脳MRI解析チュートリアル | ABiS 拡散MRI解析支援拠点

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。

2025年12月ABiS脳画像解析チュートリアル

2025年12月20日（土）～21日（日）、完全オンラインで「2025年12月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。
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。（回答者数：65）
放射線医学、神経内科学、脳神経外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。（回答者数：65）
59%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。（回答者数：65）
43～83%がちょうど良い難易度と回答しています。（回答者数：65）
81～94%が満足～やや満足と回答しています。（回答者数：65）
84～93%がちょうどよい長さと回答しています。（回答者数：65）
受講後アンケートでは97%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。（回答者数：65）

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）

2回目ですが、だいぶ忘れていたので初心者にも優しい話し方でとてもわかりやすい
2回目の参加でより理解し助かったです
Dockerで環境が構築されたことは大変興味深かったです。
Dockerで操作していると、講師の先生と同じ画面で見れるので、非常にわかりやすかった。
FSLの基本コマンドについて一つひとつ説明があり、さらにMRIデータへの具体的な使い方も追加されていました。
FSLは脳画像解析で基本となるソフトウェアであるにも関わらずコマンドが難しくて、自分ではあまり使えておりませんでしたが、今回のご講義を生かして慣れていきたいです。
Pumbleでのサポートが非常に厚く、安心して受講できました。
Python仮想環境について触れていたたきました。ここは当方最近いつもドツボるところなので、もっと知りたいと思いました。
エラーが出たときに迅速にサポートしていただけた点
コードをコピー＆ペーストで進めることが出来るため、復習がしやすい点が良いと思いました。
ここ数年受講させていただき、ようやくいろいろなことが少しずつ理解できるようになりました。
コマンドについては、明日から使って慣れて1月の講義を迎えたいと思っております。
これまでVirtualBoxで教えていただいていましたが、Dockerにも興味がありました。これまであまり仕組みが分からずに使用していましたが、今回のチュートリアルのお陰様で、またWindowsを使用してみたことにより初めて少し仕組みが分かりました。
これまで統計学的な基本事項を十分理解できないまま解析をしている自覚があり、自分に足りていないところをしっかり説明していただけた点。
シェルスクリプトの講義のように、解析を効率化するためのテクニックを学べた点
スクリプト自作は遠い夢ですが、ご講義のお陰様で興味を持ってスクリプトに触れることができます。
プログラミングに触ったことのない人でもわかる内容で、実際に講師と同様に入力して動いたので、よかったです。
下地先生のスクリプト、今回も楽しく聴きました。先生が初学者に教える熱意、相当なものです。今回聞いて活用法を思いつくようになってきました。
何度か参加しており、その都度、理解が深まった。
何度受けても復習になります
画像解析の基礎の基礎を学ぶことができて、どんなことをしたらいいのかの道標となった。
基礎から丁寧に教えてくださって、とても助かった
基礎的なところから非常にわかりやすく教えていただき大変勉強になりました．
基本的な部分から再度学習できた点が良かった。
休憩時間を確保していただいて助かりました。
金子先生の講義など、前回にはなかった内容が組み込まれていた点が良かったです。大変勉強になりました。
元々統計についての知識が乏しい私にとって少し難度は高かったですが、川口先生のご丁寧なLectureを聴講でき、FSLなどのアプリケーションが出してくる統計値について具体的なイメージが浮かぶようになったように思います。
今回、自習という形になりましたが、またBIDS変換のことを教えていただけて良かったです。
資料が丁寧で、講義もわかりやすかったです。
資料も非常にみやすく、講義で実践できるので非常にわかりやすかったです。
事前準備に関するきめ細やかなback upが大変助かりました。
事前配布の教材含めて非常に丁寧に講義をされていると思いました。
実際に手を動かして入門から、実際の画像解析でどのようにそのコマンドが役に立つのかも説明いただき、コマンドの利用に対する抵抗感が軽減された。
実践と座学が織り交ぜながら講習が進んでいたこと。
実践的な内容で大変有用でした。ありがとうございました。
手を動かしながらできたこと
受講3回目だったので，知っている内容だったが，Dockerを使ってみたいタイミングだったので，勉強になった。
周囲に画像解析を行っている方がおらず独学で行っていたことが先生方の指導によって間違ってたこと、あってたことがクリアになって今後の学習が非常に取り組みやすくなりました。
準備の時間もそんなにかかりませんでした。毎年どんどん進化しているのがわかりました。また説明も実際の取組みもすごく有機的で多くのことを学ぶことができました。ありがとうございます。また基本的な点もPumbleで個別対応していただいたことですっきりしました。その他の方の質問が本当に自分にもたくさん役立ちました。
初めて講義を担当される金子先生、素晴らしい内容です！脳画像解析の初心者、ともかくまずはマシンとデータに触ってみることです。dicomからniftiに変換したあと、今日の金子先生ご講義内容（flirt fslmaths でゼロイチマスク化して掛け算、fslstats で定量化）さえ知っていれば、それなりの結果を得ることができます。初学者をこの世界に嵌まり込む（！）のに画期的なご講演でした。
初学者として初めて参加させていただきました。初学者が話についていくことができるよう、重要な点は繰り返して説明してくださり、理解が深まりました。
初心者でもなんとかついていけた。
初心者にもわかりやすい内容でした。また、資料も事前配布され、コピー&ペーストができる資料になっていたため、ついていけました。
初心者の導入としてちょうどよい内容だったところ。
初心者向けのチートシートが用意されていて授業についていきやすく、座学と実習のバランスもちょうど良かったです。内容の切り替えや進行のテンポも良く、集中力が途切れにくい構成でした。
川口先生の統計パートが充実していました。前回までは講義時間の関係上、クラスターの考え方が掴みにくかったですが、そこが大きく改善しています。また以前はスライド1-3枚程度で最後にサラッと触れられていたので時間都合理解しにくかった並べかけ検定についてもかなり理解が進みました。
全くの未経験者です。チュートリアルの存在を教えてもらい参加申し込みをした段階では資料と知るべきことの多さにギョッとしましたが、丁寧なチュートリアルを通して何とか、脳画像解析入門の入口に立てたのではないかと思います。独学では間違いなく挫折していたと思いますし、チュートリアルを受講できてよかったです。
置いてかれることなく、初めてだったがスピードも講義内容も丁寧で受けてよかったです。
統計とbashを基礎から学べる
統計の基礎やFSLの基礎的な使い方について大変勉強になりました
統計をきちんと理解するのは難しいですので、こちらの授業で解説していただけてとてもありがたく存じます。
二日間に渡りご講義いただきありがとうございました。チューターの先生方も助けていただきありがとうございます。
脳画像解析および脳画像を用いた研究は全くの初心者で今後研究したいと考えている身ですが、実際の解析にあたって必要となる操作について非常に丁寧に、手を動かしながら学ぶことができ、研究をイメージしやすくなりました。
脳画像解析ソフトを初めて触ったので、色々なものを実際に操作することができて大変良かったです。
脳画像解析の経験が１年未満での参加でしたが、大変分かりやすく安心して研修を受けることができました。
脳画像解析やシェルスクリプトの使用は初めてでしたが、いずれの講義も丁寧に解説いただき初心者でも理解することができました。実際に手を動かしてデータを触れる環境を設定してくださり学習がとても捗りました。
必要な情報がまとまっていて大変勉強になった
普段使用している・使用していないソフトともに理解が深まり、気づきが多かったです。
複数回の受講ですが、毎回、基本的な知識の整理ができよかったと思います

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）

2日目の下地先生のコマンドのご説明の最初の部分が1日目の早い時間にあればよかったように思います。
Docker Containerの使い方が十分わかっておらず、初日はLin4Neuroに入れなかったり、動作しなかったりとトラブルが続きました。環境を復旧させる間チュートリアルの内容が頭に入ってこなかった
シェルスクリプトについてたまにしか使わないので勉強になりました。まず初めに何らかの具体的な脳画像処理を行うようなシェルスクリプトを一度動かしてみて、その後にそこに使われている各コマンドを説明する流れの方が、各コマンドがどのように役に立つのかイメージしやすかと思いました
スライド共有がLin4Neuro上だと小さくて少し見づらいと思う場面がありました。
下地先生のコマンド関連の講義については、内容が一日にまとまっている分、どうしても集中が続きにくく、途中で単調に感じてしまう場面がありました。二日に分けて進めていただく、もしくは実務を想定した一連の作業例を途中で挟んでいただけると、集中力を保ちやすく、内容も頭に入りやすいと感じました。
下地先生のシェルスクリプト入門は完全な初学者でも理解することができたので、講義の順番は下地先生が先の方が良かったのかもしれません。
可能であればMacARM版のLin4neuroがほしいです
解析系が少し難しいので、もう少し時間があってもいいので初歩の初歩から教えてほしい
丸一日時間を作ることが難しく、もう少し小分けにしてもらえたら嬉しいです。
講義資料をPDFなどでダウンロードして復習できるようになるとありがたいです。
最後にまとめとして、各コマンドの説明に加えてMRIデータを用いた具体的な使用例があると、自分たちのMRIデータの活用方法がより理解しやすくなると思います。
最初のデータのアップデートをする場面で手こずってしまいましたので、講義の前日～3日前ぐらいにアップデートのご指示をいただけると嬉しいです。序盤の講義があまり聴けずでした。
条件分析について、画像処理の具体例を増やしていただけるとより実践的でうれしいです
全体的に予想していたよりも難易度が高く、すでに研究を自分で始めている人向け、ある程度ソフトに慣れた人向けと感じました。
途中参加した場合でも追いつけるチートシートを用意してもらえると嬉しいです。
統計が難しく何度聞いても理解しにくい部分が多く残っています。より画像解析の実践に近い内容にしていただくと理解しやすいかもしれないのですが、基礎的な知識が不足しているため仕方ないようにも感じています。
統計のセッションでは２日間を通してなんとなく流れを掴むことができましたが、今何のためにこの統計の勉強をしているのかというのを理解するのに苦労しました。
統計の座学で追いつけない内容もあった。
統計部分が理解しきれなかったので、もう少し優しい内容からスタートしてもらえるとありがたいです。
とくにありません。スタッフの皆様に感謝しかありません。
ありません。
ございません。
特にありません。今の内容で十分だと思います。
特にないです。
特になし。

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）

ASLや脳血流シンチグラフィーの解析法を扱ってほしいです。
BIDS形式への変換について教えていただけると嬉しいです
DMD(dynamic mode decomposition; 動的モード分解)
lead DBSがBIDS対応になって、ハードルが高くなったのですが、いつか解説していただきたいです。
MRIの撮像シークエンスの見方とかを何処かでやってもらえたらありがたいです。bvalueとか軸数とかの設定と撮像時間との狭間で答えが出ていなくて
NODDI解析、FSLによるfMRI解析、FSL-ICAによるconnectivity解析
Pythonを用いた解析などもポイントがあれば教えていただきたいです．
Python入門はもう一度やってほしいです。
SPMやCATなどを使ったVBMなどの講義ももしあれば興味があります。
ございません
コマンドラインで解析した値（例えば平均・SDなど）のCSVファイルへの出力方法
コマンド一覧などあれば良いかもしれない。
シェルスクリプトの具体的な研究活用例についてぜひ先生方がどのように活用しているか知りたいです
現状さまざまな脳画像処理ソフトがあるので、どこから勉強し、どのソフトを使って良いのかというところでいつも悩みます。脳画像処理一般の一連の流れとともに、各処理でどのようなソフトウェアが選択肢があり、メリットデメリットがあるのかなどの説明があるとありがたいです。
現状では特に思いつきません
今回からDocker Desktopに変わりましたが、これまでのVirtualBoxでのやり方だと具体的にどういう問題があってそうされたのかが、少し気になりました。
撮ったデータを実際に保存して、名前を変えたり、呼び出したり、解析したりする方法を知りたいです。
自分の画像のディレクトリの保管位置など
実際の画像解析で多重比較補正を行う際に種々の方法の中から何を根拠にどのように選択していくべきか、といったお話も聞きたいです。
線形モデル、パーミュテーション検定の実演や、実例を交えた演習
特にございません。
特になし

今回、はじめて Docker Desktop を使ってチュートリアルを行いました。使い心地など、感想を教えてください。（抜粋）

2日間で慣れましたので、使いにくさはないです。
Docker Desktopを右上の「×」で閉じた際に、実際には終了しておらず、その後再度起動しようとすると画面が表示されないことがありました。左下の三点アイコンから「Quit Docker Desktop」を選択して終了すると問題なく動作したため、この点を共有していただけると、より助かると感じました。
Dockerの使い方を知りたかったのでちょうどよかったが，自分のPCのスペックだとギリギリのようでPCの調子が悪く戸惑いました。
Dockerの方が軽量で使いやすいです。バグったときの安心感も高いです。
Docker導入後、仮想的なOSを標準化された状態で一律に提供される点はとても便利なものに思いました。
VirtualBoxからL4Nを起動するやり方に慣れていることもあってか、Docker Desktopでのやり方には正直なところまだ抵抗感があります。何度も使っていれば慣れるのかもしれません。
VirtualBoxの方がWindowsとのやりとりがスムーズであった感があります。
webブラウザを介した操作になるためVirtualBoxの時と比較すると複雑になった印象を持ちました。使用すること自体は問題ありませんでした。
あまり詳しくはありませんが、全く問題なく利用できました。
クリップボードの使用で少しタイムラグが出てしまいました
これまで仮想PC環境は触ってきたが、使いやすく良い
これまで使ったことがなかったため、もう少し詳しい説明があると助かります。
とってもよかったです。結構サクサク動いてくれてました。
とても使いやすかった
ブラウザの特定のタブの中で動作するので、メールでいただいたtxtファイルのコピペができず、長いURLを手入力になりました。ラクにコピペできる方法があれば教えていただきたいです。
やや重たいです。
よかった。実際にどう自分の画像を解析で使っていくかということもさらっと教えていたければうれしかった。
わかりやすいと思いました。
以前から興味があったので嬉しかったのですが、同時に準備でご負担をおかけしたのではないかと心配しました。
一旦慣れれば問題なく使え、便利でした。
快適でよかった。
慣れるまでは大変、難しく感じました。おそらく皆さんにはわかるパソコン用語？などでも初学者の自分ではわからないことも多々ありましたのでダウンロードに手間取りました。
環境設定に時間がかかり、1日目の内容が受けれなかったが、問い合わせ担当の方の助けがありできました。使ってみると簡単で便利だったです。
興味はあったのですがこれまでDocker未体験でした。そんな私でもなんとか準備することができました。もちろんご丁寧なinstructionのおかげです。
講師の先生と同じ画面で操作できるので、わかりやすかった
今回は初めてWindowsで参加しまして、外付けHHDが時々迷子になったりしましたが、メモリへの圧迫が少なくて使いやすく感じました。
使い心地はとても良かったです。指定されている最低限のスペックに近いPCを使用していましたが、動作が遅くなることもなく、2日間問題なく利用できました。
使う分には簡単にできてDockerで良かったなと思いました。
資料や先生の操作画面を見れば自分の画面での操作法がすぐにわかることがありがたかったです。
事前準備を甘く見てかかっていたため、その点は非常に苦労しました。
自分のPC上で動かすよりも重く感じましたが、講師の先生の内容に処理が追い付かずついていけないということは全くなかったです。
初めての使用でしたが，ストレスなく使用できました．
前回の仮想環境（昨年）より事前の準備も当日の立ち上げも簡単にできたように思います。
導入の方法などのマニュアルがわかりやすかったですし、いざ導入したら動作も問題なかったので、使いやすいと感じました。
不慣れな部分もありましたが、セットアップの説明が非常に丁寧で詰まることなく進めました
普段Linuxを使っているので、Mac上からLinuxを扱って普段通りの環境に似せて学習できて大変ありがたかったです。
大きな問題はありませんでした
問題なく使えました。
問題なく使用できました。

その他、ご意見ありましたら自由にご記入下さい（抜粋）

１、2月もどうぞよろしくお願いします。
1月もどうぞよろしくお願いします。
2日間大変ありがとうございました．次回もとても楽しみにしております！
ありがとうございました。1月の講義も楽しみにしております。
ありがとうございました。また来月も参加させてください。
いつも大変勉強になります。これほどまでに濃密な内容を無料で提供していただけて、非常にありがたく存じます。学んだ内容を研究に活かしてまいります。
このような素晴らしい講義や実習を、費用負担なしで受講できるのがすごいと思いました。なんとか自分のものにして、研究発表などで書けるように精進したいと思います。
このような脳画像解析を勉強する機会はなかなか他にはありません。いつも貴重な機会に感謝です有難う御座います。
とても満足のいく内容でした。今後とも何卒よろしくお願い申し上げます。
一度参加しただけでは理解しきれないことが多かったので今後も繰り返し参加して身に付けていく必要があると感じました。
何年も前から参加したいと思っていましたが、なかなか実現に至らず、今回参加できることがとにかくうれしいです。続けてくださっている事務局、先生方に感謝しています。今回学んだことを活かして質の高い研究ができるよう役立てたいと思っています。
講師の先生方のお話がわかりやすく大変勉強になりました。
今回、特に統計処理機能を有する脳画像解析アプリケーションの現状について知る良い機会と考え参加させていただきました。少し頭が飽和気味ですが大変良い勉強をさせていただいております。ありがとうございます。
今回3回目の受講になるかと存じますが複数回の受講もご許可下さいましてありがとうございます。
今回で4回目のチュートリアルですが、自分の解析に活用できそうな内容がいくつかあり、毎回の内容アップデートを楽しみにしています。
今年度も開催して下さいまして誠にありがとうございます。
差し支えありませんでしたら、チュートリアルの動画をアーカイブとして今後も見られるようにしていただけると幸いです。復習の際に見させていただき、学びを深められればと考えております。
資料のご用意や環境の構築など、時間や労力を費やして頂いたことと思います。本当にありがとうございました。
自習するよりもかなり効率的に学べたと思います。
自分の無知を大変感じましたので、また勉強し直そうと思います。
質問にもリアルタイムで教えていただけるので、大変わかりやすく、途中で置いていかれることがありませんでした。
全体的に難易度が高かったです。
大変勉強になりました。
丁寧な講義をしていただきまして、どうもありがとうございました。
当日はついていくのに精一杯でしたので、参加した人向けでオンデマンドを流していただけると復習できるかと思い、大変助かります。
統計の講義は連続の方が繋がりが良いのかなとも思いましたが、作業実習と交互になっていることで飽きさせないためにこのようになっていると推察します。実際、飽きずに作業できました。
本当にありがとうございました。大変勉強になり、毎回楽しく受講させていただいております。
本当にありがとうございます。1月も楽しみにしてます。
本当に実践的な内容で勉強になりました。
毎回アンケートの反映での改善を感じます。ありがとうございます。
密度が濃い内容でしたが、とても勉強になりました。1月も楽しみにしています。
来月以降も何卒宜しくお願い申し上げます。

2025年12月ABiS脳画像解析チュートリアル

【日　時】 2025年12月20日（土）、12月21日（日）
【会　場】完全オンライン（Zoom、Pumble）
【参　加】事前登録制（参加費無料、PC環境が準備できない場合は受講できないことがあります）
【概　要】
2025年12月20日（土）：脳画像解析入門
・難易度：★☆☆☆☆〜★★☆☆☆
・主な使用ソフト: MRIcroGL, AlizaMS, pydicom, dcm2niix, FSL, Octave/Matlab
・タイムテーブル
08:30 Zoomオープン
09:00 開会
09:00 オリエンテーション
09:30 脳画像ビューワー1（筑波大・根本）
10:30 DICOM画像（根本）
11:40 多重比較補正の基礎（佐賀大・川口）
12:10 昼休み
13:00 クラスター推測法（川口）
13:40 DICOM画像からNIFTI画像への変換（根本）
14:50 FSLの基本コマンド（信州大・金子）
16:00 一般線形モデルの理解（根本）
17:00 質疑応答

2025年12月21日（日）：スクリプト入門
・難易度：★★☆☆☆〜★★★★☆
・主な使用ソフト: FSL
08:30 Zoomオープン
09:00 開会
09:10 脳画像解析のためのシェルスクリプト入門（順天堂大・下地）
10:20 テキスト操作：解析結果の加工と出力（下地）
11:30 Permutation Testの基礎（佐賀大・川口）
12:00 昼休み
13:00 Permutation Testの応用（川口）
13:40 テキスト操作：解析結果の出力（下地）
14:50 パイプラインを活用したコマンド連携（下地）
16:00 条件分岐とループによるフロー制御（下地）
17:00 質疑応答