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
1. 目的
- FSLを用いて大脳基底核(Basal Ganglia)のセグメントと体積(Volume)計測
2. フォルダ構造
dataフォルダを作成し、その中に各被験者のフォルダ用意。大脳基底核のセグメントに必要な3D-T1WIは各被験者フォルダに<フォルダ名>_vol.nii(.gzも可)というファイル名で入れておく。
1 2 3 4 5 6 7 8 | segcalc_basalganglia.sh # ソースコードdata├── Sub001│ └── Sub001_vol.nii├── Sub002│ └── Sub002_vol.nii└── Sub003 └── Sub003_vol.nii |
3. ソースコード
以下のコードをsegcalc_basalganglia.shとして、dataフォルダと同じ階層に保存。
3.1. segcalc_basalganglia.sh
01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 | # folder namefoldername="data"# make ROI name filefor roiname in \"Region" \"Left-Thalamus-Proper" \"Left-Caudate" \"Left-Putamen" \"Left-Pallidum" \"Brain-Stem/4th/Ventricle" \"Left-Hippocampus" \"Left-Amygdala" \"Left-Accumbens-area" \"Right-Thalamus-Proper" \"Right-Caudate" \"Right-Putamen" \"Right-Pallidum" \"Right-Hippocampus" \"Right-Amygdala" \"Right-Accumbens-area"doecho $roiname >> tmp1done# segment basal ganglia and calc volumecd $foldernamefor k in *;doecho "processing $k"cd $k # move each subject folderecho $k > ../../tmp2 # make ID name filefslreorient2std ${k}_vol std # reorient data to standardrun_first_all -i std -o output # segment basal gangliafslstats -K output_all_fast_firstseg.nii.gz output_all_fast_firstseg.nii.gz -V \|grep -v missing |cut -d " " -f2 >> ../../tmp2 # calc volume in each basal ganglia## save ID and volume ,and accumulate them in result_vol.csv cat ../../tmp2 > ../../tmp3paste ../../tmp1 ../../tmp3 > ../../result_vol.csvcat ../../result_vol.csv > ../../tmp1cd ..donecd ..# remove temporaly filesrm tmp* |
4. 実行
1 2 3 4 5 | $ bash segcalc_basalganglia.shprocessing Sub001processing Sub002processing Sub003... |
5. 結果
スクリプトを実行後にresult_vol.csvが生成される。
5.1. nresult_vol.csv
| Region | Sub001 | Sub002 | Sub003 |
|---|---|---|---|
| Left-Thalamus-Proper | 8149.043 | 8709.082 | 7327.969 |
| Left-Caudate | 3083.379 | 3821.397 | 3065.977 |
| Left-Putamen | 4282.559 | 6002.227 | 4072.94 |
| Left-Pallidum | 1759.219 | 2430.791 | 1729.16 |
| Brain-Stem/4th/Ventricle | 24451.88 | 28020.15 | 23077.09 |
| Left-Hippocampus | 3444.873 | 4572.07 | 3547.705 |
| Left-Amygdala | 1850.977 | 1954.6 | 1489.482 |
| Left-Accumbens-area | 322.7344 | 637.5586 | 382.8516 |
| Right-Thalamus-Proper | 7768.565 | 9053.965 | 7305.821 |
| Right-Caudate | 3101.572 | 4038.926 | 3061.231 |
| Right-Putamen | 4237.471 | 5684.239 | 4460.537 |
| Right-Pallidum | 1803.516 | 2244.902 | 1754.473 |
| Right-Hippocampus | 4017.569 | 4812.539 | 3796.875 |
| Right-Amygdala | 1585.986 | 1762.383 | 1651.641 |
| Right-Accumbens-area | 357.5391 | 509.4141 | 237.3047 |
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
