関心のある方はこちらをごらんください。「すぐできるVBM」に、全脳容積の求め方を記載していませんでした...。以下の方法で、求めることができます。必要なものは以下のとおりです。Ridgway氏によるget_totals.mです。右クリックで「名前をつけて保存」とし、SPMのディレクトリに保存してください。灰白質画像c1*.niiと白質画像c2*.niiSegmentで一番最初に作られる画像であるc1*.niiとc2*.niiを準備します。ここで*はワイルドカードを意味し、「c1からはじまり、そのあとは何でもOKで、最後は.niiで終わる」という意味です。それでは実際にやっていきましょう。灰白質の容積を求めます。Matlabのコマンドウィンドウから以下のようにタイプします。get_totals(gmvは変数名なので、gray_matterでも、gmでもかまいません)そうすると、ファイルを選択するダイアログがあらわれます。ここで、容積を求めたいc1画像を指定してください。ここでは、ためしに5つのファイルを選びました。すると、以下のような表示になると思います。=640.9410664.4302617.7647874.1366670.1864次に、白質の容積を求めます。Matlabのコマンドウィンドウから以下のようにタイプします。get_totals同様に、ファイルを選択するダイアログがあらわれますので、容積を求めたいc2画像を指定します。重要なのは、c1画像と同じ順番で選択してください。以下のような表示になると思います。=431.9188463.1192418.5571572.9889488.4050そうしたら、2つを足して全脳容積を求めましょう。*1.07291.12751.03631.44711.1586これは、1.0×10^3(すなわち1000)にそれ以下の数字をかけたものということです。=1072.91127.51036.31447.11158.6ということになります。これを選択してコピーしても使えますが、ファイルに書き出しましょう。コンマ区切りファイルというものに出力することができます。出力ファイル名をtotal_brain_volume.csvとします。変数tbvの内容をtotal_brain_volume.csvに出力したいので、上記のようになります。すると、ワーキングディレクトリにtotal_barin_volume.csvが生成され、Excelのような表計算ソフトでも、テキストエディタでも開くことができます。最後に少し応用しましょう。全脳容積(TBV)をすべてCSVファイルに出力したいとしましょう。その場合は、まず、すべての情報をひとつの変数volumesにまとめます。Matlabのコマンドウィンドウから次のようにタイプしてください。tbv]そうすると下記のようになります。tbvという順番になっています。これを、先程と同じようにしてCSVファイルに保存します。ファイル名をvolumes.csvとします。csvwrite('volumes.csv',volumes)このようにして、脳容積の情報を保存できます。臨床では、1人の症例で健常者と比較して容積低下部位を求めたいことがあります。SPMでどのようにするかというと、シンプルです。2に健常者の複数の画像を指定しますIndependenceはYesを選びます(ここがキモ)VarianceはEqualを選びます。Unequalにするとエラーとなります。1例では分散を計算することができないからです。matrixを作るための設定画面は下図のようになるはずです。1]とすれば大丈夫です。Twitterで疑問を投げかけてくださった@silverjet_jpさん、ありがとうございました。SPM12対応ついにできました!VBMの教科書です。薄い本(150ページ弱です)ですが、VBMについての基礎知識がぎっちり詰まっています。この本のいいところは、以下のようなところです。(VBM)の方法を丁寧に紹介した本です。VBMだけを取り上げた本は世界にもないので、ある意味世界初です。これから正式版が公開されるSPM12をもとに解説しています。SPMは4年ごとにアップデートされますが、ここ最近は正式版の公開は遅れています。2014年なのにまだSPM12の正式版がリリースされていないわけですから。したがって、今購入していただければ、最低でも5年間は使えます。SPMの使い方の基本も説明していますので、これからSPMを使ってみたいという方にもオススメです。サンプルデータがついています。自分のデータセットがなくても、灰白質の抽出(Segmentation)から統計解析まで実際に行なってみることができます。スクリーンショットが豊富です。すべて私が自分でスクリーンショットをとっているので、大きな間違いはないはずです。動作検証をWindowsとMacで行なっています(Linuxでも行なっています)。WindowsユーザーでもMacユーザーでもきちんとできます。VBMを応用した認知症診断補助ソフトウェアVSRADについても開発者の松田先生自らの解説が書かれています。構成は以下の通りになっています。VSRAD®の臨床応用例ちなみに、総ページのだいたい半分が第5章に割かれています。VBMの前処理についての情報はそれなりにあるのですが、統計処理のところについての説明は非常に少ないので、統計処理について重点を置いています。値段が5000円+消費税8%で5400円となっていますが、ここまで情報が詰め込まれているVBMの解説書はありませんので、形態MRI解析を志していて英語の文献を読むだけの気力がない方にはお手頃だと思います。(実は英語でもVBMの統計の部分の情報は系統的なものは少ないです...)Amazonでも購入いただけます。コメントVBM8の前処理のベンチマークVBMの前処理にはどのくらいの時間がかかりますか?という質問を受けましたので、様々なマシンで計測してみました。1x1x1mm)をVBM8でDARTELでノーマライズしています。前処理の設定をvbm8_preproc.matという名前で保存して、以下のベンチマークスクリプトを用意しました。tocというコマンドを入れることで前処理にかかった時間を測定するというものです。vbm8_preproc.mat;spm_jobman('run',matlabbatch);tocその結果は、以下のようになりました。26m52sこの結果をまとめると、以下のようになります。CPUが一番影響します。新しいCPU、かつ1コアあたりの性能が高いCPUだとよい結果となります。これはSPM全体に言えることですが、マルチコアは効果はたいしてありません。逆に言えば、SPMを複数立ち上げて処理させることで処理時間を短縮できる可能性があります。メモリは8GB以上あれば、さほど変わりありません。WindowsとLinuxを比べるとLinuxに軍配があがります。Matlabもバージョンが最新の方が処理速度が改善されているようです。いうことで、SPM-VBMという観点からでは、1コアあたりの周波数ができるだけ速いCPUを入手することをお勧めします。コメントVBMの結果を用いて容積を測定する方法VBMで得られる画像を用いて、灰白質や白質画像の容積を求めることができます。事前の準備として、以下のことが必要です。Ridgwayが公開している容積算出のためのスクリプトです。http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/g.ridgway/vbm/get_totals.mここから入手できます(右クリックしてリンク先を保存としてください)。これをSPMのディレクトリに保存します。PickAtlasこれは、局所容積を求めたい時に便利です。マスク画像を簡単に作成することができます。http://fmri.wfubmc.edu/software/PickAtlasここから入手できます。今回はこのセットアップ方法は説明しませんのであしからず。Gaserが開発しているVBM-toolsについて聞き及んだことがあると思います。彼の許可を得て、このたびVBM8のマニュアルを訳しました。訳がこなれていないところはありますが、英語を読むのがつらい方には多少はお役に立つかと。それにしても、この世界にいる方々はみんな親切で協力的です。ありがたいことですね。Gaserのページに変更しました。縦断解析の行列のところに修正がかかっています。修正版をダウンロードしてご使用いただけたらと思います。ご指摘いただいたM先生ありがとうございました。コメントVBMチュートリアル日本語版これまで日本語でのVBMのドキュメントは非常に限られたものでした。いいものが出てこないかなと思っていましたが、なかなか出てこないので、思い切って自分で日本語のドキュメントを作成してみました。いっても他の方々の協力をたくさん得てですが。couseのVBMクラスで使われた資料です。Ashburner氏がSPMのメーリングリストで公開されていましたので、Johnから翻訳の承認をもらったうえで、翻訳しました。翻訳を助けてくださった高橋先生、草稿に目を通してくださってアドバイスをくださった松尾先生に感謝いたします。興味のある方は以下のリンクからPDFをダウンロードしてみてください。