【FSL】FSLを使ったVolumeの一括計測

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

1. 目的

FSLをつかったVOI (ROI) Volumeの計測。

2. Volume計算

Volume計算にはFSLコマンドのfslstatsを用いる。
-Vオプションでvoxel数とvolumeを計測できる。

-V : output (for nonzero voxels)

$ fslstats lt_SN_mask.nii -V
529 293.009949

Volumeのみを取り出したい場合は、cutコマンドを用いる。

-d : 区切り文字を指定
f : 何個目の要素かを指定

このケースだと、空白(” “)で区切って(-d ” “)、2個目の要素(-f2)であるVolumeを抽出。

$ fslstats lt_SN_mask.nii -V | cut -d " " -f2
293.009949

3. 一括で計測する場合

3.1. フォルダ構造

3人の被験者がいて、以下のVOIのVolumeを計測する。

VTA_mask.nii
lt_SN_mask.nii
lt_ant_SN_mask.nii
lt_mid_SN_mask.nii
lt_pos_SN_mask.nii
rt_SN_mask.nii
rt_ant_SN_mask.nii
rt_mid_SN_mask.nii
rt_pos_SN_mask.nii

.
├── sub_1
│   ├── 20171007_134045tse3t1Conc1p1Neuromelanins020a1001A.nii
│   ├── MB.nii
│   ├── VTA_mask.nii
│   ├── kiritori.nii
│   ├── lt_SN_mask.nii
│   ├── lt_ant_SN_mask.nii
│   ├── lt_mid_SN_mask.nii
│   ├── lt_pos_SN_mask.nii
│   ├── rt_SN_mask.nii
│   ├── rt_ant_SN_mask.nii
│   ├── rt_mid_SN_mask.nii
│   └── rt_pos_SN_mask.nii
├── sub_2
│   ├── 20171007_134045tse3t1Conc1p1Neuromelanins020a1001A.nii
│   ├── MB.nii
│   ├── VTA_mask.nii
│   ├── kiritori.nii
│   ├── lt_SN_mask.nii
│   ├── lt_ant_SN_mask.nii
│   ├── lt_mid_SN_mask.nii
│   ├── lt_pos_SN_mask.nii
│   ├── rt_SN_mask.nii
│   ├── rt_ant_SN_mask.nii
│   ├── rt_mid_SN_mask.nii
│   └── rt_pos_SN_mask.nii
└── sub_3
├── 20171007_134045tse3t1Conc1p1Neuromelanins020a1001A.nii
├── MB.nii
├── VTA_mask.nii
├── kiritori.nii
├── lt_SN_mask.nii
├── lt_ant_SN_mask.nii
├── lt_mid_SN_mask.nii
├── lt_pos_SN_mask.nii
├── rt_SN_mask.nii
├── rt_ant_SN_mask.nii
├── rt_mid_SN_mask.nii
└── rt_pos_SN_mask.nii

3.2. コード

以下のコードを実行すると、各被験者、各ROIごとのVolumeを計測し、まとめてresult_vol.txtとして出力する。

#!/bin/sh
 
count=0
for sub in *;do
    echo "$sub done..."
    count=$(( ${count}+1 ))
    if [ ${count} = 1 ]; then
        # redirect subject name (folder name)
        echo "ID" >> tmp_ID
    fi
    echo ${sub} >> tmp_ID
 
    for roi in lt_SN rt_SN lt_ant_SN rt_ant_SN lt_mid_SN rt_mid_SN lt_pos_SN rt_pos_SN VTA;do
        if [ ${count} = 1 ]; then
            # redirect ROI name
            echo "${roi}(mm^3)" > tmp_${roi}
            # calc ROI vol
            fslstats ${sub}/${roi}_mask -V |cut -d " " -f2 >> tmp_${roi}
        else
            # calc ROI vol
            fslstats ${sub}/${roi}_mask -V |cut -d " " -f2 >> tmp_${roi}
        fi
    done
done
 
# merge calc result
paste tmp* > result_vol.txt
# remove tmp files
rm tmp*

3.3. 結果

result_vol.txtの中身は以下。
sub1~sub3は、同じデータを複製したものなので値は同じ。

ID	VTA(mm^3)	lt_SN(mm^3)	lt_ant_SN(mm^3)	lt_mid_SN(mm^3)	lt_pos_SN(mm^3)	rt_SN(mm^3)	rt_ant_SN(mm^3)	rt_mid_SN(mm^3)	rt_pos_SN(mm^3)
sub_1	29.910278	293.009949	132.380676	104.685974	55.943298	304.087830	122.410583	106.347656	75.329590
sub_2	29.910278	293.009949	132.380676	104.685974	55.943298	304.087830	122.410583	106.347656	75.329590
sub_3	29.910278	293.009949	132.380676	104.685974	55.943298	304.087830	122.410583	106.347656	75.329590

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