VBM / covariance 분석과정 (분석중)

  1. SPM 이용하여 registration 시도

MATLAB 에 SPM12 설치 ( 경로는 최상위 하나만. sunfolder 는 안하는 것)

SPM은 nii 파일만 읽을 수 있음. ( gunzip *.nii.gz –> 이렇게 하면 모든 파일이 nii 로변경됨)

하지만 SPM은 GUI 방식이라 사용이 불편하고 한두개 에러가 나도 다시 처음부터해야 하고, multi processing 에 제한이 있음 —> 포기

2. fslvbm 이용
기본적으로 fslvbm_1_bet 에서 bet를 하게 됨. 그런데 이때 뇌영상의 brain 크기 등이 중요. 너무 작은 크기로 찍혔다면 bet 하고 나면 brain 이 아니라 neck 등이 남음.

그래서 이 문제를 해결하기 위해 freesurfer에서 만들어진 brain.mgz을 이용했음. 히지만 이렇게 하면 step1의 bet 문제는 없지만, 이후 step2 에서 fast를이용해서 segmentation 하는데 이 과정에서 freeusrfer 에서 만든 brain은 복셀의 값의 범위이가 0- 200 이내라거 일부는 GM 이 나오고 일부는 segmentation 이 안됨.

따라서 다시 처음부터 수동으로 raw 이미지에서 bet을 시도함 –> raw image에서 bet 잘 안되는 사람 있음.

3. freesurfer 결과 이용

주성우 선생님의 의견대로 이미 freesurfer에서 잘 skull을 제거해 놓은 brain.mgz을 마스크로 변경해서 기존 t1영상에 곱해서 뇌만 추출함. 다만 이 과정에서 fslmaths 원영상 -mul 마스크 out영상 이렇게 하면 되는데 에러남. 왜냐면 원영상은 180*250*250 영상인데 마스크는 freesurfer 거친 영상이라서 250*250*250 이라서 차원이 맞이 않아서 에러남

그래서 결국은 이떄 freesurfer 툴을 이용함.

mri_convert brain.mgz brain.nii.gz
fslmaths brain.nii.gz -bin brain_mask.nii.gz
mri_mask t1.nii.gz brain_mask.nii.gz out.nii.gz

이렇게 해결함. 이제 1단게 해결


2. fslvbm step2 – template 만드는 과정

통상적으로는 template.list에 각 집단간 동수의 피험자 명단을 올려 주면 그것을 이용해서 project specific template를 만들어 좀. template.list 가 없으면 그냥 모두다 사용함.

그런데 이 과정에서 fnirt를 하게 되는데, 이것이 정확하지 않을 수도 있음. (일단 하고 있음) , 또한 이 step은 SGE를 쓰게 되는데, t1 영상이 대부분 용량이 낮아서 60개씩 동시에 해도 70-80 G 정도면 충분. 다만 JBNU 의 경우는 해상도가 0.5 0.5 1 이라서 용량이 4배 정도. 따라서 그냥 돌리면 메모리 부족으로 일부는 fnirt 가 되고 일부는 안됨.







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