1. 目的
2. データ準備
3. MIFフォーマットに変換
4. 渦電流および頭部の動き補正
5. 脳マスクの作成
6. 応答関数(Response function)の推定
7. 白質配向分布の推定
8. Tractographyの実行
9. Track Density Imaging (TDI)
Lin4NeuroはXFCEを採用しています。とても軽量なのでいいのですが、ウィンドウのサイズ変更でウィンドウの端を上手につかむことができず困ることがあります。
いいショートカットを教えていただきました。「Altキーを押しながら右クリックして、マウスを動かす」です。
私はマウスはできるだけ使わない方がうれしい人間なので、マウスを矢印キーで代用できないか試してみたらバッチリでした。
Alt + 右クリック + 矢印キーで、ウィンドウのサイズが比較的簡単に変更できます。
お試しあれ。
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
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…
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…)
HCP Pipelineを準備するのは簡単ではありませんが、東京大学小池研の植松明子さんとディスカッションしている中で、Ubuntu 18.04にHCP Pipelineを設定する方法を確立できたのでご紹介します。植松さんのinputに感謝申し上げます。
Lin4Neuro based on Ubuntu 18.04 is updated.
Below are main changes.
You can get the latest version from here.
現在、Lin4Neuro 18.04版を開発しており、仮想マシン版は公開できているのですが、iso版はまだ公開できていません。
リマスタリングに苦労しております。
もし、WorkstationにLin4Neuroを構築したい場合、Ubuntuから公開されている mini.iso を利用することで、
(比較的容易に)構築することができます。
以下、方法を示します。なお、スクリーンショットはVirtualBoxを用いて作成したものです。
仮想マシンで試されてから実機に応用していただけたらと思います。
なお、実機の場合、ネットワークは最初は無線LANは自動で認識しませんので、有線LANでネットワークに接続してください。
現在、Lin4NeuroはVirtualBox上で動作する仮想マシンを配布するようになりました。Macで仮想マシンをどう使うか以下に記します。
MacでVirtualBoxを動作させるには、MacOS10.8(Mountain Lion)以降である必要があります。バージョンが古い方は、まずOSのアップグレードを行ってください。
注意点としては、MacOS 10.13(High Sierra)からセキュリティがこれまで以上に厳しくなりました。本ガイドでは、OS10.13で検証しています。セキュリティに気をつけるところは説明していますが、OS10.12(Sierra)以前では表示されない画面もありますので、ご了承ください。
現在、Lin4NeuroはVirtualBox上で動作する仮想マシンを配布するようになりました。仮想マシンでの使用方法を以下に記します。
Lin4Neuro (L4N)は、isoイメージファイルおよびVirtualBoxの仮想アプライアンスを配布しています。
ここでは、isoイメージファイルを用いてVirtualBoxにL4Nをインストールする方法を解説します。
この方法は若干だけ手間がかかりますが、以下のメリットがあります。
これが一番大きいメリットかと思われます。
ご自身で設定できます。
具体的な方法を以下に示します。Acknowledgmentとして、我々の研究室の山田典子さんが以下を準備してくださいました。
VirtualBoxのインストールまでは済んでいるものとして話をすすめます。なお、この方法では、VirtualBox Extension Packは不要です。
先日、ABiSチュートリアルで順天堂大学の鎌形先生から、FSL, FreeSurfer, MRtrix3を組み合わせたコネクトーム解析の素晴らしい講義を聞く機会がありました。
MRtrix3はインストールしなきゃと思いつつできていませんでしたが、せっかくですから、モチベーションが高いうちにインストールしようと思い、Ubuntu 16.04へのインストールを行いました。
http://mrtrix.readthedocs.io/en/latest/installation/linux_install.html
こちらに説明がありますが、これをまとめてみました。
関心のある方はこちらからダウンロードしてみてください。(右クリック→名前をつけて保存)
保存した後、
$ chmod 755 mrtrix3_installer_ubuntu1604.sh $ ./mrtrix3_installer_ubuntu1604.sh
でインストールができます。
ちなみに、上記スクリプトは以下のようになっています。
GitHubからダウンロードし、コンパイルし、.bashrcにパスを通すというシンプルなことをやっています。
#!/bin/bash #Script to setup mrtrix3 for Ubuntu 16.04 #Install prerequisite packages sudo apt-get install git g++ python libgsl0-dev zlib1g-dev libqt4-opengl-dev libgl1-mesa-dev libqt5svg5* libeigen3-dev #Download MRtrix3 source if [ ! -e $HOME/git ]; then mkdir $HOME/git fi cd $HOME/git git clone https://github.com/MRtrix3/mrtrix3.git #Configuration and build cd mrtrix3 ./configure ./build #.bashrc echo >> $HOME/.bashrc echo "#MRtrix3" >> $HOME/.bashrc echo 'export PATH=$PATH:$HOME/git/mrtrix3/bin:$HOME/git/mrtrix3/scripts' >> $HOME/.bashrc
Lin4Neuro was updated.
You can get the latest version from here.
Lin4Neuroのアップデートを行いました。
ここから入手できます。
Lin4Neuroのアップデートを行いました。
主な更新点は以下になります。
https://github.com/kytk/lin4neuro-xenial
これを用いればLin4Neuroを自分の使いたいようにカスタマイズしていただくことも可能かと思います。
最新版のLin4Neuroは こちらからどうぞ。
Lin4Neuro is updated.
https://github.com/kytk/lin4neuro-xenial
You can make your version of Lin4Neuro based on the repository above. I wrote instruction how to use in the repository.
You can download the latest Lin4Neuro from here.
Lin4Neuroのアップデートを行いました。
主な更新点は以下になります。
https://github.com/kytk/lin4neuro-trusty
これを用いればLin4Neuroを自分の使いたいようにカスタマイズしていただくことも可能かと思います。
現在、Ubuntu 16.04に基づいたLin4Neuroを開発中です。できたら年末までに公開できたらと思っています。
最新版のLin4Neuroは
You can download the latest Lin4Neuro from こちらからどうぞ。
Lin4Neuro is updated.
Below is the points of update.
https://github.com/kytk/lin4neuro-trusty
You can make your version of Lin4Neuro based on the repository above. I wrote instruction how to use in the repository.
Now I’m in the process of developing Lin4Neuro based on Ubuntu 16.04. Hopefully this version will be released by the end of this year.
You can download the latest Lin4Neuro from here.
時間がかなりかかってしまいましたが、Lin4Neuroのメジャーアップデートを公開しました。
見た目は変わっていませんが、システムは相当変わっています。
現時点で、以下のパッケージが収載されています。
今後のアップデートで、その他のソフトウェアも収載予定です。
最新版のダウンロードは、 こちらからどうぞ。
Though it took such a long time, I’m pleased to announce the release of the update of Lin4Neuro.
It looks the same, but it is quite different.
Right now, following packages are pre-installed.
Other software packages will be added in the next update.
You can download the latest version from here.