash_alias の活用 blog
LinuxでのUSBメモリのフォーマット (NTFS) blog
シェルスクリプトでの改行の削除 blog
Google Colaboratoryの使い方 blog
脳画像解析に関する先行研究のレビューと実装
トピック ブログ 動画 スライド
(準備中)
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