【FSL】fslstatsを使ったROI解析

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

1. 目的

MRIデータをROIを用いて計測

2. fslstats

fslstatsを使った(non zeroボクセルの)平均値および標準偏差の計算方法は次のとおり。

2.1. binary maskを使う場合

[preparation]として-k <binary mask>を指定

# 平均値
fslstats -k <index mask> <input image> -M

# 標準偏差
fslstats -k <index mask> <input image> -S

2.2. index maskを使う場合

maskの中には、1以上の離散値を持つ場合もある（例：前頭葉: 1, 側頭葉: 2, 頭頂葉: 3, 後頭葉: 4）。このようなmaskをFSLでは「index mask」と呼ぶ。
[preparation]として-K <index mask>を指定(ラージKであることに注意)。

# 平均値
fslstats -K <index mask> <input image> -M

# 標準偏差
fslstats -K <index mask> <input image> -S

3. 使用例

firstというディレクトリにfactor 1.0 ~ 2.0の範囲で0.2刻みでデータ収集し、1つのfactorには5種類の画像がある。

さらに、3種類のindex maskがある（20190616_${map}.nii.gz）。

新たにデータセットを用意する場合、

index maskは、「_${map}.nii.gz（map =T1, T2, PD）」の部分だけ揃える
画像データは、「_${i}.nii（i =1, 2, 3, 4, 5)）」の部分は揃える

3.1. フォルダ構造

first/
├── 1.0
│   ├── 20190616_135659WIPCS103DSyMRIs901a1009_1.nii
│   ├── 20190616_135659WIPCS103DSyMRIs901a1009_2.nii
│   ├── 20190616_135659WIPCS103DSyMRIs901a1009_3.nii
│   ├── 20190616_135659WIPCS103DSyMRIs901a1009_4.nii
│   └── 20190616_135659WIPCS103DSyMRIs901a1009_5.nii
├── 1.2
├── 1.4
...
└──2.0
20190616_T1.nii.gz
20190616_T2.nii.gz
20190616_PD.nii.gz

3.2. コード

以上の準備ができたら、以下のコマンドをfirstフォルダのあるディレクトリと同じ場所で実行する。

計測結果は、「temp」フォルダにまとめられ、最終的なまとめ結果は「temp/summary」にまとめられる。

mkdir -p temp temp/summary
for img in $(seq 1 5);do
    echo "Calc image$img ..."
    for i in $(ls first);do
        for map in T1 T2 PD;do
            echo ${map}_img${img}_${i} > temp/${map}_img${img}_${i}.txt
            fslstats -K *_${map}.nii.gz first/$i/*_${img}.nii -M >> temp/${map}_img${img}_${i}.txt
        done
    done
    # summary
    paste temp/T1_img${img}_*.txt > temp/summary/T1_img${img}.txt
    paste temp/T2_img${img}_*.txt > temp/summary/T2_img${img}.txt
    paste temp/PD_img${img}_*.txt > temp/summary/PD_img${img}.txt
done

3.3. 結果

「temp/summary」フォルダの中身を確認すると次のようなファイルが生成されている。

これらの結果は、各index maskおよび各factorにおける5種類の画像ごとに計測結果をまとめたものである。

$ ls temp/summary/
PD_img1.txt  PD_img4.txt  T1_img2.txt  T1_img5.txt  T2_img3.txt
PD_img2.txt  PD_img5.txt  T1_img3.txt  T2_img1.txt  T2_img4.txt
PD_img3.txt  T1_img1.txt  T1_img4.txt  T2_img2.txt  T2_img5.txt

「PD_img1.txt」の中身は次の通り。

PD_1_1.0	PD_1_1.2	PD_1_1.4	PD_1_1.6	PD_1_1.8	PD_1_10	PD_1_2.0	PD_1_2.2	PD_1_2.4	PD_1_2.6	PD_1_2.8	PD_1_3.0	PD_1_3.5	PD_1_4.0	PD_1_4.5	PD_1_5.0	PD_1_5.5	PD_1_6.0	PD_1_6.5	PD_1_7.0	PD_1_7.5	PD_1_8.0	PD_1_8.5	PD_1_9.0	PD_1_9.5
56.071172 	53.571421 	57.104340 	65.576766 	56.634142 	164.695774 	59.164714 	66.530548 	64.210779 	72.075169 	88.882530 	68.767341 	78.006755 	82.362270 	102.866073 	95.148962 	157.649307 	135.169850 		136.416867 	209.898826 	143.974304 	206.080797 	144.660493 	152.182925 
59.219002 	59.634794 	67.469257 	57.990326 	68.822425 	135.478640 	61.384532 	70.464787 	71.207407 	73.836757 	85.293909 	69.715787 	85.544729 	98.812038 	120.032300 	113.378021 	137.899509 	162.424688 		186.341014 	182.449928 	168.822476 	226.915020 	168.971066 	156.942100 
65.593938 	73.217330 	78.069650 	72.319718 	72.329499 	229.141061 	72.960663 	85.006750 	71.576984 	86.298830 	101.787668 	68.924592 	111.201372 	124.327963 	136.776286 	160.195031 	187.189908 	202.490824 		222.796888 	278.856697 	198.264230 	250.119406 	227.780093 	328.350670 
60.599368 	73.082315 	75.607594 	78.199978 	77.303263 	264.188672 	82.484480 	87.064013 	90.335936 	86.806134 	99.869636 	91.716010 	100.842814 	124.390488 	152.835757 	158.187163 	190.057344 	231.426025 		255.339445 	233.320259 	210.198541 	268.658566 	277.634037 	304.397152 
62.596507 	73.224809 	73.435417 	74.447392 	82.949692 	200.789283 	95.077401 	76.603784 	91.650407 	86.794202 	97.143067 	96.004177 	91.693638 	114.771571 	147.396567 	128.985783 	156.368281 	180.671239 		219.410221 	212.203824 	191.402947 	209.449536 	208.555533 	208.911982 
70.904297 	74.822798 	82.031894 	81.959065 	81.159454 	204.884733 	84.416149 	84.009042 	105.231751 	102.618848 	109.251246 	87.436376 	87.707241 	103.725383 	124.369558 	148.823854 	178.081095 	170.385173 		216.685645 	324.138544 	221.210790 	270.552265 	221.176516 	209.839571 
73.786061 	76.172245 	78.538106 	88.747996 	75.945391 	210.691364 	96.988982 	93.988295 	92.378013 	94.479654 	102.801537 	105.931549 	100.643631 	119.402497 	133.575660 	158.669452 	168.026760 	208.149685 		216.036306 	200.196084 	221.846031 	254.239667 	222.523944 	208.206735 
87.495523 	88.813652 	87.880272 	85.964579 	98.281155 	349.093039 	98.692713 	94.235417 	101.215252 	112.179749 	109.359223 	92.050666 	103.862347 	126.171527 	137.595066 	170.217829 	185.742386 	242.152668 		271.305374 	222.041778 	273.485643 	306.670516 	315.758490 	264.002075 
98.739737 	100.720432 	97.328787 	99.053358 	97.533872 	316.762011 	103.369259 	113.277178 	99.181052 	109.115135 	118.181639 	109.618875 	118.613545 	125.297607 	148.418087 	162.936641 	185.542536 	241.243367 		219.280341 	239.735891 	205.617819 	270.702777 	229.903270 	235.547812 
103.277802 	106.846910 	104.091932 	106.542414 	102.750478 	207.280336 	102.150977 	113.678573 	109.015869 	102.060726 	112.479080 	106.674224 	115.947559 	116.607501 	144.210974 	143.748899 	149.864118 	209.414898 		207.632018 	212.082947 	221.947801 	243.473957 	262.798043 	187.095868 
126.149411 	128.146098 	123.403289 	129.219018 	120.576404 	307.939330 	127.342593 	130.534624 	136.748147 	135.015205 	130.025685 	127.302044 	129.562001 	181.892504 	175.129838 	214.058127 	226.497845 	261.011736 		293.147569 	369.290946 	318.991315 	334.730611 	391.036790 	375.232291 
142.132261 	136.881755 	140.397574 	139.790297 	137.662219 	372.306719 	144.546539 	141.836003 	157.273254 	146.306116 	172.242885 	156.343952 	157.901801 	186.644997 	198.501073 	221.079046 	239.737134 	273.049238 		337.570792 	359.821785 	327.865160 	385.884041 	403.470958 	392.444883 
153.414811 	149.560298 	153.284503 	153.066674 	161.247593 	389.665428 	167.865698 	162.732419 	163.929323 	170.265862 	175.904991 	159.839045 	172.798252 	191.501041 	201.477961 	243.534578 	247.816996 	296.709427 		355.380479 	385.017319 	365.828550 	409.998897 	380.333908 	410.494708 
123.627007 	125.429929 	125.827541 	128.563233 	124.580074 	305.157273 	133.259714 	136.405932 	140.542948 	138.670648 	136.025625 	134.278958 	149.233630 	156.115582 	180.495762 	207.980796 	201.333914 	247.976671 		304.193507 	306.642640 	293.506436 	327.611026 	335.249888 	354.644789

これをエクセルに貼り付けると、次のようになる。行はindex maskのindexに対応し、列は各factorに対応する。factorのネーミングの仕方が悪く「PD_1_10」が6列目に出てきてしまっていることに注意。

PD_1_1.0	PD_1_1.2	PD_1_1.4	PD_1_1.6	PD_1_1.8	PD_1_10	PD_1_2.0	PD_1_2.2	PD_1_2.4	PD_1_2.6	PD_1_2.8	PD_1_3.0	PD_1_3.5	PD_1_4.0	PD_1_4.5	PD_1_5.0	PD_1_5.5	PD_1_6.0	PD_1_6.5	PD_1_7.0	PD_1_7.5	PD_1_8.0	PD_1_8.5	PD_1_9.0	PD_1_9.5
56.07117	53.57142	57.10434	65.57677	56.63414	164.6958	59.16471	66.53055	64.21078	72.07517	88.88253	68.76734	78.00676	82.36227	102.8661	95.14896	157.6493	135.1699	102.8661	136.4169	209.8988	143.9743	206.0808	144.6605	152.1829
59.219	59.63479	67.46926	57.99033	68.82243	135.4786	61.38453	70.46479	71.20741	73.83676	85.29391	69.71579	85.54473	98.81204	120.0323	113.378	137.8995	162.4247	120.0323	186.341	182.4499	168.8225	226.915	168.9711	156.9421
65.59394	73.21733	78.06965	72.31972	72.3295	229.1411	72.96066	85.00675	71.57698	86.29883	101.7877	68.92459	111.2014	124.328	136.7763	160.195	187.1899	202.4908	136.7763	222.7969	278.8567	198.2642	250.1194	227.7801	328.3507
60.59937	73.08232	75.60759	78.19998	77.30326	264.1887	82.48448	87.06401	90.33594	86.80613	99.86964	91.71601	100.8428	124.3905	152.8358	158.1872	190.0573	231.426	152.8358	255.3394	233.3203	210.1985	268.6586	277.634	304.3972
62.59651	73.22481	73.43542	74.44739	82.94969	200.7893	95.0774	76.60378	91.65041	86.7942	97.14307	96.00418	91.69364	114.7716	147.3966	128.9858	156.3683	180.6712	147.3966	219.4102	212.2038	191.4029	209.4495	208.5555	208.912
70.9043	74.8228	82.03189	81.95907	81.15945	204.8847	84.41615	84.00904	105.2318	102.6188	109.2512	87.43638	87.70724	103.7254	124.3696	148.8239	178.0811	170.3852	124.3696	216.6856	324.1385	221.2108	270.5523	221.1765	209.8396
73.78606	76.17225	78.53811	88.748	75.94539	210.6914	96.98898	93.9883	92.37801	94.47965	102.8015	105.9315	100.6436	119.4025	133.5757	158.6695	168.0268	208.1497	133.5757	216.0363	200.1961	221.846	254.2397	222.5239	208.2067
87.49552	88.81365	87.88027	85.96458	98.28116	349.093	98.69271	94.23542	101.2153	112.1797	109.3592	92.05067	103.8623	126.1715	137.5951	170.2178	185.7424	242.1527	137.5951	271.3054	222.0418	273.4856	306.6705	315.7585	264.0021
98.73974	100.7204	97.32879	99.05336	97.53387	316.762	103.3693	113.2772	99.18105	109.1151	118.1816	109.6189	118.6135	125.2976	148.4181	162.9366	185.5425	241.2434	148.4181	219.2803	239.7359	205.6178	270.7028	229.9033	235.5478
103.2778	106.8469	104.0919	106.5424	102.7505	207.2803	102.151	113.6786	109.0159	102.0607	112.4791	106.6742	115.9476	116.6075	144.211	143.7489	149.8641	209.4149	144.211	207.632	212.0829	221.9478	243.474	262.798	187.0959
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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