カテゴリ別アーカイブ： Freesurfer

SYNOPSIS

     Generate a 5TT image suitable for ACT

USAGE

     5ttgen [ options ] algorithm ...

        algorithm    Select the algorithm to be used to complete the script operation;
                     additional details and options become available once an
                     algorithm is nominated. Options are: freesurfer, fsl, gif,
                     hsvs

DESCRIPTION

     5ttgen acts as a 'master' script for generating a five-tissue-type (5TT)
     segmented tissue image suitable for use in Anatomically-Constrained
     Tractography (ACT). A range of different algorithms are available for
     completing this task. When using this script, the name of the algorithm to
     be used must appear as the first argument on the command-line after
     '5ttgen'. The subsequent compulsory arguments and options available depend
     on the particular algorithm being invoked.

     Each algorithm available also has its own help page, including necessary
     references; e.g. to see the help page of the 'fsl' algorithm, type '5ttgen
     fsl'.

Options common to all 5ttgen algorithms

  -nocrop
     Do NOT crop the resulting 5TT image to reduce its size (keep the same
     dimensions as the input image)

  -sgm_amyg_hipp
     Represent the amygdalae and hippocampi as sub-cortical grey matter in the
     5TT image

Additional standard options for Python scripts

  -nocleanup
     do not delete intermediate files during script execution, and do not delete
     scratch directory at script completion.

  -scratch /path/to/scratch/
     manually specify the path in which to generate the scratch directory.

  -continue <ScratchDir> <LastFile>
     continue the script from a previous execution; must provide the scratch
     directory path, and the name of the last successfully-generated file.

Standard options

  -info
     display information messages.

  -quiet
     do not display information messages or progress status. Alternatively, this
     can be achieved by setting the MRTRIX_QUIET environment variable to a non-
     empty string.

  -debug
     display debugging messages.

  -force
     force overwrite of output files.

  -nthreads number
     use this number of threads in multi-threaded applications (set to 0 to
     disable multi-threading).

  -config key value  (multiple uses permitted)
     temporarily set the value of an MRtrix config file entry.

  -help
     display this information page and exit.

  -version
     display version information and exit.

基本的な使い方は、以下の通り。5ttgenのアルゴリズムは、freesurfer, fsl, gif, hsvsがあるが、ここではfreesurferとfslのアルゴリズムについて使い方を解説する。

5ttgen [アルゴリズム] <入力画像> <出力画像>

3. 使用例

3.1. FSLアルゴリズムを用いる場合

FSLアルゴリズムを用いる場合、3D-T1WI（T1w.nii.gz）が必要となる。また、オプションとして3D-T2WIも入力することができる。

5ttgen fsl T1w.nii.gz 5tt.nii.gz

3.2. FreeSurferアルゴリズムを用いる場合

FreeSurferアルゴリズムを用いる場合、Freesurferの生成ファイルであるaparc+aseg.mgz（asegとついたファイル）が必要となる。

FreeSurferの使い方は、こちらの記事を参考にするとよい。

aparc+aseg.mgzが準備できたら、以下のコマンドを実行する。

5ttgen freesurfer aparc+aseg.mgz 5tt.nii.gz

4. 結果

5ttgenで生成された画像は、5ボリュームデータであり、各ボリュームと対応する組織は次の通り。

Cortical grey matter
Sub-cortical grey matter
White matter
CSF
Pathological tissue

以下に、FSLとFreeSurferのアルゴリズムを用いて5ttgenした結果（緑）を示す。

著者情報：斎藤勇哉

順天堂大学医学部大学院医学研究科放射線診断学講座所属
脳MRI 画像解析が専門であり、テーマは①神経変性疾患の機序解明、②医用人工知能の開発、③多施設データのハーモナイゼーション、④速読が脳に与える影響や学習効果、⑤SNS解析を用いたマーケティング戦略の改善。
医療分野に関わらず、自然言語処理・スクレイピング・データ分析・Web アプリ開発を得意とし、企業や他大学の研究を支援。
主な使用言語は、Python、Shell Script、MATLAB、HTML、CSS

2021-12-14斎藤勇哉リンクURL コメントを残す

【FreeSurfer】FreeSurferを用いた脳構造解析

1. 目的
2. FreeSurferの概要
3. 準備するデータ
4. 実行
5. 結果
5.1. aparc.stats
5.2. wmparc.stats

1. 目的

構造MRI (3D-T1WI)から、の脳構造を解析

2. FreeSurferの概要

準備中。。。

3. 準備するデータ

準備するデータは、3D-T1WIのみである。

.
└── Subj001.nii.gz

4. 実行

FreeSurferのrecon-allの基本的な使い方は、次の通り。Subjects DIR-sdは、被験者データが集められているフォルダを指定する。

recon-all -i <Input 3D-T1WI> -subjid <Subject ID> -all -sd .<Subject DIR>

例えば、次のようにコマンドを打ち込むことで、FreeSurferを実行できる。

recon-all -i Subj001.nii.gz -subjid Subj001 -all -sd .

5. 結果

FreeSurferの処理が完了すると、Subj001/mriフォルダに灰白質（aparc+aseg.mgz）と白質wmparc.mgzが各脳領域ごとに分割された画像が生成される。これを脳画像に重ねて表示するには、次のコマンドを実行する。

freeview -v Subj001/mri/brain.mgz \
	Subj001/mri/aparc+aseg.mgz:colormap:lut:opacity=0.2 \
	Subj001/mri/wmparc.mgz:colormap:lut:opacity=0.2

以下のような画像が表示される。

また、各脳領域の厚さ・面積・体積・脳回の曲率等の情報がSubj001/statsフォルダに保存される。

5.1. aparc.stats

aparc.statsには、皮質および深部灰白質の構造情報が記載されている。また、aparc.statsは、左半球 (lh) と右半球 (rh) ごとに保存される（例: lh.aparc.stats）。

lh.aparc.statsの中身は、次の通り。

# Table of FreeSurfer cortical parcellation anatomical statistics 
# 
# CreationTime 2020/12/09-20:01:37-GMT
# generating_program mris_anatomical_stats
# cvs_version $Id: mris_anatomical_stats.c,v 1.79 2016/03/14 15:15:34 greve Exp $
# mrisurf.c-cvs_version $Id: mrisurf.c,v 1.781.2.6 2016/12/27 16:47:14 zkaufman Exp $
# cmdline mris_anatomical_stats -th3 -mgz -cortex ../label/lh.cortex.label -f ../stats/lh.aparc.stats -b -a ../label/lh.aparc.annot -c ../label/aparc.annot.ctab Subj001 lh white 
# sysname  Linux
# hostname neuro
# machine  x86_64
# user     neuro
# 
# SUBJECTS_DIR /home/neuro/Documents/Yuya_S/FreeSurfer/2_ANALYZE
# anatomy_type surface
# subjectname Subj001
# hemi lh
# AnnotationFile ../label/lh.aparc.annot
# AnnotationFileTimeStamp 2020/12/10 04:34:33
# Measure Cortex, NumVert, Number of Vertices, 134464, unitless
# Measure Cortex, WhiteSurfArea, White Surface Total Area, 91536.6, mm^2
# Measure Cortex, MeanThickness, Mean Thickness, 2.5011, mm
# Measure BrainSeg, BrainSegVol, Brain Segmentation Volume, 1249289.000000, mm^3
# Measure BrainSegNotVent, BrainSegVolNotVent, Brain Segmentation Volume Without Ventricles, 1227719.000000, mm^3
# Measure BrainSegNotVentSurf, BrainSegVolNotVentSurf, Brain Segmentation Volume Without Ventricles from Surf, 1227368.805429, mm^3
# Measure Cortex, CortexVol Total cortical gray matter volume, 509668.845191, mm^3
# Measure SupraTentorial, SupraTentorialVol, Supratentorial volume, 1091814.805429, mm^3
# Measure SupraTentorialNotVent, SupraTentorialVolNotVent, Supratentorial volume, 1073466.805429, mm^3
# Measure EstimatedTotalIntraCranialVol, eTIV, Estimated Total Intracranial Volume, 1529098.631452, mm^3
# NTableCols 10
# TableCol  1 ColHeader StructName
# TableCol  1 FieldName Structure Name
# TableCol  1 Units     NA
# TableCol  2 ColHeader NumVert
# TableCol  2 FieldName Number of Vertices
# TableCol  2 Units     unitless
# TableCol  3 ColHeader SurfArea
# TableCol  3 FieldName Surface Area
# TableCol  3 Units     mm^2
# TableCol  4 ColHeader GrayVol
# TableCol  4 FieldName Gray Matter Volume
# TableCol  4 Units     mm^3
# TableCol  5 ColHeader ThickAvg 
# TableCol  5 FieldName Average Thickness
# TableCol  5 Units     mm
# TableCol  6 ColHeader ThickStd
# TableCol  6 FieldName Thickness StdDev
# TableCol  6 Units     mm 
# TableCol  7 ColHeader MeanCurv
# TableCol  7 FieldName Integrated Rectified Mean Curvature
# TableCol  7 Units     mm^-1
# TableCol  8 ColHeader GausCurv 
# TableCol  8 FieldName Integrated Rectified Gaussian Curvature
# TableCol  8 Units     mm^-2
# TableCol  9 ColHeader  FoldInd
# TableCol  9 FieldName  Folding Index 
# TableCol  9 Units      unitless 
# TableCol 10 ColHeader CurvInd
# TableCol 10 FieldName Intrinsic Curvature Index
# TableCol 10 Units     unitless
# ColHeaders StructName NumVert SurfArea GrayVol ThickAvg ThickStd MeanCurv GausCurv FoldInd CurvInd
bankssts                                 1706   1193   3135  2.764 0.427     0.112     0.019       15     1.3
caudalanteriorcingulate                  1136    745   1942  2.368 0.668     0.158     0.026       24     1.1
caudalmiddlefrontal                      3765   2557   6665  2.419 0.421     0.116     0.020       35     3.2
cuneus                                   2066   1395   2739  1.905 0.546     0.151     0.034       29     3.0
entorhinal                                637    497   2185  3.351 0.914     0.119     0.024        5     0.7
fusiform                                 4365   3016   9776  2.901 0.595     0.135     0.029       65     5.2
inferiorparietal                         6556   4462  12218  2.510 0.460     0.122     0.024       81     6.2
inferiortemporal                         5440   3693  12466  2.853 0.620     0.126     0.027       75     6.2
isthmuscingulate                         1738   1138   2947  2.372 0.814     0.127     0.030       24     2.0
lateraloccipital                         7720   5101  12698  2.301 0.458     0.137     0.028      103     8.8
lateralorbitofrontal                     3955   2697   7867  2.600 0.577     0.134     0.031       55     5.0
lingual                                  5496   3835   8069  2.020 0.578     0.144     0.035       77     7.4
medialorbitofrontal                      3388   2238   6023  2.430 0.704     0.120     0.032       47     4.0
middletemporal                           5073   3489  12496  2.881 0.655     0.130     0.026       75     5.4
parahippocampal                          1129    718   2446  2.897 0.776     0.090     0.021        8     0.8
paracentral                              2097   1424   3854  2.502 0.497     0.119     0.026       20     2.0
parsopercularis                          2432   1679   4984  2.566 0.543     0.115     0.021       28     2.1
parsorbitalis                             977    670   2470  2.621 0.598     0.152     0.037       19     1.7
parstriangularis                         1970   1406   4121  2.453 0.467     0.134     0.033       30     2.6
pericalcarine                            2208   1531   1980  1.593 0.432     0.154     0.037       31     3.3
postcentral                              7825   5228  12158  2.086 0.553     0.120     0.022       89     7.0
posteriorcingulate                       1949   1342   3783  2.631 0.793     0.152     0.037       35     2.5
precentral                               8007   5252  14452  2.557 0.498     0.109     0.021       69     6.6
precuneus                                6465   4325  11805  2.509 0.500     0.122     0.026       72     6.6
rostralanteriorcingulate                 1421    964   3191  2.943 0.740     0.130     0.032       27     2.0
rostralmiddlefrontal                     8606   6003  15441  2.212 0.553     0.140     0.034      140    12.7
superiorfrontal                          9981   7035  21086  2.588 0.559     0.133     0.029      118    11.8
superiorparietal                         8285   5587  13849  2.271 0.415     0.123     0.023       96     7.4
superiortemporal                         6222   4206  13988  2.956 0.616     0.115     0.024       78     6.3
supramarginal                            6623   4574  13160  2.579 0.520     0.130     0.028       92     7.8
frontalpole                               347    235   1010  2.809 0.788     0.178     0.056       11     0.8
temporalpole                              673    484   1882  3.001 0.960     0.165     0.071       18     1.8
transversetemporal                        692    435   1114  2.318 0.447     0.096     0.018        5     0.4
insula                                   3655   2496   7826  3.170 0.729     0.121     0.033       37     4.8

5.2. wmparc.stats

wmparc.statsには、白質の構造情報が記載されている。

# Title Segmentation Statistics 
# 
# generating_program mri_segstats
# cvs_version $Id: mri_segstats.c,v 1.121 2016/05/31 17:27:11 greve Exp $
# cmdline mri_segstats --seg mri/wmparc.mgz --sum stats/wmparc.stats --pv mri/norm.mgz --excludeid 0 --brainmask mri/brainmask.mgz --in mri/norm.mgz --in-intensity-name norm --in-intensity-units MR --subject Subj001 --surf-wm-vol --ctab /opt/freesurfer/WMParcStatsLUT.txt --etiv 
# sysname  Linux
# hostname neuro
# machine  x86_64
# user     neuro
# anatomy_type volume
# 
# SUBJECTS_DIR /home/neuro/Documents/Yuya_S/FreeSurfer/2_ANALYZE
# subjectname Subj001
# Measure VentricleChoroidVol, VentricleChoroidVol, Volume of ventricles and choroid plexus, 18348.000000, mm^3
# Measure lhCerebralWhiteMatter, lhCerebralWhiteMatterVol, Left hemisphere cerebral white matter volume, 247050.231251, mm^3
# Measure rhCerebralWhiteMatter, rhCerebralWhiteMatterVol, Right hemisphere cerebral white matter volume, 245715.728986, mm^3
# Measure CerebralWhiteMatter, CerebralWhiteMatterVol, Total cerebral white matter volume, 492765.960237, mm^3
# Measure Mask, MaskVol, Mask Volume, 1604897.000000, mm^3
# Measure EstimatedTotalIntraCranialVol, eTIV, Estimated Total Intracranial Volume, 1529098.631452, mm^3
# SegVolFile mri/wmparc.mgz 
# SegVolFileTimeStamp  2020/12/10 05:19:19 
# ColorTable /opt/freesurfer/WMParcStatsLUT.txt 
# ColorTableTimeStamp 2017/01/19 07:00:02 
# InVolFile  mri/norm.mgz 
# InVolFileTimeStamp  2020/12/09 23:13:15 
# InVolFrame 0 
# PVVolFile  mri/norm.mgz 
# PVVolFileTimeStamp  2020/12/09 23:13:15 
# ExcludeSegId 0 
# Only reporting non-empty segmentations
# VoxelVolume_mm3 1 
# TableCol  1 ColHeader Index 
# TableCol  1 FieldName Index 
# TableCol  1 Units     NA 
# TableCol  2 ColHeader SegId 
# TableCol  2 FieldName Segmentation Id
# TableCol  2 Units     NA
# TableCol  3 ColHeader NVoxels 
# TableCol  3 FieldName Number of Voxels
# TableCol  3 Units     unitless
# TableCol  4 ColHeader Volume_mm3
# TableCol  4 FieldName Volume
# TableCol  4 Units     mm^3
# TableCol  5 ColHeader StructName
# TableCol  5 FieldName Structure Name
# TableCol  5 Units     NA
# TableCol  6 ColHeader normMean 
# TableCol  6 FieldName Intensity normMean
# TableCol  6 Units     MR
# TableCol  7 ColHeader normStdDev
# TableCol  7 FieldName Itensity normStdDev
# TableCol  7 Units     MR
# TableCol  8 ColHeader normMin
# TableCol  8 FieldName Intensity normMin
# TableCol  8 Units     MR
# TableCol  9 ColHeader normMax
# TableCol  9 FieldName Intensity normMax
# TableCol  9 Units     MR
# TableCol 10 ColHeader normRange
# TableCol 10 FieldName Intensity normRange
# TableCol 10 Units     MR
# NRows 70 
# NTableCols 10 
# ColHeaders  Index SegId NVoxels Volume_mm3 StructName normMean normStdDev normMin normMax normRange  
  1 3001      3524     3508.1  wm-lh-bankssts                    98.6405     7.9080    71.0000   118.0000    47.0000 
  2 3002      3041     3012.8  wm-lh-caudalanteriorcingulate    106.1743     9.7316    71.0000   126.0000    55.0000 
  3 3003      6943     6929.7  wm-lh-caudalmiddlefrontal         95.6736     9.8735    63.0000   117.0000    54.0000 
  4 3005      2121     2119.2  wm-lh-cuneus                      91.1391    10.4037    66.0000   114.0000    48.0000 
  5 3006      1049     1088.4  wm-lh-entorhinal                  80.1049     8.8624    56.0000   112.0000    56.0000 
  6 3007      6820     6751.2  wm-lh-fusiform                    90.8783    10.4333    56.0000   114.0000    58.0000 
  7 3008      9829     9877.3  wm-lh-inferiorparietal            96.3825    10.2446    63.0000   120.0000    57.0000 
  8 3009      7034     7002.1  wm-lh-inferiortemporal            86.2688    12.7662    51.0000   113.0000    62.0000 
  9 3010      4036     4077.5  wm-lh-isthmuscingulate           105.1016     9.5987    37.0000   124.0000    87.0000 
 10 3011      9108     9298.5  wm-lh-lateraloccipital            90.5220     9.1699    63.0000   114.0000    51.0000 
 11 3012      6634     6595.1  wm-lh-lateralorbitofrontal        99.7825    11.2891    66.0000   126.0000    60.0000 
 12 3013      6526     6406.8  wm-lh-lingual                     89.2861    10.1055    51.0000   117.0000    66.0000 
 13 3014      4776     4756.7  wm-lh-medialorbitofrontal        100.5992    12.2001    24.0000   127.0000   103.0000 
 14 3015      5454     5569.1  wm-lh-middletemporal              85.9773     9.9489    57.0000   112.0000    55.0000 
 15 3016      1589     1661.2  wm-lh-parahippocampal             89.3222     8.3148    65.0000   112.0000    47.0000 
 16 3017      4042     4074.3  wm-lh-paracentral                 92.4000     8.4372    66.0000   115.0000    49.0000 
 17 3018      3752     3724.1  wm-lh-parsopercularis             95.7439    10.4939    68.0000   119.0000    51.0000 
 18 3019       934      925.5  wm-lh-parsorbitalis               84.3351    10.0562    61.0000   106.0000    45.0000 
 19 3020      2889     2864.7  wm-lh-parstriangularis            91.3375    11.1110    62.0000   117.0000    55.0000 
 20 3021      3880     3534.2  wm-lh-pericalcarine               90.3379    10.1190    62.0000   113.0000    51.0000 
 21 3022      9048     9133.1  wm-lh-postcentral                 90.5553    10.1126    63.0000   117.0000    54.0000 
 22 3023      4979     4930.6  wm-lh-posteriorcingulate         102.9735     9.9418    48.0000   122.0000    74.0000 
 23 3024     14565    14538.0  wm-lh-precentral                  93.4461     9.1777    63.0000   119.0000    56.0000 
 24 3025     10517    10495.6  wm-lh-precuneus                   99.6304     9.6149    36.0000   154.0000   118.0000 
 25 3026      2602     2514.4  wm-lh-rostralanteriorcingulate   101.8966    14.8008    35.0000   134.0000    99.0000 
 26 3027     12713    12821.3  wm-lh-rostralmiddlefrontal        98.1206    10.5230    65.0000   120.0000    55.0000 
 27 3028     17112    17150.4  wm-lh-superiorfrontal             94.3707    10.5009    61.0000   123.0000    62.0000 
 28 3029     12917    13041.8  wm-lh-superiorparietal            96.7138    10.0283    62.0000   117.0000    55.0000 
 29 3030      8258     8541.9  wm-lh-superiortemporal            93.0829    10.6918    63.0000   118.0000    55.0000 
 30 3031      9396     9420.8  wm-lh-supramarginal               96.7631    10.6806    63.0000   121.0000    58.0000 
 31 3032       214      221.1  wm-lh-frontalpole                 92.0561     9.4181    74.0000   116.0000    42.0000 
 32 3033       624      687.3  wm-lh-temporalpole                79.2388     7.5813    57.0000   110.0000    53.0000 
 33 3034       642      622.6  wm-lh-transversetemporal          94.6511     8.5727    75.0000   115.0000    40.0000 
 34 3035     10580    10410.0  wm-lh-insula                      96.7245    10.8609    58.0000   124.0000    66.0000 
 35 4001      2904     2910.9  wm-rh-bankssts                    95.7104     7.8693    67.0000   110.0000    43.0000 
 36 4002      2504     2512.0  wm-rh-caudalanteriorcingulate    105.3910     9.3044    69.0000   123.0000    54.0000 
 37 4003      7042     6997.0  wm-rh-caudalmiddlefrontal         96.0454     9.8148    65.0000   116.0000    51.0000 
 38 4005      2412     2543.3  wm-rh-cuneus                      88.8429     8.8231    63.0000   113.0000    50.0000 
 39 4006       692      766.1  wm-rh-entorhinal                  78.1604     8.9138    59.0000   113.0000    54.0000 
 40 4007      7157     7093.4  wm-rh-fusiform                    89.5639     9.5493    59.0000   111.0000    52.0000 
 41 4008     12012    12138.6  wm-rh-inferiorparietal            94.7903     9.8456    65.0000   115.0000    50.0000 
 42 4009      6736     6716.1  wm-rh-inferiortemporal            88.8744    10.5262    59.0000   110.0000    51.0000 
 43 4010      3673     3687.3  wm-rh-isthmuscingulate           103.4236    10.2888    26.0000   124.0000    98.0000 
 44 4011      9750     9938.5  wm-rh-lateraloccipital            89.0627     8.8456    53.0000   109.0000    56.0000 
 45 4012      6075     6100.6  wm-rh-lateralorbitofrontal        94.8914    10.2953    62.0000   118.0000    56.0000 
 46 4013      6756     6633.9  wm-rh-lingual                     86.4899    10.0740    11.0000   111.0000   100.0000 
 47 4014      3719     3732.0  wm-rh-medialorbitofrontal         94.9559    11.6434    30.0000   119.0000    89.0000 
 48 4015      5794     5999.5  wm-rh-middletemporal              88.0036     9.7096    59.0000   110.0000    51.0000 
 49 4016      1574     1625.5  wm-rh-parahippocampal             88.7154     8.8436    44.0000   112.0000    68.0000 
 50 4017      4166     4199.9  wm-rh-paracentral                 93.8337     8.2716    69.0000   116.0000    47.0000 
 51 4018      3510     3504.4  wm-rh-parsopercularis             96.5960    10.2199    66.0000   117.0000    51.0000 
 52 4019      1053     1065.9  wm-rh-parsorbitalis               86.1054     9.5682    62.0000   109.0000    47.0000 
 53 4020      3448     3427.2  wm-rh-parstriangularis            91.6995    10.0940    62.0000   114.0000    52.0000 
 54 4021      2888     2670.2  wm-rh-pericalcarine               86.4228     8.9538    26.0000   108.0000    82.0000 
 55 4022      7978     7981.5  wm-rh-postcentral                 90.6651    10.5013    63.0000   116.0000    53.0000 
 56 4023      4712     4661.9  wm-rh-posteriorcingulate         103.0671     8.9448    49.0000   124.0000    75.0000 
 57 4024     14926    14925.4  wm-rh-precentral                  94.0721     8.5665    67.0000   117.0000    50.0000 
 58 4025     10712    10698.6  wm-rh-precuneus                   99.2039     9.2602    54.0000   121.0000    67.0000 
 59 4026      1870     1846.9  wm-rh-rostralanteriorcingulate   103.8059    10.5876    70.0000   131.0000    61.0000 
 60 4027     11835    12171.9  wm-rh-rostralmiddlefrontal        96.1585     9.2493    66.0000   115.0000    49.0000 
 61 4028     17809    18126.3  wm-rh-superiorfrontal             94.0811     9.3702    63.0000   119.0000    56.0000 
 62 4029     13213    13320.4  wm-rh-superiorparietal            95.6500     9.6784    63.0000   116.0000    53.0000 
 63 4030      7743     7980.9  wm-rh-superiortemporal            93.0976     9.4358    65.0000   113.0000    48.0000 
 64 4031      9885     9909.1  wm-rh-supramarginal               96.7241    10.3698    63.0000   118.0000    55.0000 
 65 4032       240      265.8  wm-rh-frontalpole                 91.2417     7.4440    75.0000   107.0000    32.0000 
 66 4033       723      784.5  wm-rh-temporalpole                78.9391     8.1127    57.0000    98.0000    41.0000 
 67 4034       585      577.1  wm-rh-transversetemporal          96.0513     7.4146    73.0000   112.0000    39.0000 
 68 4035     11695    11518.1  wm-rh-insula                      94.4427    11.1743    41.0000   120.0000    79.0000 
 69 5001     37165    37072.8  Left-UnsegmentedWhiteMatter      103.1510     9.9691    27.0000   127.0000   100.0000 
 70 5002     35548    35459.7  Right-UnsegmentedWhiteMatter     102.0210     9.6094    23.0000   126.0000   103.0000

著者情報：斎藤勇哉

2021-12-09斎藤勇哉リンクURL 65 コメント

【FreeSurfer】FreeSurferを用いた頭蓋除去 ~Skull-stripping~

1. 目的
2. コマンド
3. 使用例
4. 結果

1. 目的

脳画像解析で、対象となる領域は脳実質でありその他の骨・筋・脂肪・眼球等の組織は、解析する上でノイズとなる。そのため、解析精度を高めるには頭蓋を除去することが重要である。

この記事では、FreeSurferを用いて頭蓋を除去する方法を解説する。

FreeSurferを用いた頭蓋除去

2. コマンド

ここでは、FreeSurferの関数であるrecon-allコマンドを用いて、頭蓋を除去する。

基本的な使い方は、次の通り。

# FreeSurfer作業ディレクトリを指定
export SUBJECTS_DIR=<PATH>

# Autorecon1を実行
recon-all -subjid <被験者ID (任意)> -i <入力画像 (3D-T1WI)> -autorecon1

Autorecon1では、以下の処理を実行している。

動き補正（同一被験者の3D-T1WIが二つある場合には、平均画像を生成）
Talairach変換
信号ムラ（バイアス）の補正
信号値の正規化
頭蓋除去

3. 使用例

頭蓋除去前の3D-T1WI（T1w.nii.gz）に対して、recon-all -autorecon1コマンドを実行する。ここでは、被験者ID（-subjid）を「Subj001」にした。これは、自由に変えてもよい。

# FreeSurfer作業ディレクトリを指定
export SUBJECTS_DIR=$PWD

# Autorecon1を実行
recon-all -subjid Subj001 -i T1w.nii.gz -autorecon1

# Autorecon1で作成した頭蓋除去済みの脳マスク画像（brainmask）をNIfTIに変換
# ただし、元画像（T1w.nii.gz）と同じヘッダー情報を参考に（--likeオプション）
mri_convert Subj001/mri/brainmask.mgz brainmask.nii.gz --like T1w.nii.gz

# 元のT1WIにbrainmaskを適用
fslmaths T1w.nii.gz -mas brainmask.nii.gz T1_skull_stripped.nii.gz

recon-allでの処理が完了すると、被験者IDディレクトリ（Subj001）が生成され、このディレクトリ内に処理された結果が保存される。

Subj001/
├── label
├── mri
│   ├── T1.mgz
│   ├── brainmask.auto.mgz
│   ├── brainmask.mgz
│   ├── mri_nu_correct.mni.log
│   ├── mri_nu_correct.mni.log.bak
│   ├── nu.mgz
│   ├── orig
│   │   └── 001.mgz
│   ├── orig.mgz
│   ├── orig_nu.mgz
│   ├── rawavg.mgz
│   ├── talairach_with_skull.log
│   └── transforms
│       ├── bak
│       ├── talairach.auto.xfm
│       ├── talairach.auto.xfm.lta
│       ├── talairach.xfm
│       ├── talairach.xfm.lta
│       ├── talairach_avi.log
│       ├── talairach_avi_QA.log
│       ├── talairach_with_skull.lta
│       └── talsrcimg_to_711-2C_as_mni_average_305_t4_vox2vox.txt
├── scripts
│   ├── build-stamp.txt
│   ├── lastcall.build-stamp.txt
│   ├── patchdir.txt
│   ├── recon-all-status.log
│   ├── recon-all.cmd
│   ├── recon-all.done
│   ├── recon-all.env
│   ├── recon-all.local-copy
│   ├── recon-all.log
│   ├── recon-config.yaml
│   └── unknown-args.txt
├── stats
├── surf
├── tmp
├── touch
│   ├── conform.touch
│   ├── inorm1.touch
│   ├── nu.touch
│   ├── skull.lta.touch
│   ├── skull_strip.touch
│   └── talairach.touch
└── trash

頭蓋除去された画像は、「Subj001/mri/brainmask.mgz」にある。brainmask.mgz画像は、頭蓋除去済みの脳画像であるが、信号値の階調が0~225に圧縮（正規化）されてしまう。そこで、このbrainmask.mgzをマスク画像として扱い、元の3D-T1WIのマスク処理（マスキング）として適用する。

結果

処理前後の画像は次の通り。

著者情報：斎藤勇哉

2021-12-09斎藤勇哉リンクURL 9 コメント

【FreeSurfer】FreeSurferを用いたRF/B1バイアス（信号ムラ）補正

1. 目的
2. コマンド
3. 使用例
4. 結果

1. 目的

RF/B1バイアス（信号ムラ）補正

2. コマンド

ここでは、FreeSurferの関数であるAntsN4BiasFieldCorrectionFsコマンドを用いて、信号ムラ補正をする。

AntsN4BiasFieldCorrectionFsは、ANTsの関数である”AntsN4BiasFieldCorrection”を基にしたものであり、補正アルゴリズムとしては、ANTs由来のものである。

AntsN4BiasFieldCorrectionFsコマンドのヘルプは次の通り。

				Help

NAME
	AntsN4BiasFieldCorrectionFs

SYNOPSIS
	AntsN4BiasFieldCorrectionFs [options] -i <invol> -o <outvol>

DESCRIPTION
	Runs N4 (nonparameteric, nonuniform normalization) retrospective bias 
	correction on an image. This programs wraps the 
	AntsN4BiasFieldCorrection utility available in the ANTs package (see 
	http://stnava.github.io/ANTs).

REQUIRED FLAGGED ARGUMENTS
	-i, --input invol
		input volume file

	-o, --output outvol
		corrected volume file

OPTIONAL FLAGGED ARGUMENTS
	--shrink
		resample factor to decrease computation time (default is 4)

基本的な使い方は、次の通り。

AntsN4BiasFieldCorrectionFs -i <入力画像> -o <出力画像>

3. 使用例

補正前の3D-T1WI（T1w.nii.gz）に対して、信号ムラ補正をする。

AntsN4BiasFieldCorrectionFs -i T1w.nii.gz -o T1w_biascorrected.nii.gz

処理が完了すると、補正後の3D-T1WI（T1w_biascorrected.nii.gz）が出力される。

ls  # カレントディレクトリのファイルを確認

    T1w.nii.gz    T1w_biascorrected.nii.gz

4. 結果

補正前（上）と補正後（下）を比較すると次の通り。

補正前では頭頂部で比較的低信号、深部灰白質で比較的高信号だったのが、補正後に均一になっている。

著者情報：斎藤勇哉

2021-12-09斎藤勇哉リンクURL コメントを残す

Ubuntu 18.04 への FreeSurfer 7.2.0 のインストール (debファイルの利用)

FreeSurfer 7.2.0が発表されました。
このバージョンからついに deb ファイルが提供されるようになりました。嬉しいことですね。

デフォルトのインストール先は、/usr/local/freesurfer/7.2.0 となります。

続きを読む →

2021-08-09kiyotakaリンクURL 2 コメント

SPMの結果をFreeSurferの脳表画像に投影する方法

以前、DTIの画像などをFreeSurferの脳表に投影する方法を紹介しましたが、SPMの結果のspmT画像をFreeSurferの脳画像に投影する方法もわかりましたので紹介したいと思います。

必要なコマンドは、mri_vol2surf です。

入力ファイルと出力ファイル名

入力画像は、spmT_0001.nii とします。出力ファイル名は、左半球の画像ということで、lh.spmT_0001.mgzとします。

mri_vol2surf のオプション

今回、大事になるのは、–mni152reg というオプションです(木村先生、教えてくれてありがとうございました)。MNI空間でのあわせこみに使えるオプションです。

実際のコマンド

シンプルに以下でいけました。

mri_vol2surf --mov spmT_0001.nii --mni152reg --hemi lh --o lh.spmT_0001.mgz

入出力ファイル以外のオプションは2つだけ、–mni152reg と –hemi lh だけです。

Freeviewでの表示

最後にfreeviewで表示します。T値が3以上を表示したいと思ったので、thresholdを3,5としてあります。

freeview -f \
$SUBJECTS_DIR/fsaverage/surf/lh.inflated:overlay=lh.spmT_0001.mgz:overlay_threshold=3,5\
  --viewport 3d --layout 1

結果、以上のような感じで表示できました。

2020-03-11kiyotakaリンクURL コメントを残す

2019年度第2回脳画像解析（FreeSurfer）勉強会（2020年1月12日開催）

2019年11月16日7時で定数に達しましたので、締め切りました。

2020年1月12日開催予定の『FreeSurfer勉強会』のご案内をいたします。
まい参加希望の方は、下記のフォームにて、お申し込みをしていただけますよう、お願い申し上げます。
FreeSurferの勉強会を開催します。
今回は、「FreeSurferでrecon-allはやってみた。でも、もう少し学んでみたい」方を対象にしたいと思います。
現時点では、内容は以下を予定しています。

9:00-15:00
– recon-allのステップの理解
– ROI解析
– 縦断解析
– TRACULA（予定です）

15:00-17:00
– スクリプト化演習

日時：2020年1月12日（日）9:00-17:00
場所：オフィス東京（東京駅八重洲口から徒歩5分）
費用：無料
定員：30名（先着順）
受講条件：
– これまでにFreeSurferの解析を一度はやったことがある方
– ご自身のPCを持ち込んで作業ができる方

2019-11-13kiyotakaリンクURL コメントを残す

FSLなどで生成したFA画像を、FreeSurferのSurface画像に投影する方法

FreeSurferで画像解析をしていると、「他の画像解析ソフトで解析した画像をFreeSurferで表示できないだろうか？」という疑問が湧いてきます。
今回、慶応大の上田亮先生が、その方法を見出してくださいましたので、上田先生の了解を得て、その方法を説明します。
FSLで作成したFA画像を、FreeSurferのSurface画像に投影してみます。

続きを読む →

2018-11-24kiyotakaリンクURL 5 コメント

第2回 FreeSurfer 6.0 勉強会を開催します (2018年11月18日)

2018/8/28 13:40 満席となりましたので、受付を終了いたしました。

2018年3月にABiS脳画像解析チュートリアルにおいてFreeSurferのチュートリアルを行いましたが、アンコールのリクエストを複数いただいているので、今回も岩手医科大学の山下典生先生の協力を得て、2018年11月18日に東京でFreeSurferの勉強会を開催することとしました。

今回は、研究費のサポートがあるため、無料です。

これまでに開催してきたチュートリアルのように、ご自身のパソコンを持ち込んでいただき、FreeSurferにじっくり触れていただきます。

想定している対象者は、FreeSurferの経験がまだ少ない方です。全く経験がない方もOKです。また、recon-allはやったことがあるけれども、マニュアル修正をやったことがない方はとてもいい経験になると思います。これらの経験がある中級者以上の方には物足りないかと思います。

日程及び場所は以下になります。

日程：2018年11月18日(日) 09:00-17:00
場所：オフィス東京

　　　東京駅八重洲口徒歩5分

講師

根本清貴（筑波大学医学医療系精神医学）
山下典生（岩手医科大学医歯薬総合研究所超高磁場MRI診断・病態研究部門）

セミナー内容（予定；基本的には2018年3月に生理研で行われたチュートリアルをベースにしています）

・FreeSurferの概要
・recon-allを用いた前処理の方法
・ROI解析
・個人解析結果のマニュアル修正
・Qdecを用いた基本的なグループ解析
・コマンドラインを用いたグループ解析

定員：50名（先着順）
参加費：無料

2018-08-17kiyotakaリンクURL コメントを残す

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。

2018-06-21tkリンクURL 4 コメント

Ubuntu14.04, 16.04へのFreeSurfer 6.0のインストール

2014年12月にFreeSurfer 5.3のインストールの方法を記載しましたが、しばらく時間が経ちました。最近、FreeSurfer 6.0がリリースされましたので、コピペでもいけるぐらいにまとめてみます。

英語でのFreesurferをLinuxにインストールするときの具体的な方法は、
こちらに書いてあります。以下は英語を読むのがつらい方のためです。

なお、楽をしたい人は、一番最後にある【楽をするためのスクリプト】をご覧ください。

続きを読む →

2017-09-17kiyotakaリンクURL 4 コメント

macOS (El Captain以降) へのFreeSurfer 6.0のインストール

2018.09.12追記：license.txtの扱いが少し変わったので、修正いたしました。また、High Sierraでもインストールを確認できています。

FreeSurferのMacへのインストールについては、本家のサイトにもstep-by-stepのわかりやすいインストラクションがありますが、ターミナルやFinderの設定も含めて示したいと思います。

続きを読む →

2017-09-17kiyotakaリンクURL 1 コメント

FreeSurfer v6.0 勉強会を開催します (2017年12月2日)

※2017年9月15日0:00現在、50名を超える申し込みがありましたので、申し込みは終了いたしました。

これまでVBMチュートリアルを行なってきていますが、受講者のアンケートで、「FreeSurferの勉強をしたい」という意見が一定程度ありました。

構造画像解析において、FreeSurferは通らなければいけないところかと思います。

しかし、日本語でのチュートリアルは過去に2011年に慶應大学の先生方が講習会を開かれていらっしゃいますが、その後、開かれていません。

一定のニーズがあると思いますので、岩手医科大学の山下典生先生の協力を得て、FreeSurferの勉強会を企画しました。

この企画はあくまでも個人的なものであり、研究費の支援などはなく、有料会議室を借りてもいますので、有料講習会とさせていただきます。（その分の学びがあるように準備します！）

これまでに開催してきたチュートリアルのように、ご自身のパソコンを持ち込んでいただき、FreeSurferにじっくり触れていただきます。

もちろん、事前サポートもさせていただきます。FreeSurferだけでなく、他にも必要なソフトなどもありますので、前もって万全な体制を整えて勉強会に臨めるようにサポートさせていただきます。それだけでも、今後の研究をする準備になるかと思います。

日程及び場所は以下になります。

日程：2017年12月2日 10:00-18:00
場所：NATULUCK五反田東口駅前店会議室

　　　五反田駅東口徒歩2分
　　　東京都品川区東五反田5-27-10 第1野村ビル 5階
　　　Googleマップはこちら

講師

根本清貴（筑波大学医学医療系精神医学）
山下典生（岩手医科大学医歯薬総合研究所超高磁場MRI診断・病態研究部門）

セミナー内容（予定）

・個人解析(recon-all)の方法、及び多数例解析のための工夫
・個人解析結果の見方、様々な出力ファイルの意義
・個人解析結果のマニュアル修正
・GUIを用いた基本的なグループ解析

定員：40名程度（先着順）
参加費：1万円
申し込み方法

定員に達したため、締め切りました。

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