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MRIcroGLのインストールと使い方

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

1. 目的

MRIcroGLのインストールと使い方
NIfTI画像の表示
DICOM形式からNIfTI形式への変換
関心領域（ROI/VOI）の設定
その他の画像処理

2. MRIcroGLとは

MRIcroGLは、Chris Rorden氏によって開発されたソフトウェアで、脳画像データを表示したり、DICOM形式からNIfTI形式に変換したり、関心領域（ROI/VOI）を設定したりすることができる。

3. インストール方法

こちらから自身のOSにあったファイルを選択後、「Donwload Selected」をクリックしてダウンロードする。

注意事項をよく読み、承諾する場合には「I Agree」をクリック。すると、ダウンロードが開始される。

ダウンロードが完了したら、ダウンロードファイルの圧縮を解凍する。解凍を進めていくと「MRIcroGL」フォルダがでてくる。Windowsの場合、MRIcroGLフォルダの中身は、次の通り。

MacやLinuxの場合、ファイル名の拡張子（.exe）はつかない

MRIcroGL
├── MRIcroGL.exe
└── Resources

MRIcroGL.exeを開く。

脳画像が表示されたウィンドウが立ち上がれば、インストールは無事完了。

4. PATHの設定

MRIcroGLフォルダにある「Resources」フォルダには、頭蓋除去をするbet2や、DICOM形式からNIfTI形式に変換するdcm2niixがある。これらを、端末（ターミナル）から利用したい場合には、PATHを設定する必要がある（言い換えれば、bet2やdcm2niixはここにありますよ！ってPCに教えてあげるイメージ。もともと、dcm2niixというコマンドはないけど、dcm2niixにPATHが通してあることで、PC側でああ、あのdcm2niixを実行しろということね？とdcm2niixを実行してくれる）。

PATHの通し方は、以下の記事を参考にするとよい。

5. 基本的な使い方

5.1. DICOM/NIfTI画像の読み込み

上タブの「File/Open」を選択（ショートカットキー：CTRL+O）。

開きたい画像（DICOM or NIfTI）を選択し、「開く」ボタンをクリックすると、画像が表示される。

以上の操作は、画像をMRIcroGLにドラッグ&ドロップでも実行可能。

5.2. 画像の操作

断面の切り替え：左クリック&ドラッグ
平行移動：CTRL+左クリック&ドラッグ
拡大・縮小：CTRL+マウスホイール回転
コントラスト調節：右クリック&ドラッグ
カラーバーの位置を変更：左ダブルクリック

画像が4Dデータであり、ボリュームを切り替えたい場合。

上タブの「Display」から「Previous/Next Volume」を選択する。

5.3. 基本的なツールウィンドウの使い方

MRIcronGLの左側には、以下のようなウィンドウがある。

それぞれの役割は、以下の通り。

5.4. 表示したい断面の選択

上タブ「Display」の「Axial/Coronal/Sagittal/Multi-Planar」から選択。

5.5. 複数の断面を一度に表示

上タブ「Display/Mosaic」を選択。

このように表示される。

5.6. ボリュームレンダリング（脳表の表示）

上タブ「Display/Render」を選択。

レンダリングすると、以下のような画像が表示される。

5.7. 標準脳の開き方

上タブの「File/Add Standard」から選択。

MNI152（表記：mni152）選択すると、次の画像が表示される。

5.8. アトラスの重ね合わせ（Overlay）

上タブの「File/Add Atlas」から選択。

AALアトラスを。重ね合わせた結果は以下。

5.9. 用意した画像を重ね合わせ（Overlay）

上タブの「File/Add Overlay」をクリック（ショートカットキー：CTRL+A）。

重ね合わせたい画像を選択して、「開く」を選択。

以下では、Natbrainlabのアトラスを標準脳（MNI152）に重ね合わせた。

5.10. 開いている（重ね合わせている）画像を消去

Layersリストの消去したい画像を「右クリック」し、「Close」を選択。

5.11. 画像の向きの変更

上タブの「Import/Tools/Rotation」を選択。

5.12. 画像のリサイズ

上タブの「Import/Tools/Resize」を選択。

各軸に対してスケール（Scale）を何倍にするのか、補間方法（Interpolation）等を設定して、「OK」を選択。

5.13. 画像の切り取り

上タブの「Import/Tools/Crop」を選択。

範囲を設定して、「OK」をクリック。x, y, z方向のみならず、t（Volume）方向の切り取りもできる。

以下の例では、右大脳半球のみを残すように切り取りをした。

結果は、次の通り。

5.14. 画像の鮮鋭化・平滑化

上タブ「View」の「Sharpen/Smooth」を選択。

元に戻したい場合は、上タブの「View/Reset Defaults」を選択。

5.15. 頭蓋除去（Skull-stripping）

上タブ「View」の「Extract Brain」を選択。

しきい値を設定する。値が大きいほど、強く頭蓋除去される（脳実質も除去される可能性も高まる）。

確認画面がでるので、「Yes」を選択。

保存先を指定する。

頭蓋除去された結果は、以下。

5.16. 表示されている断面をBMP形式で保存

上タブの「File/Save Bitmap」を選択。

保存したBMPファイルは以下。

5.17. Pythonスクリプトを用いた処理

上タブの「Scripting」を選択。

例えば、上タブの「Scripting/Templates/glass」を選択すると、下図のようなGlass Brainが生成される。

5.18. 画像の保存

様々な処理をした画像を保存したい場合。

上タブの「File/Save Volume」を選択。

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）

上タブの「Import/Convert DICOM to NIfTI」をクリック。

dcm2niixのウインドウが立ち上がる。基本的に、デフォルトで問題ないが、「Output Format:」が正しいかをチェックする。dcm2niixの詳細はこちら。

DICOMが入ったフォルダを、dcm2niixウインドウにドラッグ&ドロップする。

変換が完了すると、デフォルト（Output Directory: Save NIfTI images to the same folder as DICOM）の場合、DICOMフォルダに変換されたNIfTIファイルが保存される。

変換の際に生成されるファイルとして、NIfTIのほかにJSON形式のファイルがある。これは、DICOMから抽出された画像のヘッダー情報がJSON形式のされたものである。TOPUPで必要となる「TotalReadoutTime」もこのファイルに記載されている。

{
“Modality”: “MR”,
“MagneticFieldStrength”: 3,
“ImagingFrequency”: 123.198,
“Manufacturer”: “Siemens”,
“ManufacturersModelName”: “TrioTim”,
“InstitutionName”: “Baylor College of Medicine”,
“DeviceSerialNumber”: “4TUMzYL029kw”,
“PatientPosition”: “HFS”,
“SoftwareVersions”: “syngo MR B15”,
“MRAcquisitionType”: “2D”,
“SeriesDescription”: “DTI_gated”,
“ProtocolName”: “DTI_gated”,
“ScanningSequence”: “EP”,
“SequenceVariant”: “SK\SP”,
“ScanOptions”: “PFP\FS\CT”,
“SequenceName”: “ep_b0”,
“ImageType”: [“ORIGINAL”, “PRIMARY”, “M”, “ND”, “NORM”, “MOSAIC”],
“SeriesNumber”: 3,
“AcquisitionTime”: “13:34:40.080000”,
“AcquisitionNumber”: 1,
“SliceThickness”: 2,
“SpacingBetweenSlices”: 2,
“SAR”: 0.325507,
“EchoTime”: 0.088,
“RepetitionTime”: 0.76,
“FlipAngle”: 90,
“PartialFourier”: 0.75,
“BaseResolution”: 116,
“ShimSetting”: [
14408,
-12729,
3322,
267,
-175,
-259,
12,
-24 ],
“DiffusionScheme”: “Monopolar”,
“TxRefAmp”: 325.987,
“PhaseResolution”: 1,
“ReceiveCoilName”: “HeadMatrix”,
“PulseSequenceDetails”: “%CustomerSeq%\ep2d_advdiff_386b”,
“RefLinesPE”: 32,
“PercentPhaseFOV”: 100,
“PercentSampling”: 100,
“PhaseEncodingSteps”: 90,
“AcquisitionMatrixPE”: 116,
“ReconMatrixPE”: 116,
“BandwidthPerPixelPhaseEncode”: 24.284,
“ParallelReductionFactorInPlane”: 2,
“EffectiveEchoSpacing”: 0.000354995,
“DerivedVendorReportedEchoSpacing”: 0.000709989,
“TotalReadoutTime”: 0.0408244,
“PixelBandwidth”: 1595,
“DwellTime”: 2.7e-06,
“PhaseEncodingDirection”: “j-“,
“SliceTiming”: [
…＜省略＞

6.2. 端末（ターミナル）を使って操作する場合（CUI）

dcm2niixはPATHを通していれば、端末（ターミナル）からでも使用できる。

dcm2niixのヘルプは以下。

Chris Rorden's dcm2niiX version v1.0.20171215 (OpenJPEG build) GCC7.3.0 (64-bit Linux)
usage: dcm2niix [options] <in_folder>
 Options :
  -1..-9 : gz compression level (1=fastest..9=smallest, default 6)
  -b : BIDS sidecar (y/n/o(o=only: no NIfTI), default y)
   -ba : anonymize BIDS (y/n, default y)
  -c : comment stored as NIfTI aux_file (up to 24 characters)
  -d : diffusion volumes sorted by b-value (y/n, default n)
  -f : filename (%a=antenna  (coil) number, %c=comments, %d=description, %e echo number, %f=folder name, %i ID of patient, %j seriesInstanceUID, %k studyInstanceUID, %m=manufacturer, %n=name of patient, %p=protocol, %s=series number, %t=time, %u=acquisition number, %v=vendor, %x=study ID; %z sequence name; default '1774_T1w')
  -h : show help
  -i : ignore derived, localizer and 2D images (y/n, default n)
  -m : merge 2D slices from same series regardless of study time, echo, coil, orientation, etc. (y/n, default n)
  -n : only convert this series number - can be used up to 16 times (default convert all)
  -o : output directory (omit to save to input folder)
  -p : Philips precise float (not display) scaling (y/n, default y)
  -s : single file mode, do not convert other images in folder (y/n, default n)
  -t : text notes includes private patient details (y/n, default n)
  -u : up-to-date check
  -v : verbose (n/y or 0/1/2 [no, yes, logorrheic], default 0)
  -x : crop (y/n, default n)
  -z : gz compress images (y/i/n/3, default y) [y=pigz, i=internal:zlib, n=no, 3=no,3D]
 Defaults file : /home/neuro/.dcm2nii.ini
 Examples :
  dcm2niix /Users/chris/dir
  dcm2niix -c "my comment" /Users/chris/dir
  dcm2niix -o /users/cr/outdir/ -z y ~/dicomdir
  dcm2niix -f %p_%s -b y -ba n ~/dicomdir
  dcm2niix -f mystudy%s ~/dicomdir
  dcm2niix -o "~/dir with spaces/dir" ~/dicomdir

dcm2niixの基本的な使い方は、次の通り。

dcm2niix <DICOMディレクトリ>

7. 関心領域（ROI/VOI）の設定と計測

7.1. 関心領域の定義

上タブ「Draw/Draw Color」の「Red/Green/Blue」のいずれかを選択する（ショートカットキー：CTRL+1/2/3）。

「左クリック+ドラッグ」で塗る。

「SHIFT+左クリック+ドラッグ」で消去。消したい領域を囲むように、ドラッグすることで囲った領域をまとめて消すことができる。

ひとつ前の状態に戻りたい場合は、上タブ「Draw/Undo Drawing」を選択（ショートカットキー：CTRL+U）。

定義した関心領域の透明度を変更したい場合、上タブ「Draw/Undo Drawing」から、「25%/50%/90%」のいずれかを選択

7.2. しきい値処理（Intensity Filter）を用いた関心領域の定義

上タブの「Draw/Advanced/Intensity Filter」を選択。

「Action: Add to Drawing」となっている状態で、しきい値を設定し「Apply」をクリック。

しきい値処理が適用されて残った領域が、関心領域として設定される。

7.3. 関心領域内の値の計測

関心領域が設定されている状態で、上タブの「Draw/Advanced/Descriptives」を選択。

関心領域内の画像の値が計測される。

7.4. 関心領域を用いた画像の切り取り

関心領域が設定されている状態で、上タブの「Draw/Advanced/Mask Image」から、「Delete/Preserve regions with VOI」を選択。

関心領域内を消したい場合は「Delete regions with VOI」を、関心領域内を残したい場合は「Preserve regions with VOI」を選択する。

以下の例では、「Preserve regions with VOI」を選択して関心領域内の領域を残すように、画像の切り取りをした。

7.5. 関心領域の拡大・縮小

関心領域が設定されている状態で、上タブの「Draw/Advanced/Dilate or Erode」を選択。

パラメータを設定する。値が大きいほど拡大、小さいほど縮小する。以下の例では、パラメータを5に設定して関心領域を拡大している。

拡大された関心領域が、生成される。

7.6. 関心領域の保存

上タブ「Draw/Save VOI」を選択（ショートカットキー：CTRL+S）。

保存する場所を指定。この時、ファイルの拡張子を「.nii.gz」にしておくと他のソフトウェアでも扱える。

7.7. 関心領域を閉じる

開いていた関心領域が閉じられる。

7.8. 関心領域の読み込み

上タブ「Draw/Open VOI」を選択。

読み込みたい関心領域を選択し、「開く」をクリック。開いた後に、編集も可能。

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