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neuroimagen:centiloid

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neuroimagen:centiloid [2019/04/12 08:36]
osotolongo [Implementando pipeline Centiloid]
neuroimagen:centiloid [2019/04/23 10:01]
osotolongo [Implementando pipeline Centiloid]
Line 144: Line 144:
 </code> </code>
  
-Ahora, las imagenes PEt vieen en formato distinto al usado habitualmente (1 solo slice de 20 min) por lo que hay que retocar el script //fbbtemp_reg.sh// un poco para añadirle la posibilidad de proesar esto correctamente.+Ahora, las imagenes PET vienen en formato distinto al usado habitualmente (1 solo slice de 20 min) por lo que hay que retocar el script //fbbtemp_reg.sh// un poco para añadirle la posibilidad de proesar esto correctamente.
  
 <code bash fbbtemp_reg.sh> <code bash fbbtemp_reg.sh>
Line 213: Line 213:
 </code> </code>
  
-Lo voy a hacer con //gnuplot// que es mas facil,+A ver que tal ese modelo,
  
 <code> <code>
 +> d <- read.csv("toreview.dat", sep = " ", header = TRUE)
 +> m <- lm(d$Global ~ d$WC_suvr)
 +> summary(m)
 +
 +Call:
 +lm(formula = d$Global ~ d$WC_suvr)
 +
 +Residuals:
 +      Min        1Q    Median        3Q       Max 
 +-0.121024 -0.042402  0.000411  0.047290  0.126656 
 +
 +Coefficients:
 +            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
 +(Intercept)  0.01999    0.05799   0.345    0.734    
 +d$WC_suvr    1.15167    0.03919  29.390   <2e-16 ***
 +---
 +Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
 +
 +Residual standard error: 0.07003 on 22 degrees of freedom
 +Multiple R-squared:  0.9752,    Adjusted R-squared:  0.974 
 +F-statistic: 863.8 on 1 and 22 DF,  p-value: < 2.2e-16
 +
 +</code>
 +Voy a hacer con //gnuplot// que es mas facil,
 +
 +<code>
 +gnuplot> f(x) = m*x +n
 gnuplot> fit f(x) "toreview.dat" u 2:3 via m,n gnuplot> fit f(x) "toreview.dat" u 2:3 via m,n
 iter      chisq       delta/lim  lambda                           iter      chisq       delta/lim  lambda                          
-   2.2640655922e+00   0.00e+00  1.03e+00    8.467408e-01   1.869890e-02 +   3.6936711672e+01   0.00e+00  1.41e+00    1.000000e+00   1.000000e+00 
-   1.5434204471e-01  -1.37e+06  1.03e-01    1.015137e+00   1.868981e-02 +   3.6992605848e-01  -9.88e+06  1.41e-01    6.105751e-01   4.583953e-01 
-   1.5172756904e-01  -1.72e+03  1.03e-02    1.021604e+00   1.342157e-02 +   7.9414981509e-02  -3.66e+05  1.41e-02    8.423745e-01   2.635659e-02 
-   1.3453722070e-01  -1.28e+04  1.03e-03    1.072796e+00  -7.770453e-02 +   7.9329087727e-02  -1.08e+02  1.41e-03    8.467400e-01   1.870027e-02 
-   1.3400723332e-01  -3.95e+02  1.03e-04    1.083478e+00  -9.671955e-02 +   7.9329087724e-02  -3.50e-06  1.41e-04    8.467408e-01   1.869890e-02
-   1.3400723101e-01  -1.72e-03  1.03e-05    1.083501e+00  -9.675931e-02+
 iter      chisq       delta/lim  lambda                           iter      chisq       delta/lim  lambda                          
  
-After iterations the fit converged. +After iterations the fit converged. 
-final sum of squares of residuals : 0.134007 +final sum of squares of residuals : 0.0793291 
-rel. change during last iteration : -1.72206e-08+rel. change during last iteration : -3.5012e-11
  
 degrees of freedom    (FIT_NDF)                        : 22 degrees of freedom    (FIT_NDF)                        : 22
-rms of residuals      (FIT_STDFIT) = sqrt(WSSR/ndf)    : 0.0780464 +rms of residuals      (FIT_STDFIT) = sqrt(WSSR/ndf)    : 0.0600489 
-variance of residuals (reduced chisquare) = WSSR/ndf   : 0.00609124+variance of residuals (reduced chisquare) = WSSR/ndf   : 0.00360587
  
 Final set of parameters            Asymptotic Standard Error Final set of parameters            Asymptotic Standard Error
 =======================            ========================== =======================            ==========================
-m               1.0835           +/- 0.03745      (3.456%) +m               0.846741         +/- 0.02881      (3.403%) 
-n               -0.0967593       +/- 0.0646       (66.76%)+n               = 0.0186989        +/- 0.0497       (265.8%)
  
 correlation matrix of the fit parameters: correlation matrix of the fit parameters:
Line 246: Line 272:
  
 {{:neuroimagen:fit.png|}} {{:neuroimagen:fit.png|}}
-Y con pendiente de $1.08 \pm 0.04$ creo que estamos bien. 
  
-Resumen: Hemos validado correctamente el metodo que se usapara sacar los SUVR.+Tengo un ajuste con $r^2 = 0.97$ y una pendiente de $0.85 \pm 0.02$. La diferencia en los procedimientos esta en que en nuestra pipeline, siguiendo el metodo de ADNI, se toma como region de referencia la materia gris del cerebelo y en el caso de GAAIN se toma todo el cerebelo. No obstante la correspondencia entre las mediciones es buena.
  
 +Vamos a comprobarlo. Cambio la normalizacion para que normalice por el cerebelo completo y de paso incluyo todos los sujetos,
 +
 +<code bash>
 +[osotolongo@detritus centiloid]$ awk -F ";" '{print $1,$3}' centiloid_fbb_fs_suvr_roisi_wcb.csv > calcs_wcb.dat
 +[osotolongo@detritus centiloid]$ awk -F ";" '{print $1,$4}' FBB_suvr_centiloid.csv | sed 's/Y1/7/' > reference.dat
 +[osotolongo@detritus centiloid]$ join calcs_wcb.dat reference.dat 
 +<code>
 +
 +Reviso el modelo en R,
 +
 +<code>
 +> d <- read.csv("toreview.dat", sep = " ", header = TRUE)
 +> m <- lm(d$Global ~ d$WC_suvr)
 +> summary(m)
 +
 +Call:
 +lm(formula = d$Global ~ d$WC_suvr)
 +
 +Residuals:
 +      Min        1Q    Median        3Q       Max 
 +-0.073212 -0.028196  0.000229  0.026218  0.079672 
 +
 +Coefficients:
 +            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
 +(Intercept)  0.04626    0.02573   1.798   0.0817 .  
 +d$WC_suvr    0.98001    0.01894  51.731   <2e-16 ***
 +---
 +Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
 +
 +Residual standard error: 0.04017 on 32 degrees of freedom
 +Multiple R-squared:  0.9882,    Adjusted R-squared:  0.9878 
 +F-statistic:  2676 on 1 and 32 DF,  p-value: < 2.2e-16
 +</code>
 + y miro el ajuste entre los datos en gnuplot,
 +<code>
 +gnuplot> f(x) = m*x +n
 +gnuplot> fit f(x) "toreview.dat" u 2:3 via m,n
 +
 +After 4 iterations the fit converged.
 +final sum of squares of residuals : 0.0531383
 +rel. change during last iteration : -3.75201e-12
 +
 +degrees of freedom    (FIT_NDF)                        : 32
 +rms of residuals      (FIT_STDFIT) = sqrt(WSSR/ndf)    : 0.0407501
 +variance of residuals (reduced chisquare) = WSSR/ndf   : 0.00166057
 +
 +Final set of parameters            Asymptotic Standard Error
 +=======================            ==========================
 +
 +m               = 1.00834          +/- 0.01949      (1.933%)
 +n               = -0.0311848       +/- 0.02683      (86.03%)
 +
 +
 +correlation matrix of the fit parameters:
 +
 +                    n      
 +m               1.000 
 +n              -0.965  1.000 
 +</code>
 +
 +Tengo una pendiente de $1.01 \pm 0.02$ y un ajuste con $R^2 = 0.9878$, lo cual esta muy bien. Este resultado valida el metodo de obtencion de SUVR de nuestra pipeline. 
 +
 +{{:neuroimagen:wcbl_fit.png|}}
 +
 +**Nota:** El SUVR se debe calcular tomando como referencia la materia gris del cerebelo si los valores se van a comparar con datos de ADNI ya que esta es la metodologia que usan pero si se va a calcular centiloides debe tomarse como referencia el cerebelo completo.
 ==== Implementando pipeline Centiloid ===== ==== Implementando pipeline Centiloid =====
  
-Con el objetivo de compara con otros estudios hemos de implementar el metodo usando las plantillas originales de [[https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4300247/|Klunk et. al.]]. La arte buena es que el preproceso y el registro al espacio de sujeto lo tenemos hecho. Solo habria que registrar al espacio MNI y sacar las metricas usando las plantillas.+Con el objetivo de compara con otros estudios hemos de implementar el metodo usando las plantillas originales de [[https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4300247/|Klunk et. al.]]. La parte buena es que el preproceso y el registro al espacio de sujeto lo tenemos hecho. Solo habria que registrar al espacio MNI y sacar las metricas usando las plantillas. 
 + 
 +De cualquier manera voy a reescribir el proceso de registro para integrarlo en el cluster, 
 + 
 +<code perl fbb_correct.pl> 
 +#!/usr/bin/perl 
 + 
 +use strict; use warnings; 
 +use Data::Dump qw(dump); 
 +use File::Find::Rule; 
 +use File::Copy::Recursive qw(dirmove); 
 + 
 +use NEURO qw(populate check_subj load_study print_help get_petdata get_pair achtung shit_done check_or_make); 
 + 
 +#my $study; 
 +my $cfile; 
 +my $sok = 0; 
 + 
 +@ARGV = ("-h") unless @ARGV; 
 +while (@ARGV and $ARGV[0] =~ /^-/) { 
 +    $_ = shift; 
 +    last if /^--$/; 
 +    #if (/^-e/) { $study = shift; chomp($study);
 +    if (/^-cut/) { $cfile = shift; chomp($cfile);
 +    if (/^-h/) { print_help $ENV{'PIPEDIR'}.'/doc/fbb_reg.hlp'; exit;} 
 +
 +my $study = shift; 
 +unless ($study) { print_help $ENV{'PIPEDIR'}.'/doc/fbb_reg.hlp'; exit;} 
 + 
 +my %std = load_study($study); 
 + 
 +my $subj_dir = $ENV{'SUBJECTS_DIR'}; 
 + 
 +#Run this script ONLY on "Detritus" 
 +#or change the paths to the correct ones 
 + 
 +my $w_dir=$std{'WORKING'}; 
 +#my $pet_dir = $spect?$std{'SPECT'}:$std{'PET-FDG'}; 
 +my $pet_dir = $std{'PET-FBB'}; 
 +#my $petnc_dir = $std{'FBB-NC'}; 
 +my $db = $std{'DATABASE'}; 
 +my $data_dir=$std{'DATA'}; 
 +my $outdir = "$std{'DATA'}/slurm"; 
 +check_or_make($outdir); 
 + 
 +my %plist = populate($db); 
 +my @ok_pets; 
 + 
 +print "Collecting needed files\n"; 
 +my %pets; 
 + 
 +if ($cfile){ 
 + my %cuts = get_pair($data_dir."/".$cfile); 
 + foreach my $cut (keys %cuts){ 
 + if(grep {/$cut/} %plist){ 
 + $pets{$cut} = $plist{$cut}; 
 +
 +
 +}else{ 
 + %pets = %plist; 
 +
 + 
 +my $err_file = $data_dir."/.fbb_errors.debug"; 
 +open ERRF, ">$err_file" or die "Could not open error file!"; 
 + 
 +foreach my $subject (sort keys %pets){ 
 + my @names = find(file => 'name' => "$pets{$subject}$subject*", '!name' => '*_*', 'name' => '*.nii.gz', in => $pet_dir);  
 + dump @names; 
 + if(@names){ 
 + my @mri = find(file => 'name' => "brain.mgz", in => $subj_dir."/".$study."_".$pets{$subject}.$subject."/mri"); 
 + if(@mri){ 
 + push @ok_pets, $subject; 
 + }else{ 
 + print ERRF "Subject $subject has no MRI brain extracted!!!\n"; 
 +
 + }  
 +
 + 
 +foreach my $subject (@ok_pets){ 
 + #my @mri = find(file => 'name' => $pets{$subject}.$subject."_brain.nii.gz", in => "$w_dir/"); 
 + my $orderfile = $outdir.'/'.$subject.'_get_subj.sh'; 
 + my $order = $ENV{'PIPEDIR'}."/bin/get_fs_subj.sh ".$study." ".$pets{$subject}.$subject." ".$w_dir; 
 + open ORD, ">$orderfile"; 
 + print ORD '#!/bin/bash'."\n"; 
 + print ORD '#SBATCH -J fbb_correct_'.$study."\n"; 
 + print ORD '#SBATCH --time=1:0:0'."\n"; #si no ha terminado en X horas matalo 
 + print ORD '#SBATCH --mail-type=FAIL,STAGE_OUT'."\n"; #no quieres que te mande email de todo 
 + print ORD '#SBATCH -o '.$outdir.'/fbb_get_subj-%j'."\n"; 
 + print ORD '#SBATCH --mail-user='."$ENV{'USER'}\n"; 
 + print ORD "srun $order\n"; 
 + close ORD; 
 + my $jobid = `sbatch $orderfile`; 
 + $jobid = ( split ' ', $jobid )[ -1 ]; 
 + $order = $ENV{'PIPEDIR'}."/bin/fbbtemp_reg.sh ".$study." ".$pets{$subject}.$subject." ".$pet_dir." ".$w_dir; 
 + $orderfile = $outdir.'/'.$subject.'_fbb_reg.sh'; 
 + open ORD, ">$orderfile"; 
 + print ORD '#!/bin/bash'."\n"; 
 + print ORD '#SBATCH -J fbb_correct_'.$study."\n"; 
 + print ORD '#SBATCH --time=1:0:0'."\n"; #si no ha terminado en X horas matalo 
 + print ORD '#SBATCH --mail-type=FAIL,STAGE_OUT'."\n"; #no quieres que te mande email de todo 
 + print ORD '#SBATCH -o '.$outdir.'/fbb_reg-%j'."\n"; 
 + print ORD '#SBATCH --mail-user='."$ENV{'USER'}\n"; 
 + print ORD "srun $order\n"; 
 + close ORD; 
 + my $xorder = 'sbatch --depend=afterok:'.$jobid.' '.$orderfile; 
 + system("$xorder"); 
 +
 + 
 +my $order = $ENV{'PIPEDIR'}."/bin/make_fbb_report.pl ".$study; 
 +my $orderfile = $outdir.'/fbb_report.sh'; 
 +open ORD, ">$orderfile"; 
 +print ORD '#!/bin/bash'."\n"; 
 +print ORD '#SBATCH -J fbb_correct_'.$study."\n"; 
 +print ORD '#SBATCH --time=2:0:0'."\n"; #si no ha terminado en X horas matalo 
 +print ORD '#SBATCH --mail-type=FAIL,END'."\n"; #email cuando termine o falle 
 +print ORD '#SBATCH --mail-user='."$ENV{'USER'}\n"; 
 +print ORD '#SBATCH -o '.$outdir.'/fbb_rep-%j'."\n"; 
 +print ORD "srun $order\n"; 
 +close ORD; 
 +my $xorder = 'sbatch --dependency=singleton'.' '.$orderfile; 
 +exec($xorder); 
 +</code> 
 + 
 +**Y ahora la parte nueva **
  
-Voy a hacer un script nuevo para esto, reutilizando el antiguo. Primero hago un script sencillo que registre con  ANTS al espacio MNI,+Primero hago un script sencillo que registre con  ANTS al espacio MNI,
  
 <code bash fbb2std.sh> <code bash fbb2std.sh>
Line 266: Line 479:
  
 echo "I need the FBB image at MNI space"                                                                                                                                                echo "I need the FBB image at MNI space"                                                                                                                                               
-ANTS 3 -m CC[${FSLDIR}/data/standard/MNI152_T1_1mm.nii.gz, ${wdir}/${id}_struc.nii.gz, 1, 4] -r Gauss[0,3] -t Elast[1.5] -i 30x20x10 -o ${wdir}/${id}_fbb_t1_mni.nii.gz +ANTS 3 -m CC[${FSLDIR}/data/standard/MNI152_T1_2mm.nii.gz, ${wdir}/${id}_struc.nii.gz, 1, 4] -r Gauss[0,3] -t Elast[1.5] -i 30x20x10 -o ${wdir}/${id}_fbb_t1_mni.nii.gz 
-WarpImageMultiTransform 3 ${wdir}/${id}_fbb.nii.gz ${wdir}/${id}_fbb_mni.nii.gz -R ${FSLDIR}/data/standard/MNI152_T1_1mm.nii.gz ${wdir}/${id}_fbb_t1_mniWarp.nii.gz ${wdir}/${id}_fbb_t1_mniAffine.txt+WarpImageMultiTransform 3 ${wdir}/${id}_fbb.nii.gz ${wdir}/${id}_fbb_mni.nii.gz -R ${FSLDIR}/data/standard/MNI152_T1_2mm.nii.gz ${wdir}/${id}_fbb_t1_mniWarp.nii.gz ${wdir}/${id}_fbb_t1_mniAffine.txt
  
 </code> </code>
  
-y despues hago un //wrapper// que lo lance en paralelo y haga las metricas, +la relacion reportada en el paper de referencia es tomando como ROI de referencia el cerebelo completo. Asi que solo vale la pena calcular esa
-<code perl parallel_fbb_cl_metrics.pl> +
-#!/usr/bin/perl+
  
 +<code perl fbb_cl_masks.pl>
 +#!/usr/bin/perl
 +# Copyright 2019 O. Sotolongo <asqwerty@gmail.com>
 use strict; use warnings; use strict; use warnings;
    
Line 282: Line 496:
 use File::Remove 'remove'; use File::Remove 'remove';
 use File::Basename qw(basename); use File::Basename qw(basename);
-use Parallel::ForkManager; 
  
-my %ROI_Comps +my $ref_roi  "voi_WhlCbl_2mm.nii"; 
- "Cgray" => "voi_CerebGry_2mm.nii", +my $ctx_roi = "voi_ctx_2mm.nii";
- "WCbl" => "voi_WhlCbl_2mm.nii", +
- "WcblBS" => "voi_WhlCblBrnStm_2mm.nii", +
- "Pons" => "voi_Pons_2mm.nii", +
- "ctx" => "voi_ctx_2mm.nii"+
- );+
  
-my $roi_paths = $ENV{'PIPEDIR'}.'/lib/Centiloid_Std_VOI/nifti/1mm/'+my $roi_paths = $ENV{'PIPEDIR'}.'/lib/Centiloid_Std_VOI/nifti/2mm/';
-my $attach = 1; +
-my $reduce = 0;+
 my $withstd = 0; my $withstd = 0;
 my $cfile; my $cfile;
Line 303: Line 509:
     $_ = shift;     $_ = shift;
     last if /^--$/;     last if /^--$/;
-    if (/^-l$/) { $attach = 0;} 
-    if (/^-r$/) { $reduce = 1;} 
-    if (/^-std$/) {$withstd = 1;} 
     if (/^-cut/) { $cfile = shift; chomp($cfile);}     if (/^-cut/) { $cfile = shift; chomp($cfile);}
-    if (/^-h$/) { print_help $ENV{'PIPEDIR'}.'/doc/pet_metrics.hlp'; exit;} 
 } }
    
Line 315: Line 517:
 my $w_dir=$std{'WORKING'}; my $w_dir=$std{'WORKING'};
 my $data_dir=$std{'DATA'}; my $data_dir=$std{'DATA'};
-my $max_processes = 20; 
  
-# Redirect ouput to logfile (do it only when everything is fine) 
-#my $debug = "$data_dir/.debug_pet_fs_metrics.log"; 
-#open STDOUT, ">$debug" or die "Can't redirect stdout"; 
-#open STDERR, ">&STDOUT" or die "Can't dup stdout"; 
- 
-my $pm = new Parallel::ForkManager($max_processes); 
 our %subjects; our %subjects;
  
-$pm->run_on_finish( 
- sub { my ($pid, $exit_code, $ident, $exit_signal, $core_dump, $data) = @_; 
- foreach my $tag (sort keys %{$data}){ 
- $subjects{$ident}{$tag}=${$data}{$tag} 
- } 
- } 
-); 
 my @plist = find(file => 'name' => "*_fbb.nii.gz", '!name' => "*tmp*", in => $w_dir); my @plist = find(file => 'name' => "*_fbb.nii.gz", '!name' => "*tmp*", in => $w_dir);
 my $ofile = $data_dir."/".$study."_fbb_cl.csv"; my $ofile = $data_dir."/".$study."_fbb_cl.csv";
Line 348: Line 536:
  @pets = @plist;  @pets = @plist;
 } }
- 
  
 foreach my $pet (sort @pets){    foreach my $pet (sort @pets){   
Line 357: Line 544:
  }  }
 } }
 +my %sdata;
 foreach my $subject (sort keys %subjects){ foreach my $subject (sort keys %subjects){
  my $care;  my $care;
  my $norm;  my $norm;
  my $dg = $subjects{$subject}{'dg'};  my $dg = $subjects{$subject}{'dg'};
- my @care; + # Apply masks to FBB 
- my %sdata; + my $roi_mask = $roi_paths.$ctx_roi
- $pm->start($subject) and next+ my $order = "fslstats ".$w_dir."/".$dg.$subject."_fbb_mni -k ".$roi_mask.-M"; 
-  + my $ctx = qx/$order/
- # Get FBB image into MNI space + my $roi_mask = $roi_paths.$ctx_roi
- my $order = "fbb2std.sh ".$dg.$subject." ".$w_dir; + $order = "fslstats ".$w_dir."/".$dg.$subject."_fbb_mni -k ".$roi_mask." -M"; 
- print "$order\n"; + print "$order\n"; 
- system($order)+ my $norm = qx/$order/; 
- # Apply masks to FBB + $subjects{$subject}{$npf.'mean'} = $ctx/$norm;
- foreach my $npf (sort keys %ROI_Comps){ +
- my $roi_mask = $roi_paths.$ROI_Comps{$npf}+
- # get mean and std for mask +
- $order = "fslstats ".$dg.$subject."_fbb_mni -k ".$roi_mask." -M -S"; +
- print "$order\n"; +
- (my $mean, my $std) map{/(\d+\.\d*)\s*(\d+\.\d*)/qx/$order/; +
-            $sdata{$npf.'mean'= $mean; +
-            $sdata{$npf.'std'} = $std; +
- }  +
- $pm->finish($subject, \%sdata);  +
- # remove temp dir +
- #remove( \1, ($mdir));+
 } }
-$pm->wait_all_children; 
  
 open OF, ">$ofile"; open OF, ">$ofile";
- +print OF "Subject; SUVRCentilod";
-print OF "Subject"; +
- +
-foreach my  $npf (sort keys %ROI_Comps){ +
-        if($withstd){ +
-                print OF ";$npf","_Mean;","$npf","_STD",";$npf","_c_Mean;","$npf","_c_STD"; +
-        }else{   +
-                print OF ";$npf",";$npf","_c"; +
-        } +
-}+
 print OF "\n"; print OF "\n";
 foreach my $subject (sort keys %subjects){ foreach my $subject (sort keys %subjects){
  print OF "$subject";  print OF "$subject";
- foreach my  $npf (sort keys %ROI_Comps){ + my $mean = $subjects{$subject}{$npf.'mean'}; 
- my $mean = $subjects{$subject}{$npf.'mean'}; + print OF ";$mean"; 
- my $std = $subjects{$subject}{$npf.'std'}; + print OF ";", centiloid_fbb($mean);
- if($withstd){ +
- print OF ";$mean",";$std"; +
- print OF ";", centiloid_fbb($mean), ";", centiloid_fbb($std);  +
- }else{ +
- print OF ";$mean"; +
- print OF ";", centiloid_fbb($mean); +
-+
- }+
  print OF "\n";  print OF "\n";
 } }
 close OF; close OF;
 +</code>
  
-my $zfile = $ofile.'.gz'; +Ahora hago un wrapper que lance todo,
-system("gzip -c $ofile > $zfile");+
  
-if ($attach){ +<code perl fbb_cl_metrics.pl> 
- shit_done basename($ENV{_}), $study, $zfile;+#!/usr/bin/perl 
 +# Copyright 2019 O. Sotolongo <asqwerty@gmail.com> 
 +use strict; use warnings; 
 +  
 +use File::Find::Rule; 
 +use NEURO qw(print_help get_pair load_study achtung shit_done get_lut check_or_make centiloid_fbb); 
 +use Data::Dump qw(dump); 
 +use File::Remove 'remove'; 
 +use File::Basename qw(basename); 
 + 
 +my $wcut = 0; 
 +my $cfile; 
 + 
 +@ARGV = ("-h") unless @ARGV; 
 + 
 +while (@ARGV and $ARGV[0] =~ /^-/) { 
 +    $_ = shift; 
 +    last if /^--$/; 
 +    if (/^-cut/) { $cfile = shift; chomp($cfile); $wcut = 1;} 
 +    if (/^-h$/) { print_help $ENV{'PIPEDIR'}.'/doc/pet_metrics.hlp'; exit;} 
 +
 +  
 +my $study = shift; 
 +unless ($study) { print_help $ENV{'PIPEDIR'}.'/doc/pet_metrics.hlp'; exit;} 
 +my %std = load_study($study)
 +my $w_dir=$std{'WORKING'}; 
 +my $data_dir=$std{'DATA'}; 
 +my $outdir = "$std{'DATA'}/slurm"; 
 +check_or_make($outdir); 
 +our %subjects; 
 + 
 +my @plist = find(file => 'name' => "*_fbb.nii.gz"'!name' => "*tmp*", in => $w_dir); 
 +my $ofile = $data_dir."/".$study."_fbb_cl.csv"; 
 +my $patt = '([A-Z,a-z]{1,4})(\d{1,6})_fbb'; 
 + 
 +my @pets; 
 + 
 +if ($cfile){ 
 + my %cuts = get_pair($data_dir."/".$cfile); 
 + foreach my $cut (keys %cuts){ 
 + if(grep {/$cut/} @plist){ 
 + $pets[$cut] = $plist[$cut]; 
 +
 + }
 }else{ }else{
- achtung basename($ENV{_}), $ofile, $study;+ @pets = @plist;
 } }
  
 +
 +foreach my $pet (sort @pets){   
 +    (my $dg,my $subject) = $pet =~ /$patt/;
 +    if($subject){
 + $subjects{$subject}{'dg'} = $dg;
 + $subjects{$subject}{'pet'} = $pet;
 + }
 +}
 +
 +foreach my $subject (sort keys %subjects){
 + my $norm;
 + my $dg = $subjects{$subject}{'dg'};
 + my $subj = $dg.$subject;
 + #Making sbatch scripts
 + # Get FBB image into MNI space
 + my $order = $ENV{'PIPEDIR'}."/bin/fbb2std.sh ".$subj." ".$w_dir;
 + my $orderfile = $outdir.'/'.$subj.'_fbb_reg.sh';
 + open ORD, ">$orderfile";
 + print ORD '#!/bin/bash'."\n";
 + print ORD '#SBATCH -J fbb2std_'.$study."\n";
 + print ORD '#SBATCH --time=4:0:0'."\n"; #si no ha terminado en X horas matalo
 + print ORD '#SBATCH --mail-type=FAIL,TIME_LIMIT,STAGE_OUT'."\n"; #no quieres que te mande email de todo
 + print ORD '#SBATCH --mail-user='."$ENV{'USER'}\n";
 + print ORD '#SBATCH -o '.$outdir.'/fbb2std-'.$subj.'-%j'."\n";
 + print ORD "srun $order\n";
 + close ORD;
 + system("sbatch $orderfile");
 +}
 +my $order = $ENV{'PIPEDIR'}."/bin/fbb_cl_masks.pl ".$study." ".($wcut?"-cut $cfile":"");
 +my $orderfile = $outdir.'/fbb_masks.sh';
 +open ORD, ">$orderfile";
 +print ORD '#!/bin/bash'."\n";
 +print ORD '#SBATCH -J fbb2std_'.$study."\n";
 +print ORD '#SBATCH --time=24:0:0'."\n"; #si no ha terminado en X horas matalo
 +print ORD '#SBATCH --mail-type=FAIL,END'."\n"; #email cuando termine o falle
 +print ORD '#SBATCH --mail-user='."$ENV{'USER'}\n";
 +print ORD '#SBATCH -o '.$outdir.'/fbbmasks-%j'."\n";
 +print ORD "srun $order\n";
 +close ORD;
 +my $xorder = 'sbatch --dependency=singleton'.' '.$orderfile;
 +exec($xorder);
 +</code>
 +
 +
 +
 +<code bash>
 +[osotolongo@detritus centiloid]$ fbb_cl_metrics.pl centiloid
 +.....
 +[osotolongo@detritus centiloid]$ squeue
 +             JOBID PARTITION     NAME     USER ST       TIME  NODES NODELIST(REASON)
 +             15944     devel fbb2std_ osotolon PD       0:00      1 (Dependency)
 +             15920     devel fbb2std_ osotolon  R       0:04      1 brick01
 +             15921     devel fbb2std_ osotolon  R       0:04      1 brick01
 +             15922     devel fbb2std_ osotolon  R       0:04      1 brick01
 +             15923     devel fbb2std_ osotolon  R       0:04      1 brick01
 +             15924     devel fbb2std_ osotolon  R       0:04      1 brick01
 +             15925     devel fbb2std_ osotolon  R       0:04      1 brick01
 +             15926     devel fbb2std_ osotolon  R       0:04      1 brick01
 +             15927     devel fbb2std_ osotolon  R       0:04      1 brick01
 +             15928     devel fbb2std_ osotolon  R       0:04      1 brick01
 +             15929     devel fbb2std_ osotolon  R       0:04      1 brick01
 +             15930     devel fbb2std_ osotolon  R       0:01      1 brick01
 +             15931     devel fbb2std_ osotolon  R       0:01      1 brick01
 +             15932     devel fbb2std_ osotolon  R       0:01      1 brick01
 +             15933     devel fbb2std_ osotolon  R       0:01      1 brick01
 +             15934     devel fbb2std_ osotolon  R       0:01      1 brick01
 +             15935     devel fbb2std_ osotolon  R       0:01      1 brick01
 +             15936     devel fbb2std_ osotolon  R       0:01      1 brick01
 +             15937     devel fbb2std_ osotolon  R       0:01      1 brick01
 +             15938     devel fbb2std_ osotolon  R       0:01      1 brick01
 +             15939     devel fbb2std_ osotolon  R       0:01      1 brick01
 +             15940     devel fbb2std_ osotolon  R       0:01      1 brick01
 +             15941     devel fbb2std_ osotolon  R       0:01      1 brick01
 +             15942     devel fbb2std_ osotolon  R       0:01      1 brick01
 +             15943     devel fbb2std_ osotolon  R       0:01      1 brick01
 +</code>
 +
 +A ver esos resultados,
 +
 +<code bash>
 +[osotolongo@detritus centiloid]$ sed 's/;/ /g; s/  / /g' centiloid_fbb_cl.csv > centiloid_fbb_cl.dat
 +[osotolongo@detritus centiloid]$ join centiloid_fbb_cl.dat reference.dat > toreview.dat
 +</code>
 +
 +Compruebo el modelo,
 +
 +<code>
 +> d <- read.csv("toreview.dat", sep = " ", header = TRUE)
 +> m <- lm(d$SUVR ~ d$WC_suvr)
 +> summary(m)
 +
 +Call:
 +lm(formula = d$SUVR ~ d$WC_suvr)
 +
 +Residuals:
 +      Min        1Q    Median        3Q       Max 
 +-0.077423 -0.020244 -0.007479  0.020566  0.074633 
 +
 +Coefficients:
 +            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
 +(Intercept)  0.07059    0.02185   3.231  0.00286 ** 
 +d$WC_suvr    0.94779    0.01609  58.921  < 2e-16 ***
 +---
 +Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
 +
 +Residual standard error: 0.03411 on 32 degrees of freedom
 +Multiple R-squared:  0.9909,    Adjusted R-squared:  0.9906 
 +F-statistic:  3472 on 1 and 32 DF,  p-value: < 2.2e-16
 +</code>
 +y el ajuste,
 +<code>
 +gnuplot> f(x) = m*x +n
 +gnuplot> fit f(x) "toreview.dat" u 2:4 via m,n
 +iter      chisq       delta/lim  lambda                          
 +   0 3.4203670136e+01   0.00e+00  1.19e+00    1.000000e+00   1.000000e+00
 +   1 3.2574055507e-01  -1.04e+07  1.19e-01    7.952201e-01   2.956239e-01
 +   2 4.1098565887e-02  -6.93e+05  1.19e-02    1.042966e+00  -5.844827e-02
 +   3 4.1072773521e-02  -6.28e+01  1.19e-03    1.045444e+00  -6.184558e-02
 +   4 4.1072773521e-02  -5.95e-07  1.19e-04    1.045444e+00  -6.184591e-02
 +iter      chisq       delta/lim  lambda                          
 +
 +After 4 iterations the fit converged.
 +final sum of squares of residuals : 0.0410728
 +rel. change during last iteration : -5.9486e-12
 +
 +degrees of freedom    (FIT_NDF)                        : 32
 +rms of residuals      (FIT_STDFIT) = sqrt(WSSR/ndf)    : 0.0358263
 +variance of residuals (reduced chisquare) = WSSR/ndf   : 0.00128352
 +
 +Final set of parameters            Asymptotic Standard Error
 +=======================            ==========================
 +m               = 1.04544          +/- 0.01774      (1.697%)
 +n               = -0.0618459       +/- 0.02406      (38.9%)
 +
 +correlation matrix of the fit parameters:
 +                m      n      
 +m               1.000 
 +n              -0.967  1.000 
 </code> </code>
 +Con lo que tengo una pendiente de $1.05 \pm 0.02$ y una $R^2 = 0.9906$ que esta bastante bien.
 +{{:neuroimagen:c_fit.png|}}
  
neuroimagen/centiloid.txt · Last modified: 2020/08/04 10:58 (external edit)