Windows 10/11 では、Windows Subsystem for Linux (WSL) を使ってUbuntuなどのLinuxをインストールできます。WSL2 を使うと、GPUも使えるとのことです。
しかし、WSL2は基本、コマンドラインです。LinuxのGUIを起動するためには、工夫が必要です。現在、いくつかのアプリが公開されていますが、FSLの公式ページでは、VcXsrv を勧めていますのでそれを使うのが無難でしょう。
Ubuntu 22.04 も発表されて1年が過ぎて安定してきましたので、ここでは、
をいれたうえで、FSL をインストールしてみます。
なお、このページは、FSLの公式サイトを参考に作成しました。
When using FreeSurfer and FSL 6.0.6 or later, a certain issue may arise:
First, I will explain how to confirm if you are affected by this issue and then provide the solutions along with the reasons.
FreeSurfer と FSL 6.0.6以降を使っていると、ある事象が起きます。
これの影響を受けているかの確認法および対処法を最初に解説した後、その理由を述べます。
FSL 6.0.6 以降で、CUDA 11以降も対応するようになりました。
いろいろ試行錯誤した結果、以下のようなシンプルな方法でFSLでCUDAを上手に使うことができるようになったので紹介します。
なお、Amulet社から販売している Powerstep Tower for Lin4Neuro は、既にこれらの設定が済んでいますので、電源入れたらすぐにEDDY, BEDPOSTX, XTRACTなどがGPUを使って解析できます。
なお、FSL 6.0.6 以降は既にインストールされているとします。
FSLはデフォルトでは、Linuxの場合は、.profile の下、macOS の場合はお使いのシェルに応じて、.bash_profile もしくは .zprofile の下に 以下のような設定が書き込まれます。(6.0.6以降の設定です)
# FSL Setup
FSLDIR=/usr/local/fsl
PATH=${FSLDIR}/share/fsl/bin:${PATH}
export FSLDIR PATH
. ${FSLDIR}/etc/fslconf/fsl.sh
この内容を理解できると、ソフトの設定がわかるようになるので、1行ずつ解説してみます。
bedpostx_gpu を走らせると、以下のエラーがでます。
/usr/local/fsl/bin/bedpostx_postproc_gpu.sh: 行 20: --cnonlinear/bin/merge_parts_gpu: そのようなファイルやディレクトリはありません
この解決法がFSLのMLで紹介されています。
https://www.jiscmail.ac.uk/cgi-bin/wa-jisc.exe?A2=FSL;ee0b1626.2112
具体的には、
${FSLDIR}/bin の中にある bedpostx_postproc_gpu.sh の
# last 2 parameters are subjdir and bindir parameters="" while [ ! -z "$2" ] do
を
# last 2 parameters are subjdir and bindir
parameters=""
while [ ! -z "${2+x}" ]
do
に変更します。
while の後の test文 の中が、 $2 が ${2+x} になっています。
これで無事に動きます。
ご紹介まで。（金子貴久子先生、情報提供ありがとうございました）
FSLにはFA画像を非線形変換する際、FA_2_FMRIB58_1mm という設定ファイルが準備されており、比較的簡単に非線形変換ができます。
しかし、MD画像を非線形変換したい場合にはすぐにはうまくできません。
この時、FA画像の非線形変換のパラメーターを利用することで、可能になります。
ポイントは、flirt, fnirt, applywarp を上手に使うことです。
以下、sub1_FA.nii.gz, sub1_MD.nii.gz があるという前提でこれらを標準化するコマンドを記載します。コメントに意味を記載しています。
# FA画像を線形変換で標準化
# パラメータを affine.mat として出力（変換後の画像は出力しない）
flirt -ref $FSLDIR/data/standard/FMRIB58_FA_1mm \
-in sub1_FA \
-omat affine.mat
# FA画像を非線形変換で標準化
# 非線形変換のパラメータ画像を、sub1_cout.nii.gz として出力
# FA画像の標準化された画像を、sub1_FA_fnirted.nii.gz として出力
fnirt --config=FA_2_FMRIB58_1mm \
--in=sub1_FA \
--aff=affine.mat \
--cout=sub1_cout \
--iout=sub1_FA_fnirted
# MD画像を非線形変換で標準化
# 上記で得られた、affine.mat, sub1_cout.nii.gz を利用して、
# sub1_MD を変換させる
# sub1_FA と sub1_MD は全く同じ次元なので、パラメータだけ当てはめることができる
# MD画像の標準化された画像を、sub1_MD_fnirted.nii.gz として出力
applywarp --ref=$FSLDIR/data/standard/FMRIB58_FA_1mm \
--in=sub1_MD \
--warp=sub1_cout \
--premat=affine.mat \
--out=sub1_MD_fnirted
eddy implemented in FSL is time-consuming program. FSL recommends using eddy_cuda, GPU version of eddy. They ship eddy_cuda8.0 and edddy_cuda9.1. If you use Ubuntu 18.04, you can make use of eddy_cuda9.1 with only 4 commands.
Disclaimer: Installing nvidia-driver could cause display problem. I am not responsible for the problem…
FSLにはeddyという拡散MRI画像の渦電流を補正するプログラムが搭載されています。
かつてはeddy_correctというシンプルなプログラムでしたが、
今のeddyは、計算量がとてつもなく大きな（＝処理時間がかかる）プログラムとなっています。
Liux版のFSLには、eddy_openmp というCPU版と、eddy_cuda{8.0,9.1}というGPU版があります。
Ubuntu 18.04 が搭載されているLinuxで NVIDIA製のグラフィックボードが搭載されている場合、eddy_cudaを比較的簡単にセットアップできるので紹介します。
注意：NVIDIAのドライバを入れる時点で、ディスプレイの解像度が変になることがあります。現在の実働マシンに使う場合は相当注意しながら行ってください。個々人の環境があまりにも違うのでこの方法で不具合が起こっても責任は負いかねます。（すでに3台のマシンでセットアップを行い問題ないことを確認していますが…）
FSL(FMRIB Software Library)には、fsl_subというプログラムがあります。これは並列処理をするためのプログラムですが、基本、クラスターコンピューティングを想定しており、CPUによる並列処理に対応していません。
Chris Rorden先生が、CPUでの並列処理に対応したfsl_subを公開されています。CPUでの高速化の手順を研究室の黒下君がまとめてくれましたので、公開します。
使いたいGPU計算ソフトがCUDAの特定のバージョンでしか動かないことがあると思います。
CUDAのバージョンの切り替え方を書いておきます。
切り替え先のバージョンがインストールしてある必要があります。
sudo update-alternatives --install /usr/local/cuda cuda /usr/local/cuda-11.5 100 sudo update-alternatives --install /usr/local/cuda cuda /usr/local/cuda-11.0 90 sudo update-alternatives --install /usr/local/cuda cuda /usr/local/cuda-10.2 80
sudo update-alternatives --config cuda
$ sudo update-alternatives --config cuda alternative cuda (/usr/local/cuda を提供) には 3 個の選択肢があります。 選択肢 パス 優先度 状態 ------------------------------------------------------------ * 0 /usr/local/cuda-11.5 100 自動モード 1 /usr/local/cuda-10.2 80 手動モード 2 /usr/local/cuda-11.0 90 手動モード 3 /usr/local/cuda-11.5 100 手動モード 現在の選択 [*] を保持するには <Enter>、さもなければ選択肢の番号のキーを押してください:
すると、以下のような表示になります。
update-alternatives: /usr/local/cuda (cuda) を提供するためにマニュアルモードで /usr/local/cuda-10.2/ を使います
私は、できるだけ .bashrc をいじらないでというのを最近、モットーにしています。Ubuntuでは .bashrc の中で読み込まれる .bash_aliases があるのでそちらに追記します。.bash_aliases はその名の通り、本来はエイリアスの設定を書くものと思いますが、様々なパスをここに書いておくと、.bashrc を直接いじらなくていいので安全かと思います。
update-alternatives を併用すると、以下のような記載で大丈夫になります。LD_LIBRARY_PATHは、自分が使い分けをしたいCUDAの lib64 のパスをひたすら書いていきます。
# CUDA
export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda-10.2/lib64:/usr/local/cuda-11.0/lib64:/usr/local/cuda-11.5/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+${LD_LIBRARY_PATH}}
$ nvcc --version nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation Built on Wed_Oct_23_19:24:38_PDT_2019 Cuda compilation tools, release 10.2, V10.2.89
nvcc -V
例：CUDA5.0に切り替える場合
sudo unlink /usr/local/cuda sudo ln -s /usr/local/cuda-5.0 /usr/local/cuda
nvcc -V
2016年8月1日、Windows 10がAnniversary updateされました。
そこで、かねてから話題になっていたことですが、ついにUbuntuがWindowsに搭載されました。
ここ数年Ubuntuユーザーである私からしたら、別にどうってことないんですが、
これはWindowsで画像解析をやってきた方々には、すごく意味のある変化です。
Windows上でFSLが動かせる可能性が出てきた
ということですので。
早速、人柱的にやってみました。
普通に起動するところまでは成功しました！
まずはこれをしないことには話がはじまりません。（と書いていますが、2016年9月にはAnniversary Updateは普通に配布されているので、最新版に更新していただければ、終了です）
Windows 10の「設定」→「更新とセキュリティ」に進んだ後、一番下にある「詳細情報」をクリックします。
そうすると、Windows10の更新履歴のページが立ち上がるはずです。（直接左のリンクをクリックするのもありです）
そこに「Anniversary Updateを入手する」とありますので、素直にクリックします。
そうするとアップデートがはじまります。素直に従えば30分程度ですべて起動するはずです。
再起動後、スタートボタンを右クリックし、コントロールパネルを開きます。
「プログラム」→「Windowsの機能の有効化または無効化」をクリックします。
そうすると、ダイアログが開きますので、Windows Subsystem for Linux(beta)のチェックボックスにチェックを入れて「OK」とします。
再起動を求められますので、再起動します。
次に、また「設定」→「更新とセキュリティ」に行きます。
左側のメニューに「開発者向け」というものがあります。
そこをクリックし、出てきた画面で、「開発者モード」を選択します。
また再起動を要求されますので、再起動します。
次に、Xmingを入手します。最新版はお金を寄付しないと入手できないようなので、無料版を手に入れます。
こちらから入手できます。
インストールはシンプルです。すべてデフォルトのままでOKです。
早速起動します。といっても何もおきません。
ただ、Windowsの右端のタスクバーを見ると、そこにちゃっかりといます。
Xmingの上にマウスをもってくると、今の場合、Xming Server:0.0となっています。この0.0をあとで使います。
ここまで来たら、bashを起動します。
まず、Windowsからコマンドプロンプトを起動します。簡単な方法は、メニュー左下の「何でもきいてください」というところに cmd とタイプすることです。
そうすると、コマンドプロンプトが起動します。
そこで
bash
とタイプしてください。
そうすると、質問されますので “y” と答えると、bashのインストールがはじまります。
そのうちに、ユーザー名とパスワードを設定するようにたずねられますので、それぞれ設定してください。
ここでインストールされるものはUbuntu 14.04となります。
次に、FSLをインストールします。
下記をそのままコピペしてください。
sudo apt-get update sudo apt-get dist-upgrade wget -O- http://neuro.debian.net/lists/trusty.jp.full | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/neurodebian.sources.list sudo apt-key adv --recv-keys --keyserver hkp://pgp.mit.edu:80 0xA5D32F012649A5A9 sudo apt-get update sudo apt-get install fsl
何をしているかというと、
・リポジトリを更新します
・Ubuntuを最新の状態にアップデートします
・Neurodebianリポジトリを有効にします
・Neurodebianリポジトリのための鍵を入手します
・上記の作業を有効にするためにリポジトリを更新します
・FSLをインストールします
最後に以下をタイプしてください。
echo ". /etc/fsl/fsl.sh" >> ~/.bashrc echo "export DISPLAY=localhost:0.0" >> ~/.bashrc
これは
. /etc/fsl/fsl.sh
export DISPLAY=localhost:0.0
という2行を.bashrcというファイルに書き込みます。
最初の行は、FSLの起動のために必要なコマンドで、
2行目は、GUIを起動するためにbashにXmingがどこにあるかを伝えています。
0.0は先ほどXmingで確認した数値です。もし、自分の環境で異なっていたら適宜修正してください。
一度bashを終了します。
exit
とタイプしてください。
そうすると普通にコマンドラインに戻るので、改めて
bash
とタイプしてください。
そのうえで
fsl
とタイプすると、FSLが起動しないでしょうか。
fslview
でFSLViewも起動します。
お試しあれ。
今後、いろいろ動きが起こりそうです。
ここ最近何回かやってきたシェルスクリプトの講習会などもより意味を持つようになってきますね。
FSLを開発しているFMRIBグループは、FSL courseのスライドおよびデータセットを公開してくださっています。ここで勉強しているときに、さりげなくシェルスクリプトのチュートリアルもあることが気になっていました。
先日、時間をとってこのチュートリアルを丁寧に見ていったところ、非常に勉強になることが多く、シェルスクリプトの理解が深まりました。FSLユーザーのみならず、脳画像解析でUNIX系のOS(Macも含む)を使う方々にとって有益な情報が多いと思いましたので、日本語にしておきたいと思い、FMRIBのSteve Smith教授の承諾を得て、このチュートリアルを翻訳させていただきました。
オリジナルのサイト自体は、スライド形式になっており、レクチャーと演習部分にわかれています。しかし、翻訳していく段階でこれを完全に模倣するよりは、レクチャーと演習をそれぞれ別の媒体として準備するのも勉強するのには都合がいいかもと考え、それぞれ別のPDFを準備しました。
関心のある方は、以下のリンクからPDFをご覧いただけたらと思います。
N.B.: This is the old post. If you want to install the latest FSL (5.0.10 and later), you need to use fslinstaller.py.
If you use Debian or Ubuntu, you can install FSL easily using neurodebian repository.
Below is what you need to install FSL.
Follow the guideline described here.
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install fsl fsl-doc fslview fslview-doc fsl-atlases fsl-possum-data fsl-first-data fsl-feeds dicomnifti libvtk5-dev vtk-examples vtk-doc
This is the thing people often forget. Without this, you can’t run fsl from shell.
. /etc/fsl/fsl.sh
That’s it.