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10回 ABiS脳画像解析チュートリアル

2021年12月18日(土)~19日(日)に、生理学研究所、東京大学、順天堂大学、ABiSが主宰する「第10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。

 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 神経科学。理工学、精神医学、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  過半数の受講者が脳画像解析は未経験または経験3年未満でした。
graph1  過半数の受講者がPythonは未経験でした。
graph1  53~75%がちょうど良い難易度と回答しています。
graph1  91~94%が満足~やや満足と回答しています。
graph1  82~97%がちょうどよい長さと回答しています。
graph1  受講後アンケートでは98%がこれからの研究にとても役立つ、または役立つと回答しています。
graph1




 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. ABiSは研究の幅を広げる貴重な機会だと改めて実感しました。
  2. bashによる前処理が感動的だった。勉強して自分でもスクリプトを使用できるようになりたいと思いました。
  3. Cheat sheetは大変助かりました.特に私のような全く経験ないものがついてゆくには必須なものと思います.
  4. Jupiter-notebookを用いての講義はとてもやりやすかったです!
  5. Python, 深層学習が基本から応用まで学べた。
  6. Python、深層学習と流行っている分、情報が溢れ、むしろどこから手をつければいいのかという状態でしたので、取っ掛かりになる貴重な2日間でした。
  7. Pythonに興味はありましたが、なかなか手が出ていませんでした。numpyなどの用語も聞いたことはあるけど意味は全然知らないというレベルでした。基礎から教えていただけてとても勉強になりました。
  8. Pythonに触れたことがない人向けてここまで丁寧に解説していただき、本当にありがとうございました。
  9. Pythonの学習講座として素晴らしいものでした。jupyter notebookの力を十分に使い切れていたものだと思いました
  10. Pythonの基礎を扱っていただいて助かりました。webでの開催はむしろ良いと思いました。
  11. Pythonの基本的な使用方法から機械学習、深層学習まで基礎的な部分を丁寧に講義していただき大変勉強になりました。
  12. Pythonの言語などについて理解が深まりました。
  13. Pythonの使った深層学習について、基本的な部分から学べたところ。
  14. Pythonはほぼ未経験でしたが,初心者向けにPythonの初歩から教えていただいので大変わかりやすかったです。
  15. Pythonは全く初めてでしたが、繰り返し教えていただいたことで理解が深まりました。
  16. Pythonも機械学習もほぼ初心者でしたが、チューターの先生方も含め拙い自分を助けていただき、たった2日間で非常に理解が深まりました。現在脳画像解析の研究をしており、将来的にはどちらも研究に生かしていきたいです。
  17. Pythonも使い方の基礎がよく分かりました。
  18. Pythonを使ったことがなかったので、導入から教えていただき、本当に助かります。
  19. Pythonを用いたコーディングの良い復習になった点、脳画像の解析に触れられた点
  20. Python入門や深層学習などを実際に手を動かすように作っていただいた点がとても良かったです。途中にbashの解説があったのも面白かったです。
  21. Slack, Zoom, mailなど多面的にツールを使い分けて重層的にご指導いただいたこと。
  22. Slackで皆さんの質問が可視化され、しかも残っているので、見返すことができるのは、かなりの財産でした。それを読むことで、納得が得られたり、自分の疑問が解消されることもありましたので。
  23. Slackは質問し易かった。
  24. Slackを用いた質疑応答も活発であり,チューターの方々にもお世話になった.
  25. Slackを用いた柔軟な対応
  26. Slackを用いた情報共有は非常に整理されておりよかったです。質疑応答もしやすかったです。
  27. web開催のおかげで、申し込みが遅めでも打ち切られる事なく参加できた事
  28. Zoomを用いることで、私のような田舎に済む学生・研究者も物理的なハンデがなく参加することができて本当に感謝の気持ちでいっぱいです。
  29. いつものようにstep by stepで端折らないところです。
  30. いつものように分かりやすかったです。
  31. オンライン開催がありがたかったです。講師の先生方が受講者の状況に配慮してPCの性能を合わせていだいたことは助かりました。
  32. コードの説明が丁寧に書かれていたこと。自分でも追えそう気がしました。
  33. ここまで充実した深層学習のチュートリアル初めてでした。大変勉強になりました。講師の先生方大変ありがとうございました。おかげさまで勉強になりました。
  34. コマンドラインなど入力事項に関する説明が多く,Pythonに不慣れな状況でも大変判りやすく感じられました.
  35. これまではターミナルにコマンドを打つという経験が少なく,コマンド入力に馴染みがありませんでしたが,講習後に教科書とチートシートを見ながらコマンド入力して練習してみたところ,理解が深まりました。
  36. これまで画像解析による比較などをメインに解析して参りましたので、これを機に深層学習を自分の研究テーマにどのように組み込むかを考える非常に良い機会になりました。
  37. これまで気になっていながら手が出せていなかった分野を、文字通り「手取り足取り」ご教授いただいたこと。
  38. ご丁寧にご指導賜りありがとうございました!
  39. チートシートが大変便利でした。復習にも役立つように感じます。
  40. チートシートやJupyternotebookをご用意していただいたおかげて、ついていくことができました。
  41. チートシートを活用しコマンドも容易に実行できた点もよかった。
  42. チューターの方々の対応が素早く、安心して受講できました。
  43. チュートリアルにて配布くださるscript集が自分で勉強をすすめる上での比較参照するための重要な情報となるので、毎回とても助かります。
  44. ディープラーニングはなかなか手がつけづらい領域でしたので今回お話を伺えてやってみたいと思いました。
  45. データの前処理から深層学習までの道のりをわかりやすく説明してもらい、非常に理解しやすかった。
  46. テキスト、講義内容、開催中の講師・チューターの先生方のご対応、すべてがハイクオリティで濃密な時間でした。
  47. テキストが良い。基本事項についてはSlackで補完していただけるので助かりました。
  48. テキストを見直して復習して、理解度を深めたいと思います。
  49. とても分かりやすかったです。
  50. とても分かりやすかったです。入門編として初心者にも親切でした。
  51. とにかく2日間で深層学習が勉強できたのが良かった。Macの設定情報もあったので是非手持ちのMacでも是非環境を構築して実行してみたい。
  52. パイソンや深層学習の全くの素人である私が、十分に内容を理解でき、今後自分で行う場合にどのような方向性でさらに理解を深めていけば良いのかが明確にわかる素晴らしい講義でした。どうもありがとうございました。
  53. ブラックボックスだったものが、少しは理解できたように思います。
  54. まったくの未経験者でも参加できるようにご配慮くださり,Pythonを使った機械学習の基礎を学ぶことができ,とても有意義でした。
  55. 一通り深層学習の基本的なことを学べた
  56. 遠隔で自由に参加可能であったこと。
  57. 遠隔で素晴らしい講義を拝聴できたこと。
  58. 何度か戻って説明をしてくださり助かりました
  59. 何度も繰り返して教えて頂き頭に入りそうと思いました
  60. 解析がストップすることなく、スムーズに処理できましたので、焦らず講義を聴くことができました。
  61. 改めて深層学習の勉強になり理解が進んだ。
  62. 関数や言葉の適宜を繰り返し説明してくれたので、初学者には大変助かった。
  63. 基礎知識から教えてくれたため分かりやすかった。
  64. 基本の知識から深層学習までわかりやすくご教授頂きました。
  65. 機械学習の本はたくさんありますが、脳画像を解析することを取り扱った本は見かけませんので、習ったことがすぐに実用できてありがたいです。
  66. 考え方の基本まで遡って解説していただけたこと。
  67. 講義資料がわかりやすかったです。
  68. 講義資料の質が高く、わかりやすかった。
  69. 講義資料も初心者にもわかるように詳しく書かれており,予習や復習をしやすくなっていると思います。
  70. 講義時間が1時間ごとに区切られていたのがよかったです。
  71. 講師の先生方とチューターの先生方の手厚いサポートで,主に深層学習について,楽しく勉強することができ,充実した2日間でした.ありがとうございました.
  72. 今回も講師の先生方が内容の濃い講義を準備してくださり、時間がかかったことと思います。
  73. 今後もZoomでの参加、Slackでの情報共有、ジュピターノートブックでの受講生が置いてきぼりにならないような配慮(初学者にとって本当に感謝です)、全てが素晴らしかったです。
  74. 根本先生の講義で用いられたjupyter-notebookですが、説明と実習が交互にうまく構成されており、非常にわかりやすかったです。
  75. 最近流行のPythonを用いたものでとても良かったです
  76. 最新の知見が得られて、とても満足しております。是非次回も続けていただけたらと思います。
  77. 私はPython初心者でして、深層学習に使われていること、fMRI解析でも何でもPythonでできることは知っていましたが、取っ掛かりがつかめていませんでした。今回、その取っ掛かりを掴めたのが最も、特に画像で取っ掛かりできたことが良かったです。Pythonの基礎から教えてくださったおかげです。また、jupyter notebookでの予習ができた点が素晴らしかったです。
  78. 私自身初学者であり不安もあったが,講義やスライド資料を利用してなんとかついていくことができた.
  79. 資料が分かりやすくて、復習もしやすそう。
  80. 事前の準備でガイドをしっかりとしていただいたので本番には安心して臨むことができました。
  81. 事前準備から手厚くフォローされており,かつ大変分かりやすい講義の内容であった.
  82. 事前準備の適切さと細やかなご対応。
  83. 事前準備を行うことで、講義内容に沿ってハンズオンを行えたこと。
  84. 時間の経過を感じられないくらい分かりやすく、集中して学ぶことができた
  85. 自分には難しい内容も多く、すべてを習得できたわけではないが、少なくとも自分の中で最低目標としていた「Lin4neuroの扱いに慣れ親しむ」という目標は達成でき、深層学習の大まかな基礎情報は学ぶことができたと感じる。
  86. 自分の場合は病理組織標本(脳腫瘍,てんかん外科切除材料)でしたが,大変満足なチュートリアルでした.
  87. 質問への対応が内容的にも時間でも十分確保されており,スタッフの意気込みが感じられて最後まで楽しめました.
  88. 実際にプログラミング言語を動かしているところを見られたこと.
  89. 実際に行っている方の画面と、自分の画面を同時並行で確認しながらSlackを参考に進められた点は非常にわかりやすかったです。
  90. 実際のDeep Learningの手順がとても分かりやすく理解できた。
  91. 実際の脳画像を利用してもらえたので,自分の研究で利用する場合をイメージできた.
  92. 実施方法・内容ともに良かったです。
  93. 実践的で、初心者もついて行きやすいよう工夫をしてくれていた点
  94. 準備段階を含め、先生方の迅速な対応に感謝致します。
  95. 初めて学ぶ内容だったため、十分な理解はできませんでしたが、先生方の大変丁寧な説明で、概要を掴むことができました。
  96. 初心者でしたが初歩から通しての構成だったため非常にわかりやすくてよかったです。
  97. 初心者でも深層学習というものがどういうものか、研究者の方々がどういうことをやっているのか、ということを一端でもふれられたことが良かったです。
  98. 初心者なので、ついていけない部分も多かったのですが、今回の授業内容を見直して、今後に活かせるように頑張りたいです。
  99. 書籍を読むだけではまったく理解できなかったので、大変貴重な学びとなりました。
  100. 新しい情報が学べてよかったです。
  101. 深層学習が少し身近に感じることができました.これまで学んできた画像解析がこうして応用できるのは嬉しいです.
  102. 深層学習というテーマ設定がまず良かったです.知りたくてもなかなか手を延ばせない分野でした.そのうえでオンライン開催の形式が個人的には助かりました.
  103. 深層学習という新しい解析に触れられた点
  104. 深層学習という新たなツールに対して開催して頂けたことは大変勉強になりました。
  105. 深層学習について、Pythonについて基礎を再確認でき、脳画像に活かせることを学べた点
  106. 深層学習について、実践で1から最後まで体験できた点がとても良いと感じました。
  107. 深層学習に関しての全体像が掴めました。
  108. 深層学習に関して初学でしたが,大枠の考え方や手法を理解することができました.とても勉強になりました.
  109. 深層学習に特化していた点。これまでも少し取り上げたことがあったような気がしますが、今回はそれに特化していて深く学ぶことができた。
  110. 深層学習のやり方について、基礎から学べたことが良かったです。
  111. 深層学習の概要がわかった点、Pythonに初めて触れることができた点。
  112. 深層学習の基本と原理の大事なところが学べてとても良かったです。過去のABiSの中でも秀逸でした。
  113. 深層学習の書籍やネットの情報を見ても途中で分からなくなってしまうことがありましたが、今回、コードの説明を細かくして頂き、書籍やネットの情報の読み方もなんとなく分かりました。
  114. 深層学習の入口が理解できて最高でした。
  115. 深層学習はとっつきづらいイメージがあったが、基本的な行列計算の上に成り立っていることがわかり、理解が深まりました。
  116. 深層学習は完全に素人でしたがよくわかりました。
  117. 深層学習は作業環境を整えるのが大変と思っていましたが、lin4neuroで実行できるのも素晴らしいと思いました。
  118. 深層学習やPythonに関して、学ぶ機会がなかったので、基礎を丁寧に説明してもらえて、大変助かりました。
  119. 深層学習をとてもわかりやすくご説明いただき、とても勉強になりました。
  120. 深層学習を使った画像処理の大まかな手順・流れを習得できたこと
  121. 人数制限などのために落選することがないのは非常にありがたいです。
  122. 数回参加させて頂いておりますが、遠方からでもオンラインでこのような機会がいただけることに感謝するばかりです。
  123. 数字認識のような簡単な深層学習、単純なモデルでの脳画像の深層学習、適切なモデルでの脳画像の深層学習と、少しずつわかりやすく発展させてご説明いただき、とてもわかりやすかったです。
  124. 説明が大変詳細だった
  125. 説明も丁寧で、各章で同じ内容のスライドが入ることがしばしばあったが、復習としてちょうどよい時間が割かれており、理解しやすかった。
  126. 説明資料もとても分かりやすく、2日間とは思えないほどの情報を学べました。進行もとてもスムーズでよかったです。
  127. 先生の方々の説明は、すごくわかりやすくて、初心者にとっても理解しやすいです。
  128. 先生方が例年に引き続きご丁寧でサポートが優しかったです
  129. 全てが良かったです。Pythonへの理解も、深層学習への理解も深めることができました。
  130. 全体にわたって大変丁寧なフォロー,サポートに感謝申し上げます
  131. 全体像を把握させるための取り組みが非常にツボにハマりました。自分でもやってみたいとおもいました。
  132. 全般的に分かりやすく、自分が考えているアイデアを自分で試せそうな構成になっていて、大変意義のある内容でした。
  133. 全般的に良かった。講義がわかりやすかった。
  134. 多くのチューターの先生がSlackに張り付いてくださりたいへん助かりました。ありがとうございました。
  135. 短時間で解析のエッセンスと必要な基礎知識が集約されていて、素晴らしいチュートリアルでした。
  136. 知っている内容と知らない内容が混在していましたが、既知の内容も知識の整理に役立ちました。
  137. 土曜日が仕事であまり受けられなかったですけど、2日目は勉強になりました。
  138. 特に、1日目午後の深層学習概要のところが、深層学習の理解として非常に良かったです。
  139. 特に実際に解析をマシン上で体験できたことが良かったです.
  140. 内容が自分自身のニーズに直結していて大変有意義なものとなりました。
  141. 内容は全部初めてのことで難しかったのですが、下地先生が繰り返して説明をしてくださったので、だんだん理解できるようになりました。初めての概念はすぐにはわからないけれど、繰り返していただくと助かります。
  142. 二日間、ありがとうございます。
  143. 入門者に向けて基礎的な部分からイラスト含む豊富な資料による丁寧な説明が用意されていたのが大変ありがたかった。
  144. 脳MRI画像についてがテーマでしたが,基礎から教えていただいたので,他の領域で深層学習を作って行きたいと考える者にとっても大変入門として大変有用なチュートリアルでした.
  145. 脳MR画像解析や深層学習のコアな部分を体験できて感激しました.優秀なガイド付きで登山を達成したような気持ちです.
  146. 脳画像の深層学習を実施するにあたり入門となるところを大変わかりやすく説明してくださった点。
  147. 脳画像解析の深層学習の基礎を学ぶことができたこと
  148. 脳解析初心者の私でも非常にワクワクする内容でした。復習もしやすい環境を整えてくださっているので、テキスト等を見ながらまた勉強したいと思います!
  149. 非常に丁寧で分かりやすい講義で充実していた。
  150. 分かりやすかった
  151. 1時間10分程度で適宜休憩がありましたので、集中力を維持して受講できました。
  152. 1時間で区切って休憩を取っていただいたのが良かったように思います。


 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. Google ColabなどでGPUを使った演習もしてみたかったです。
  2. GPUマシンなど各自の環境における今後の作業環境構築についてのsuggestionが得られればなお良いと思いました。
  3. M1macでも参加できるといいと思いました
  4. NIfTI fileでの読み込みやそれを用いた深層学習など、中級編もチュートリアルで扱ってほしいです。
  5. Python, TensorFlow等の実行環境だけであれば、仮想マシン以外での設定方法の案内もあれば助かります
  6. Pythonのバージョンや組み上げの現状でのベストは?など環境セットアップについて
  7. slackのチャンネル分けについて
  8. あまり年末にならないように、あと1週間でも早く時期をずらしてもらいたい。
  9. コードを回して計算する時間が自分のマシンではだいぶ長くかかってしまったので,できあがったファイルも頂けたらよかったかなと思いました。
  10. これだけの大変な時間と労力を割いて準備くださっているものなので「投げ銭」できる仕組みがあるといいなと感じました。
  11. どんどん新しいチュートリアルをしていただいているのですが、初心者用と上級者用で分けてもいいのではないかと思います。(新しい大学院生などには基本が必要なので)
  12. パソコン上の作業速度を落として欲しい。特にフォルダを選択する場面などなど
  13. わからないところを調べているうちに先に進むので、とりあえずコードのわからないところは無視して授業を聞いていた感じです。慣れている方には、これでもくどいと感じられるのかもしれませんが。
  14. 一部でpdfの資料とチートシートとの間にずれがあったり、pdf資料では文字が多かったりしたので、可能であればjupyter notebookで統一して、視覚的な説明も増やしてもらえれば、より取り組みやすかったかもしれません。
  15. 応用事例の紹介があると嬉しいです.
  16. 過学習のところから後はやはり少し難しかったです
  17. 強いて言えばもう少し要点を絞って内容が簡潔になっていればいいと思いました。丁寧でとても良い解説だったので、恐縮ですが…
  18. 教員になって教えることの難しさにも気づけたので、先生方が一つ一つとても丁寧に準備していることを痛感しました。
  19. 効率的に説明してくださっているため助かりましたが、どうしても集中力が続かない場面がありました。
  20. 講師の先生方のトーク時間が長いのでお疲れが出ていないか心配です。
  21. 今回、原理的な部分も含めて詳しく教えていただきましたが、実際に解析に使用できるレベルになったかというとそこまでではありません。
  22. 今回のPython入門のように、脳画像解析の入門編も受けてみたいです。
  23. 今回はこのチュートリアルの存在を偶然googleで発見して参加しました.周産期・新生児・小児科の分野・学会では広報されていないのが残念です.5年前から参加できていればと悔やまれています.
  24. 今回は深層学習でモデルを生成しましたが、実際に自分の手書き文字や、各施設での患者の画像でのモデルへの当てはめ方等がわかると良かったです。
  25. 参加証明書を出して頂ければ助かります。
  26. 指導される先生方の負担が大きいのではと、心配になりました。
  27. 若干、操作説明の繰り返しが、多かった。
  28. 手持ちのデータで練習しつつ、再度参加したいと思います。
  29. 十分すぎる内容かと思います!
  30. 十分満足しています。講習会ではわかったつもりですが、ひとりになるとつまずいてしまいます。フォローアップや定期的に実施していただけると助かります。
  31. 初めての参加なので,大変満足です.
  32. 初級者卒業レベルからさらに飛躍したい人向けの講座が別にあるとうれしいです。
  33. 初心者用に事前準備や参考図書、最低限の必要な予習の提示があれば・・
  34. 将来の自分自身で解析を行う場合に、どのように準備し、実際にどう走らせるのか、まで教えていただきたい。
  35. 申し訳ないですが、あまり改善すべき点が思い浮かばないです。
  36. 全てのチートシートをjupyter-notebookで提供して欲しいです。
  37. 層のところの説明をもう少し詳しくしていただければ、更に分かりやすいと思います。
  38. 早く対応しすぎて、コピーしたipynbが古かったので、名前を変更してコピーの指示は前日が良いかもしれません。
  39. 長時間の視聴なので音声品質(マイク)の向上を是非お願いいたします。
  40. 投げ銭機能の追加でしょうか。
  41. 特にありません。オンサイトと全く遜色のないチュートリアルでした。
  42. 特にありません。すばらしいチュートリアルだと思います。
  43. 特にありません。満点です。
  44. 特にありませんでした。
  45. 特に改善していただきたい点はありません。
  46. 特に改善すべき点はないかと思います。
  47. 難しいところは、様々な例を挙げて、具体的に示して欲しかった。
  48. 日程の告知をもう少し早めにしていただけたら、業務の調整がしやすいと思います。
  49. 非常に満足しております。
  50. 復習動画の期限が無ければ大変助かります。研究の慎重によって振り返ることもありますのでぜひ期限延長でもよいのでお願いします。
  51. 2日間ぶっ通しなので頭がパンパンになりました……笑 できれば、半分ずつくらいにして4日間の実施にして頂けるともっと復習もしやすいかな、と感じました。
  52. 2日目になるとコードの説明が1日目ほど細かくなく、初級者の自分には迷子になるような感じでした。
  53. 2日目は、少し早めに終了して貰えればありがたいです(15時ぐらい)


 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. attentionや、画像生成などの解説もあると良いかも。
  2. DLの研究への具体的な応用についてもお教えいただきたいです.
  3. DTI、rs-fMRIのDLについて
  4. DWI、機能的結合など1月におこなった内容を扱って欲しかったです
  5. DWIやfMRIの分野でDeep Learningが使われているのであれば、その内容が知りたいです。
  6. fmriprepを用いたrsfMRIの下処理のtips, nilearnでのconnectivity解析のtips
  7. fMRIのネットワーク解析について
  8. fMRI解析など
  9. FreeSurferの基本について教えていただきたいです
  10. fslです。
  11. FSLによる画像解析について(日本語の動画の情報が少ないので)
  12. functionalなデータの入力
  13. GPUを利用した学習の実施。
  14. HCPパイプラインのインストールや実施について。
  15. Jupyternotebook等他のpythonのアプリについて
  16. Linuxの取り扱いなども、知っていれば常識だけども、知らないと知る機会がないことが多い気がします。こういったことも教えていただけたら嬉しいです。
  17. MNI空間から各被験者のネイティブ空間への変換方法について
  18. MRI・脳波の同時測定データ解析
  19. MRIデータに対する教師なしのクラスタリングなどの機械学習も取り上げていただく機会があるとうれしいです。
  20. MRSの解析
  21. MRtrixを用いたトラクトグラフィーを含めた神経線維などの描出やfMRIの解析なども取り入れていただきたい。
  22. multi-modalityの入力画像の統合処理、診断など、さらに発展した内容をご教授いただきますとありがたいです。
  23. MVPA、ネットワーク解析
  24. nibabel,nitransformsなども機会があったら知りたい。
  25. open source、ビッグデータの脳画像解析。
  26. PETやCTとのモダリティ間にわたって行われる解析の初学者に向けた講習があれば参加したいです。
  27. Pythonと脳画像研究に関連するライブラリとしてNilearnというものがありますが、もし何か用途がありそうなら気になっております。
  28. Python入門で、0から教えてくださったように、脳画像解析も0から教えて下さるような内容があると、未経験者の為になるように感じます
  29. pytorchでの使用 画像解析ソフトの前処理コマンド間の連携(FNIRT+…)
  30. Pytorchで深層学習のレクチャーをお願いします!
  31. ResNetやU-Netによる画像解析の仕方
  32. RNNなどの時系列データ系,転移学習,Transformerなど
  33. rsfMRI 解析最前線をお願いできれば嬉しいです。
  34. rsfMRIデータなどにおける深層学習への適応など,応用例や可能性に関して,取り上げてほしいです.
  35. SPMやconnでの解析について
  36. TRACULAなども扱っていただけると非常にうれしいです。
  37. クラウド(AWSなど)を利用した画像処理の方法を構築したいと考えています。もし、取り上げていただけたら嬉しいです。
  38. これまでのABiSチュートリアルでカバーしてきた脳容積・脳機能結合・皮質厚を含む指標を実際に機械学習へ落とし込む際の手順について知りたいです。
  39. これまでの脳画像を使った深層学習の研究で分かってきたこと,現時点でのホットな話題,これからの展望といった具体例も含めていただけると,今回学んだことの応用可能性をイメージできる気がしました.
  40. チュートリアルで取り上げる研究手法での、代表的な研究論文などを一緒にご紹介していただけるとうれしいです。
  41. データ前処理の項目にて、実際に先生方が研究で使用されている前処理のセットの事例やそれを採用した理由など。
  42. また機会があれば去年までのFreeSurferを用いた解析など。
  43. また他の(ツールの)解析手法があれば、知りたいです。
  44. もし縦断データでも機会学習を用いることができればご教示お願いします。
  45. より画像数の多いMRI解析での深層学習方法
  46. ランダムにサンプルをスプリットする方法(コーディング)とSetseedでランダム変数を固定して論文化するための準備など。
  47. 安静時機能的結合性データを用いた機械学習の応用に関心があります。
  48. 一枚の画像だけでなく複数の断面の組み合わせで分類したいです。
  49. 一連の画像の取り扱い方、動画の取り扱い方を学ばせて頂きたいです。
  50. 画像処理から、最終的な判断までの具体例を、通して示して欲しい。
  51. 拡散テンソル解析の基本的な解析方法(FSLなど)定期的に学習したいです。
  52. 拡散画像の解析
  53. 学習が「うまくいった」という基準についての詳細な説明
  54. 機械学習をお願いします(AIを用いた?)
  55. 教師なし機械学習について
  56. 結果の論文化について
  57. 研究汎化へのインスピレーションとして、これまで深層学習がどういう分野でどういう形・手法・データ収集方法で活用されているのかいくつか例示していただきたかった。
  58. 国際脳データを用いたHCP pipelineでの下処理とその後の統計解析
  59. 今回と同様の内容をまた取り上げて欲しいです。
  60. 今回の内容とは離れますが、現在FSLやMRtrix3を使いこなせなくてジタバタしているので、こういったソフトのちょっとだけ応用編(中級くらい)の講義が今一番聞きたいです。
  61. 今回は2Dの1枚のPNGでしたが、3Dデータの学習について、具体的な手続きを知りたかったです。
  62. 今回はPythonとDLということでしたが、他の脳画像法の処理方法などもあれば嬉しいです。(CONNとか)
  63. 今回は形態でしたが機能画像で深層学習を行う方法など。
  64. 今回深層学習を取り上げていただいたので、応用編を開催してほしいです。
  65. 最近の論文の内容を、チュートリアルとして再現する内容があると、より身近に感じられるような気が致します。
  66. 次の機会がありましたら、3Dデータ(nifti)を学習に用いる方法を取り上げていただけますと幸いです。
  67. 実際の研究で実装できるように3次元画像などを用いる場合もやってほしい。
  68. 従来の機械学習
  69. 従来の機械学習を用いないSPMやCONNを用いた解析方法についても概説してほしいと感じた。
  70. 初級,中級以上など2つコースがあっても良いかと思います.
  71. 深層学習はどうしてもブラックボックスで途中で何がどう動いているかわからないので、「次どうしたら自分の課題に応用できるか」がわかりにくいですね もう少し、うまくい応用例がどのように工夫したために成功したのかをみたい気がしました
  72. 神経発達症や精神疾患は非常にheterogeneousであるため、これらの疾患を脳の形態的特徴などに基づいてサブタイピングするといった手法に関心があります。
  73. 胎児・新生児・乳児の脳MR画像について
  74. 大規模openデータの取り扱い方など。
  75. 脳グラフ理論
  76. 脳の機能画像に対しての機械学習手法または深層学習手法の適応.
  77. 脳画像と他のデータを組み合わせた解析など。
  78. 脳画像を今回は2次元でpngに落とし込んで解析する方法が取り上げられていたので、3次元のままならどうするのか知りたいです。
  79. 脳画像解析の入門編を受けてみたいです。
  80. 脳画像解析の部分は、基本的に難しい内容が多く、理解しきれない(解説もしきれない)点が多いように思いました。
  81. 脳機能処理ソフトウエアの位置付けと連携について(SPM、CONN, NIFTYなど)
  82. 変形や病的変化の強い脳画像の取り扱いのTIPS・Lead DBSの解説あったら嬉しいです。
  83. 臨床データでの実用例を提示していただきたいと思います。
  84. 臨床的に撮影されたMRI画像の解析方法
  85. 論文から新しい解析方法をどのようにして自分で実装するかと言うtips
  86. 1日目にチュートリアル、その後1週間で自分でやって、一週間後に2日目で助言いただければ良いなと思いました。
  87. 1日目の下地先生の講義の際、bashの知識がなかったため、bashのスクリプトがいまいち理解しきれませんでした。bashについても講義で簡単に取り上げていただけるとありがたいです。
  88. 3DCNNを用いた脳神経画像解析
  89. 3次元MRI情報をDL networkに導入する手法、実際のGPUを使用する際のCUDAを用いた環境設定
  90. 3次元データの扱いなど、今回のチュートリアルからステップアップできるようにしていただければと思います。
  91. 3次元データへの拡張についてご検討いただければ幸いです。


 その他、ご意見ありましたら自由にご記入下さい。(抜粋)

  1. ABISのおかげでこんな状況でも新しい知識を学ぶことができ、大変感謝しています。これがなければ現在やっている研究は開始できなかったかもしれないです。ぜひ存続してほしいと思います。
  2. ABiSのワークショップは日本の画像解析研究者にとってなくてはならないものだと感じております。継続となりますように願っております。
  3. ABiSの講習会に参加させていただくのは3-4回目なのですが、毎回とても勉強になる会で今後もぜひ参加させていただきたいです。
  4. Pythonによる画像処理の2回目を是非希望します。
  5. Pythonの初心者レベルの人でも学習しやすく,ビデオだけでの講義(オンライン講義)に比べて理解しやすかったです。このような機会に大変感謝しております。
  6. Python入門とNumpyの講義はある程度本で読んでいた内容でしたので、アンケートにはやややさしいと回答させて頂きましたが、実際にプログラムを走らせてみると理解が深まり、それはそれで有益でした。
  7. ありがとうございました。
  8. いずれも、大変丁寧な講演で、初心者でもわかりやすかったです。
  9. いつも講師やチューターの方々の大変なご準備と熱意のお陰で、2日間で非常に内容の濃いチュートリアルを受けさせていただいております。感謝申し上げます。
  10. いつも大変お世話になっております.
  11. いつも大変勉強になっており、先生方のご努力にはいろんな面で学ばせていただいています 頑張って継続して下さい なるべく参加できるように努力します
  12. お疲れ様でした。私の知識が足りなく理解できていない事が多いのですが、読み返していこうと思います。
  13. お忙しい中、無料で開催していただき、本当にありがとうございました。
  14. お忙しい中大変な準備期間および当日の長時間にわたる講義を提供いただき、誠にありがとうございました。
  15. こういう機会がないと新たな分野に挑戦できず貴重な時間でした。大変ありがとうございました。
  16. このようなABiSチュートリアルのような場はぜひ今後も継続をお願いいたします。日本の脳画像解析の発展、学術の発展、若手の成長、患者様への貢献に大きく寄与すると思っております。今後とも宜しくお願いいたします。
  17. これからも続けてください。お身体を大切に無理のない範囲でお願いします。
  18. これだけの質の高いチュートリアルを地方在住でも受講できることは本当にありがたいです。
  19. これだけわかりやすく教えていただける場はあまりないですので、これまでのチュートリアルの資料を閲覧できるようにしてもらえると、嬉しいです
  20. これほどのクオリティの講義を無料で提供していただけること、毎度本当に感謝致しております。
  21. ぜひ、今後も続けていただきたく、文科省の方々へお願い申し上げます。根本先生、下地先生ありがとうございました。
  22. ぜひ継続して活動していただけましたらとても嬉しいです
  23. たいへん勉強になり、ありがとうございました。
  24. チューターの先生方、ありがとうございます。
  25. とても充実したチュートリアルでした。ありがとうございました。
  26. とても大変だったと思いますが、2日間ありがとうございました。とても学ぶことが多く助かりました。
  27. とても有意義な時間を過ごせました。
  28. またのご開催を期待しております。
  29. ワークショップの計画から本日まで大変なご準備をされていたかと思います。講師の皆さま、チューターの皆さま大変お疲れ様でした。
  30. 以前の包括脳から参加させていただき、現在まで多岐にわたる画像解析技術をご教授いただき、大変感謝しております。
  31. 以前下地先生にしていただいた深層学習による画像分類のセッションをお聞きしたときから、大変興味を持っておりました。このような重厚かつ深遠、広範なチュートリアルに展開していただ大変感謝しております。あのときはイメージでしか理解できていませんでしたが、今回はより深く理解できたと実感しております。
  32. 下地先生、根本先生および関係のすべての先生方に感謝申し上げます。
  33. 下地先生、根本先生はずっと話されっぱなしで途中心配になるくらいでしたが、大丈夫だったでしょうか。
  34. 科研費の事業とのことですが、費用負担なしでいろいろご教授いただきありがとうございます。
  35. 過去に一度申込したのですが、人数オーバーで参加できなかったこともございまして、fMRIやDWIの解析手法についても今一度チュートリアルしていただけますと助かります。
  36. 貴重なチュートリアルの開催、誠にありがとうございました。
  37. 教えていただいた内容を研究に活かせるように十分に復習したいと思います。次回も是非参加できたら嬉しいです。どうぞよろしくお願いいたします。ありがとうございました。
  38. 業務の都合で、二日目しか参加できませんでした。講義内容を一定期間オンデマンドで配信していただけるとありがたいです。
  39. 講義、また講義の準備ありがとうございました。
  40. 講義/実習で、"抽象化"、"表現" という用語がしばしば登場します。"抽象化のレベルをどこに設定するか" "特徴をよりよく単純化された数値(ゼロイチ)で表現すること" であること、それを臨床診断=ヒトの判断(ある種の感性)に近づける "ヒューマン" な要素さえ感じました。
  41. 講師の下地先生,根本先生,チューターの先生方,大変にお疲れ様でした.これからも宜しくお願いします.
  42. 講師の皆様ありがとうございました。
  43. 講師の先生方には、充実した講義を無料で提供していただき感謝しかありません。ありがとうございました。次回があればぜひ参加したいです。
  44. 講習を一部見逃したところがあり、録画を観ることができれば大変ありがたいです。
  45. 講習会の準備に関わったすべての方に感謝いたします。毎回ABiSのチュートリアルに助けられています。今後も是非、継続していただきたいです。
  46. 今回の講義をビデオで復習させていただければ大変助かります。
  47. 今後とも是非、このような講義を提供いただけると大変助かります。どうぞよろしくお願いいたします。
  48. 今後もこのようなチュートリアルの継続をお願いします。
  49. 今後もセミナーを是非継続してください。有料になっても参加します。
  50. 根本先生、下地先生、チューター、関係者各位の皆様にこのような機会を提供していただいたことに深く感謝いたします。
  51. 根本先生、下地先生、チューターの先生方、2日間本当にためになるチュートリアルをありがとうございました。
  52. 再度、録画ビデオを見直せる環境がいただけたらと思います。
  53. 最後の質疑応答時にどの質問に答えているか少し分かり難かったので、当該のslackの画像を見せるなどして頂ければよりよかったと思います。
  54. 参加させていただき、本当にありがとうございます。
  55. 始めた頃は右も左もわからないまま参加していたのですが、現在本格的に解析に取り組むようになって改めて参加させてただくと、やはり身につきやすいので、今後もぜひ勉強させていただければと思います。
  56. 私の研究室には現在脳画像解析やpython,深層学習などに詳しい人がいないため,今回のような講習会は大変貴重な機会です。今後の脳画像研究の発展のためにも,是非次年度以降も継続していただきたいと思います。
  57. 私は脳画像解析に関してもまだまだ初心者ですが,最近は深層学習を使った脳画像研究の論文を見るため,将来的に自分にも必要な知識と技術になると考えていました。一度pythonを独学しようと思い,youtubeや入門書で勉強してみましたが,最初のところでつまずき,エラーの意味もわからずに挫折した経験があります。今回の講習会では,一つ一つコマンドや解析の意味まで詳しく説明していただいたので,初心者でもわかりやすく,非常に実践的だったと思います。
  58. 資料準備等丁寧な準備と当日までのご案内ありがとうございました。
  59. 事前から当日まで非常に懇切丁寧なサポートをいただきました.ただ,私のPCのスペック不足のためか,途中でうまくいかないことがあり,ついていけなくなってしまうことがしばしばございました(※チュートリアルそのものの問題ではございません).
  60. 事前のサポートも助かりました。
  61. 次回も是非参加させていただきたいです。
  62. 次回以降オンサイトになるにしても,オンライン参加枠のようなもの(ハイブリッド)を設けていただければ嬉しく思います。ありがとうございました。
  63. 自分は小児科で特性疾患のDTI画像やfMRIの解析を行っています。まだAI研究の予定はありませんが、もし今後行う際には今回の資料やSlack上で教えていただいたWebページなどを大活用させていただきたいと思います。
  64. 実際に自分で解析をするとたくさんのエラーと格闘することになることを思うと、大きなエラーなくチュートリアルを進行される講師の先生方の準備の大変さと周到さにはただただ敬服するばかりです。ありがとうございました。
  65. 実際に先生方、チューターの方々の意見を聞くことができて、非常に貴重な時間となりました。今回の深層学習で(解析手法の)考え方の幅が広がりました。
  66. 充実した講義を本当にありがとうございました。ぜひABiSのこの機会が今後も続いてほしいです。
  67. 充実していて、大変勉強になりました。どうもありがとうございました。
  68. 準備や当日のご説明・サポートなどをしていただき、誠にありがとうございます。
  69. 初めて参加しましたが,大変勉強になりました.
  70. 初めて申し込むことができました。(メールアドレスの登録などもされていなかったため、HPで時期が来たら確認する方法しかなかった)これまでの過去の内容:connなど、過去の講習の内容を閲覧できないでしょうか?資料と、講義動画が見られたら、zoomで参加したのに近い体験が得られて本当に助かると思いました。
  71. 是非また開催して頂きたいと思います。
  72. 是非継続して頂けるとありがたいです。
  73. 是非次回も開催していただきたいと思っております.
  74. 先生方、いつもたくさんの事前のご準備と当日のフォロー本当にありがとうございます。
  75. 先生方のSlackを通した迅速なご対応のおかげで、Web上でも臨場感を感じることができたように思います。
  76. 多くのご尽力があってのことと、大変感謝しています。すごくよくまとめられており、わかりやすく私自身が誰かに話すときの参考になりました。これからもよろしくお願いいたします。
  77. 大変かとは思いますが、今後もこのような機会を継続していただければと思います。本当にありがとうございました。
  78. 大変勉強になりありがとうございました。この講義が次回もあるのであれば、継続的に参加したいと思います。
  79. 大変勉強になりました。ありがとうございました。
  80. 知識がほとんどなかったため途中から付いていけなかったので、しばらくVertualBoxやSlackを残していただけると嬉しいです。
  81. 抽象化、表現 ... これらは人文科学領域でよく聞く言葉です。今回、サイエンティストというより、むしろ一人の市民レベルとして参加してよかったです ... 深層学習や機械学習に抱いている漠然とした "不安感" (何をしているのか見えない = 原理さえ読み解けないブラックボックス)が払拭されました。
  82. 内容は私にとって難しいものが多いため、今後よくよく復習いたします。次回ありましたら是非また参加したいです。
  83. 配信をしてほしい。難しくてもう少し自分のペースでゆっくり進めたいところもあったため。
  84. 費用負担が発生しても構わないクオリティですので、是非、今後も続けていただければありがたいです。2日連続ではなく、2、3ヶ月に1回程度の頻度であればさらに嬉しいです。
  85. 非常にわかりやすく工夫していただいたチュートリアルで,実りある時間になりました。二日目午後は所用のため参加することができず,ご無礼をお許しください。
  86. 非常に充実した2日間でした。有意義な時間を提供いただき、誠にありがとうございました。
  87. 非常に多くのことを勉強させていただき,講師の先生,関係者の皆様に御礼を申し上げます.まだまだ,理解不足な点が否めませんが,さらに理解を進め,自身の研究に応用できるように努めて参ります.今後とも何卒よろしくお願いいたします.
  88. 非常に分かりやすい内容で初学者として最後までついていくことができました。二日間ありがとうございました。この取りくみが今後も続いていくことを願っております。
  89. 復習したく思います、今回の動画の公開を希望します。
  90. 復習用に期間限定で動画配信いただけますと幸いです。
  91. 本チュートリアルを開催していただきありがとうございました.
  92. 本当にありがとうございました。
  93. 本当にお世話になりました。とても勉強になりました。
  94. 本当にお疲れさまでした。是非続けていただきたいです!
  95. 本当に感謝します。
  96. 本当に参加して良かったです。多くの研究者がAbisとk-labのページに支えられていると思います。
  97. 毎回、講師の方々は大変な準備だと思いますが、質の高い講義や手厚いサポートなど、誠にありがとうございます。次回も開催されましたら是非参加したいです。
  98. 毎回、非常に勉強になります。絶対今後も継続して頂きたいです。ABiSは日本の画像研究のために必要不可欠です。
  99. 予定されていたスケジュールよりも早く終わって、質疑応答の時間があったのが良かったです。
  100. 欲を言えば、例年通りの脳解析についての講義も、どこかで聞けるチャンスがあれば嬉しいです。
  101. 2日間,本当にありがとうございました! 是非存続をお願いいたします!
  102. 2日間ありがとうございました。大変勉強になり参加して本当に良かったと思いました。
  103. 2日間講義し続けることも大変だと思いますが,それに向けて準備することもとても大変な作業だと思います.こんなにも濃密な講義を受けられるのは本当にありがたいです.
  104. 2日間大変貴重な講習会をありがとうございました。



【日 時】2021年12月18日(土)~19日(日)
【会 場】完全オンライン
【参 加】事前登録制(参加費無料、PC環境が準備できない場合受講できないことがあります)
【概 要】
2021年12月18日(土)
08:30Zoomオープン
09:00-09:05開会
09:05-11:30第1部: 前処理(東京都健康長寿医療センター・下地)
09:05-10:10第1部(1): 脳MRIをMNI空間へ変換
10:20-11:30第1部(2): 訓練、検証、試験
11:30-12:30-- 昼休み --
12:30-14:40第2部: 脳画像解析のためのPython入門 (筑波大学・根本)
12:30-13:30第2部(1): 脳画像解析のためのPython入門
13:45-14:45第2部(2): 脳画像解析のためのPython入門
15:00-17:45第3部: Deep Learning入門 (根本)
15:00-16:15第3部(1): 全結合層と活性化関数
16:30-17:45第3部(2): モデルの構築と評価
17:45-18:00質疑応答

2021年12月19日(日)
08:30Zoomオープン
09:00-17:40第4部: 深層学習による画像分類(下地)
09:00-10:10第4部(1): 画像データとnumpy配列
10:20-11:30第4部(2): OASISデータセット
11:30-12:30-- 昼休み --
12:30-13:40第4部(3): 畳み込み層とプーリング層
13:50-15:00第4部(4): 過学習と未学習
15:10-16:20第4部(5): データの水増し、正則化、ドロップアウト
16:30-17:40第4部(6): 早期終了のコールバック
17:40-18:00質疑応答




開催済みの脳画像解析チュートリアル

2021年1月30日~31日 第9回ABiS脳画像解析チュートリアルを開催致しました。

2020年12月19日~20日 第8回ABiS脳画像解析チュートリアルを開催致しました。

2020年2月8日~9日 第7回ABiS脳画像解析チュートリアルを開催致しました。

2019年3月2日~3日 第6回ABiS脳画像解析チュートリアルを開催致しました。

2018年12月22日~23日 第5回ABiS脳画像解析チュートリアルを開催致しました。

2018年3月3日~4日 第4回ABiS脳画像解析チュートリアルを開催致しました。

2018年1月20日~21日 第3回ABiS脳画像解析チュートリアルを開催致しました。

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