タグ別アーカイブ： FSL

FSLでFA画像を用いてMD画像を非線形変換する方法

FSLにはFA画像を非線形変換する際、FA_2_FMRIB58_1mm という設定ファイルが準備されており、比較的簡単に非線形変換ができます。
しかし、MD画像を非線形変換したい場合にはすぐにはうまくできません。
この時、FA画像の非線形変換のパラメーターを利用することで、可能になります。
ポイントは、flirt, fnirt, applywarp を上手に使うことです。
以下、sub1_FA.nii.gz, sub1_MD.nii.gz があるという前提でこれらを標準化するコマンドを記載します。コメントに意味を記載しています。

# FA画像を線形変換で標準化
# パラメータを affine.mat として出力（変換後の画像は出力しない）
flirt -ref $FSLDIR/data/standard/FMRIB58_FA_1mm \
      -in sub1_FA \
      -omat affine.mat
# FA画像を非線形変換で標準化
# 非線形変換のパラメータ画像を、sub1_cout.nii.gz として出力
# FA画像の標準化された画像を、sub1_FA_fnirted.nii.gz として出力
fnirt --config=FA_2_FMRIB58_1mm \
      --in=sub1_FA \
      --aff=affine.mat \
      --cout=sub1_cout \
      --iout=sub1_FA_fnirted
# MD画像を非線形変換で標準化
# 上記で得られた、affine.mat, sub1_cout.nii.gz を利用して、
# sub1_MD を変換させる
# sub1_FA と sub1_MD は全く同じ次元なので、パラメータだけ当てはめることができる
# MD画像の標準化された画像を、sub1_MD_fnirted.nii.gz として出力
applywarp --ref=$FSLDIR/data/standard/FMRIB58_FA_1mm \
          --in=sub1_MD \
          --warp=sub1_cout \
          --premat=affine.mat \
          --out=sub1_MD_fnirted
2021-02-07リンクURL 2 コメント

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…

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2021-01-24リンクURL コメントを残す

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…）

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2021-01-22リンクURL コメントを残す

FSLをCPUによる並列処理で高速化する（Chris Rorden版fsl_subの使用）

FSL(FMRIB Software Library)には、fsl_subというプログラムがあります。これは並列処理をするためのプログラムですが、基本、クラスターコンピューティングを想定しており、CPUによる並列処理に対応していません。
Chris Rorden先生が、CPUでの並列処理に対応したfsl_subを公開されています。CPUでの高速化の手順を研究室の黒下君がまとめてくれましたので、公開します。

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2019-09-09リンクURL コメントを残す

FSL で imglob: command not found と出た時の対処方法

FSLをきちんとインストールしたつもりなのに、imglob, imcp, immv のいずれかを実行したり、eddy などのコマンドを実行すると、

imglob: command not found

というエラーが出ることがあります。

これは、FSLのインストールがうまくいっていないサインです。

FSLのサイトにも記載があります。

しかし、もうひと工夫必要なので記載します。

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2019-01-04リンクURL 3 コメント

Ubuntuでの CUDAのバージョンの切り替え方

使いたいGPU計算ソフトがCUDAの特定のバージョンでしか動かないことがあると思います。
CUDAのバージョンの切り替え方を書いておきます。
切り替え先のバージョンがインストールしてある必要があります。

1. update-alternatives を使う方法

  • Ubuntuには、update-alternativesという機能があり、バージョンの切り替えが比較的容易にできます。
  • 今、CUDA 10.2, 11.0, 11.5 がインストールされているとします。
  • まず、update-alternatives の選択肢に入るように、update-alternatives –install をします。優先順位はそこまで重要ではないのですが、10.2を優先したいので、この中では一番小さくしました。
sudo update-alternatives --install /usr/local/cuda cuda /usr/local/cuda-11.5 100
sudo update-alternatives --install /usr/local/cuda cuda /usr/local/cuda-11.0 90
sudo update-alternatives --install /usr/local/cuda cuda /usr/local/cuda-10.2 80
  • 次に、update-alternatives –config で選びます。
sudo update-alternatives --config cuda
  • すると次のような画面になります。
$ sudo update-alternatives --config cuda
alternative cuda (/usr/local/cuda を提供) には 3 個の選択肢があります。

  選択肢    パス                 優先度  状態
------------------------------------------------------------
* 0            /usr/local/cuda-11.5    100       自動モード
  1            /usr/local/cuda-10.2    80        手動モード
  2            /usr/local/cuda-11.0    90        手動モード
  3            /usr/local/cuda-11.5    100       手動モード

現在の選択 [*] を保持するには <Enter>、さもなければ選択肢の番号のキーを押してください:
  • 今の場合、cuda-10.2 を使いたいので 1 を押してEnterをします。

すると、以下のような表示になります。

update-alternatives: /usr/local/cuda (cuda) を提供するためにマニュアルモードで /usr/local/cuda-10.2/ を使います

パスの設定

  • NVIDIAの公式サイトの Post-installation action に、パス設定が記載されています。

  • 私は、できるだけ .bashrc をいじらないでというのを最近、モットーにしています。Ubuntuでは .bashrc の中で読み込まれる .bash_aliases があるのでそちらに追記します。.bash_aliases はその名の通り、本来はエイリアスの設定を書くものと思いますが、様々なパスをここに書いておくと、.bashrc を直接いじらなくていいので安全かと思います。

  • update-alternatives を併用すると、以下のような記載で大丈夫になります。LD_LIBRARY_PATHは、自分が使い分けをしたいCUDAの lib64 のパスをひたすら書いていきます。

# CUDA
export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda-10.2/lib64:/usr/local/cuda-11.0/lib64:/usr/local/cuda-11.5/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+${LD_LIBRARY_PATH}}
  • ターミナルを一度閉じて、再度ターミナルを起動します。

CUDA の確認

  • nvcc –version で NVCC のドライバが確認できます。
$ nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Oct_23_19:24:38_PDT_2019
Cuda compilation tools, release 10.2, V10.2.89
  • CUDA 10.2 が選ばれています。
  • 他を選びたかったら、sudo update-alternatives –config cuda を実行すれば大丈夫です。

2. シンボリックリンクを使う方法

  • 現在のCUDAのバージョンを確認します。
nvcc -V
  • /usr/local/cuda へのリンクを切り替え先のバージョンのインストール場所に変更します。

  • 例：CUDA5.0に切り替える場合

sudo unlink /usr/local/cuda
sudo ln -s /usr/local/cuda-5.0 /usr/local/cuda
  • 切り替え後のバージョンを確認します。
nvcc -V
  • なおrebootは不要です。
2018-06-21リンクURL コメントを残す

Windows 10でFSLをネイティブ環境で起動する方法

FSL_on_Windows

2016年8月1日、Windows 10がAnniversary updateされました。
そこで、かねてから話題になっていたことですが、ついにUbuntuがWindowsに搭載されました。
ここ数年Ubuntuユーザーである私からしたら、別にどうってことないんですが、
これはWindowsで画像解析をやってきた方々には、すごく意味のある変化です。

Windows上でFSLが動かせる可能性が出てきた

ということですので。

早速、人柱的にやってみました。

普通に起動するところまでは成功しました！

  1. Windows 10 Anniversary Updateの入手(2016年9月9日現在、これはもうしなくて大丈夫です)

    2. まずはこれをしないことには話がはじまりません。（と書いていますが、2016年9月にはAnniversary Updateは普通に配布されているので、最新版に更新していただければ、終了です）

    Windows 10の「設定」→「更新とセキュリティ」に進んだ後、一番下にある「詳細情報」をクリックします。

    そうすると、Windows10の更新履歴のページが立ち上がるはずです。（直接左のリンクをクリックするのもありです）

    そこに「Anniversary Updateを入手する」とありますので、素直にクリックします。

    そうするとアップデートがはじまります。素直に従えば30分程度ですべて起動するはずです。

  2. Windows Subsystem for Linux(beta)の有効化

    3. 再起動後、スタートボタンを右クリックし、コントロールパネルを開きます。

    「プログラム」→「Windowsの機能の有効化または無効化」をクリックします。

    そうすると、ダイアログが開きますので、Windows Subsystem for Linux(beta)のチェックボックスにチェックを入れて「OK」とします。
    再起動を求められますので、再起動します。

  3. 開発者モードの有効化

    4. 次に、また「設定」→「更新とセキュリティ」に行きます。
    左側のメニューに「開発者向け」というものがあります。
    そこをクリックし、出てきた画面で、「開発者モード」を選択します。

    また再起動を要求されますので、再起動します。

  4. Xmingの入手

    5. 次に、Xmingを入手します。最新版はお金を寄付しないと入手できないようなので、無料版を手に入れます。
    こちらから入手できます。

    インストールはシンプルです。すべてデフォルトのままでOKです。

    早速起動します。といっても何もおきません。
    ただ、Windowsの右端のタスクバーを見ると、そこにちゃっかりといます。

    xming

    Xmingの上にマウスをもってくると、今の場合、Xming Server:0.0となっています。この0.0をあとで使います。

  5. bashの起動

    6. ここまで来たら、bashを起動します。

    まず、Windowsからコマンドプロンプトを起動します。簡単な方法は、メニュー左下の「何でもきいてください」というところに cmd とタイプすることです。
    そうすると、コマンドプロンプトが起動します。

    そこで

    bash

    とタイプしてください。
    そうすると、質問されますので “y” と答えると、bashのインストールがはじまります。
    そのうちに、ユーザー名とパスワードを設定するようにたずねられますので、それぞれ設定してください。

    ここでインストールされるものはUbuntu 14.04となります。

  6. FSLのインストール

    7. 次に、FSLをインストールします。

    下記をそのままコピペしてください。

    sudo apt-get update
sudo apt-get dist-upgrade
wget -O- http://neuro.debian.net/lists/trusty.jp.full | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/neurodebian.sources.list
sudo apt-key adv --recv-keys --keyserver hkp://pgp.mit.edu:80 0xA5D32F012649A5A9
sudo apt-get update
sudo apt-get install fsl

    何をしているかというと、

    ・リポジトリを更新します
    ・Ubuntuを最新の状態にアップデートします
    ・Neurodebianリポジトリを有効にします
    ・Neurodebianリポジトリのための鍵を入手します
    ・上記の作業を有効にするためにリポジトリを更新します
    ・FSLをインストールします

  7. .bashrcへの追記

    8. 最後に以下をタイプしてください。

    echo ". /etc/fsl/fsl.sh" >> ~/.bashrc
echo "export DISPLAY=localhost:0.0" >> ~/.bashrc

    これは

    . /etc/fsl/fsl.sh
    export DISPLAY=localhost:0.0

    という2行を.bashrcというファイルに書き込みます。

    最初の行は、FSLの起動のために必要なコマンドで、
    2行目は、GUIを起動するためにbashにXmingがどこにあるかを伝えています。
    0.0は先ほどXmingで確認した数値です。もし、自分の環境で異なっていたら適宜修正してください。

  8. 起動確認

    9. 一度bashを終了します。

    exit

    とタイプしてください。
    そうすると普通にコマンドラインに戻るので、改めて

    bash

    とタイプしてください。

    そのうえで

    fsl

    とタイプすると、FSLが起動しないでしょうか。

    fslview

    でFSLViewも起動します。

    お試しあれ。
    今後、いろいろ動きが起こりそうです。
    ここ最近何回かやってきたシェルスクリプトの講習会などもより意味を持つようになってきますね。

2016-08-09リンクURL 43 コメント

FSLユーザーのためのシェルスクリプトチュートリアル

FSLを開発しているFMRIBグループは、FSL courseのスライドおよびデータセットを公開してくださっています。ここで勉強しているときに、さりげなくシェルスクリプトのチュートリアルもあることが気になっていました。

先日、時間をとってこのチュートリアルを丁寧に見ていったところ、非常に勉強になることが多く、シェルスクリプトの理解が深まりました。FSLユーザーのみならず、脳画像解析でUNIX系のOS(Macも含む)を使う方々にとって有益な情報が多いと思いましたので、日本語にしておきたいと思い、FMRIBのSteve Smith教授の承諾を得て、このチュートリアルを翻訳させていただきました。

オリジナルのサイト自体は、スライド形式になっており、レクチャーと演習部分にわかれています。しかし、翻訳していく段階でこれを完全に模倣するよりは、レクチャーと演習をそれぞれ別の媒体として準備するのも勉強するのには都合がいいかもと考え、それぞれ別のPDFを準備しました。

関心のある方は、以下のリンクからPDFをご覧いただけたらと思います。

FSL course: シェルスクリプト
FSL course: シェルスクリプト演習

2014-02-19リンクURL 21 コメント

How to install FSL on Ubuntu (up to 5.0.9)

N.B.: This is the old post. If you want to install the latest FSL (5.0.10 and later), you need to use fslinstaller.py.

If you use Debian or Ubuntu, you can install FSL easily using neurodebian repository.
Below is what you need to install FSL.

  1. Add the neurodebian repository

    2. Follow the guideline described here.

  2. update the sources.list
    3.         $ sudo apt-get update
  3. install FSL (and related packages)
    4.         $ sudo apt-get install fsl fsl-doc fslview fslview-doc fsl-atlases fsl-possum-data fsl-first-data fsl-feeds dicomnifti libvtk5-dev vtk-examples vtk-doc
  4. Add the following line to .bashrc

    5. This is the thing people often forget. Without this, you can’t run fsl from shell.

             . /etc/fsl/fsl.sh

    That’s it.

2012-07-05リンクURL コメントを残す