【Python】カッパ（k）係数の計算

目的 コーエンの重み付きカッパ（k）係数（Cohen's kappa）をPythonで計算 scikit-learnのインストール カッパ係数の計算には、scikit-learnを使うと簡単にできます。scikit-learnをインストールしていない場合は、以下のコマンドを実行してインストールしてください。 $ sudo pip3 install scikit-learn データの準備 正解のラベル（クラス）を「y_true」の列に、AIの予測ラベルを「y_pred」の列に記載し、「label.csv」として保存。 label.csv y_true y_pred 0 0 0 1 1 1 1 2…

【FSL】ROI（VOI）を用いた画像計測

目的 関心領域ROI（VOI）内の画像の定量値を計測 計測コマンド FSLのfslstatsを使う。 各オプションは、以下の通り。 -K: 関心領域ROI -M: ROI内の平均値の算出 fslstats -K <ROI> <input> -M 複数人被験者がいる場合 複数人の被験者がいる場合、以下のようなフォルダ構造にならって各被験者ごとにファイルを用意し、後述するソースコードを実行することで、すべての被験者の計測結果をresult_mapstats.csvにまとめてくれる。 フォルダ構造 data ├── sub001 │ ├── basalganglia_roi_in_qsm.nii.g…

【FSL】Affine変換（平行移動＋線形変換）

目的 異なる画像（NIFITI形式）の位置合わせをAffine変換（平行移動＋線形変換）を用いて実行する。 FSLを用いて実装します。 必要なファイル T1WI: t1.nii.gz QSMの元画像: qsm_raw.nii.gz QSMの定量マップ: qsm_map.nii.gz 大脳基底核のROI: basalganglia_roi.nii.gz MRIで撮像したT1WIをquantitative susceptibility mapping（QSM）に位置合わせします。 QSMの撮像で得られた画像（QSMの元画像）をもとにQSMの定量マップが計算されます。 basalganglia_ro…

【Linux】ファイルやフォルダを小分けにする方法

目的 並列でプログラムを実行したい場合、データセットを小分けにしたい場合がある。小分けにする数が多いほど手間がかかる。 そこで、以下を目的とする。 シェルスクリプトを使ってデータセット（ファイルやフォルダ）を小分けにする フォルダ構造 フォルダ内にテキストファイルが100個あります。 . ├── 001.txt ├── 002.txt ├── 003.txt ... └── 100.txt ソースコード ソースコードは、以下の通りです。folder_nでいくつのフォルダに分けるかを指定してください。この例では、100個のテキストファイルを10個のフォルダ（batch??）に分けます。 時折、均…

【Linux】DICOMのソート処理

目的 様々なSeriesDescriptionで撮像されたDICOMデータから特定のSeriesDescriptionのDICOMデータのみを取り出す。 シェルスクリプトで実行 dcmdump dcmdumpを使うことでDICOMのヘッダー情報を取得することができる。 dcmdumpのインストール $ apt-get install dcmtk 使い方 使い方は、dcmdumpのあとにDICOM fileを指定するだけです。 タグごとに情報が吐き出されます。 $ dcmdump <DICOM file> フォルダ構造 一つのフォルダにすべてのDICOMデータが入っていれば、フォルダ構造はどのよ…

【FSL】大脳基底核(Basal Ganglia)のセグメントと体積(Volume)計測

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 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。 segcalc_basalganglia.sh # ソースコード data ├── Sub001 │ └── Sub001_vol.nii ├── Sub002 │ └── Sub002_vol.nii └── Sub003 └── Sub003_vol.nii ソースコード 以下のコー…

【Python】画像の類似度の計算（Dice係数）

目的 NIFTI形式の画像からPythonを使ってDice係数を計算する。 準備 必要となるパッケージは以下の通りです。必要に応じてインストールしてください。 pip3 install nibabel pip3 install numpy pip3 install glob pip3 install pandas フォルダ構造 フォルダ構造は以下の通りです。image1とimage2に比較したい画像をいれてください。比較したい画像同士が比較できるようにimage1とimage2の並び順は対応させておいてください。calc_dice.pyはDice係数を計算するためのPythonスクリプトです。…