脳皮質の形態解析では、従来のVoxel-based morphometryよりもSurface-based morphometry (Surface group analysis)を用いることでより詳細な解析が可能とされています。Surface-based morphometry をFreeSurferで行う場合、QDEC(Query, Design, Estimate, ...

本ページではFreeSurferにおいてセグメンテーションされた体積やパーセレーションされた皮質厚・皮質表面積などをTableとして出力する方法を説明します。Subjectの生成方法については前ページ【Recon-all】FreeSurferインストール後に行うべきこと #1 を参...

前ページ：【FreeView①】FreeSurferインストール後に行うべきこと #2 前回は Recon-all 後の Subject が正確に前処理できているか、freeviewを用いて確認しました。今回は皮質のParcellationについて、別のコマンドでfreeviewから確認します。 cd $SUBJECT...

前ページ：【Recon-all】FreeSurferインストール後に行うべきこと #1 前回、FreeSurferを用いてMRIデータに Recon-allコマンドを用いてSubjectを作成できたと思います。今回はSubjectの内容を確認してみましょう。確認にはFreeviewというGUIを用います。以...

前ページ：【導入】FreeSurferのインストール方法 FreeSurferのインストールが完了した後にまず行うことは、FreeSurferで Recon-all を行うことです。Recon-all コマンドによりMRIデータの前処理や Segmentation 及び Labeling を一括で行うことができます...

FreeSurferはハーバード大学で開発されたMRIの解析・分析を行うことができるコマンドベースのソフトです。前処理、皮質の再構成とLabeling、皮質下のSegmentationなどのデータ解析を簡便に行うことができます。 Structural MRI 以外にもFunctional MRIやDi...

PyenvはPythonのバージョンを簡易に変更することができるソフトウェアです。 % Python global 3.X.X 上記コマンドでPythonのバージョンを変更できますが、実際に確認してみると % python -V>> 2.X.X 指定したバージョンとは違うバージョンが表示され...

Pyenvは有名なPythonのVersionを切り替えるためのソフトウェアです。MacOS Catalina以前の環境(bash shell）で使用していましたが、アップデートに伴い環境設定を再度行う必要がありましたので、まとめ直しました。 使用環境：MacOS Monterey Intel Core i...

【探索的データ解析とは】 予め仮説を立てた上でデータを収集し、解析を行うことは非常に重要です。事前に仮説を設定し、得られたデータセットを用いて仮説を検証することを仮説検証的研究と言います。一方で、得られたデータセットから新たに仮説を見出そ...

Tree-based modelの中でも性能が高いと評判のLightGBMですが、pyenv/venvを用いた仮想環境からpipでインストールしようとするとErrorが出てしまったのでその解決法について調べた内容を記載します。 【LightGBMインストール (libomp)】 何も考えずにpipでL...

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...

Pythonでライブラリをインストールする際、そのまま pip XXと導入するとライブラリの管理が煩雑になったり、ライブラリ同士が干渉したりする恐れがあります。そのため仮想環境を作成し、プロジェクトごとに必要なライブラリをインストールして使用します。...

Pythonの導入はありとあらゆるサイトで説明がありますが、新規のMacOSにPython環境構築をし直す機会があったため、できるだけシンプルに導入する方法を記載します。 2020.12.2 現在の最新versionは Python ver 3.9.0ですが、機械学習ライブラリを使用する...

医療など説明性が求められる分野においては、機械学習・分類モデルにおける特徴量の重要度評価についての検討が必要と思います。また、医学論文のStudyではデータに対して複数のモデルを作成し、比較する手法を取ることが多いです。本ページでは "scikit-l...

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...

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...

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。...

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...

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...

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...

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...

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...

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...