カテゴリ別アーカイブ： neuroimaging

1. 目的
2. Volume計算
3. 一括で計測する場合
3.1. フォルダ構造
3.2. コード
3.3. 結果

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1. 目的
2. フォルダ構造
3. ソースコード
3.1. segcalc_basalganglia.sh
4. 実行
5. 結果
5.1. nresult_vol.csv

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1. 目的
2. 計測コマンド
3. 複数人被験者がいる場合
3.1. フォルダ構造
3.2. ソースコード

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1. 目的
2. ソースコード

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1. 目的
2. XTRACT
3. 前処理
4. 必要なファイル
5. 実行
6. 結果
7. XTRACTのトラクトを用いて、定量値のサンプル

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1. 目的
2. fslstats
2.1. binary maskを使う場合
2.2. index maskを使う場合
3. 使用例
3.1. フォルダ構造
3.2. コード
3.3. 結果

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1. 目的
2. JHU White-matter labels & tractography atlasでROI解析する方法
2.1. ディレクトリ構造
2.2. 実行方法
2.3. ソースコード
3. Desikan Killiany AtlasでROI解析する方法
3.1. 前提条件
3.2. ディレクトリ構造
3.3. 実行方法
3.4. ソースコード
4. FreeSurferのwm.seg.nii.gzをDWI空間に位置合わせする方法
4.1. 必要なファイル
4.2. ソースコード
5. 標準空間にあるROIを各被験者脳に位置合わせ
6. bertのwmparcをMNI空間に移動後、個人脳（Perfusion image）にレジストレーション

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1. 目的
2. GBSSとは
2.1. データの準備
2.2. 解析パラメータの設定
2.3. gbss_1_T1wpreproc：T1WIの前処理
2.4. gbss_2_DWIwpreproc：拡散定量値の前処理
2.5. gbss_3_skelpreproc：拡散定量値をスケルトンに投影
2.6. randomise：スケルトンに投影された定量値画像を入力したGLMと並べ替え検定（permutation test）
3. おまけ

1. 目的

• Gray matter-Based Spatial Statistics: GBSS

2. GBSSとは

Gray matter-Based Spatial Statistics（GBSS）は、灰白質の統計解析をするための手法。TBSSの灰白質版。

灰白質の中心線（skeleton）に定量値を投影する。通常の脳画像の統計解析では、脳構造の個人差を除外するために空間的「平滑化」を用いる。しかし、平滑化の程度に原則がなく、平滑化をかけては情報があいまいになり、MRIの高空間分解能を生かせないという問題がある。一方、GBSSでは、灰白質の中心線と思われるところにskeletonを生成し、そこに個人ごとの定量値を投影するという手法をとる。これにより、平滑化せずに群間比較をすることができるため、平滑化による問題を回避できるという利点がある。

GBSS解析では、次のような処理をする。

1. データの準備
2. 解析パラメータの設定
3. gbss_1_T1wpreproc：T1WIの前処理
4. gbss_2_DWIwpreproc：拡散定量値の前処理
5. gbss_3_skelpreproc：拡散定量値をスケルトンに投影
6. randomise：スケルトンに投影された定量値画像を入力したGLMと並べ替え検定（permutation test）

2.1. データの準備

まず、次のデータを準備する。

• b0フォルダ：b0 (DWI, b=0 s/mm^2)
• T1wフォルダ：3D-T1WI
• 拡散定量値：FA, MD, FW, etc.

フォルダ構造は次のようにする。

ここでは、健常者10名（ID: Con0001~Con0010）と患者10名（ID: Pat0001~Pat0010）いることを想定する。各フォルダに入れるファイル名は同じにする必要がある（例：FA/Subj001.nii.gz, T1w/Subj001.nii.gzは同じファイル名）。

.
├── FA
│   ├── Con0001.nii.gz
│   ├── Con0002.nii.gz
│   ├── ...
│   └── Pat0010.nii.gz
├── FW
│   ├── Con0001.nii.gz
│   ├── Con0002.nii.gz
│   ├── ...
│   └── Pat0010.nii.gz
├── MD
│   ├── Con0001.nii.gz
│   ├── Con0002.nii.gz
│   ├── ...
│   └── Pat0010.nii.gz
├── T1w
│   ├── Con0001.nii.gz
│   ├── Con0002.nii.gz
│   ├── ...
│   └── Pat0010.nii.gz
└── b0
    ├── Con0001.nii.gz
    ├── Con0002.nii.gz
    ├── ...
    └── Pat0010.nii.gz

2.2. 解析パラメータの設定

解析に用いるパラメータを設定する。

PEDIR、ECHOSPACINGはepi_regコマンドのパラメータであり、それぞれ位相エンコード方向とecho spacing timeを指定する。SKELETON_THRはスケルトン化する際のしきい値である。

MAP_LIST=$(ls | grep -v b0 | grep -v T1w | grep -v stats)
SUBJ_LIST=$(ls T1w | cut -d . -f1)
PEDIR='-y'                        # Phase encoding direction: "epi_reg" config
ECHOSPACING='0.0380544'           # Echo spacing time (s): "epi_reg" config
SKELETON_THR=0.2                  # Skeleton threshold

2.3. gbss_1_T1wpreproc：T1WIの前処理

T1WIの前処理内容は、次の通り。

1. 脳頭蓋除去
2. 灰白質をセグメント
3. 灰白質を標準脳（MNI152）に位置合わせ
4. 標準空間上の各被験者の灰白質を平均化

以上の処理内容を実行するために、関数gbss_1_T1wpreprocを定義。

function gbss_1_T1wpreproc() {
    echo "T1w preprocessing..."
    # T1w preprocessing
    for SUBJ in ${SUBJ_LIST}; do
        ## Segment GM
        ### Skull-stripping
        bet T1w/${SUBJ} T1w/${SUBJ}_skull_stripped -f 0.3 -R -S -B
        ### Segment T1w into CSF/GM/WM
        fast -t 1 -g -B -b -p -o T1w/${SUBJ}_fast T1w/${SUBJ}_skull_stripped

        ## Register GM to MNI
        ### Register T1w to MNI
        flirt -ref ${FSLDIR}/data/standard/MNI152_T1_2mm_brain \
            -in T1w/${SUBJ}_fast_restore \
            -omat T1w/${SUBJ}_indiv2MNI.mat
        fnirt --in=T1w/${SUBJ}_fast_restore \
            --aff=T1w/${SUBJ}_indiv2MNI.mat \
            --cout=T1w/${SUBJ}_indiv2MNI_warp \
            --config=T1_2_MNI152_2mm
        ### applywarp to GM and move it into MNI
        applywarp --ref=${FSLDIR}/data/standard/MNI152_T1_2mm_brain \
            --in=T1w/${SUBJ}_fast_pve_1 \
            --warp=T1w/${SUBJ}_indiv2MNI_warp \
            --out=T1w/${SUBJ}_fast_pve_1_inMNI &
    done
    ## Create 4D all_GM image
    ### GM_pve1 in MNI are merged into one volume
    mkdir stats
    fslmerge -t stats/all_GM $(imglob T1w/*_fast_pve_1_inMNI.nii.gz)
    ### Create merged GM_pve1 (all_GM) mask and apply it to all_GM
    fslmaths stats/all_GM -max 0 -Tmin -bin stats/mean_GM_mask -odt char
    fslmaths stats/all_GM -Tmean stats/mean_GM
}

関数が定義できたら、実行する。

gbss_1_T1wpreproc

処理が完了すると、statsフォルダにすべての被験者の灰白質画像がまとめられた「all_GM.nii.gz」とそれを平均化した「mean_GM.nii.gz」が生成される。

2.4. gbss_2_DWIwpreproc：拡散定量値の前処理

拡散定量値の前処理の過程は、次の通り。

1. b0をT1WIに位置合わせ
2. b0 to T1WIとT1WI to 標準脳のWarp Fieldを使って、拡散定量値マップを標準空間に移動
3. 標準空間上にあるすべての被験者の拡散定量値マップをひとつの4D volume dataにまとめる
4. 平均灰白質マスクmean_GM_maskで、3の拡散定量値マップをマスク処理

function gbss_2_DWIwpreproc() {
    echo "Diffusion MAP preprocessing..."
    # Diffusion MAP preprocessing
    for SUBJ in ${SUBJ_LIST}; do
        ## Register b0 to MNI
        ### Register b0 to T1WI
        epi_reg --epi=b0/${SUBJ} \
            --t1=T1w/${SUBJ} --t1brain=T1w/${SUBJ}_skull_stripped \
            --echospacing=${ECHOSPACING} --pedir=${PEDIR} \
            --wmseg=T1w//${SUBJ}_fast_seg_2.nii.gz \
            --out=b0/${SUBJ}_BBR
        for MAP in ${MAP_LIST}; do
            ### applywarp to diffusion map and move it to T1w based on epi_reg
            flirt -in ${MAP}/${SUBJ} \
                -out ${MAP}/${SUBJ}_inT1 \
                -ref T1w/${SUBJ}_skull_stripped \
                -init b0/${SUBJ}_BBR.mat -applyxfm
            ### applywarp to dMAP in T1w and move it to MNI
            applywarp --ref=${FSLDIR}/data/standard/MNI152_T1_2mm_brain \
                --in=${MAP}/${SUBJ}_inT1 \
                --warp=T1w/${SUBJ}_indiv2MNI_warp \
                --out=${MAP}/${SUBJ}_inMNI
        done
    done
    ## 4D all_${dMAP}
    for MAP in ${MAP_LIST}; do
        ### Merge dMAP in MNI into one volume, all_${MAP}
        fslmerge -t stats/all_${MAP} $(imglob ${MAP}/*_inMNI.nii.gz)
        ### Masking dMAP in MNI using mean GM mask
        fslmaths stats/all_${MAP} -mas stats/mean_GM_mask stats/all_${MAP}
    done
}

関数が定義できたら、実行する。

gbss_2_DWIwpreproc

処理が完了すると、拡散定量値の種類に応じてstatsフォルダに「all_.nii.gz」が生成される。

以下は、標準空間上における灰白質領域のFA画像である。

2.5. gbss_3_skelpreproc：拡散定量値をスケルトンに投影

拡散定量値をスケルトンに投影するまでの手順は、次の通り。

1. 平均灰白質画像からスケルトンを生成
2. 灰白質スケルトンをしきい値処理をしてスケルトンマスクを生成
3. スケルトンの距離マップ（distance map）を生成
4. 各拡散定量値マップを、スケルトンに投影

function gbss_3_skelpreproc() {
    echo "Projecting MAP into skeleton..."
    # Skeletonize dMAP
    ## Create GM skeleton
    tbss_skeleton -i stats/mean_GM -o stats/mean_GM_skeleton
    ## threshold GM skeleton
    fslmaths stats/mean_GM_skeleton -thr ${SKELETON_THR} -bin stats/mean_GM_skeleton_mask
    ## Create skeleton distancemap
    fslmaths stats/mean_GM_mask -mul -1 -add 1 -add stats/mean_GM_skeleton_mask stats/mean_GM_skeleton_mask_dst
    distancemap -i stats/mean_GM_skeleton_mask_dst -o stats/mean_GM_skeleton_mask_dst
    for MAP in ${MAP_LIST}; do
        ## Project masked dMAP in MNI into skeleton
        tbss_skeleton -i stats/mean_GM \
            -p ${SKELETON_THR} \
            stats/mean_GM_skeleton_mask_dst \
            ${FSLDIR}/data/standard/LowerCingulum_1mm \
            stats/all_${MAP} \
            stats/all_${MAP}_skeletonised
    done
}

処理が完了すると、statsフォルダに灰白質のスケルトンmean_GM_skeleton.nii.gz、灰白質のスケルトンの距離マップmean_GM_skeleton_mask_dst.nii.gz、拡散定量値が投影されたスケルトンall_<MAP>_skeletonised.nii.gzが保存される。

2.6. randomise：スケルトンに投影された定量値画像を入力したGLMと並べ替え検定（permutation test）

まず、GLMのデザインマトリックス（計画行列）とコントラストを設定する。

今回は、健常者10名（ID: Con0001~Con0010）と患者10名（ID: Pat0001~Pat0010）のデータがある。これらのファイルを昇順に並び替えると、先に健常者10名の画像、次に患者10名の画像の順に並ぶ。

Con0001.nii.gz
Con0002.nii.gz
Con0003.nii.gz
...
Pat0010.nii.gz

次に、GLMのデザインマトリックス（計画行列）とコントラストを決める設定ファイルを生成する。design_ttest2 <出力ファイル> <健常者数> <患者数>でコマンドを実行。

design_ttest2 stats/design 10 10

statsフォルダに、デザインマトリックス（design.mat）とコントラスト（design.con）が生成される。

デザインマトリックス（design.mat）の中身を確認。

/Matrixの一列目は健常者データであるかどうか、二列目は患者データであるかを0, 1で表している。行の順番は、被験者ファイルの順番（昇順）に対応する。したがって、これらは対応があるようにしておかなければならない。

cat stats/design.mat

/NumWaves 2
/NumPoints 20
/PPheights 1 1
/Matrix
1 0
1 0
1 0
1 0
1 0
1 0
1 0
1 0
1 0
1 0
0 1
0 1
0 1
0 1
0 1
0 1
0 1
0 1
0 1
0 1

コントラスト（design.con）の中身を確認してみる。

/Matrix一列目は健常者の偏回帰係数、二列目は患者の偏回帰係数に対するもので、行は別々のコントラストである。この場合、一行目は健常者>患者の検定、二行目は健常者<患者の検定に相当する。

cat stats/design.con

/NumWaves 2
/NumContrasts 2
/PPheights 1 1
/Matrix
1 -1
-1 1

デザインマトリックス（計画行列）とコントラストの確認ができたら、randomiseコマンド使ってGLMと並べ替え検定（permutation test）を実行する。

randomiseコマンドの各オプションは、次の通り。

• -i：入力画像
• -m：マスク画像
• -o ：出力画像
• -o ：デザインマトリックス
• -o ：デザインコントラスト
• -n：並べ替え検定の数
• –T2：2D最適化を用いたTFCE
• -x：voxel-wiseのcorrected P値マップ
• –uncorrp：un-corrected P値マップ
• -R：統計値マップ

for MAP in ${MAP_LIST}; do
    randomise -i stats/all_${MAP}_skeletonised \
        -o stats/gbss_${MAP} \
        -m stats/mean_GM_mask \
        -d stats/design.mat \
        -t stats/design.con \
        -n 10000 --T2 -V -x --uncorrp -R
done

次のようなファイルが、生成される。

TFCEを用いた”健常群＞患者群”の検定で、FWE補正をされたP値マップ（gbss_FA_tfce_corrp_tstat1.nii.gz）を確認する。ここで、得られたP値マップは1-P値のマップであることに注意する。つまり、P<.05を有意とするのであれば、P値マップで0.95-1.00の値を見ればよい。

fsleyes ${FSLDIR}/data/standard/MNI152_T1_2mm_brain \
    stats/mean_GM_skeleton -cm Green \
    stats/gbss_FA_tfce_p_tstat1 -cm Red-Yellow -dr 0.95 1

スケルトンは細いため有意差が見づらい場合がある。そのような時、tbss_fillコマンドが役に立つ。

tbss_fillコマンドの基本的な使い方は、以下の通り。

tbss_fill <P値マップ> <しきい値> <平均FA画像> <出力画像>

TFCEを用いた”健常群＞患者群”の検定で、FWE補正をされたP値マップ（gbss_FA_tfce_corrp_tstat1.nii.gz）の有意差があった領域のみを0.95でしきい値処理をして抽出し、その領域を膨張させる。

tbss_fill stats/gbss_FA_tfce_p_tstat1 0.95 stats/mean_GM stats/gbss_FA_tfce_p_tstat1_fill

赤く表示されている領域は、健常群が患者群よりも有意（FWE-corrected）にFA値が大きいことを示している。

3. おまけ

大量に定量値があり、それらをすべて検定する場合、有意差があったかどうかをすべて確認するのは大変である。そこで、各定量値画像のP値マップが0.95以上の値を持つかどうかを判定し、有意差があった場合のみ、tbss_fillコマンドを実行する。

for PMAP in $(ls stats/ | grep tfce_corrp); do
    PMAX=$(fslstats stats/${PMAP} -R | cut -d " " -f2)
    echo ${PMAP} >>stats/tmp1.txt
    echo ${PMAX} >>stats/tmp2.txt
    if [ $(echo "${PMAX} > 0.95" | bc) == 1 ]; then
        tbss_fill stats/${PMAP} 0.95 stats/mean_GM stats/${PMAP}_fill
    fi
done
paste stats/tmp* >stats/tmp_corrected_P_report.txt
echo -e "$(cat stats/tmp_corrected_P_report.txt)\n\n\n$(cat stats/tmp_corrected_P_report.txt | sort -r -n -k 2)" \
    >stats/corrected_P_report.txt
rm stats/tmp*

上のコマンドを実行すると、statsフォルダに各検定とそのP値マップの最大値が記された「corrected_P_report.txt」が出力される。

検定結果を、ファイル名でソート（上段）したものと、P値でソートしたもの（下段）に分けて保存している。

cat stats/corrected_P_report.txt

gbss_FA_tfce_corrp_tstat1.nii.gz        0.992000
gbss_FA_tfce_corrp_tstat2.nii.gz        0.416000
gbss_FW_tfce_corrp_tstat1.nii.gz        0.361839
gbss_FW_tfce_corrp_tstat2.nii.gz        0.997261
gbss_MD_tfce_corrp_tstat1.nii.gz    0.389816
gbss_MD_tfce_corrp_tstat2.nii.gz    0.985748


gbss_FW_tfce_corrp_tstat2.nii.gz        0.997261
gbss_FA_tfce_corrp_tstat1.nii.gz        0.992000
gbss_MD_tfce_corrp_tstat2.nii.gz    0.985748
gbss_FA_tfce_corrp_tstat2.nii.gz        0.416000
gbss_MD_tfce_corrp_tstat1.nii.gz    0.389816
tbss_FW_tfce_corrp_tstat1.nii.gz        0.361839

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

1. 目的
2. VBAとは
2.1. ファイルの準備
2.2. 脳解剖学的標準化
2.3. 平滑化
2.4. GLMと並べ替え検定（permutation test）
3. おまけ

1. 目的

• Voxel-BasedAnalysis: VBA

2. VBAとは

Voxel-Based Analysis（VBA）は、脳構造解析手法の一つであり、現在では脳科学の分野において幅広く用いられている。VBAは、観測者が関心領域を設定して解析する古典的なマニュアル計測とは異なり、自動処理によって全脳をボクセルごとに解析するため、評価の客観性が高い。

VBAの解析手順は、次の通り。

1. ファイルの準備
2. 脳解剖学的標準化
3. 平滑化
4. GLMと並べ替え検定（permutation test）

2.1. ファイルの準備

VBA解析をしたファイルを準備する。

ここでは、拡散MRIから計算したFA画像を準備する。健常者10名（ID: Con0001~Con0010）と患者10名（ID: Pat0001~Pat0010）いることを想定する。

.
├── Con0001_FA.nii.gz
├── Con0002_FA.nii.gz
├── Con0003_FA.nii.gz
...
└── Pat0010_FA.nii.gz

2.2. 脳解剖学的標準化

非線形変換を用いて、全ての被験者のFA画像を標準FA画像（FMRIB58_FA）に位置合わせする。

以下のコマンドを実行する。

mkdir preprocessing
for SUBJ in $(ls | grep _FA.nii.gz | cut -d . -f1); do
    # 位置合わせ
    ## Affine transform
    flirt -in ${SUBJ}.nii.gz -ref ${FSLDIR}/data/standard/FMRIB58_FA_1mm.nii.gz \
        -dof 12 -omat preprocessing/${SUBJ}_indiv2std.mat
    ## non-linear transform
    fnirt --in=${SUBJ}.nii.gz --aff=preprocessing/${SUBJ}_indiv2std.mat --config=FA_2_FMRIB58_1mm.cnf \
        --cout=preprocessing/${SUBJ}_warp_indiv2std.nii.gz --iout=preprocessing/${SUBJ}_instd.nii.gz
done

位置合わせ方法の詳細は、こちらの記事を参考に。

https://www.nemotos.net/?p=4513

2.3. 平滑化

非線形変換を用いた位置合わせで、脳解剖学的標準化をしたとしても、ボクセル単位でみると完全に標準化できているわけではない。そこで、そのようなエラーを抑えるために平滑化処理をする。

まず、標準FA画像に位置合わせをした、被験者ごとのFA画像をまとめて4D-FA画像（all_FA.nii.gz）とし、4D-FA画像の平均画像からマスク画像を生成する。

mkdir stats
fslmerge -t stats/all_FA.nii.gz preprocessing/*_instd.nii.gz
fslmaths stats/all_FA.nii.gz -Tmean -bin mask stats/all_FA_mask.nii.gz

次に、ガウシアンフィルタを用いた平滑化処理をする。

ここでは、よく用いられるσ=3 voxel（FWHM=約7mm）のガウシアンフィルタで平滑化する。

fslmaths stats/all_FA.nii.gz -fmean -s 3 stats/all_FA_smoothed_s3.nii.gz

2.4. GLMと並べ替え検定（permutation test）

ガウシアンフィルタで平滑化した灰白質画像を用いて、健常群と患者群の群間比較をする。

まず、GLMのデザインマトリックス（計画行列）とコントラストを設定する。

今回は、健常者10名（ID: Con0001~Con0010）と患者10名（ID: Pat0001~Pat0010）のデータがある。すべての被験者のFAをlsコマンドでみると、先に健常者10名のFA、次に患者10名のFAが並んでいることが分かる。

ls |grep nii

Con0001_FA.nii.gz
Con0002_FA.nii.gz
Con0003_FA.nii.gz
...
Pat0010_FA.nii.gz

次に、GLMのデザインマトリックス（計画行列）とコントラストを決める設定ファイルを生成する。design_ttest2 <出力ファイル> <健常者数> <患者数>でコマンドを実行。

design_ttest2 stats/design 10 10

statsフォルダに、デザインマトリックス（design.mat）とコントラスト（design.con）が生成される。

デザインマトリックス（design.mat）の中身を確認。

/Matrixの一列目は健常者データであるかどうか、二列目は患者データであるかを0, 1で表している。行の順番は、被験者フォルダにあるファイルの順番（昇順）に対応する。したがって、これらは対応があるようにしておかなければならない。

cat stats/design.mat

/NumWaves 2
/NumPoints 20
/PPheights 1 1
/Matrix
1 0
1 0
1 0
1 0
1 0
1 0
1 0
1 0
1 0
1 0
0 1
0 1
0 1
0 1
0 1
0 1
0 1
0 1
0 1
0 1

コントラスト（design.con）の中身を確認してみる。

/Matrix一列目は健常者の偏回帰係数、二列目は患者の偏回帰係数に対するもので、行は別々のコントラストである。この場合、一行目は健常者>患者の検定、二行目は健常者<患者の検定に相当する。

cat stats/design.con

/NumWaves 2
/NumContrasts 2
/PPheights 1 1
/Matrix
1 -1
-1 1

デザインマトリックス（計画行列）とコントラストの確認ができたら、randomiseコマンド使ってGLMと並べ替え検定（permutation test）を実行する。

randomiseコマンドの各オプションは、次の通り。

• -i：入力画像
• -m：マスク画像
• -o ：出力画像
• -o ：デザインマトリックス
• -o ：デザインコントラスト
• -n：並べ替え検定の数
• –T2：2D最適化を用いたTFCE
• -x：voxel-wiseのcorrected P値マップ
• –uncorrp：un-corrected P値マップ
• -R：統計値マップ

design_ttest2 stats/design 10 10

randomise -i stats/all_FA_smoothed_s3.nii.gz \  
    -m stats/all_FA_mask.nii.gz \
    -o stats/fslvba \
    -d stats/design.mat \
    -t stats/design.con \
    -n 10000 --T2 -V -x --uncorrp -R

次のようなファイルが、生成される。

TFCEを用いた”健常群＞患者群”の検定で、FWE補正をされたP値マップ（fslvba_tfce_corrp_tstat1.nii.gz）を確認する。ここで、得られたP値マップは1-P値のマップであることに注意する。つまり、P<.05を有意とするのであれば、P値マップで0.95-1.00の値を見ればよい。

fsleyes $FSLDIR/data/standard/MNI152_T1_2mm \
    stats/fslvba_tfce_corrp_tstat1 \
    -cm Red-Yellow -dr 0.95 1

3. おまけ

検定数が多い場合、有意差があったかどうかをすべて確認するのは大変である。そこで、一目で有意差があるかどうかを判断できるように、各検定ごとのP値マップの最大値を自動計測し、テキスト（corrected_P_report.txt）としてまとめる。

for PMAP in $(ls stats/ | grep tfce_corrp); do
    PMAX=$(fslstats stats/${PMAP} -R | cut -d " " -f2)
    echo ${PMAP} >>stats/tmp1.txt
    echo ${PMAX} >>stats/tmp2.txt
done
paste stats/tmp* >stats/tmp_corrected_P_report.txt
echo -e "$(cat stats/tmp_corrected_P_report.txt)\n\n\n$(cat stats/tmp_corrected_P_report.txt | sort -r -n -k 2)" \
    >stats/corrected_P_report.txt
rm stats/tmp*

上のコマンドを実行すると、statsフォルダに各検定とそのP値マップの最大値が記された「corrected_P_report.txt」が出力される。

検定結果を、ファイル名でソート（上段）したものと、P値でソートしたもの（下段）に分けて保存している。

cat stats/corrected_P_report.txt

fslvba_tfce_corrp_tstat1.nii.gz 0.982391
fslvba_tfce_corrp_tstat2.nii.gz 0.993181


fslvba_tfce_corrp_tstat2.nii.gz 0.993181
fslvba_tfce_corrp_tstat1.nii.gz 0.982391

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

1. 目的
2. TBSSとは
2.1. 拡散MRIからFA画像を計算
2.2. tbss_1_preproc：TBSSの準備
2.3. tbss_2_reg：FAを標準空間に非線形位置合わせ
2.4. tbss_3_postreg：平均FA画像を生成し、FAスケルトンを生成
2.5. tbss_4_prestats：被験者ごとのFA画像を平均スケルトンに投影
2.6. tbss_non_FA：FA画像以外の定量値をスケルトンに投影
2.7. randomise：スケルトンに投影された定量値画像を入力したGLMと並べ替え検定（permutation test）
3. おまけ

1. 目的

• Tract-Based Spatial Statistics: TBSS

2. TBSSとは

Tract-Based Spatial Statistics (TBSS) は、白質路の統計解析をするための手法。

神経線維束の中心線（skeleton）に定量値を投影する。通常の脳画像の統計解析では、脳構造の個人差を除外するために空間的「平滑化」を用いる。しかし、平滑化の程度に原則がなく、平滑化をかけては情報があいまいになり、MRIの高空間分解能を生かせないという問題がある。一方、TBSSでは、神経線維束の中心線と思われるところにskeletonを生成し、そこに個人ごとの定量値を投影するという手法をとる。これにより、平滑化せずに群間比較をすることができるため、平滑化による問題を回避できるという利点がある。

TBSS解析では、次のような処理をする。

1. 拡散MRIからFA画像を計算
2. tbss_1_preproc：TBSSの準備
3. tbss_2_reg：FAを標準空間に非線形位置合わせ
4. tbss_3_postreg：平均FA画像を生成し、FAスケルトンを生成
5. tbss_4_prestats：被験者ごとのFA画像を平均スケルトンに投影
6. tbss_non_FA：FA画像以外の定量値をスケルトンに投影
7. randomise：スケルトンに投影された定量値画像を入力したGLMと並べ替え検定（permutation test）

2.1. 拡散MRIからFA画像を計算

拡散MRIからFA画像を計算し、被験者ごとのFA画像を準備する。

ここでは、健常者10名（ID: Con0001~Con0010）と患者10名（ID: Pat0001~Pat0010）いることを想定する。

.
├── Con0001_FA.nii.gz
├── Con0002_FA.nii.gz
├── Con0003_FA.nii.gz
...
└── Pat0010_FA.nii.gz

その他の定量値画像も解析に含めたい場合は、FA画像と合わせて次のように用意する。

ここでは、MDとFWという定量値画像を用意した。この時、定量値画像ごとのフォルダを作成し、各被験者の定量値画像を格納するが、ファイル名はFA画像と全く同じにすること（例. FA画像: Con0001_FA.nii.gz, MD画像: MD/Con0001_FA.nii.gz）。

.
├── Con0001_FA.nii.gz
├── Con0002_FA.nii.gz
├── Con0003_FA.nii.gz
...
└── Pat0010_FA.nii.gz
├── FW
│   ├── Con0001_FA.nii.gz
│   ├── Con0002_FA.nii.gz
│   ├── Con0003_FA.nii.gz
│   ...
│   └── Pat0010_FA.nii.gz
└── MD
    ├── Con0001_FA.nii.gz
    ├── Con0002_FA.nii.gz
    ├── Con0003_FA.nii.gz
    ...
    └── Pat0010_FA.nii.gz

2.2. tbss_1_preproc：TBSSの準備

ファイルの準備ができたら、tbss_1_preprocコマンドでTBSSの準備をする。

tbss_1_preproc *_FA.nii.gz

処理が終わると、「FAフォルダ」と「origdataフォルダ」を生成し、それぞれにFA画像が格納される。FAフォルダには、さらにFAのマスク画像が生成される。

.
├── FA
│   ├── Con0001_FA.nii.gz
│   ├── Con0001_FA_FA_mask.nii.gz
│   ├── Con0002_FA.nii.gz
│   ├── Con0002_FA_FA_mask.nii.gz
│   ├── Con0003_FA.nii.gz
│   ├── Con0003_FA_FA_mask.nii.gz
│   ...
│   └── Pat0010_FA.nii.gz
│   ├── Pat0010_FA._FA_mask.nii.gz
├── FW
│   ├── Con0001_FA.nii.gz
│   ├── Con0002_FA.nii.gz
│   ├── Con0003_FA.nii.gz
│   ...
│   └── Pat0010_FA.nii.gz
├── MD
│   ├── Con0001_FA.nii.gz
│   ├── Con0002_FA.nii.gz
│   ├── Con0003_FA.nii.gz
│   ...
│   └── Pat0010_FA.nii.gz
└── origdata 
    ├── Con0001_FA.nii.gz
    ├── Con0002_FA.nii.gz
    ├── Con0003_FA.nii.gz
    ...
    └── Pat0010_FA.nii.gz

「FA/slicesdir/index.html」をブラウザ（e.g., Chrome）で開くことで、各被験者のFA画像一覧をみることができる。

2.3. tbss_2_reg：FAを標準空間に非線形位置合わせ

tbss_1_preprocコマンドで、全ての被験者のFA画像を1x1x1mmの標準空間に非線形的な位置合わせする。通常は、-Tオプションで標準空間にある標準FA画像（FMRIB58_FA）に位置合わせをするが、-tオプションを用いて任意の画像に位置合わせすることもできる（推奨）。また、-nオプションでは、被験者の中で最も位置合わせ先としてふさわしいFA画像を見つけ出し、そのFA画像にすべての被験者のFA画像を位置合わせすることができる。

ここでは、TBSSで推奨されている-Tオプションを指定しすべての被験者FA画像を標準FA画像（FMRIB58_FA）に位置合わせをする。

tbss_2_reg -T

処理が完了すると、FAフォルダに結果が保存される。

「FA/*_to_target_warp.nii.gz」が、標準FA画像に位置合わせするためのwarp fieldである。

2.4. tbss_3_postreg：平均FA画像を生成し、FAスケルトンを生成

先程生成した標準FA画像に位置合わせするためのwarp fieldを用いて、各被験者のFA画像を標準空間（MNI152）に移動させる。その後、平均FA画像を生成し、その平均FA画像からFAスケルトンを生成する。tbss_3_postregでは、これらの処理を-Sオプションで実行することができが、代わりに標準FA画像（FMRIB58_FA mean）とそのスケルトンを用いたい場合は-Tを指定する。

ここでは、TBSSで推奨されている-Sオプションを指定する。

tbss_3_postreg -S

処理後の画像は、「statsフォルダ」に格納される。

stats/
├── all_FA.nii.gz  # 標準空間上における各被験者のFA画像
├── mean_FA.nii.gz  # 平均FA画像
├── mean_FA_mask.nii.gz  # 平均FA画像のマスク
└── mean_FA_skeleton.nii.gz  # 平均FA画像から生成したスケルトン画像

2.5. tbss_4_prestats：被験者ごとのFA画像を平均スケルトンに投影

tbss_4_prestatsコマンドでは、まず平均FA画像から生成したスケルトン画像（mean_FA_skeleton.nii.gz）をしきい値処理（通常 0.2）をし、スケルトンのバイナリーマスク画像を生成する。次に、このスケルトンマスクからの距離マップ（distance map）が計算され、この距離マップを参考に、被験者ごとのFA画像をスケルトン画像に格納（投影）する。

tbss_4_prestats 0.2

statsフォルダに、新たに次のファイルが生成される。

stats/
├── all_FA_skeletonised.nii.gz  # スケルトンに投影されたすべての被験者のFA画像
├── mean_FA_skeleton_mask.nii.gz  # スケルトンマスク
├── mean_FA_skeleton_mask_dst.nii.gz  # スケルトンマスクからの距離マップ（distance map）
└── thresh.txt  # バイナリースケルトンマスク画像を作る際のしきい値

2.6. tbss_non_FA：FA画像以外の定量値をスケルトンに投影

tbss_non_FAコマンドで、FA画像以外の定量値をスケルトンに投影する。このとき、標準空間への移動やスケルトンを生成するためのパラメータは、FA画像で使ったものが適用される。

NONFA_LIST=$(ls -F | grep / | cut -d / -f 1 | grep -v stats| grep -v origdata)

for MAP in ${NONFA_LIST}; do
    tbss_non_FA ${MAP}
done

2.7. randomise：スケルトンに投影された定量値画像を入力したGLMと並べ替え検定（permutation test）

まず、GLMのデザインマトリックス（計画行列）とコントラストを設定する。

今回は、健常者10名（ID: Con0001~Con0010）と患者10名（ID: Pat0001~Pat0010）のデータがある。「origdataフォルダ」をみると、先に健常者10名のFA画像、次に患者10名のFA画像が並んでいることが分かる。

ls -1 origdata

Con0001_FA.nii.gz
Con0002_FA.nii.gz
Con0003_FA.nii.gz
...
Pat0010_FA.nii.gz

次に、GLMのデザインマトリックス（計画行列）とコントラストを決める設定ファイルを生成する。design_ttest2 <出力ファイル> <健常者数> <患者数>でコマンドを実行。

design_ttest2 stats/design 10 10

statsフォルダに、デザインマトリックス（design.mat）とコントラスト（design.con）が生成される。

デザインマトリックス（design.mat）の中身を確認。

/Matrixの一列目は健常者データであるかどうか、二列目は患者データであるかを0, 1で表している。行の順番は、origdataフォルダにあるファイルの順番（昇順）に対応する。したがって、これらは対応があるようにしておかなければならない。

cat stats/design.mat

/NumWaves 2
/NumPoints 20
/PPheights 1 1
/Matrix
1 0
1 0
1 0
1 0
1 0
1 0
1 0
1 0
1 0
1 0
0 1
0 1
0 1
0 1
0 1
0 1
0 1
0 1
0 1
0 1

コントラスト（design.con）の中身を確認してみる。

/Matrix一列目は健常者の偏回帰係数、二列目は患者の偏回帰係数に対するもので、行は別々のコントラストである。この場合、一行目は健常者>患者の検定、二行目は健常者<患者の検定に相当する。

cat stats/design.con

/NumWaves 2
/NumContrasts 2
/PPheights 1 1
/Matrix
1 -1
-1 1

デザインマトリックス（計画行列）とコントラストの確認ができたら、randomiseコマンド使ってGLMと並べ替え検定（permutation test）を実行する。

randomiseコマンドの各オプションは、次の通り。

• -i：入力画像
• -m：マスク画像
• -o ：出力画像
• -o ：デザインマトリックス
• -o ：デザインコントラスト
• -n：並べ替え検定の数
• –T2：2D最適化を用いたTFCE
• -x：voxel-wiseのcorrected P値マップ
• –uncorrp：un-corrected P値マップ
• -R：統計値マップ

for MAP in FA ${NONFA_LIST}; do
    randomise -i stats/all_${MAP}_skeletonised \
        -o stats/tbss_${MAP} \
        -m stats/mean_FA_skeleton_mask \
        -d stats/design.mat \
        -t stats/design.con \
        -n 10000 --T2 -V -x --uncorrp -R
done

次のようなファイルが、生成される。

TFCEを用いた”健常群＞患者群”の検定で、FWE補正をされたP値マップ（tbss_FA_tfce_corrp_tstat1.nii.gz）を確認する。ここで、得られたP値マップは1-P値のマップであることに注意する。つまり、P<.05を有意とするのであれば、P値マップで0.95-1.00の値を見ればよい。

fsleyes ${FSLDIR}/data/standard/FMRIB58_FA_1mm.nii.gz \
    ${FSLDIR}/data/standard/FMRIB58_FA-skeleton_1mm.nii.gz -cm Green \
    stats/tbss_FA_tfce_p_tstat1.nii.gz -cm Red-Yellow -dr 0.95 1

スケルトンは細いため有意差が見づらい場合がある。そのような時、tbss_fillコマンドが役に立つ。

tbss_fillコマンドの基本的な使い方は、以下の通り。

tbss_fill <P値マップ> <しきい値> <平均FA画像> <出力画像>

TFCEを用いた”健常群＞患者群”の検定で、FWE補正をされたP値マップ（tbss_FA_tfce_corrp_tstat1.nii.gz）の有意差があった領域のみを0.95でしきい値処理をして抽出し、その領域を膨張させる。

tbss_fill stats/tbss_FA_tfce_p_tstat1.nii.gz 0.95 stats/mean_FA stats/tbss_FA_tfce_p_tstat1_fill.nii.gz

赤く表示されている領域は、健常群が患者群よりも有意（FWE-corrected）にFA値が大きいことを示している。

3.おまけ

大量に定量値があり、それらをすべて検定する場合、有意差があったかどうかをすべて確認するのは大変である。そこで、各定量値画像のP値マップが0.95以上の値を持つかどうかを判定し、有意差があった場合のみ、tbss_fillコマンドを実行する。

for PMAP in $(ls stats/ | grep tfce_corrp); do
    PMAX=$(fslstats stats/${PMAP} -R | cut -d " " -f2)
    echo ${PMAP} >>stats/tmp1.txt
    echo ${PMAX} >>stats/tmp2.txt
    if [ $(echo "${PMAX} > 0.95" | bc) == 1 ]; then
        tbss_fill stats/${PMAP} 0.95 stats/mean_FA stats/${PMAP}_fill
    fi
done
paste stats/tmp* >stats/tmp_corrected_P_report.txt
echo -e "$(cat stats/tmp_corrected_P_report.txt)\n\n\n$(cat stats/tmp_corrected_P_report.txt | sort -r -n -k 2)" \
    >stats/corrected_P_report.txt
rm stats/tmp*

上のコマンドを実行すると、statsフォルダに各検定とそのP値マップの最大値が記された「corrected_P_report.txt」が出力される。

検定結果を、ファイル名でソート（上段）したものと、P値でソートしたもの（下段）に分けて保存している。

cat stats/corrected_P_report.txt

tbss_FA_tfce_corrp_tstat1.nii.gz    0.992000
tbss_FA_tfce_corrp_tstat2.nii.gz    0.416000
tbss_FW_tfce_corrp_tstat1.nii.gz    0.361839
tbss_FW_tfce_corrp_tstat2.nii.gz    0.997261
tbss_MD_tfce_corrp_tstat1.nii.gz    0.389816
tbss_MD_tfce_corrp_tstat2.nii.gz    0.985748


tbss_FW_tfce_corrp_tstat2.nii.gz    0.997261
tbss_FA_tfce_corrp_tstat1.nii.gz    0.992000
tbss_MD_tfce_corrp_tstat2.nii.gz    0.985748
tbss_FA_tfce_corrp_tstat2.nii.gz    0.416000
tbss_MD_tfce_corrp_tstat1.nii.gz    0.389816
tbss_FW_tfce_corrp_tstat1.nii.gz    0.361839

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

1. 目的
2. VBMとは
2.1. 3D-T1WIの準備
2.2. fslvbm_1_bet: 3D-T1WIの脳頭蓋除去
2.3. fslvbm_2_template: 被験者の脳から灰白質テンプレート画像を生成
2.4. fslvbm_3_proc: すべての被験者の灰白質を灰白質テンプレート画像に位置合わせし、ボクセルをモジュレーション後、平滑化
2.5. randomise：GLMと並べ替え検定（permutation test）
3. おまけ

1. 目的

• FSLを用いたVoxel-Based Morphometry: VBM

2. VBMとは

Voxel-Based Morphometry（VBM）は、脳構造解析手法の一つであり、特に脳容積を対象に解析する。

VBMは、古典的なマニュアルの脳容積計測とは異なり、自動処理によって全脳を客観的に評価することができ、現在では脳科学の分野において幅広く用いられている。

VBM解析では、次のような処理をする。

1. 3D-T1WIの準備
2. fslvbm_1_bet: 3D-T1WIの脳頭蓋除去
3. fslvbm_2_template: 被験者の脳から灰白質テンプレート画像を生成
4. fslvbm_3_proc: すべての被験者の灰白質を灰白質テンプレート画像に位置合わせし、ボクセルをモジュレーション後、平滑化
5. randomise：GLMと並べ替え検定（permutation test）

2.1. 1. 3D-T1WIの準備

各被験者の3D-T1WIを準備する。

ここでは、健常者10名（ID: Con0001~Con0010）と患者10名（ID: Pat0001~Pat0010）いることを想定する。

.
├── Con0001_T1w.nii.gz
├── Con0002_T1w.nii.gz
├── Con0003_T1w.nii.gz
...
└── Pat0010_T1w.nii.gz

2.2. 2. fslvbm_1_bet: 3D-T1WIの脳頭蓋除去

ファイルの準備ができたら、fslvbm_1_betコマンドを実行して脳頭蓋除去をする。3D-T1WIに首を含まない場合、-bオプションを指定し、首を含む場合は-Nオプションを指定する。

ここでは、3D-T1WIに首を含んでいたとして、-Nオプションを指定する。

fslvbm_1_bet -N  # 首を含む場合
# fslvbm_1_bet -b  # 首を含まない場合

処理が完了すると「strucフォルダ」が生成され、その中に頭蓋除去後の画像が保存される。頭蓋除去後の画像は「*_brain.nii.gz」というファイル名で保存される。頭蓋除去前後の画像一覧をみるには、「struc/slicesdir/index.html」を開く。下地が頭蓋除去前の画像であり、赤い線が頭蓋除去後の画像である。

2.3. 3. fslvbm_2_template: 被験者の脳から灰白質テンプレート画像を生成

次に、脳の解剖学的標準化で用いるターゲット画像（標準脳）を、頭蓋除去済みの被験者脳から生成する。

まず最初に、標準脳を生成するために用いる被験者の脳画像リスト（template_list）を作成する。このとき、バイアスがかからないように健常者と患者の人数が同じになるようにリストを作る。

ここでは、健常者10名（ID: Con0001~Con0010）と患者10名（ID: Pat0001~Pat0010）の合計20名を「template_list」に記載した。

cat template_list

Con0001_T1w.nii.gz
Con0001_T1w.nii.gz
Con0001_T1w.nii.gz
...
Pat0010_T1w.nii.gz

template_listは、3D-T1WI（*_T1w.nii.gz）と同じ階層に配置する。

.
├── template_list   # ここに配置
├── Con0001_T1w.nii.gz
├── Con0002_T1w.nii.gz
├── Con0003_T1w.nii.gz
...
└── Pat0010_T1w.nii.gz

標準脳を生成するために用いる被験者の脳画像リスト（template_list）が準備できたら、頭蓋除去済みの脳画像を、灰白質・白質・脳脊髄液にセグメントする。次に、全ての被験者の灰白質（*_struc_GM.nii.gz）を元々ある灰白質標準脳（ICBM-152）にアフィン変換で位置合わせし、平均化する。このようにして得られた平均灰白質画像を、x軸に対して反転し再度平均化して、左右対称の平均灰白質画像（template_GM_init.nii.gz）を生成する。既に作成した「template_list」に記載されている灰白質画像を、先ほど作成した平均灰白質画像に位置合わせをし、平均化、さらに左右反転後に再度平均化する。最後に、元々ある灰白質標準脳（ICBM-152）に非線形位置合わせをし、2x2x2 mm^3の灰白質テンプレートを標準空間に生成する。

fslvbm_2_templateコマンドにはオプションがあり、各被験者の灰白質画像を元々ある灰白質標準脳（ICBM-152）に位置合わせする際に、アフィン変換を用いる場合は-aオプションを、非線形変換を用いる場合は-nオプションを指定する。

ここでは、fslvbm_2_templateに-aオプションを指定して実行する。

fslvbm_2_template -a  # Affine registration
# fslvbm_2_template -n  # non-linear registration

処理が完了するとstrucフォルダに灰白質テンプレート（template_GM_4D.nii.gz）が生成される。

2.4. fslvbm_3_proc: すべての被験者の灰白質を灰白質テンプレート画像に位置合わせし、ボクセルをモジュレーション後、平滑化

非線形変換を用いた位置合わせで、各被験者の灰白質画像を作成した灰白質テンプレート（template_GM_4D.nii.gz）に合わせ、statsフォルダに全被験者の灰白質4D画像を作る（GM_merg.nii.gz）。この時、被験者ごとの灰白質容積の違いを反映できるよう、非線形変換の際に収縮・拡大された度合いに応じて、灰白質画像のボクセル値を補正（モジュレーション）する。実際には、warp fieldのヤコビアンを灰白質画像の各ボクセルにかけ合わせる。その後、モジュレーションされた画像（GM_mod_merg.nii.gz）はσ=2, 3, 4mm (およそFWHM=2×2.3=4.6mmからFWHM=9mm)のガウシアンフィルタで平滑化する（GM_mod_merg_s[2,3,4].nii.gz）。

fslvbm_3_proc

以下は、モジュレーションした灰白質画像（GM_mod_merg.nii.gz）とσ=3mmのガウシアンフィルタで平滑化した灰白質画像（GM_mod_merg_s3.nii.gz）である。

2.5. randomise：GLMと並べ替え検定（permutation test）

ガウシアンフィルタで平滑化した灰白質画像を用いて、健常群と患者群の群間比較をする。

まず、GLMのデザインマトリックス（計画行列）とコントラストを設定する。

今回は、健常者10名（ID: Con0001~Con0010）と患者10名（ID: Pat0001~Pat0010）のデータがある。すべての被験者の3D-T1WIをlsコマンドでみると、先に健常者10名の3D-T1WI、次に患者10名の3D-T1WIが並んでいることが分かる。

ls |grep nii

Con0001_T1w.nii.gz
Con0002_T1w.nii.gz
Con0003_T1w.nii.gz
...
Pat0010_T1w.nii.gz

次に、GLMのデザインマトリックス（計画行列）とコントラストを決める設定ファイルを生成する。design_ttest2 <出力ファイル> <健常者数> <患者数>でコマンドを実行。

design_ttest2 stats/design 10 10

statsフォルダに、デザインマトリックス（design.mat）とコントラスト（design.con）が生成される。

デザインマトリックス（design.mat）の中身を確認。

/Matrixの一列目は健常者データであるかどうか、二列目は患者データであるかを0, 1で表している。行の順番は、被験者ファイルの順番（昇順）に対応する。したがって、これらは対応があるようにしておかなければならない。

cat stats/design.mat

/NumWaves 2
/NumPoints 20
/PPheights 1 1
/Matrix
1 0
1 0
1 0
1 0
1 0
1 0
1 0
1 0
1 0
1 0
0 1
0 1
0 1
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コントラスト（design.con）の中身を確認してみる。

/Matrix一列目は健常者の偏回帰係数、二列目は患者の偏回帰係数に対するもので、行は別々のコントラストである。この場合、一行目は健常者>患者の検定、二行目は健常者<患者の検定に相当する。

cat stats/design.con

/NumWaves 2
/NumContrasts 2
/PPheights 1 1
/Matrix
1 -1
-1 1

デザインマトリックス（計画行列）とコントラストの確認ができたら、randomiseコマンド使ってGLMと並べ替え検定（permutation test）を実行する。

randomiseコマンドの各オプションは、次の通り。

• -i：入力画像
• -m：マスク画像
• -o ：出力画像
• -o ：デザインマトリックス
• -o ：デザインコントラスト
• -n：並べ替え検定の数
• –T2：2D最適化を用いたTFCE
• -x：voxel-wiseのcorrected P値マップ
• –uncorrp：un-corrected P値マップ
• -R：統計値マップ

fsleyes $FSLDIR/data/standard/MNI152_T1_2mm \
    stats/fslvbm_tfce_corrp_tstat1 \
    -cm Red-Yellow -dr 0.95,1

次のようなファイルが、生成される。

TFCEを用いた”健常群＞患者群”の検定で、FWE補正をされたP値マップ（fslvbm_tfce_corrp_tstat1.nii.gz）を確認する。ここで、得られたP値マップは1-P値のマップであることに注意する。つまり、P<.05を有意とするのであれば、P値マップで0.95-1.00の値を見ればよい。

fsleyes $FSLDIR/data/standard/MNI152_T1_2mm \
                 stats/fslvbm_tfce_corrp_tstat1 -cm Red-Yellow

3. おまけ

検定数が多い場合、有意差があったかどうかをすべて確認するのは大変である。そこで、一目で有意差があるかどうかを判断できるように、各検定ごとのP値マップの最大値を自動計測し、テキスト（corrected_P_report.txt）としてまとめる。

for PMAP in $(ls stats/ | grep tfce_corrp); do
    PMAX=$(fslstats stats/${PMAP} -R | cut -d " " -f2)
    echo ${PMAP} >>stats/tmp1.txt
    echo ${PMAX} >>stats/tmp2.txt
done
paste stats/tmp* >stats/tmp_corrected_P_report.txt
echo -e "$(cat stats/tmp_corrected_P_report.txt)\n\n\n$(cat stats/tmp_corrected_P_report.txt | sort -r -n -k 2)" \
    >stats/corrected_P_report.txt
rm stats/tmp*

上のコマンドを実行すると、statsフォルダに各検定とそのP値マップの最大値が記された「corrected_P_report.txt」が出力される。

検定結果を、ファイル名でソート（上段）したものと、P値でソートしたもの（下段）に分けて保存している。

cat stats/corrected_P_report.txt

fslvbm_tfce_corrp_tstat1.nii.gz 0.982391
fslvbm_tfce_corrp_tstat2.nii.gz 0.993181


fslvbm_tfce_corrp_tstat2.nii.gz 0.993181
fslvbm_tfce_corrp_tstat1.nii.gz 0.982391

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

1. 目的
2. コマンド
3. 使用例

1. 目的

• FSLを用いた拡散テンソルイメージング: DTI

2. コマンド

FSLを用いて、拡散テンソルイメージング（DTI）をするには、dtifitコマンドを用いる。

dtifitのヘルプは、次の通り。

Usage: 
dtifit -k <filename>
 dtifit --verbose


Compulsory arguments (You MUST set one or more of):
	-k,--data	dti data file
	-o,--out	Output basename
	-m,--mask	Bet binary mask file
	-r,--bvecs	b vectors file
	-b,--bvals	b values file

Optional arguments (You may optionally specify one or more of):
	-V,--verbose	switch on diagnostic messages
	-h,--help	display this message
	--cni	Input confound regressors
	--sse	Output sum of squared errors
	-w,--wls	Fit the tensor with weighted least squares
	--kurt	Output mean kurtosis map (for multi-shell data)
	--kurtdir	Output  parallel/perpendicular kurtosis maps (for multi-shell data)
	--littlebit	Only process small area of brain
	--save_tensor	Save the elements of the tensor
	-z,--zmin	min z
	-Z,--zmax	max z
	-y,--ymin	min y
	-Y,--ymax	max y
	-x,--xmin	min x
	-X,--xmax	max x
	--gradnonlin	Gradient Nonlinearity Tensor file

基本的な使い方は、以下の通り。

dtifit -k <DWI images> -o <OUTPUT> -m <MASK> -r <b-vectors file> -b <b-values file>

3. 使用例

まず、次のファイルを用意する。

.
├── DWI.nii.gz  # 拡散MRI
├── DWI_mask.nii.gz  # 拡散MRIのマスク画像
├── bvals  # b-values
└── bvecs  # b-vectors

ファイルの用意ができたら、dtifitを次のように実行する

dtifit -k DWI.nii.gz -o output -m DWI_mask.nii.gz -r bvecs -b bvals

処理が終わると次のファイルが生成される。

• output_V1 – 1st eigenvector (固有ベクトル)
• output_V2 – 2nd eigenvector
• output_V3 – 3rd eigenvector
• output_L1 – 1st eigenvalue (固有値)
• output_L2 – 2nd eigenvalue
• output_L3 – 3rd eigenvalue
• output_MD – mean diffusivity
• output_FA – fractional anisotropy (isotropic ~ 0; stick-like ~1)
• output_MO – mode of the anisotropy (oblate ~ -1; isotropic ~ 0; prolate ~ 1)
• output_S0 – raw T2 signal with no diffusion weighting

FA, MD, L1の画像は、以下。

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

1. 目的
2. 脳画像解析における拡散MRIの問題点
2.1. 磁化率効果に起因する画像の幾何学的歪み（位相エンコードをAP方向として撮像した場合）
2.2. 撮像中の頭の動き
3. 使用するソフトウェア
3.1. TOPUP
3.1.1. TOPUP
3.2. –indexについて
3.2.1. TOPUP
3.3. EDDY
3.4. 頭の動き補正の効果
4. サンプルコード

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