ある方から、Apple M1のmacでSPMを起動しようとするとspm_check_installation(‘basic’)でエラーが出て起動しないという相談を受けました。
コンパイルしたら問題は解決しました。コンパイル方法を共有します。
ただし、その後、SPMのMLでこのディスカッションに乗ってみたところ、コンパイルは不要だよということも教えていただきました。なので、コンパイルに挑戦してみたい人向けと思ってください。（普通は不要です）
格安パルスオキシメーターは使えるのか？
久しぶりに脳画像以外のネタを。
COVID-19が猛威をふるう中、動脈血酸素飽和度 (SpO2) を測定できるパルスオキシメーターの需要が増えています。
万が一自宅療養になる時などにそなえてパルスオキシメーターが家にあるといいなと思いましたが、
一般的に購入できる1万円未満のパルスオキシメーターのレビューを見ると、みなさん、様々なことを書いていて、判断に困るなぁと思いました。
そこで、実際どうなのかと思い、自ら人柱になって、自腹で購入して実験してみました。
【Python】DICOMのソート（Sort）処理とNIfTI変換
1. 目的
2. 準備
2.1. pydicomのインストール
2.2. dcm2nii / dcm2niixのPATH設定
3. ソースコード
3.1. dcm2niiバージョン
3.2. dcm2niixバージョン
4. 使い方
MRIcroGLのインストールと使い方
目次
1. 目的
2. MRIcroGLとは
3. インストール方法
4. PATHの設定
5. 基本的な使い方
5.1. DICOM/NIfTI画像の読み込み
5.2. 画像の操作
5.3. 基本的なツールウィンドウの使い方
5.4. 表示したい断面の選択
5.5. 複数の断面を一度に表示
5.6. ボリュームレンダリング（脳表の表示）
5.7. 標準脳の開き方
5.8. アトラスの重ね合わせ（Overlay）
5.9. 用意した画像を重ね合わせ（Overlay）
5.10. 開いている（重ね合わせている）画像を消去
5.11. 画像の向きの変更
5.12. 画像のリサイズ
5.13. 画像の切り取り
5.14. 画像の鮮鋭化・平滑化
5.15. 頭蓋除去（Skull-stripping）
5.16. 表示されている断面をBMP形式で保存
5.17. Pythonスクリプトを用いた処理
5.18. 画像の保存
6. DICOM形式をNIfTI形式に変換
6.1. マウスを使って操作する場合（GUI）
6.2. 端末（ターミナル）を使って操作する場合（CUI）
7. 関心領域（ROI/VOI）の設定と計測
7.1. 関心領域の定義
7.2. しきい値処理（Intensity Filter）を用いた関心領域の定義
7.3. 関心領域内の値の計測
7.4. 関心領域を用いた画像の切り取り
7.5. 関心領域の拡大・縮小
7.6. 関心領域の保存
7.7. 関心領域を閉じる
7.8. 関心領域の読み込み
MRIcronのインストールと使い方
1. 目的
2. 使用するソフトウェア
3. 使い方
3.1. GUI版
3.2. CUI版
4. MRIcronの機能について
4.1. 画像の重ね合わせ（Overlay）
4.2. 画像の透明度の変更
4.3. ROI作成
4.4. ROIを使った記述統計量の計測
4.5. Intensity Filterを使ったMaskの作成
4.6. 画像の二値化
DICOM表示ソフト ～MicroDicom～
目次
1. 目的
2. MicroDicomとは
3. インストール
4. 操作方法
4.1. 画像の読み込み
4.2. 画像の表示
4.3. コントラスト調節
4.4. DICOMタグ情報
4.5. DICOMをPNG/JPG/BMP等の画像に変換
4.6. DICOMを動画に変換
CONNチュートリアル (20.b対応): Denoising
CONNでPreprocessingが終わった後、ノイズ除去を行います。
CONNでは2段階でノイズを除去します。第1段階は linear regression (線形回帰) で、第2段階は temporal band-pass filtering (時間バンドパスフィルタリング) です。
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～
目次
1. 目的
2. チュートリアル
3. 準備
4. データ取得
5. CSVファイルを読み込み
5.1. Pandasを使ったデータフレーム（DataFrame）のアクセス
5.2. 演算
6. 図示
6.1. Matplotlibを用いたシンプルな方法
6.2. seabornを用いた図示
7. 簡単なデータクリーニングと探索的分析
Pythonの基本 ～チュートリアル～
目次
目的
Pythonとは
Python基本
コメントアウト
一行をコメントアウト
複数をまとめてコメントアウト
文字列の表示：print
四則演算
論理型（Boolean）
論理演算子：and, or
Boolean値の四則演算
比較演算子
文字列処理
Nullオブジェクト：None
変数定義
リスト型
定義
要素を追加
要素を除外
スライス操作
インデックスの確認
結合
ある要素が含まれているか確認
長さ
タプル型
定義
長さ
結合
スライス操作
ある要素が含まれているか確認
辞書型
定義
アクセス
キーの確認
ある要素が含まれているか確認
要素を追加
要素を削除
set型
定義
要素を追加
重複する要素の確認
四則演算
ある要素が含まれているか確認
条件処理：If文
反復処理：For文
反復処理：While文
例外処理
With文
書き込み
読み込み
イテレータ（Iterator）
関数
基本的な使い方
可変長引数：args, kwargs
無名関数：lambda
関数の繰り返し利用：map
条件抽出
内包表記
モジュール（Module）
クラス（Class）
定義
継承
複数の継承
シェルスクリプト（bash）の基本 ～チュートリアル～
目次
目的
シェルとは
シェルスクリプトとは
UNIX系OS（Linux, Mac）における基礎知識
パス（絶対パス・相対パス）
プログラミング言語は、英語の命令文に相当
ファイル名に日本語やスペースを用いない
bash基本
文字の表示（コマンド：echo）
Brace Expansionの使い方
変数（コマンド：変数=〇〇）
変数の定義
変数の利用
変数の配列処理
配列
配列の定義
配列の利用
現在いるディレクトリの確認（コマンド：pwd）
端末（ターミナル）の画面をクリア（コマンド：clear）
標準入力から変数を定義
条件分岐：If文（コマンド：if）
条件分岐：Case文（コマンド：case）
四則演算
リダイレクト（コマンド：> or >>）
ファイル内容出力（コマンド：cat）
ファイルのリスト一覧確認（コマンド：ls）
カウント（コマンド：wc -l）
パイプ [ | ]（コマンド：|）と検索（コマンド：grep）
テキストファイルの作成（コマンド：touch）
フォルダの作成（コマンド：mkdir）
ファイル・フォルダのコピー（コマンド：cp）
ファイルをコピー
フォルダをコピー：オプション（-r）必須
ファイル・フォルダの移動（コマンド：mv）
ディレクトリ移動（コマンド：cd）
ファイル・フォルダの削除（コマンド：rm）
ファイルの削除
フォルダの削除：オプション（-r）必須
反復処理：For文（コマンド：for）
反復処理：While文（コマンド：while）
関数（コマンド：function）
先頭の表示（コマンド：head）
末尾の表示（コマンド：tail）
ソート処理（コマンド：sort）
重複削除（コマンド：uniq）
文字列の切り出し・抽出（コマンド：cut）
区切り文字を指定して抽出
-d: 区切り文字指定
-f: フィールドの指定
文字のインデックスを指定して抽出
-c: 先頭からの文字数
文字列の置換（コマンド：sed）
数字の連番（コマンド：seq）
コマンドのレファレンスマニュアルを表示（コマンド：man）
ワイルドカード [ * ] （コマンド：*）
脳画像解析のための環境構築
目次
1. 目的
2. はじめに
3. Lin4Neuroに必要なPCのスペック
4. Lin4Neuroを動かすためのソフト（VirtualBox）をインストール
5. Lin4Neuro（ovaファイル）をダウンロード
6. VirtualBoxに、Lin4Neuro（ovaファイル）をインポート
7. Lin4Neuroの設定
7.1. CPUとメモリ（RAM）の設定
7.2. 共有フォルダの設定
8. Lin4NeuroをVirtualBoxから起動
9. ソフトのインストール
9.1. 3D Slicerのインストール
9.2. ITK-SNAPのインストール
9.3. FSLのインストール
9.4. MRtrix3のインストール
9.5. FreeSurferのインストール
9.6. ANTsのインストール
9.7. SPMのインストール
9.8. CONNのインストール
9.9. 機械学習の環境構築
10. トラブルシューティング
10.1. 起動時に、「仮想マシン”L4N-1804-abis”のセッションを開けませんでした。」という警告
脳画像解析のためのMRIの概要
目次
1. 目的
2. MRI理論
3. 構造的画像（structural MRI: sMRI）
4. 機能的画像（functional MRI: fMRI）
5. 拡散画像（diffusion MRI: dMRI）
6. 参考文献
【PyTorch】チュートリアル(日本語版 )④ 〜TRAINING A CLASSIFIER（画像分類）〜
目的
PyTorchのチュートリアルTraining a Classifierを参考にPyTorchで画像分類について学ぶ。
具体的には、
- ニューラルネットワークの構築
- lossの計算
- ネットワークの重みの更新
について学習する。
【PyTorch】チュートリアル(日本語版 )① 〜テンソル〜
目次
1. 目的
2. テンソル入門
2.1. 未初期化テンソル torch.empty()
2.2. 乱数 torch.rand()
2.3. 零行列 torch.zeros()
2.4. 任意のテンソル定義 torch.tensor()
2.5. テンソルの再定義 .new_と.randn_like()
2.6. サイズの確認
2.7. 足し算
2.8. スライス
2.9. リサイズ
3. テンソルとNumPyのやりとり
3.1. テンソルからNumPy arrayの変換
3.2. NumPy Arrayからテンソルの変換
Google Colaboratoryの使い方
目次
1. Google Colaboratoryとは
2. PCスペック
3. 利用制限
4. 準備
5. ファイル名変更
6. シェルコマンド実行
7. ファイルのアップロード
8. ファイルのダウンロード
9. Google Driveのマウント方法
10. GPUの利用方法