1. 目的
- TBSS（Tract-Based Spatial Statistics）で出た有意領域をマスクとしてDiffusion mapなどの画像定量値を計測
2. ソースコード
TBSSの結果が格納されているフォルダ(「stats」フォルダ)で以下のコードを実行。
この例では、健常群と患者群の2群比較をした結果を用いている。
c1: 患者群 > 健常群
c2: 患者群 < 健常群
の片側検定の結果をまとめている。
手順は次の通りです。
- corrected p mapを0.95でしきい処理することで有意差のあった領域のマスクを作成
- 1.のマスクを用いて各被験者の画像定量値を計測
- skeletonisedされた画像(all_[map]skeletonised.nii.gz)とそうでない画像(all[map].nii.gz)のそれぞれを別々に計測
- 計測した結果をまとめる(c?_allmap.txt)
01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 | .nii.gz) # C1 (ASD>HC) fslstats -t all_${map}.nii.gz -k tbss${map}_tfce_corrp_tstat1_sigmask.nii.gz -M >> stats_sigmap/original_map/c1_${i}_${map}.txt # C2 (ASD<HC) fslstats -t all_${map}.nii.gz -k tbss${map}_tfce_corrp_tstat2_sigmask.nii.gz -M >> stats_sigmap/original_map/c2_${i}_${map}.txt # calc skeletonised map (all_[map]_skeletonised.nii.gz) # C1 (ASD>HC) fslstats -t all_${map}_skeletonised.nii.gz -k tbss${map}_tfce_corrp_tstat1_sigmask.nii.gz -M >> stats_sigmap/skeletonised_map/c1_${i}_${map}.txt # C2 (ASD<HC) fslstats -t all_${map}_skeletonised.nii.gz -k tbss${map}_tfce_corrp_tstat2_sigmask.nii.gz -M >> stats_sigmap/skeletonised_map/c2_${i}_${map}.txtdone# summary resultpaste stats_sigmap/original_map/c1_* > stats_sigmap/original_map/c1_allmap.txtpaste stats_sigmap/original_map/c2_* > stats_sigmap/original_map/c2_allmap.txtpaste stats_sigmap/skeletonised_map/c1_* > stats_sigmap/skeletonised_map/c1_allmap.txtpaste stats_sigmap/skeletonised_map/c2_* > stats_sigmap/skeletonised_map/c2_allmap.txt |
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
