拡散MRI研究の裾野を広げていくことを目的に脳MRI解析チュートリアルを開催します。チュートリアルでは十分な解析手法を持たない国内各地の研究者を対象に、実際に脳MRI解析を体験してもらいながら実践的な脳MRI解析手法を実演、説明を行います。

第4回 ABiS脳画像解析チュートリアル

2018年3月3日(土)~ 4日(日)に、生理学研究所主催、順天堂大学・東京大学・ABiS共催で、「第4回ABiS脳画像解析チュートリアル」を開催致しました。チュートリアルは盛況のうちに終了致しました。多数のご参加ありがとうございました。

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 研究職・医療職、大学院生、大学教員など様々なバックグラウンドの方が受講していました。
graph1 精神医学、神経科学、神経内科学、放射線医学など様々なバックグラウンドの方が受講していました。
graph1  半分以上の受講者が画像解析の経験が1年未満でした。
graph1  半分以上の受講者が今回が初めてまたは2回目の受講でした。
graph1  14~96%がちょうど良い難易度と回答しています。
graph1  61~98%が満足~やや満足と回答しています。
graph1  82~92%がちょうどよい長さと回答しています。
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 今回のチュートリアルで良かった点をご自由にお書きください。(抜粋)

  1. 1時間ごとに休憩がでメリハリがありました
  2. FreeSurferがどのように画像を処理していくのか、helpコマンドで確認できることまで教えていただいたこと
  3. FreeSurferが実際行なっている事や原理などホームページを見たり論文を読んだりしてなかなか理解出来ませんでしたが、このチュートリアルを通じて理解する事が出来ました
  4. FreeSurferで何ができるか、どうやるかがよくわかりました
  5. FreeSurferで解析してみようという取っ掛かりを与えていただけた
  6. FreeSurferのチュートリアルは非常によかったので、ぜひ続けてほしいです
  7. FreeSurferの概要を体系的に理解できたところ
  8. FreeSurferの作業工程、ファイル構造、SUBJECTS_DIRの意義が概観できFreeSurferの理解がやや深まった
  9. FreeSurferの使い方を基礎から講義していただけたこと
  10. FreeSurferの使用経験はなかったが解析の流れを理解することができた
  11. FreeSurferの大まかな機能を網羅してもらえた
  12. FreeSurferの導入から全脳での統計解析やROI解析まで学ぶ事ができてFreeSurferの全体像を見られた気がして良かったです
  13. FreeSurferを用いた一連の解析について広くoverviewしていただけたのが良かった
  14. FreeSurfer初心者でも大きく戸惑うことなく概要を理解することができました
  15. fs-tutorial.md はチュートリアルで作業を誤りなく行う事とスクリプトの理解に有効でした
  16. GitHub環境で資料を配布していただいた点
  17. NODDIについては論文などでなんとなく良さそうな手法という印象を持っていた程度だったので、どのようなものか触れることができた点
  18. NODDIはモデルの成り立ちから教えていただけて、結果が示す大雑把な意味を理解できたこと
  19. NODDIやネットワーク解析など最新の講義をしていただき解析の流れを理解することができて、とてもよかったです
  20. PCの事前準備の方法を丁寧に作っていただきましたのでスムーズに受講することができました
  21. QCと海馬のサブ解析
  22. Recon-allの流れとROI解析を丁寧に説明いただき非常に理解しやすく、早速解析をやってみたいと思いました
  23. オーディエンスにあわせて立ち止まる 素晴らしいです
  24. テキストのコピー・ペーストで解析を進めることで実習の流れについて行けなくなるような事態には陥らなかった
  25. グループ解析、ROI解析、多重比較補正など解析の理解に非常に役立ちました
  26. コネクトームの計算方法についての説明が詳しく、わかりやすかった
  27. コネクトームの話では、たくさん画像を提示してくださったのでイメージが湧きやすくて良かったです
  28. コネクトームの話は、興味深かったです
  29. コネクトーム解析のプロセスについて知ることができた
  30. コネクトーム解析も具体的な解析法をお教えいただき勉強になりました
  31. コネクトーム解析を行っているので他施設の方の解析のお話を聞くことができたのは幸運でした
  32. スクリプトを頂けた点
  33. スケジュールが過密にならないよう配慮されていた
  34. スタッフの方には大変な労力と時間をおかけしていることとは思いますが、今後も是非、事前準備とサポートの充実をお願いいたします
  35. スライドが配布してあるので、復習が出来る
  36. スライドも非常に分かりやすかった
  37. その場でいっしょに作業できたので初めてでも出来た気分にしてもらえてモチベーションがアップした
  38. チューターの先生数名が配置され躓いているときにすぐ質問できる体制となっており、わからないまま時間が過ぎることなく理解が促進されました
  39. チュートリアルの内容もさることながら、おみやげ(スクリプト)がいただけることが非常にありがたいです
  40. テキストを事前に配布して頂いたおかげで実習内容の事前把握と予習に役だった
  41. ところどころで便利なシェルスクリプトをつくってくださっておりましたので参考にさせていただきます
  42. トレンドを知ることが出来ました
  43. ハンズオン形式で初学者でも十分についていける内容で実施いただける点
  44. ピットフォールがよく分かりました
  45. わかりやすく、解析をできる気になれた
  46. 一から使おうとしている立場に配慮されており、ありがたかったです
  47. 一人で立ち止まっていたときに適切なサポートを常に受けられたことが十分な準備につながりました
  48. 一通りプログラムを触れたことと
  49. 一番勉強になったのはquality checkの部分です
  50. 何をおいても最も特筆すべきは、事前準備に対するサポートの充実度
  51. 解析がもしかしたらできるかもと思わせてくれたこと
  52. 解説スライドがとても分かりやすかったこと
  53. 拡散MRIについて、特に重要な部分にフォーカスを当ててお話を聞けたのがよかった
  54. 拡散MRIについて最新の情報を知ることができました
  55. 拡散MRIのモデルやその限界の話は勉強になりました
  56. 拡散MRIの概要や研究手法について全くの無知からは脱却することができました
  57. 拡散MRIの実際と最新の知見をアップデートできてよかったと思いました.
  58. 拡散MRIの知識は全くなかったので、レベルの高さに圧倒されました
  59. 拡散MRI研究の最近のトピックが取り上げられていたので非常に興味深く話しを聞かせていただきました
  60. 関連する論文を紹介くださった点
  61. 基本から教えていただけたので非常にわかりやすかったです
  62. 基本的な用語、コマンドの意味、dataの見方についての解説があった
  63. 期待していたQC、トラブルシューティング を習得できたこと
  64. 貴重な画像研究の統計の講義を受講できたこと
  65. 休憩時間が十分にあったのはよかったです
  66. 具体的でstep by step
  67. 決して本では手に入らないFreeSurferの解析の実際を惜しげもなく教えていただけた
  68. 講義、資料もとてもわかりやすくとても勉強になりました
  69. 講師の先生方がとても親切
  70. 国内で本家のチュートリアルと遜色のない内容を学ぶことができて良かったです
  71. 今回のチュートリアルにあたって講義資料を含め、相当な準備をしていただき本当にありがとうございます
  72. 最近の話題の状況を知ることができました
  73. 最後まで時間通りに進行していただいたこともよかったです
  74. 最初にrecon-allの概要について説明されてから、FreeViewやトラブルシューティングなど細かい点について説明された流れがわかりやすかったです
  75. 最新のお話を伺えました
  76. 最新の研究について知ることができた
  77. 最新の情報を教えてもらえてよかった
  78. 最新の知見が得られたところがとても有意義でした
  79. 最新の内容が聞けて良かった
  80. 最先端の内容で大変刺激になりました
  81. 最先端の内容にふれることができた
  82. 使い方のバリエーションをそれぞれの講師の観点から教えていただいたこと
  83. 使ったことがなかったので、ハンズオンの実習は大変勉強になりました
  84. 資料が非常に丁寧で実践的なスクリプトも配布されたところ
  85. 資料を事前に準備して頂き、予習出来た点
  86. 事前にPDFファイルを配布いただけたため事前準備が十分にできました
  87. 事前資料のおかげで、チュートリアル当日の学習効果が高まりました
  88. 事前配布textが充実していたこともあり、ある程度予習できた
  89. 事前連絡が綿密であった
  90. 自分でも事前に予習することができたのもよかったです
  91. 実際にdataを処理しながらの説明で初学者でも理解できる内容
  92. 実際に解析サれている方からでないと聞けない内容でしたので大変参考になりました
  93. 実際に手を動かせて行えた
  94. 実際に先生方がされて躓いた事を教えて下さるので何に気をつけなければいけないかとわかりやすかったです
  95. 手順が非常に細かく説明されていて、わかりやすかったです
  96. 初めてでもわかりやすく一通りの解析を体験できたこと
  97. 初めて触るソフトでしたが資料が丁寧でとてもわかりやすかったです
  98. 根本先生のチュートリアルは資料も丁寧で素晴らしすぎます
  99. 根本先生の講義はわかりやすく大変感謝申し上げます
  100. 根本先生の配布してくださったrecon-allのスクリプトの便利さには感動しました。誠に有難うございます
  101. 根本先生や山下先生がどのような環境でどのように画像解析を進められているかが垣間見えて勉強になりました
  102. 根本先生や山下先生が当日テキストにないことも補足的に解説してくださっていてわかりやすかったです
  103. 川口先生の統計の講義に関しては難しい内容でしたが非常に大事なことがまとまっていたので次回も受講したいと思いました
  104. 神谷先生と鎌形先生の講義は現在の拡散MRIの研究動向の概観する事が出来ました。この様な講義の今後の継続を期待します
  105. 神谷先生には最先端の解析手法をご教授頂き、dMRIの今後の発展の可能性に関しても実感することができました
  106. 神谷先生の講義では、拡散MRIの現状を知ることができたのが良かったです
  107. 鎌形先生にはコネクト-ムの概略を丁寧にご説明頂き(講義の前半部分)大変理解が深まりました
  108. 鎌形先生のコネクトームについては手法を詳細に紹介頂いたので、解析についてのイメージを持つことができました
  109. 鎌形先生の拡散MRIのコネクトーム解析が大変実践的で素晴らしかったです
  110. 全く新しい知識が入りよかったです
  111. 大変わかりやすくブラックボックスだったFSの中身を知ることができました
  112. 丁寧な講義のおかげでFreeSurferでの解析の流れを理解することができて、とてもよかったです
  113. 途中で躓いて会場の中で1人で疎外感を感じることなく2日間過ごすことができました
  114. 当日のチューターのサポートもありがとうございました
  115. 統計の説明が前回よりやや詳しめだったこと
  116. 独学が難しいFreeSurferを学習できた
  117. 独学困難なFreeSurferを分かりやすい解説で学習できました
  118. 難しい内容をできるだけ優しく講義しようという意志が感じられました
  119. 難しくて理解できない部分も多かったのですが拡散MRI解析の理論について少しでも勉強になったと思います
  120. 配布してくださった資料、事前準備の支援がとても親切でありがたかったです
  121. 非常に詳細なスライドや練習用のデータをご準備いただいた
  122. 非常に勉強になった
  123. 勉強になった
  124. 綿密な事前準備体制のおかげで当日のトラブルが少なかったところ
  125. 様々なスクリプトを提示してくださっていたので大変勉強になりました
  126. 理論と作業のバランスがよかった
  127. 労力を省けるようなやり方も教えて頂き実際的で良かったです


 次回のチュートリアルに向けて改善できる点がありましたらご自由にお書き下さい。(抜粋)

  1. 1日目の午後はPDFに書いてあるとおりに作業するだけで少しですが退屈さを感じました.
  2. 1日目は当日移動のため1時間繰り下げていただけたら都合が良かったです
  3. 1部、2部などとして、興味のある部分のみ聞ける形ならより良かった
  4. FreeSurferで行われたハンズオンの時間を拡散MRでも設けて欲しい
  5. FreeSurferの使い方はよくわかりましたので、実際の解析結果の解釈などの例があれば見せていただきたいです
  6. NODDIについては自分の知識不足もあり、よく理解できませんでした
  7. QDECのバグのところが残念でしたがスクリプトを用意していただいたので問題ありませんでした
  8. コネクトームの解析方法を提示していただいたが、内容の複雑さに比べて講義時間が短いと思いました
  9. コマンドを打ち込むところが進行がちょっと早く感じた
  10. シェルでのコマンドは事前資料などで受講生が予習してくる方がスムーズに行くように思いました
  11. スクリーンも複数あればよりよい
  12. チュートリアルで使用したコマンドの使用法や自分が必要としているコマンドが存在するかどうかを探す方法を教えていただきたかった
  13. チュートリアルは丁寧なサポートがあったので、ついていくことはできましたが、もう少しゆっくり余裕をもってやってもいいかもしれない
  14. バグが多いとされるQDEC以外の手法のチュートリアルもあると尚ありがたい
  15. もう少しコアな部分、reconallで行われている各ステップについて具体的に教えていただけますと幸いです
  16. もう少しゆっくりとしたペースで実施いただけると嬉しい
  17. もう少し時間を増やしていただけたらと思いました
  18. もう少し予習の期間をいただけるとありがたかったです
  19. 画像解析に必要な統計の基礎から応用まで、みたいなものがあればうれしいです
  20. 会場が少し狭い
  21. 会場でwifiが使えるようにしてほしい
  22. 会場の狭さが気になりました
  23. 拡散MRIに関しても講義形式でなくチュートリアルであるとより理解が深まるかと思いました
  24. 鎌形先生の拡散MRIの新しいポテンシャル:コネクトーム応用の講義が大変に実践的
  25. 鎌形先生の講義の後半部分に関しては、全体量を減らしてでも、講義ではなくtutorial形式の方が受講者の理解が深まるのではないか
  26. 後ろの席からだとスライドの下が見づらかった
  27. 講義だった部分もチュートリアル形式のものを希望
  28. 講義の部分が4つありましたが、この部分も何らかの形で出席者参加型(チュートリアル形式)にして組み立てて頂いた方がよい
  29. 講義はいずれも先端的で魅力的な内容で大変勉強になりました
  30. 講義内容を動画でアップロード
  31. 今回の拡散MRIの話の最初にもう少し基本的な話があった方がいいのではと感じました
  32. 作業の実際がほとんどコピペだったことでミスを減らして時間を有効に使うという点では良かったが、実際に作業しているという実感には欠けたような気がします
  33. 山下先生の講義が少し早く、ついていくのがやっとでした
  34. 時間を長くしていただきたいです
  35. 実際のスクリプトの意味について自主勉強が必要と感じた
  36. 十分満足な内容ですが、是非来年も行なって頂きたいです
  37. 場所がやや遠かった
  38. 先生方の経験をまとめた形でquality checkに関するguidelineのようなものがあると初学者が自身でデータ処理を行いやすいと感じました
  39. 中級者向けであり、まだ拡散強調画像にふれたことがないため少し難しかった
  40. 中々すぐに取り掛かることは難しい内容で,中級というより上級編であった印象でした.
  41. 聴いた人が自らで拡散MRIのコネクトーム解析を始められるようなないようで講演してくださっていた
  42. 統計について可能であれば、根本先生の講義とよりリンクして、具体的なデータを用いて説明頂けると嬉しい
  43. 統計に関しては、別枠などでまとめて基礎から応用まで通してもらう方がありがたいかもしれません
  44. 統計の講義は必ずしもなくてもよいので、その分チュートリアル部分をもう少し時間を取れたら、もっと良い
  45. 統計解析の部分をもう少し詳しく聞きたかった
  46. 同じテーブルの人とのアイスブレイク的な時間があると交流も深まってよいかなと思いました
  47. 来年同じFreesurferのチュートリアルがあるのであれば、今回の講座を踏まえて少し応用の部分を増やしていただけるとありがたい


 今回のチュートリアルでとりあげられなかった内容で今後とりあげて欲しい内容はありますか?(抜粋)

  1. 1ヶ月前ぐらいに自分の研究で問題点やわからない事があった事について事前アンケートをとって、その疑問に対する回答をして頂けるコーナー
  2. fmri_prepなど、今後解析の共通プラットホームになりそうなもの
  3. fMRIやDTIの結果をfreesurferの画像上に重ねる方法
  4. FreeSurfer、FSL、 MRtrix3の全てを組み合わせた応用実習編
  5. FreeSurferの出力されたファイルについて、今回扱っていないようなもので有用なもの
  6. Freesurferの発展的な内容
  7. FreeSurferやSPM等で画像解析を行い論文化する時の注意点
  8. FSLとMRtrixの違い
  9. FSLの全コースを、2日間に亘ってのレクチャー
  10. FSとVBMで結果がどのように異なるのか、それぞれの得意・不得意な点
  11. g-ratioについての詳しい解説
  12. HCP pipline上で行われているfreesurferの中身
  13. Linux言語やMatlabのスクリプトの作り方
  14. Longitudinal analysis
  15. longitudinal data解析、FLAIR、T2強調像を利用したpial surfaceの正確性向上の実際
  16. Longitudinal Processing
  17. Matlabも用いた解析
  18. MRtrix3だけでなく、他のソフトでの解析についても講義していただきたい
  19. MRtrix3のチュートリアルなど
  20. NODDIの具体的な処理方法についてハンズオン
  21. probabilistic tractographyの初心者向けハンズオン
  22. Pythonをある程度使える必要がありますが、Nilearnなどについて学べる機会があるとありがたい
  23. QDECのコマンドライン
  24. QDECのスクリプト版:mri_glmfit のレクチャーを楽しみにしています
  25. QDECの解析方法をもう少し詳しく
  26. QDECの内容をコマンドで扱えるのを楽しみにしています
  27. SPM、FreeSufer、FSL、BrainVoyagerなど、それぞれの長所と短所を含めて比較検討
  28. task MRIのバリエーション
  29. TBSSによる拡散MRIのROI解析とFA値の抜出方法
  30. もう少しfreesurferの応用を深くやってみて欲しかった
  31. グラフの理論を用いた実際の解析など
  32. グラフ理論に基づくネットワーク解析
  33. グラフ理論に基づくネットワーク解析の詳細
  34. グループ解析をもう少し詳しく時間をかけていただければ幸いです
  35. コネクトーム解析について、もう少し実際の手順を詳しく
  36. コネクトーム解析の実際
  37. コマンドラインを使った解析や縦断解析について
  38. チュートリアル形式でMRtrixの進行
  39. どのような研究でFreeSurferが有用的に利用できるのかSPMが利用できるのか
  40. トラブルシューティングを極力少なくするためにはどうするのがよいかなど先生方のご経験を踏まえたTips
  41. トラブルシューティングを実際にする際のTips
  42. ネットワーク解析の統計学
  43. マルチシェルの拡散MRIの解析方法
  44. モンテカルロ法、検出力の設定(0.8とする根拠、設定する際の基準などはあるのか)
  45. 過去の論文・研究でどのような手法が用いられいるのかとその妥当性について
  46. 画像解析用のワークステーションの構成について
  47. 画像研究でのn数の決め方など、研究デザインについても聞いてみたいです
  48. 解析の実際の研究・論文での使い方、注意点についての解説
  49. 拡散MRIに関しては理解が追いついていないので、可能であればこれまでの流れなど初歩的なところ
  50. 確率場理論をさらに詳細に
  51. 鎌形先生のMRtrix3.0・FSL・Freesuefer 併用のデータ処理を実習形式で
  52. 鎌形先生の拡散MRIのコネクトーム解析のハンズオン
  53. 機械学習
  54. 機械学習を用いた画像解析
  55. 形態画像だけでなく、拡散MRIなどの他のmodalityについて
  56. 現在の脳画像解析の手法を俯瞰できるプログラム
  57. 効果量の種類と計算式(パラメトリックおよびノンパラメトリック)
  58. 実際のデータや論文を紹介して、SPMなどとの精度比較、結果の違い
  59. 実際の統計デザインやマトリックス作成、および論文投稿の際に注意する点
  60. 修正の精度を上げるための講義
  61. 縦断解析の方法
  62. 多発性硬化症、脳梗塞等の病変マッピング(MNI座標上にどこに病変があるか)の作成方法
  63. 多変量解析
  64. 大きな梗塞やラクナ梗塞を有するデータをどのように扱うかを知りたい
  65. 統計の所ももう少し詳しく
  66. 統計解析についてもチュートリアルがあると尚よかった
  67. 同じような内容でも繰り返ししていただけると知識が浸透するのでいいと思います
  68. 脳梗塞や白質病変がある場合にFreeSurferで解析するにあたっての注意点、対処法
  69. 非ヒト霊長類の場合のお話もお聞きしたいです
  70. 臨床的に応用するための個人に適応した画像解析
  71. 有料で統計に重点をおいた企画があっても良いかもしれません
  72. 様々な実例を踏まえた統計学の講義があると大変助かります


 その他、ご意見ありましたら自由にご記入下さい。(抜粋)

  1. 「自動化すると良い」など、思想も学べて良かったです
  2. ABiSで教わったことをもとに質の高いアウトプットに繋げていきたいと思います
  3. FreeSurferについて疑問に思っていたことなど大変わかり易く解説いただき、ありがとうございます.
  4. FreeSurfer初心者としてはよく理解できる講義でした
  5. MRtrixを使ったコネクトーム解析について自分でもやってみたいと思った
  6. NODDIに関する利点欠点についてのお話、興味深かったです
  7. ありがとうございました
  8. いつも先端的な話で刺激的で、毎回期待しながら拝聴させていただいています
  9. いつも貴重な情報・技術を習得することができるので、今後とも続けていただけますと非常に嬉しいです
  10. おかげさまで拡散MRIのことがある程度理解できました
  11. お忙しい中良質な講義をしてくださった講師の先生方、どうもありがとうございました
  12. このような機会を今後も継続して戴きたい
  13. これからの臨床的な発展性を非常に感じ、研究意欲の刺激となりました
  14. これだけのチュートリアルを準備・施行するのは並大抵の苦労ではないと思います。本当に皆さまのご尽力に感謝しております。ありがとうございました
  15. さらに理解したいので、ぜひ今後も続けてほしいです
  16. ぜひ今後に活かして頑張りたいと思います
  17. ぜひ今後も続けてほしいです
  18. チュートリアルで、講師の方々の、一言一言に、自分にとっては新たな発見がありました
  19. チュートリアル後の交流会の時間で研究支援に関する打ち合わせをすることができ、とても有意義でした
  20. テキストと脳画像データだけでは学ぶ事が出来ない内容でした
  21. とても分かりやすい講義をありがとうございました
  22. とても勉強になりました
  23. また参加させていただきたいです
  24. もう少し回数を増やして戴けると喜びます
  25. 画像解析手法のみだけでなく、統計学的なことまで幅広く教えていただきましてありがとうございます
  26. 解析手法が組織という枠組みをこえて拡がって行くには、このような組織だった啓蒙・教育活動と、皆さんの熱意が大変重要であることを痛感しました
  27. 結果を正しく検討するために、統計学を深く学ぶべきであると実感しました
  28. 献身的な活動本当に恐れ入ります
  29. 講師陣の熱意が素晴らしかったです
  30. 今後Lin4NeuroをVMwareで動かす方法をご提供いただければハードルが低くなって助かります
  31. 今後もabisのtutorialを是非継続開催して欲しいです
  32. 懇親会があって、先生方と少しでもコミュニケーションがとれたり、質問できる機会があったことがよかったです
  33. 参加するたびに研究意欲が復活いたします.
  34. 次回なのですが、普段、画像解析を専門とする先生方と接する機会があまりないもので、交流会等を開いていただけましたら甚幸に存じます
  35. 次回の開催も大変、楽しみにしております
  36. 次回もぜひ開催してほしいです
  37. 自分たちの研究に活かしていきたいと思います
  38. 自分で取り組んでみたいと思いました
  39. 自由に質問できる雰囲気は、当方のような初学者には、有難いです
  40. 実際に講義を受け、質問をすることで理解が深まりました
  41. 実際に手を動かして解析している人を呼ぶのは大変よい方針だと思います、
  42. 準備が大変だったかと思いますがとても満足できるチュートリアルでした
  43. 準備も非常に大変かと思いますが、是非このような講義を続けていただければと思います.
  44. 初めてだったのでついていけるか心配だったが、指導が親切でソフトも上手く操作できて楽しかった
  45. 是非来年もやって下さい、若い人を送ります
  46. 是非来年度も継続お願い致します
  47. 誠に有難うございます
  48. 先生方の事前準備が素晴らしいと思う
  49. 全体のorganizerの方々、講演者の方々、各tutorの方々、全ての関係者の献身的、利他的な対応に大変感銘を受けました
  50. 大変わかりやすいチュートリアルでした。ありがとうございます
  51. 大変勉強になりました。ありがとうございました
  52. 長時間の講義ありがとうございました.
  53. 直接的に拡散MRIの研究には携わらないとしても、自分の研究との関連において有意義な知識を得ることができた
  54. 年2回では全て網羅しかねると思います
  55. 配布してくださった資料、事前準備の支援、当日のチュートリアルの全てが懇切丁寧で素晴らしく、大変、勉強させていだだきました。誠に有難うございます
  56. 非常に勉強になりました
  57. 普段拡散MRIは解析していないため、十分な理解には至りませんでしたが、研究の趨勢に関して触れることができたのは、貴重な経験でした
  58. 勉強になりました
  59. 本当にありがとうございました
  60. 滅多にない知見が得られました。ありがとうございました
  61. 来年も期待しております


第4回 ABiS脳画像解析チュートリアル

【日 時】2018年3月3日(土)~4日(日)
【会 場】自然科学研究機構生理学研究所1F大会議室
【参 加】事前登録制(参加費無料)※12月3日頃から募集開始予定 ※定員制の為、受講できない可能性もございます。
【概 要】
● 2018年3月3日(土)
09:00~09:10 開会
09:10~10:10 第1部(1): FreeSurferの概要/構造画像の前処理 (筑波大・根本)
10:10~10:20  - 休 憩 -
10:20~11:20 第1部(2): Freeview/recon-allのQC (根本)
11:30~11:30  - 休 憩 -
11:30~12:30 第1部(3): 多重比較補正 (佐賀大・川口)
12:30~13:30  - 昼休み -
13:30~14:30 第2部(1): 3D Slicerを用いたFreeSurfer結果のQC (岩手医大・山下)
14:30~14:40  - 休 憩 -
14:40~15:40 第2部(2): FreeSurferトラブルシューティング(1) (山下)
15:40~15:50  - 休 憩 -
15:50~16:50 第2部(3): FreeSurferトラブルシューティング(2) (山下)
16:50~17:00  - 休 憩 -
17:00~18:00 第2部(4): クラスター推測 (川口)
● 2018年3月4日(日)
09:00~10:00 第3部(1): ROI解析 (根本)
10:00~10:10  - 休 憩 -
10:10~11:10 第3部(2): グループ解析 (根本)
11:10~11:20  - 休 憩 -
11:20~12:20 第3部(3): FreeSurferでの多重比較補正 (根本)
12:20~13:30  - 昼休み -
13:30~14:30 第4部(1): 拡散MRIの白質モデル:NODDIって何?からその限界まで(東京大学/順天堂大学・神谷)
14:30~14:40  - 休 憩 -
14:40~15:40 第4部(2): 拡散MRIの新しいポテンシャル:コネクトーム応用を中心に (順天堂大学・鎌形)
15:40~15:40 閉会



第3回 ABiS脳画像解析チュートリアル

2018年1月20日(土)~21日(日)に、東京大学主催、順天堂大学・生理学研究所・ABiS共催で「第3回ABiS脳画像解析チュートリアル」を開催致しました。チュートリアルは盛況のうちに終了致しました。多数のご参加ありがとうございました。

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 大学院生、研究職・医療職、大学教員など様々なバックグラウンドの方が受講していました。
graph1 神経科学、精神医学、放射線医学、神経内科学など様々なバックグラウンドの方が受講していました。
graph1  半分以上の受講者が画像解析の経験が3年未満でした。
graph1  半分以上の受講者が今回が初めての受講でした。
graph1  37~74%がちょうど良い難易度と回答しています。
graph1  48~90%が満足~やや満足と回答しています。
graph1  52~87%がちょうどよい長さと回答しています。
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 今回のチュートリアルで良かった点をご自由にお書きください。(抜粋)

  1. 「脳画像解析のためのスクリプト作成入門」は大変素晴らしい講義でした。
  2. CONN, FSLともに最初から最後までの一連の解析の流れを学習できたこと。
  3. CONNについて実践できたことは非常に勉強になりました。
  4. CONNについて優しく解説して頂けてよかったです
  5. CONNについて流れが分かったこと
  6. CONNのグループ解析について,全体像をつかむことができました.
  7. CONNの解析を一通り学ぶことができ、今後の画像解析にすぐに使えそうな内容だったので、ためになった。
  8. CONNの解析方法が理解できた。
  9. CONNの機能と説明が充実していて大変有用だったと思います。
  10. CONNの使い方について理解できてよかった。
  11. CONNの使い方を詳しく聴講できて有益だった。
  12. CONNの使い方を知れた点
  13. DTI解析の基礎から説明してもらえて良かった。
  14. FSL、CONNの違いがわかって、よかったです。
  15. fsleyes
  16. FSLに触れて、どんなものかが分かって非常に良かった。
  17. FSLの利点と欠点、spmの利点と欠点、それぞれ説明して頂けた点
  18. GLM,スクリプト処理(並列、一般化)の工程を明らかにして頂き、スクリプトに親近感を持てるようになりました。
  19. GLM解析のところで繰り返しのあるT検定などの統計解析手法を教えていただき非常にありがたかった
  20. Linax初心者でしたが、丁寧に文法の解説をいただき理解が進みました。
  21. LINUX OSの使い方から説明していただいたのが良かった。
  22. Linuxやスクリプトなどの講義があったことが良かったです。
  23. non_fa_tbss
  24. resting fMRI の講義は、基本的事項を簡潔明瞭で理解が深まりました。
  25. Resting-stateの最近の処理方法がわかったのも良かった。
  26. RsfMRI,task fMRIのいずれも大変丁寧な説明で勉強になりました.
  27. rsfMRIに関わる重要論文をご紹介いただき、参考になりました。
  28. rsfMRIのデータ取得方法について具体的に知ることができました。
  29. rsfMRIは扱ったことがなかったので、大変勉強になりました。
  30. sed, pasteで文字列を組み合わせてメタプログラミングのような事をやる発想は私には無く、大変勉強になりました。
  31. task fMRI の有意差検定の方法が、ある程度、理解できました。
  32. TBSSのチュートリアルを久しぶりに受講させて頂いて大変勉強になりました。
  33. TBSSの基本についてとてもわかりやすかった。
  34. TBSSの使い方が非常によく分かりました。
  35. TBSSの実際を、FSL のmanual に準拠して、これ程までに簡潔、明瞭に提示して頂きまして感謝しています。
  36. TBSS解析の具体例を知ることができた
  37. ありがとうございました。
  38. ありがとうございました。
  39. お忙しいところ、準備や当日のレクチャーに時間や労力を割いていただいて、本当にありがとうございます。
  40. かなり詳細にわかり実践できそう。
  41. コントラスト設定とデザインの確認方法を教えていただき勉強になりました。
  42. ご準備くださった先生方に深く感謝申し上げます。
  43. サイド画面を別の方が操作しながら進める方法も良かったです.
  44. スクリプトのすごさを実感できました。
  45. スクリプトの作成は自分で処理する為に大変有難いです。
  46. スクリプトの内容が大変役に立ちました。
  47. スクリプトは、もう少し速いテンポで深いとうれしいです
  48. スクリプトも学べた
  49. スクリプトをご用意いただいてコピペする形式だったので、操作の内容を理解しながら進めました
  50. スクリプトを配布していただき大変助かりました。
  51. スクリプト作成の仕方や見方を丁寧に説明してくださり、勉強になりました。
  52. スクリプト作成の方法について詳しく説明してくれたのが良かった。
  53. スクリプト作成は難しかったが、スクリプト内容を見本に今後の解析時に使っていきたいと思います。
  54. スクリプト作成入門が「入門」レベルならば、応用編はどんな高度なスクリプトを作成するのか見当がつきません。
  55. スクリプト初心者でもわかりやすいように非常に丁寧に教えていただきとてもありがたかったです。
  56. タスクfMRIの件は、生理研トレーニングコースで行う方がよいと思いました。
  57. データ取得からCONNでの解析まで一連の流れ・全体像が把握できて初学者にとっても大変勉強になりました。
  58. データ取得方法の講習にもっと時間をとってもよかったと思います。
  59. どういうものかわからなかったので知ることが出来て良かった。
  60. とても分かりやすかったです。
  61. とても勉強になりました。
  62. マニュアル配布システムや、アプリインストールの手順など、事前準備の案内が親切丁寧でした。
  63. やりかたを丁寧におしえていただけた
  64. リナックスが初心者であっても理解できるような工夫がなされていてよかった。
  65. 一部だけコピペするなど試行錯誤する時間を持てました。
  66. 過去の復習もできながらアップデートの内容もあり、よかったです。
  67. 解説も詳しくてわかりやすかった。
  68. 感謝しかないです。
  69. 基礎からスクリプトの書き方を教えていただけたのは勉強になりました。
  70. 基礎から学べた
  71. 休憩もはさみながら快適に取り組むことができた。
  72. 休憩をところどころ取っていただき,ありがたかったです.
  73. 休憩時間にも質問や細かいトラブルシューティングに対応してくださり,助かりました.
  74. 講義、操作について詳細に資料をいただき、そちらにメモしながら受講することで後から自前のデータを用いても講義を思い出しながら操作できそうだと感じました。
  75. 講義で配布して頂きました資料が秀逸で、これのPDFを配布して頂けましたら、嬉しいです。
  76. 今までtaskの研究しかしておらず大変勉強になった。
  77. 今回から講師が変更されたとのことでしたが,講義のスピードも程よく,説明も大変丁寧で分かりやすかったです.
  78. 最後のスクリプトの作成の講義は、詳細に記載されており大変分かりやすかった。
  79. 資料が丁寧。
  80. 資料が非常に丁寧で、復習の際にきわめて有用だった。
  81. 資料が分かりやすい
  82. 事前の質問や希望が反映された広義無い世になっていたこと。
  83. 事前準備ができる形になっていたこと。
  84. 自分で学習していて気づかなかった知識の穴を、包括的な講義で埋めることができた点。
  85. 質問にも丁寧にお答えいただき,誠にありがとうございました.
  86. 質問にも丁寧にお答えいただきありがとうございました.
  87. 実際に自身で解析する際に有用なスクリプト例をいただき、今後の研究に大いに役立てていけると感じました。
  88. 実際に手を動かす機会が多くて良かったです。
  89. 実際のレクチャーも100ページ余の内容にも関わらず丁寧に進めて頂き感謝しております。
  90. 実際の解析の流れを掴むことが出来たとともに、自身の解析のどこが悪かったのかわかりました
  91. 準備や当日の講演に多大な労力と時間を割いていただき、本当にありがとうございます。
  92. 初めての経験で勉強になった。実際のテンソル解析に向けて準備をしていきたい。
  93. 初学でしが、丁寧に解説をして頂いて基本が理解できました。
  94. 初級~中級まで盛り沢山の内容に感謝しております
  95. 初心者にもわかるように説明したいただいたので助かりました。
  96. 上田先生の説明は非常に丁寧で非常に分かりやすかったです。ありがとうございました。
  97. 多重比較統計解析の手法の説明を受けられたのが良かった。
  98. 大変勉強になりました。
  99. 丁寧でありわかりやすい
  100. 長時間お疲れ様でした.
  101. 長時間の講義にもかかわらず,非常にわかりやすかったです
  102. 八幡先生の講義では、CONNのUIの使い方だけではなく、行われる処理にどのような意味があるのか、現在の水準ではこのようなところまで求められるという事まで解説していただき、大変勉強になりました。
  103. 非常に勉強になりました。
  104. 普段使用しないソフトの使い方を学ぶことができた。
  105. 平易について行けるように工夫があり理解しやすかった
  106. 本当にありがとうございました。
  107. 予定通りに進んだのが素晴らしい。
  108. 余りにも初歩的な質問にも、親切に対応して頂き感謝しております。


 次回のチュートリアルに向けて改善できる点がありましたらご自由にお書き下さい。(抜粋)

  1. 1週間コースなどで、みっちりやるコースがあってもよいと思いました。
  2. 2daysにするか(連日でなくてもよい)、レベル毎に講座を分けても良いかもしれません。
  3. CONNの説明と実習をもっと時間を割いて教えていただきたかった。
  4. fMRIだけで2日掛けられる内容だと思いました。
  5. GLMはモデル作成のみで、実際の結果表示が出来なかったのが残念でした。
  6. Linax入門の講義を初日のFSL MELODIC講習の前に受けたかったです。
  7. MELODICについてはもう少し時間をかけて教えていただけると助かります。
  8. MELODICの講義がとても分かりにくかったです。時間も長く集中力が切れてしまいました。
  9. task f MRIとSPMに関しては生理研のトレーニングコースと同じだったので個人的にはもう少し違うことを知りたかった。
  10. task fMRIの講習は内容に対して時間が足りていなかったようですので、今後は受講者の希望に合わせて内容を絞ったほうがよいと思います。
  11. taskについても時間を取って頂きたい
  12. TBSSの結果は有意差が出ず表示が試せなかったのが残念でした。
  13. tractography と taskfMRIの併用による研究方法の講義を期待します。
  14. web上サービスを利用して、そこに質問を書かせて他の人にも見えるようにしておいて、演者の先生がその中から選んで回答するのでも良いと思います。
  15. ある程度理解したうえで、チュートリアル形式で実践すると理解度が深まるかもしれませんが、しっかり復習していきます。
  16. スクリーンが見えづらかった…
  17. スクリプトの説明で重複している部分の説明は飛ばしてもよいかと思いました。
  18. スクリプト作成入門は事前に上級者向けであることをもう少しアナウンスしても良かった気がします。
  19. その日にあった質問と回答をまとめて皆に提示して頂ければ、質問した本人以外も勉強になってありがたいと思いました。
  20. タスクグループ解析の時間を多くとっていただければ幸いです。
  21. ついて行きやすいようにハンズオンは平易にできるようにして頂ければさらにありがたいです。
  22. もっとゆっくりと時間をかけて習いたかった。
  23. やらないと結局忘れる。
  24. 会議室の柱が邪魔で、先生がお示しになったところがわからず、話についていけなくなった。
  25. 解析しながら講義を聴くのは難しかったです。
  26. 開催期間を三日間にするなどの方法によって、もう少しゆったりしたスケジュールで学べるとより良いと思います。
  27. 概念や解析法の詳細についてtipsが増えればさらにおもしろく聞かせて頂けるかと思います。
  28. 概念や解析法の詳細のtipsももう少しあればさらにありがたいです。
  29. 各画像処理の原理の説明はとてもわかりやすかったです。
  30. 詰め込みすぎて時間が足りないと中途半端になっていた。
  31. 結果の解釈の仕方に説明の要点を置いて頂いてもよかったと思う。
  32. 結果の見方・解釈の仕方についてももう少し時間を割いてご説明して頂きたかったです。
  33. 結果の表示例などについても見せていただけるとより助かると感じました。
  34. 講義途中に説明が一段落するたびに、聴講者からの質問時間を3~5分間設けて頂けたら、理解がさらに深まったかもしれません。
  35. 講師が一人で大変そうに見えた。
  36. 講師の方がお一人で講義をされていて、とても大変そうでした。講義時間も長く、特に午後は辛かったです。
  37. 講師やチューターの先生方に質問できるタイミングが限られている
  38. 今後、勉強しないといけないのだなとつくづく思わされる経験となりました。
  39. 私の不勉強もあり、スクリプトに関しては何をやっているのか理解できなくなりました。
  40. 事前演習(自分の環境に戻って組めるように)があるとうれしい
  41. 自分でスクリプトを書く演習があると良かったと思いました。
  42. 質疑応答の時間を作っていただきたく思いました。
  43. 実際に論文にする時にどのデータをどのように記載するのがスタンダードか知りたかった。
  44. 集中力が切れないようチュートリアルの時間を少し短くしても良いかもしれません。
  45. 盛り込みすぎもしくはPDF上に解説がすくなすぎて講義中周囲でもかなり混乱がおきてたように思います
  46. 前半を速めに進めて、より難易度があがる後半でゆっくり進めていただけるとありがたいと感じました。
  47. 全体の質問時間があったほうがよかったかもしれません。
  48. 他の受講者の方がどのような疑問を持っているかを知りたかったです。
  49. 特にFSLを用いた安静時ネットワーク解析では、後半にかけて講義スピードが速く、なかなか追いつけない部分がありました。
  50. 内容が盛りだくさんで後半(ICA解析以降)はついていけませんでした。
  51. 配布資料が幾つかにわかれていて,どれを参照すればよいのか途中で戸惑う場面がありました,
  52. 福永先生のtask fMRIは,時間が少ないなかで最大限分かりやすく説明して頂いたので,もう少し時間があれば良いと感じました.
  53. 臨床データも活用したグループ解析
  54. 論文に投稿する際の例などをお教え頂けるとありがたいです。


 今回のチュートリアルでとりあげられなかった内容で今後とりあげて欲しい内容はありますか?(抜粋)

  1. b0補正のデータの取り込み
  2. bashは文法が独特でコンテナ (データ型)の種類も乏しく初学者が学ぶのはむしろ難しいように思います。
  3. CONNのグラフ理論の具体的な数値の取り出し方など
  4. DICOMタグの匿名化や書き換えかたを教えて欲しい。
  5. DKI
  6. DTIでのROIやTOI解析の方法
  7. DTI解析において個々人のTA値を出す方法が知りたかったです。
  8. FAの平均値を図として作成したり相関をみたい場合に個々人FA値が求められたらいいなと思いました。
  9. fsleyesビューワーの詳しい活用方を教えて欲しい。
  10. fslmeantsの使い方などを具体的にご教示頂けると幸いです
  11. FSL以外のソフトでの解析
  12. matlabを使用した解析についても取り上げていただけたら幸いです。
  13. NODDI
  14. probabilistic tractographyについての解析
  15. probabilistic tractographyやコネクトーム解析を是非お願いしたいです.
  16. PROBTRACKXなどを教えていただけると幸いです。
  17. pythonなど他の言語も適応や内容を知りたいです。
  18. reviewerにつっこまれやすいことなど。
  19. ROI解析の方法を実習しながら受講できればと思いました。
  20. Signal changesの表示の仕方
  21. task fMRIのevent related designの解析についても解説があるとより助かります。
  22. task-related fMRIとrsfMRIのデータを用いた解析方法について教えていただきたいです。
  23. taskの種類による統計準備の手法の細かな部分
  24. taskを行った時のconnでの解析
  25. TSAの解析の仕方
  26. TSAの実際のprocedure の講義を期待します。
  27. クラスターや各線維のFA値の算出方法
  28. グラフ解析のより詳細な解析解説
  29. グラフ理論について
  30. どうやって論文にしたら良いのかご教授いただけたらありがたい。
  31. 課題中に賦活した領域をROIとして、そのROIにおける安静時ネットワークを抽出する方法など
  32. 今のところはないです。
  33. 今回はrs-fMRIでしたが、taskまたはその他のrs-fMRIなどの解析方法との違いなども知りたかった。
  34. 紹介されていたMRITrixについてもう少し知りたいと思いました
  35. 前処理は理解している人を対象に、課題の例を挙げて、解析のパターンを実習してみたかった。
  36. 統計の再入門
  37. 複数のソフトウェアでデータの受け渡しや変換を行う方法も取り上げてほしい。
  38. 論文化する際に知っておいた方が良いこと
  39. DTI研究における論文作成時に解析や解釈に留意すべき点について
  40. fMRIを用いた研究の最近の動向


 その他、ご意見ありましたら自由にご記入下さい。(抜粋)

  1. Mac席で参加しましたが,男性のチューターの方が常に周囲に気を配っておられた様子が印象的でした.
  2. 一つの基本的事項でも、今後、当方の作業効率の向上に極めて有益であります。
  3. 今後も、初歩的な事を、お尋ねする事があるかと思いますが、その節は宜しくお願いします。
  4. 準備も大変だったと思います。
  5. 大変お疲れでした。
  6. 当日が本当に楽しみでした。
  7. 論文として投稿できる解析レベルを教えていただきたいと思いました。


第3回 ABiS脳画像解析チュートリアル

【日 時】2018年1月20日(土)~21日(日)
【会 場】東京大学医学部附属病院 中央診療棟2・7階 会議室
【参 加】事前登録制(参加費無料)※定員制の為、受講できない可能性もございます。
【概 要】
● 2018年1月20日(土)
第1部 Resting-state fMRI篇
09:00~09:20 ① データの取得方法(放射線医学総合研究所・八幡)
09:20~10:20 ② CONNによるデータ前処理(八幡)
10:20~10:30  - 休 憩 -
10:30~12:00 ③ CONNによる機能的結合解析(八幡)
12:00~13:00  - 昼休み-
13:00~13:50(③の続き)
13:50~14:50 ④ FSL MELODICによるグループICA解析(生理学研究所・福永)
14:50~15:00  - 休 憩 -
第2部 Task fMRI篇
15:00~16:00 ⑤ Task fMRI概論(福永)
16:00~17:30 ⑥ SPMによる解析(福永)
●2018年1月21日(日)
09:00~09:50 Linux1:脳画像解析のためのLinux入門(慶応大学病院/順天堂大学・上田)
09:50~10:00 - 休 憩 -
10:00~12:00 DTI1:拡散テンソル像解析の実際(TBSS)(上田)
12:00~13:00 - 昼休み -
13:00~15:30 DTI2:General linear model(GLM)と結果表示(上田)
15:30~15:40 - 休 憩 -
15:40~17:10 Linux2:脳画像解析のためのスクリプト作成入門(上田)



開催済みの脳画像解析チュートリアル

2017年2月25日~26日 第2回ABiS脳画像解析チュートリアルを開催致しました。

2017年1月21日~22日 第1回ABiS脳画像解析チュートリアルを開催致しました。

2016年1月23日 包括脳MRI脳画像解析チュートリアルを開催致しました。

2014年12月13日 包括脳MRI脳画像解析チュートリアルを開催致しました。

2014年1月25日 包括脳MRI脳画像解析チュートリアルを開催致しました。

2013年9月1日 包括脳MRI脳画像解析チュートリアルを開催致しました。

2013年1月26日~27日 包括脳MRI脳画像解析チュートリアルを開催致しました。

ABiS 拡散MRI解析支援拠点

〒113-8421
東京都文京区本郷2-1-1
順天堂大学医学部放射線医学講座

diff.abis@gmail.com