Image Analysis– category –
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【CAT12】Surface-based morphometryの手順について
CAT12を用いてSurface-based morphometry(SBM)を行う手順を解説します。データの前処理は前ページを確認してください。 公式サイトはこちら 【Surface resample】 前処理(segmentation)を行ったデータの中に、[lh/rh].thicknessという皮質厚データがありま... -
【CAT12】データ前処理の手順・外れ値の評価
表面形態計測法である surface-based morphometry (SBM)が脳表の解析において、voxcel-based morphometry (VBM)より詳細に形態情報を評価できるとの報告があリます。FreeSurferを用いたSBMは以前に記載しましたが、CAT12を用いることでGUI上で解析可能との... -
SPM拡張ツール”CAT12″の導入方法まとめ
CATはJena University Hospitalで開発されたSPM12の拡張パッケージで、脳画像解析においてVoxel-based morphometry (VBM), Surface-based morphometry (SBM), Deformation-based morphometry (DBM), Region- or Label-based morphometry (RBM)が可能です。... -
【FreeSurfer】海馬サブフィールド・扁桃体のセグメンテーション
本ページではFreeSurfer 7.0でリリースされた海馬・扁桃体のセグメンテーションを行うモジュールについて解説します。 1. Recon-allされたT1強調画像のみを使用2. 複数の画像データを用いる（ex. T1WIに加えてT2WIを追加する）3. T1強調画像の縦断的解析を... -
【導入】FSLのインストール方法
FSLはFMRIB software libraryの略で、オックスフォード大学で開発されたMRI解析・統計ツールです。Structural / Functional /Diffusion MRIの前処理や解析が可能で、MacOSとLinuxで扱うことができます。本ページではFSLのインストール方法について記載しま... -
【FreeSurfer】mri_convertを用いた脳画像formatの変換法
脳画像formatの変換で一番利用されているのはDICOMからNIfTIの変換であり、dcm2niixがよく用いられています。今回MRIcloudを利用するにあたって、NIfTIからANALYZE formatへの変換が必要となったため、FreeSurferのmri_convertコマンドを利用しました。ANA... -
【Nibabel】脳画像をPythonで読み込む方法
MRIなどの脳画像をNifti formatで直接Pythonで読み込む際、便利なパッケージがあったため紹介します。NiBabelはマサチューセッツ工科大学で開発され、NIfTI format を含めた複数の脳画像形式に対応しています。本ページでは NIfTI format を読み込む方法を... -
【FreeSurfer】Correlation Analysisについて
前回記事である【FSGD file】FreeSurferを用いたSurface group analysis #1, 【mris_glmfit】FreeSurferを用いたSurface group analysis #2ではグループ間の比較(=Group analysis)を行いました。本ページでは相関分析(=Correlation analysis)について説明... -
【MRIcroGL】インストール方法・使い方
MRIcroGLでは複数の画像形式で2Dスライス表示とレンダリング表示が可能です。また、DICOM画像をNIfTI formatに変換するdcm2niixを搭載しています。本ページではMRIcroGLのインストール方法と使い方を解説します。 【MRIcroGLのインストール方法】 MRIcroGL... -
【DICOM/NIfTI】MR画像解析に用いるフォーマットについて
MRI解析を行う際、NIfTI formatを用いることがスタンダードとされています。画像撮像装置（CT・MRI etc.）で撮影されたファイルは通常 DICOM形式となるはずです。本ページでは画像ファイルに関する前提知識（DICOM・NIfTI）について簡単に説明します。違い...
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