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neuroimagen:pipe04_user

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ACE Pipeline (v0.4.0)

imagen original de un whatsapp de Pablo

User Guide

La versión 0.4 del pipeline incluye algunas ventajas,

  • Mas sencillo de usar y mas rápido :-)
  • Estructura de datos BIDS, compatible con casi todos los software modernos de neuroimagen
  • Completamente integrado en el cluster

Importante: Para manejar el cluster se usa slurm. Usando squeue y scancel se puede encontrar y eliminar cualquier tarea que se haya lanzado. Una explicación simple de estas herramientas se puede ver en Como usar el cluster sin morir en el intento.

Creando el proyecto

Primero asegurarnos de que el direcotrio donde hemos de crear el proyecto existe y tenemos acceso a el.

[osotolongo@detritus mopead]$ pwd
/nas/data/mopead
[osotolongo@detritus mopead]$ ls -la 
total 33
drwxr-xr-x 2 osotolongo osotolongo    64 Dec 15 12:28 .
drwxr-xr-x 2 root       root       32768 Dec 15 12:28 ..

Ahora hacemos el proyecto,

[osotolongo@detritus mopead]$ make_proj.pl mopead /nas/corachan/MOPEAD

y creamos la base de datos,

[osotolongo@detritus mopead]$ update_mri_db.pl mopead

BIDS

Esta es la parte delicada del proyecto. Vale la pena hacerlo despacio y perder un dia aqui para asegurarnos que todo esta OK. Despues todo es mas o menos automatico y quitar o añadir sujetos es muy sencillo.

Primero vamos al directorio bids/ ,

[osotolongo@detritus mopead]$ cd bids/

Ahora corremos la ayuda del dcm2bids,

[osotolongo@detritus bids]$ dcm2bids_scaffold
[osotolongo@detritus bids]$ dcm2bids_helper -d /nas/corachan/MOPEAD/24A8DVSH/
Example in:
/nas/data/mopead/bids/tmp_dcm2bids/helper

Ahora he de editar,

el archivo dataset_description.json

y el archivo conversion.json

Hecho esto se procede,

[osotolongo@detritus ~]$ bulk2bids.pl mopead
Submitted batch job 114634
Submitted batch job 114635
Submitted batch job 114636
Submitted batch job 114637
Submitted batch job 114638
Submitted batch job 114639
Submitted batch job 114640
Submitted batch job 114641
...
...
...
 
[osotolongo@detritus ~]$ squeue | wc -l
128
[osotolongo@detritus mopead]$ ls bids/
CHANGES                   sourcedata  sub-0008  sub-0016  sub-0024  sub-0032  sub-0040  sub-0048  sub-0056  sub-0064  sub-0072  sub-0080  sub-0088  sub-0096  sub-0104  sub-0112  sub-0120
code                      sub-0001    sub-0009  sub-0017  sub-0025  sub-0033  sub-0041  sub-0049  sub-0057  sub-0065  sub-0073  sub-0081  sub-0089  sub-0097  sub-0105  sub-0113  sub-0121
conversion.json           sub-0002    sub-0010  sub-0018  sub-0026  sub-0034  sub-0042  sub-0050  sub-0058  sub-0066  sub-0074  sub-0082  sub-0090  sub-0098  sub-0106  sub-0114  sub-0122
dataset_description.json  sub-0003    sub-0011  sub-0019  sub-0027  sub-0035  sub-0043  sub-0051  sub-0059  sub-0067  sub-0075  sub-0083  sub-0091  sub-0099  sub-0107  sub-0115  sub-0123
derivatives               sub-0004    sub-0012  sub-0020  sub-0028  sub-0036  sub-0044  sub-0052  sub-0060  sub-0068  sub-0076  sub-0084  sub-0092  sub-0100  sub-0108  sub-0116  sub-0124
participants.json         sub-0005    sub-0013  sub-0021  sub-0029  sub-0037  sub-0045  sub-0053  sub-0061  sub-0069  sub-0077  sub-0085  sub-0093  sub-0101  sub-0109  sub-0117  sub-0125
participants.tsv          sub-0006    sub-0014  sub-0022  sub-0030  sub-0038  sub-0046  sub-0054  sub-0062  sub-0070  sub-0078  sub-0086  sub-0094  sub-0102  sub-0110  sub-0118  sub-0126
README                    sub-0007    sub-0015  sub-0023  sub-0031  sub-0039  sub-0047  sub-0055  sub-0063  sub-0071  sub-0079  sub-0087  sub-0095  sub-0103  sub-0111  sub-0119  tmp_dcm2bids

MRI

El procesamiento básico es muy simple.

[osotolongo@detritus mopead]$ precon.pl mopead

Los errores de FS llegaran por email por lo que solo hay que recopilarlos, mirar logs y ver donde ha fallado el proceso.

Opciones:

  • -cut text_file : Se lanzan solo los sujetos incluidos en el archivo suministrado. Este archivo debe ser una lista simple de IDs
  • -h : Imprime la ayuda en pantalla

Metricas

Las metricas de FS se obtienen ahora con el script fs_metrics.pl. El script tambien informa de aquellos sujetos que no puede procesar (por errores o algo asi). Todas las estadisticas quedan en el directorio fsrecon.

[osotolongo@detritus facehbi]$ fs_metrics.pl facehbi
SUBJECTS_DIR : /nas/data/subjects
Parsing the .stats files
Skipping /nas/data/subjects/facehbi_0047/stats/lh.aparc.stats
Building the table..
Writing the table to /nas/data/facehbi/fsrecon/aparc_area_lh.txt
SUBJECTS_DIR : /nas/data/subjects
Parsing the .stats files
Skipping /nas/data/subjects/facehbi_0047/stats/rh.aparc.stats
Building the table..
Writing the table to /nas/data/facehbi/fsrecon/aparc_area_rh.txt
SUBJECTS_DIR : /nas/data/subjects
Parsing the .stats files
Skipping /nas/data/subjects/facehbi_0047/stats/lh.aparc.stats
Building the table..
Writing the table to /nas/data/facehbi/fsrecon/aparc_thickness_lh.txt
SUBJECTS_DIR : /nas/data/subjects
Parsing the .stats files
Skipping /nas/data/subjects/facehbi_0047/stats/rh.aparc.stats
Building the table..
Writing the table to /nas/data/facehbi/fsrecon/aparc_thickness_rh.txt
SUBJECTS_DIR : /nas/data/subjects
Parsing the .stats files
Skipping /nas/data/subjects/facehbi_0047/stats/lh.aparc.stats
Building the table..
Writing the table to /nas/data/facehbi/fsrecon/aparc_volume_lh.txt
SUBJECTS_DIR : /nas/data/subjects
Parsing the .stats files
Skipping /nas/data/subjects/facehbi_0047/stats/rh.aparc.stats
Building the table..
Writing the table to /nas/data/facehbi/fsrecon/aparc_volume_rh.txt
SUBJECTS_DIR : /nas/data/subjects
Parsing the .stats files
Skipping /nas/data/subjects/facehbi_0047/stats/aseg.stats
Building the table..
Writing the table to /nas/data/facehbi/fsrecon/aseg_stats.txt
SUBJECTS_DIR : /nas/data/subjects
Parsing the .stats files
Skipping /nas/data/subjects/facehbi_0047/stats/wmparc.stats
Building the table..
Writing the table to /nas/data/facehbi/fsrecon/wmparc_stats.txt
tar: Removing leading `/' from member names
[osotolongo@detritus facehbi]$ ls fsrecon/
aparc_area_lh.csv  aparc_area_rh.csv  aparc_thickness_lh.csv  aparc_thickness_rh.csv  aparc_volume_lh.csv  aparc_volume_rh.csv  aseg_stats.csv  wmparc_stats.csv
aparc_area_lh.txt  aparc_area_rh.txt  aparc_thickness_lh.txt  aparc_thickness_rh.txt  aparc_volume_lh.txt  aparc_volume_rh.txt  aseg_stats.txt  wmparc_stats.txt
[osotolongo@detritus facehbi]$ head fsrecon/aseg_stats.csv
Subject,Left-Lateral-Ventricle,Left-Inf-Lat-Vent,Left-Cerebellum-White-Matter,Left-Cerebellum-Cortex,Left-Thalamus-Proper,Left-Caudate,Left-Putamen,Left-Pallidum,3rd-Ventricle,4th-Ventricle,Brain-Stem,Left-Hippocampus,Left-Amygdala,CSF,Left-Accumbens-area,Left-VentralDC,Left-vessel,Left-choroid-plexus,Right-Lateral-Ventricle,Right-Inf-Lat-Vent,Right-Cerebellum-White-Matter,Right-Cerebellum-Cortex,Right-Thalamus-Proper,Right-Caudate,Right-Putamen,Right-Pallidum,Right-Hippocampus,Right-Amygdala,Right-Accumbens-area,Right-VentralDC,Right-vessel,Right-choroid-plexus,5th-Ventricle,WM-hypointensities,Left-WM-hypointensities,Right-WM-hypointensities,non-WM-hypointensities,Left-non-WM-hypointensities,Right-non-WM-hypointensities,Optic-Chiasm,CC_Posterior,CC_Mid_Posterior,CC_Central,CC_Mid_Anterior,CC_Anterior,BrainSegVol,BrainSegVolNotVent,BrainSegVolNotVentSurf,lhCortexVol,rhCortexVol,CortexVol,lhCerebralWhiteMatterVol,rhCerebralWhiteMatterVol,CerebralWhiteMatterVol,SubCortGrayVol,TotalGrayVol,SupraTentorialVol,SupraTentorialVolNotVent,SupraTentorialVolNotVentVox,MaskVol,BrainSegVol-to-eTIV,MaskVol-to-eTIV,lhSurfaceHoles,rhSurfaceHoles,SurfaceHoles,EstimatedTotalIntraCranialVol
0001,11314.6,331.2,16315.9,57445.7,7262.1,3077.5,4603.6,2230.9,1054.8,1569.8,24259.0,3519.7,1358.0,1557.5,501.1,4081.0,35.5,626.4,12413.4,354.2,15677.6,55496.8,7033.9,3419.9,4960.3,2282.5,3663.4,1569.7,550.4,3946.2,87.5,756.4,0.0,3464.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,214.6,1149.8,771.0,831.3,491.1,1181.7,1252355.0,1222932.0,1222747.43605,232317.424583,232514.157273,464831.581856,277310.513512,277363.34068,554673.854191,55791.0,637328.581856,1105706.43605,1080296.43605,1075390.0,1716706.0,0.713002,0.977371,14.0,26.0,40.0,1756453.4998
0002,8015.3,592.7,10877.3,41680.1,7077.2,3249.0,4513.0,1899.2,1416.3,1622.4,19452.7,3421.4,1136.6,1185.6,531.2,3608.6,39.2,742.7,6839.3,498.9,10588.6,42450.1,7061.2,3369.2,4406.8,1786.1,3480.3,1419.8,445.1,3496.7,17.9,880.1,0.0,1378.7,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,196.4,1051.5,670.1,567.6,584.1,750.8,1118741.0,1097792.0,1097891.3851,219928.9907,223894.378738,443823.369439,251041.253828,245301.761836,496343.015664,52493.0,581557.369439,1011636.3851,994605.385103,992395.0,1595172.0,0.731484,1.042997,26.0,13.0,39.0,1529412.17649
0003,6666.2,397.3,11791.2,48058.8,6066.5,3358.3,3809.0,1592.5,832.2,1364.6,18620.1,3358.2,1230.1,868.8,387.8,3196.3,29.5,564.5,6502.5,299.7,11534.7,49200.8,5873.7,3507.3,3946.2,1524.0,3276.2,1337.3,396.1,3038.5,28.3,833.7,0.0,898.6,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,209.7,1033.6,567.5,426.9,391.2,838.6,977510.0,959921.0,959378.055641,201494.554347,198892.291337,400386.845684,195828.588494,195856.621464,391685.209958,47395.0,546057.845684,856065.055641,841326.055641,839846.0,1343201.0,0.736957,1.012656,14.0,18.0,32.0,1326413.64353
0004,13659.3,489.6,10112.0,45840.7,5329.2,2957.3,4039.3,1656.6,1394.3,1938.2,18888.5,3457.0,1255.7,1018.7,377.2,3088.6,78.5,733.7,11277.9,466.2,10573.7,46444.1,5301.5,3150.7,4467.3,1517.3,3402.9,1474.7,521.9,2920.4,22.7,876.8,0.0,1652.1,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,193.4,907.1,379.2,383.1,378.4,717.1,985232.0,953675.0,953154.249272,211068.911271,211312.154899,422381.06617,186018.611147,185870.571956,371889.183103,46433.0,561638.06617,869910.249272,842533.249272,841104.0,1416122.0,0.720025,1.034927,28.0,19.0,47.0,1368330.41095
0005,9119.2,488.1,12106.0,49738.7,5548.3,2705.3,3840.9,1639.5,1314.8,1237.2,20084.7,3380.8,1425.8,1187.9,510.3,3551.4,33.5,711.0,11314.7,240.3,12437.6,50174.7,5623.1,2778.4,3772.7,1631.3,3170.1,1526.3,551.3,3323.8,10.0,835.5,0.0,1461.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,226.3,841.1,491.1,468.5,479.5,854.0,1027148.0,1001275.0,1000483.86616,213704.947027,210791.150217,424496.097244,203332.944639,202993.824273,406326.768912,46353.0,570737.097244,900638.866156,878366.866156,877780.0,1514793.0,0.700141,1.032537,23.0,13.0,36.0,1467058.62476
0006,9845.8,257.8,11953.6,42127.0,5668.1,3058.9,3626.6,1623.6,823.7,1438.1,19297.5,3441.1,1303.1,930.3,466.1,3065.7,30.2,562.1,9530.3,279.3,11434.2,43358.6,5724.7,3173.0,3549.5,1551.9,3436.3,1363.6,486.7,3093.9,17.5,539.9,0.0,1265.9,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,240.2,806.0,303.1,342.3,378.3,779.9,941837.0,918249.0,917828.213412,190688.463096,192164.510327,382852.973423,191451.98054,189274.259449,380726.239989,46055.0,514947.973423,831817.213412,811217.213412,809871.0,1309048.0,0.724441,1.006892,15.0,9.0,24.0,1300087.33412
0007,8254.1,569.3,14655.5,57027.2,7220.3,3076.4,5000.4,2047.6,1444.1,2180.0,24925.8,4269.4,1646.8,1001.6,540.3,4138.4,40.0,947.1,6731.7,587.5,14976.0,56227.2,7192.1,3079.5,5037.1,1862.1,4379.1,1597.3,535.0,3967.1,26.9,907.7,0.0,1198.9,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,262.9,829.0,517.2,539.3,553.5,625.4,1226498.0,1204649.0,1204625.12276,233552.867924,233491.082501,467043.950425,269344.3417,268203.830633,537548.172333,56942.0,638499.950425,1081264.12276,1063852.12276,1061376.0,1709952.0,0.733114,1.022089,8.0,4.0,12.0,1672996.58646
0008,4739.9,257.8,13307.8,50309.4,5704.9,2475.9,3501.6,1505.1,672.2,1370.4,20671.8,3092.7,1043.9,689.8,407.1,3315.0,16.0,489.3,3985.9,140.1,13008.9,52329.7,5754.2,2456.4,3490.6,1527.0,3567.7,1220.0,372.4,3274.7,43.3,603.3,0.0,812.4,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,179.6,756.2,499.1,479.6,404.2,798.0,910640.0,898457.0,898532.130739,184673.361317,183228.623455,367901.984773,179094.484484,179136.661483,358231.145966,44238.0,515354.984773,781570.130739,771916.130739,770162.0,1273935.0,0.740047,1.035285,22.0,15.0,37.0,1230515.65242
0009,17659.9,560.9,11186.2,46549.7,5295.9,3719.8,4068.9,1616.9,1616.2,1541.8,19118.9,3503.6,1054.6,1216.6,320.6,3060.4,55.7,810.6,16694.3,408.0,11297.5,44192.0,5514.3,3828.4,3913.2,1367.9,3511.5,1222.7,381.1,3083.0,48.7,814.6,0.0,5160.4,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,222.0,971.0,356.7,388.4,404.7,840.6,1020601.0,979664.0,979835.424075,196883.952137,197792.698985,394676.651121,213727.223911,211588.549044,425315.772954,47171.0,533147.651121,905448.424075,868732.424075,866892.0,1482239.0,0.668526,0.970914,31.0,38.0,69.0,1526642.95225

Formateando el output

DTI

Preproc

El preprocesamiento y registro DTI, toma las imagenes DTI existentes, y el archivo T1w hace topup, eddy, registra el template MNI a espacio nativo T1 y luego a espacio nativo DTI (ahora con epi_reg). Aprovechando esta transformacion, registra los atlas de JHU a espacio nativo DTI.

Nota: deben existirlos archivos acqparams.txt y dti_index.txt. Ver como hacer el index.txt y el acqparams.txt

$ dti_reg.pl mopead

o

$dti_reg.pl -chop -time '12:0:0' facehbi

Opciones:

  • -cut text_file : Se lanzan solo los sujetos incluidos en el archivo suministrado. Este archivo debe ser una lista simple de IDs
  • -old : Utiliza el método FSL standard de registro (no aconsejada pero inevitable a vecces)
  • -chop : Especial para FACEHBI, toma imagenes DTI cortadas e intenta registrarlas utilizando plantillas MNI y T1 cortadas.
  • -time : Cambia el tiempo limite de los scripts de registro. Por defecto es 8 horas pero para operaciones complicadas puede ser necesario extenderlo.
  • -h : Imprime la ayuda en pantalla

QC

Trasel registro es necesario realizar una inspeccion visual para descartar los sujetos erroneos,

$ make_dti_report.pl facehbi

Opciones:

  • -h : Imprime la ayuda en pantalla

Esto genera un report en working/dtis/index.html que permite visualizar los registros.

Metricas

Ya se pueden extraer los valores de FA y MD de las regiones de los atlas JHU,

$ dti_metrics.pl mopead

Opciones:

  • -cut text_file : Se lanzan solo los sujetos incluidos en el archivo suministrado. Este archivo debe ser una lista simple de IDs
  • -a1 : Utiliza el ICBM-DTI-81 white-matter labels atlas
  • -a2 : Utiliza el JHU white-matter tractography atlas (por defecto)
  • -sd : Calcula además las standard deviations
  • -h : Imprime la ayuda en pantalla

Tractografia

El proceso de calculo de la tractografia DTI consiste en lanzar bedpostx y probtrackx. El script solo organiza esto.

$ dti_track.pl mopead

o

[osotolongo@detritus facehbi]$ dti_track.pl -t1 -time '12:0:0' facehbi
 
[osotolongo@detritus facehbi]$ squeue
...
...
...
            121725      cuda dti_trac osotolon PD       0:00      1 (Priority)
            121726      cuda dti_trac osotolon PD       0:00      1 (Priority)
            121727      fast dti_trac osotolon PD       0:00      1 (Dependency)
            121523      cuda dti_trac osotolon  R       4:59      1 detritus
            121524      cuda dti_trac osotolon  R       1:32      1 brick01
            121525      cuda dti_trac osotolon  R       1:32      1 brick01

o

$ dti_track.pl -t1 -time '12:0:0' -uofm DMN facehbi

Opciones:

  • -cut text_file : Se lanzan solo los sujetos incluidos en el archivo suministrado. Este archivo debe ser una lista simple de IDs
  • -t1 : Especial para FACEHBI, añade un paso extra de registro al T1w para poder llevar los nodos a analizar a espacio nativo DTI
  • -time : Cambia el tiempo limite de los scripts de registro. Por defecto es 8 horas pero para operaciones complicadas puede ser necesario extenderlo.
  • -uofm <net> : Utiliza una reddeterminada del atlas de la UofM. Por defecto se toman las regiones de la reconstruccion FS guardadas en el archivo dti_track.seed.
  • -h : Imprime la ayuda en pantalla

Ejemplo FACEHBI FPCustom

Metricas tractografia

Tras calcular los tractos se puede sacar los valores de FA y MD en ellos,

Pero antes, se deberian mover los directorios a probtrack a otro path. Algo así,

for x in `ls -d working/*_probtrack_out`; do mv $x `echo $x | sed 's/out/FPCustom/'`;done

y después indicar el path correcto,

$ dti_metrics_tracks.pl -path FPCustom facehbi

o

$ dti_metrics_tracks.pl -path FPCustom -thr 0.5 facehbi

que deja como resultado el archivo facehbi_dti_FPCustom.csv,

[osotolongo@detritus facehbi]$ head facehbi_dti_FPCustom.csv
Subject;FPCustom_FA;FPCustom_MD
0001;0.288294;0.000875
0002;0.290151;0.000878
0003;0.275354;0.000878
0004;0.273996;0.000894
0005;0.266883;0.000859
0006;0.281883;0.000857
0007;0.268814;0.000873
0008;0.265971;0.000888
0009;0.261239;0.000885

Opciones:

  • -thr : define el umbral para hacer la mascara de los tracks (por defecto: 0.25)
  • -path : define el path donde se encuentran los resultados de la tractografia
  • -cut text_file : Se lanzan solo los sujetos incluidos en el archivo suministrado. Este archivo debe ser una lista simple de IDs
  • -sd : Calcula además las standard deviations
  • -h : Imprime la ayuda en pantalla

TRACULA

Tracula es una herramienta para la reconstruccion de los principales tractos de materia blanca incluida dentro de Freesurfer 6.0. Lo que se ha hecho es implementar esta herramienta dentro del cluster de FACE.

Recomendable ver esta presentacion


Nota: El preprocesamiento es tipicamente el incluido en la version 5.1 de FSL. El procesamiento actual de FSL(6.0) es bastante mas extensivo pero quiza no necesario si se utilizan las herramientas de FS para el registro y la correcion de movimiento. En cualquier caso es una herramienta que proporciona resultados para comparar y/o corregir las observaciones hechas con FSL en nuestro pipeline.


Digamos que tenemos un proyecto al que ya se le ha hecho la reconstruccion de FS. Aqui hay que hacer 5 sencillos pasos.

1.- Primero se ejecuta el preprocesamiento,

[tester@detritus tractest]$ ctrac_prep.pl tractest
INFO: SUBJECTS_DIR is /nas/data/subjects
INFO: Diffusion root is /nas/data/subjects
Actual FREESURFER_HOME /nas/usr/local/opt/freesurfer
Submitted batch job 134138
Submitted batch job 134139
Submitted batch job 134140
Submitted batch job 134141
Submitted batch job 134142
Submitted batch job 134143
[tester@detritus tractest]$ squeue | grep trac
            134143      fast trac_pre   tester PD       0:00      1 (Dependency)
            134138      fast trac_pre   tester  R       0:27      1 brick01
            134139      fast trac_pre   tester  R       0:27      1 brick01
            134140      fast trac_pre   tester  R       0:27      1 brick01
            134141      fast trac_pre   tester  R       0:27      1 brick01
            134142      fast trac_pre   tester  R       0:27      1 brick01

Este script genera automaticamente un archivo dmri.rc con la configuracion por defecto y un archivo trac_step1.txt, cuyas ordenes ejecuta automaticamente en el cluster.

Importante: El archivo dmri.rc se generara solo si no existe. Esto quiere decir que si queremos ejecutar nuevamente el procedimiento pero con otros parametros basta editar el archivo existente y ejecutar nueva mente el script. Posteriores ejecuciones respetaran los cambios del archivo de configuracion. No obstante, si hemos hecho cambios y deseamos restaurar los valores por defecto basta con borrar este archivo.

2.- El siguiente paso es el BEDPOST,

[tester@detritus tractest]$ ctrac_bedp.pl tractest
INFO: SUBJECTS_DIR is /nas/data/subjects
INFO: Diffusion root is /nas/data/subjects
Actual FREESURFER_HOME /nas/usr/local/opt/freesurfer
Submitted batch job 134156
Submitted batch job 134157
Submitted batch job 134158
Submitted batch job 134159
Submitted batch job 134160
Submitted batch job 134162
Submitted batch job 134163
Submitted batch job 134164
...
...
...

Aqui se generan y ejecutan tres archivos de ordenes (preproc, proc y postproc),

[tester@detritus tractest]$ ls trac_step2.*
trac_step2.post.txt  trac_step2.pre.txt  trac_step2.txt

y se enviaran tres emails de aviso, uno por cada etapa que termine. La primera y tercera etapas son rapidas, pero la segunda es extremadamente larga (aqui es donde se hace el trabajo).

3.- El siguiente paso es el PROBTRAC,

[tester@detritus tractest]$ ctrac_path.pl tractest
INFO: SUBJECTS_DIR is /nas/data/subjects
INFO: Diffusion root is /nas/data/subjects
Actual FREESURFER_HOME /nas/usr/local/opt/freesurfer
Submitted batch job 134822
Submitted batch job 134823
Submitted batch job 134824
Submitted batch job 134825
Submitted batch job 134826
Submitted batch job 134827

Aqui se genera el archivo trac_step3.txt y se ejecutan las ordenes que contiene. Demora un ratejo pero nada exagerado.

fMRI

ICA individual

Para hace el analisis ICA de cada sujeto individualmente,

[osotolongo@detritus bids]$ rs_ica_one.pl mopead
Collecting needed files
sbatch /nas/data/mopead/working/0001_rs.ica/scripts/feat1.sh
sbatch --depend=afterok:118305 /nas/data/mopead/working/0001_rs.ica/scripts/feat2.sh
sbatch --depend=afterok:118306 /nas/data/mopead/working/0001_rs.ica/scripts/feat4.sh
sbatch /nas/data/mopead/working/0002_rs.ica/scripts/feat1.sh
sbatch --depend=afterok:118308 /nas/data/mopead/working/0002_rs.ica/scripts/feat2.sh
sbatch --depend=afterok:118309 /nas/data/mopead/working/0002_rs.ica/scripts/feat4.sh
sbatch /nas/data/mopead/working/0003_rs.ica/scripts/feat1.sh
sbatch --depend=afterok:118311 /nas/data/mopead/working/0003_rs.ica/scripts/feat2.sh
sbatch --depend=afterok:118312 /nas/data/mopead/working/0003_rs.ica/scripts/feat4.sh
...
...
...

El informe de resultados queda en working/0001_rs.ica/filtered_func_data.ica/report/00index.html.

ICA grupal

Para hacer el analisis de componentes principales de todos los sujetos del proyecto, de manera grupal,

[osotolongo@detritus bids]$ rs_ica_group.pl mopead
Collecting needed files
Counting available subjects
Getting info from images
Checking images and excluding wrong subjects
Copying FSL files and setting directories
Making global .fsf file
Making individual .fsf files and scripts
sbatch /nas/data/mopead/working/0001_rs.ica/scripts/feat1.sh
sbatch --depend=afterok:118672 /nas/data/mopead/working/0001_rs.ica/scripts/feat2.sh
sbatch /nas/data/mopead/working/0002_rs.ica/scripts/feat1.sh
sbatch --depend=afterok:118674 /nas/data/mopead/working/0002_rs.ica/scripts/feat2.sh
sbatch /nas/data/mopead/working/0003_rs.ica/scripts/feat1.sh
sbatch --depend=afterok:118676 /nas/data/mopead/working/0003_rs.ica/scripts/feat2.sh
sbatch /nas/data/mopead/working/0004_rs.ica/scripts/feat1.sh
sbatch --depend=afterok:118678 /nas/data/mopead/working/0004_rs.ica/scripts/feat2.sh
sbatch /nas/data/mopead/working/0005_rs.ica/scripts/feat1.sh
sbatch --depend=afterok:118680 /nas/data/mopead/working/0005_rs.ica/scripts/feat2.sh
sbatch /nas/data/mopead/working/0006_rs.ica/scripts/feat1.sh
sbatch --depend=afterok:118682 /nas/data/mopead/working/0006_rs.ica/scripts/feat2.sh
...
...
...
Making global script
sbatch --depend=afterok:120163,120165,120167,120169,120171,120173,120175,120177,120179,120181,120183,120185,120187,120189,120191,120193,120195,120197,120199,120201,120203,120205,120207,120209,120211,120213,120215,120217,120219,120221,120223,120225,120227,120229,120231,120233,120235,120237,120239,120241,120243,120245,120247,120249,120251,120253,120255,120257,120259,120261,120263,120265,120267,120269,120271,120273,120275,120277,120279,120281,120283,120285,120287,120289,120291,120293,120295,120297,120299,120301,120303,120305,120307,120309,120311,120313,120315,120317,120319,120321,120323,120325,120327,120329,120331,120333,120335,120337,120339,120341,120343,120345,120347,120349,120351,120353,120355,120357,120359,120361,120363,120365,120367,120369,120371,120373,120375,120377,120379,120381,120383,120385,120387,120389,120391,120393,120395,120397,120399,120401,120403 /nas/data/mopead/working/rs.gica/scripts/feat4_ica.sh
Submitted batch job 120404

fmriprep

Para ejecutar el preprocesado de las imágenes fMRI disponemos de fmriprep. Para paralelizar la ejecución se jecuta el script dfmriprep.pl.

Opciones:

  • -st: Hace slice timing correction
  • -fs: Utiliza Freesusfer para el preprocesado (puede no funcionar del todo bien)
  • -cut <text_file>: Hace el procesamiento solo de los sujetos incluidos en el archivo

Ejemplo,

[osotolongo@detritus mopead]$ dfmriprep.pl -st -cut test_fmri.txt mopead
Submitted batch job 128285
Submitted batch job 128286
Submitted batch job 128287
Submitted batch job 128288
Submitted batch job 128289
[osotolongo@detritus mopead]$ squeue | grep fmri
            128285      fast fmriprep osotolon PD       0:00      1 (Priority)
            128286      fast fmriprep osotolon PD       0:00      1 (Priority)
            128287      fast fmriprep osotolon PD       0:00      1 (Priority)
            128288      fast fmriprep osotolon PD       0:00      1 (Priority)
            128289      fast fmriprep osotolon PD       0:00      1 (Dependency)

El output queda en fmriprep_out.

[osotolongo@detritus mopead]$ ls fmriprep_out/fmriprep/
logs  sub-0005

PET

update DB y DCM2BIDS

Este igualmente es un proceso manual. Debe ligarse el ID del sujeto (que ya existe) con el directorio donde estan las imagenes PET. Voy a poner de jemplo la visita 2 de FACEHBI.

Primero mirar los PETs,

[osotolongo@detritus f2cehbi]$ ls /nas/clinic/facehbi_2/
FACEHBI-F001F  FACEHBI-F022F  FACEHBI-F042F  FACEHBI-F062F  FACEHBI-F080F  FACEHBI-F099F  FACEHBI-F124F  FACEHBI-F142F  FACEHBI-F161F  FACEHBI-F183F  FACEHBI-F203F  FACEHBI-F223F  FACEHBI-F239
FACEHBI-F002F  FACEHBI-F023F  FACEHBI-F043F  FACEHBI-F063F  FACEHBI-F082F  FACEHBI-F100F  FACEHBI-F125F  FACEHBI-F143F  FACEHBI-F163F  FACEHBI-F184F  FACEHBI-F204F  FACEHBI-F224F  FACEHBI-F240
FACEHBI-F003F  FACEHBI-F024F  FACEHBI-F044F  FACEHBI-F064F  FACEHBI-F083F  FACEHBI-F105F  FACEHBI-F126F  FACEHBI-F144F  FACEHBI-F164F  FACEHBI-F185F  FACEHBI-F207F  FACEHBI-F225F  FACEHBI-F241
FACEHBI-F005F  FACEHBI-F025F  FACEHBI-F047F  FACEHBI-F065F  FACEHBI-F084F  FACEHBI-F106F  FACEHBI-F127F  FACEHBI-F145F  FACEHBI-F165F  FACEHBI-F186F  FACEHBI-F208F  FACEHBI-F226F  FACEHBI-F243
FACEHBI-F006F  FACEHBI-F026F  FACEHBI-F048F  FACEHBI-F066F  FACEHBI-F085F  FACEHBI-F107F  FACEHBI-F128F  FACEHBI-F146F  FACEHBI-F166F  FACEHBI-F188F  FACEHBI-F211F  FACEHBI-F227   FACEHBI-F244
FACEHBI-F007F  FACEHBI-F027F  FACEHBI-F049F  FACEHBI-F068F  FACEHBI-F086F  FACEHBI-F111F  FACEHBI-F129F  FACEHBI-F149F  FACEHBI-F167F  FACEHBI-F189F  FACEHBI-F212F  FACEHBI-F228   FACEHBI-F245
FACEHBI-F008F  FACEHBI-F028F  FACEHBI-F050F  FACEHBI-F069F  FACEHBI-F087F  FACEHBI-F112F  FACEHBI-F130F  FACEHBI-F150F  FACEHBI-F169F  FACEHBI-F190F  FACEHBI-F213F  FACEHBI-F229F  FACEHBI-F246
FACEHBI-F009F  FACEHBI-F029F  FACEHBI-F052F  FACEHBI-F070F  FACEHBI-F088F  FACEHBI-F115F  FACEHBI-F131F  FACEHBI-F151F  FACEHBI-F170F  FACEHBI-F192F  FACEHBI-F214F  FACEHBI-F230F
FACEHBI-F010F  FACEHBI-F030F  FACEHBI-F053F  FACEHBI-F071F  FACEHBI-F089F  FACEHBI-F116F  FACEHBI-F132F  FACEHBI-F152F  FACEHBI-F171F  FACEHBI-F193F  FACEHBI-F215F  FACEHBI-F231
FACEHBI-F011F  FACEHBI-F033F  FACEHBI-F054F  FACEHBI-F072F  FACEHBI-F090F  FACEHBI-F117F  FACEHBI-F133F  FACEHBI-F154F  FACEHBI-F173F  FACEHBI-F194F  FACEHBI-F216F  FACEHBI-F232F
FACEHBI-F014F  FACEHBI-F035F  FACEHBI-F055F  FACEHBI-F073F  FACEHBI-F091F  FACEHBI-F118F  FACEHBI-F134F  FACEHBI-F155F  FACEHBI-F175F  FACEHBI-F195F  FACEHBI-F217F  FACEHBI-F233
FACEHBI-F015F  FACEHBI-F036F  FACEHBI-F056F  FACEHBI-F074F  FACEHBI-F092F  FACEHBI-F119F  FACEHBI-F135F  FACEHBI-F156F  FACEHBI-F177F  FACEHBI-F196F  FACEHBI-F218F  FACEHBI-F234
FACEHBI-F018F  FACEHBI-F038F  FACEHBI-F057F  FACEHBI-F075F  FACEHBI-F094F  FACEHBI-F120F  FACEHBI-F137F  FACEHBI-F157F  FACEHBI-F178F  FACEHBI-F197F  FACEHBI-F219F  FACEHBI-F235F
FACEHBI-F019F  FACEHBI-F039F  FACEHBI-F058F  FACEHBI-F076F  FACEHBI-F096F  FACEHBI-F121F  FACEHBI-F139F  FACEHBI-F158F  FACEHBI-F179F  FACEHBI-F198F  FACEHBI-F220F  FACEHBI-F236F
FACEHBI-F020F  FACEHBI-F040F  FACEHBI-F059F  FACEHBI-F077F  FACEHBI-F097F  FACEHBI-F122F  FACEHBI-F140F  FACEHBI-F159F  FACEHBI-F181F  FACEHBI-F199F  FACEHBI-F221F  FACEHBI-F237
FACEHBI-F021F  FACEHBI-F041F  FACEHBI-F061F  FACEHBI-F078F  FACEHBI-F098F  FACEHBI-F123F  FACEHBI-F141F  FACEHBI-F160F  FACEHBI-F182F  FACEHBI-F201F  FACEHBI-F222F  FACEHBI-F238F

Esto parece bastante regular. De haber alguna irregularidad hay que corregirla manualmente. Ahora,

[osotolongo@detritus f2cehbi]$ head f2cehbi_mri.csv
0001;F001
0002;F002
0003;F003
0004;F005
0005;F006
0006;F007
0007;F008
0008;F009
0009;F010
0010;F011
[osotolongo@detritus f2cehbi]$ ls /nas/clinic/facehbi_2/ | sed 's/.*-\(F.*\)/\1;\0/; s/F;/;/' > fbb_db_temp.csv
[osotolongo@detritus f2cehbi]$ head fbb_db_temp.csv
F001;FACEHBI-F001F
F002;FACEHBI-F002F
F003;FACEHBI-F003F
F005;FACEHBI-F005F
F006;FACEHBI-F006F
F007;FACEHBI-F007F
F008;FACEHBI-F008F
F009;FACEHBI-F009F
F010;FACEHBI-F010F
F011;FACEHBI-F011F
[osotolongo@detritus f2cehbi]$ join -t";" -1 2 -2 1 f2cehbi_mri.csv fbb_db_temp.csv | awk -F";" '{print $2";"$3}' > f2cehbi_pet.csv
[osotolongo@detritus f2cehbi]$ head f2cehbi_pet.csv 
0001;FACEHBI-F001F
0002;FACEHBI-F002F
0003;FACEHBI-F003F
0004;FACEHBI-F005F
0005;FACEHBI-F006F
0006;FACEHBI-F007F
0007;FACEHBI-F008F
0008;FACEHBI-F009F
0009;FACEHBI-F010F
0010;FACEHBI-F011F

Lo siguiente es editar el archivo de conversion (conversion.json). Corremos el helper,

[osotolongo@detritus bids]$ rm -rf tmp_dcm2bids/helper/*
[osotolongo@detritus bids]$ dcm2bids_helper -d /nas/clinic/facehbi_2/FACEHBI-F001F/
Example in:
/nas/data/f2cehbi/bids/tmp_dcm2bids/helper
[osotolongo@detritus bids]$ ls tmp_dcm2bids/helper/
003_FACEHBI-F001F__20170126133952.json           005_FACEHBI-F001F__20170126133952.json                             006_FACEHBI-F001F__20170126133952.json
003_FACEHBI-F001F__20170126133952.nii.gz         005_FACEHBI-F001F__20170126133952.nii.gz                           006_FACEHBI-F001F__20170126133952.nii.gz
003_FACEHBI-F001F_FACEHBI_20170126133952.json    005_FACEHBI-F001F_FACEHBI_Florbetaben_20min_20170126133952.json    006_FACEHBI-F001F_FACEHBI_Florbetaben_4x5min_20170126133952.json
003_FACEHBI-F001F_FACEHBI_20170126133952.nii.gz  005_FACEHBI-F001F_FACEHBI_Florbetaben_20min_20170126133952.nii.gz  006_FACEHBI-F001F_FACEHBI_Florbetaben_4x5min_20170126133952.nii.gz

y añadimos la info pertinente al archivo,

                {
                        "dataType": "pet",
                        "modalityLabel": "fbb",
                        "customLabels": "single",
                        "criteria": {
                                "SeriesDescription": "FACEHBI_Florbetaben_4x5min",
                                "ImageType": ["ORIGINAL", "PRIMARY"]
                        }
                },
                {
                        "dataType": "pet",
                        "modalityLabel": "fbb",
                        "customLabels": "combined",
                        "criteria": {
                                "SeriesDescription": "FACEHBI_Florbetaben_20min",
                                "ImageType": ["ORIGINAL", "PRIMARY"]
                        }
                }

Por ultimo, edito el archivo de config del proyecto y añado la ubicacion de las PET,

[osotolongo@detritus bids]$ cat ~/.config/neuro/f2cehbi.cfg 
DATA = /nas/data/f2cehbi
SRC = /nas/corachan/facehbi_2
PET = /nas/clinic/facehbi_2
WORKING = /nas/data/f2cehbi/working
BIDS = /nas/data/f2cehbi/bids

Ahora estoy preparado para importar los PET,

[osotolongo@detritus bids]$ pet2bids.pl f2cehbi
Submitted batch job 117511
Submitted batch job 117512
Submitted batch job 117513
Submitted batch job 117514
Submitted batch job 117515
...
...
...
[osotolongo@detritus bids]$ squeue | head
             JOBID PARTITION     NAME     USER ST       TIME  NODES NODELIST(REASON)
            117706      fast dcm2bids osotolon PD       0:00      1 (Resources)
            117707      fast dcm2bids osotolon PD       0:00      1 (Priority)
            117708      fast dcm2bids osotolon PD       0:00      1 (Priority)
            117709      fast dcm2bids osotolon PD       0:00      1 (Priority)
            117710      fast dcm2bids osotolon PD       0:00      1 (Dependency)
            117511      fast dcm2bids osotolon  R       1:02      1 brick01
            117512      fast dcm2bids osotolon  R       1:02      1 brick01
            117513      fast dcm2bids osotolon  R       1:02      1 brick01
            117514      fast dcm2bids osotolon  R       1:02      1 brick01

y si todo va bien deberia tener los PET incorporados a la estructura,

[osotolongo@detritus f2cehbi]$ tree bids/sub-0001/
bids/sub-0001/
├── anat
│   ├── sub-0001_T1w.json
│   ├── sub-0001_T1w.nii.gz
│   ├── sub-0001_T2w.json
│   └── sub-0001_T2w.nii.gz
├── dwi
│   ├── sub-0001_dwi.bval
│   ├── sub-0001_dwi.bvec
│   ├── sub-0001_dwi.json
│   └── sub-0001_dwi.nii.gz
├── func
│   ├── sub-0001_task-rest_bold.json
│   └── sub-0001_task-rest_bold.nii.gz
└── pet
    ├── sub-0001_combined_fbb.json
    ├── sub-0001_combined_fbb.nii.gz
    ├── sub-0001_single_fbb.json
    └── sub-0001_single_fbb.nii.gz
 
4 directories, 14 files

Errores

En caso de haber errores llegan emails y procedemos a revisar que ha pasado, errores pet2bids

Ejemplo, no hay DICOM,

[osotolongo@detritus f2cehbi]$ ls slurm/ | grep 117565
dcm2bids0056-117565
[osotolongo@detritus f2cehbi]$ cat slurm/dcm2bids0056-117565
INFO:dcm2bids.dcm2bids:--- dcm2bids start ---
INFO:dcm2bids.dcm2bids:OS:version: Linux-3.10.0-862.11.6.el7.x86_64-x86_64-with-centos-7.5.1804-Core
INFO:dcm2bids.dcm2bids:python:version: 3.6.8 (default, Aug  7 2019, 17:28:10) [GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-39)]
INFO:dcm2bids.dcm2bids:dcm2bids:version: 2.1.4
INFO:dcm2bids.dcm2bids:dcm2niix:version: v1.0.20190902
INFO:dcm2bids.dcm2bids:participant: sub-0056
INFO:dcm2bids.dcm2bids:session: 
INFO:dcm2bids.dcm2bids:config: /home/data/f2cehbi/bids/conversion.json
INFO:dcm2bids.dcm2bids:BIDS directory: /home/data/f2cehbi/bids
WARNING:dcm2bids.dcm2niix:Previous dcm2niix directory output found:
WARNING:dcm2bids.dcm2niix:/nas/data/f2cehbi/bids/tmp_dcm2bids/sub-0056
WARNING:dcm2bids.dcm2niix:'force' argument is set to True
WARNING:dcm2bids.dcm2niix:Cleaning the previous directory and running dcm2niix
INFO:dcm2bids.utils:Running dcm2niix -b y -ba y -z y -f '%3s_%f_%p_%t' -o /nas/data/f2cehbi/bids/tmp_dcm2bids/sub-0056 /nas/clinic/facehbi_2/FACEHBI-F069F/
Traceback (most recent call last):
srun: error: brick01: task 0: Exited with exit code 1
  File "/usr/local/bin/dcm2bids", line 114, in <module>
    sys.exit(main())
  File "/usr/local/bin/dcm2bids", line 110, in main
    return app.run()
  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/dcm2bids/dcm2bids.py", line 103, in run
    dcm2niix.run(self.forceDcm2niix)
  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/dcm2bids/dcm2niix.py", line 78, in run
    self.execute()
  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/dcm2bids/dcm2niix.py", line 104, in execute
    output = run_shell_command(cmd)
  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/dcm2bids/utils.py", line 109, in run_shell_command
    return check_output(shlex.split(commandLine))
  File "/usr/lib64/python3.6/subprocess.py", line 356, in check_output
    **kwargs).stdout
  File "/usr/lib64/python3.6/subprocess.py", line 438, in run
    output=stdout, stderr=stderr)
subprocess.CalledProcessError: Command '['dcm2niix', '-b', 'y', '-ba', 'y', '-z', 'y', '-f', '%3s_%f_%p_%t', '-o', '/nas/data/f2cehbi/bids/tmp_dcm2bids/sub-0056', '/nas/clinic/facehbi_2/FACEHBI-F069F/']' returned non-zero exit status 2.
[osotolongo@detritus f2cehbi]$ ls /nas/clinic/facehbi_2/FACEHBI-F069F/
20min.nii  4x5min.nii  CT.nii  dicom2nii  dicomBK

Una vez arrglados los erroresse puede volver a correr pet2bids.pl. Es bastante rápido asi que no vale la pena ser selectivo.

Registro

El registro de los PET a espacio nativo T1 se hace para cada serie de 4min y despues se haya el valor medio de estas. Esto se hace ahora con ANTS, asi que demora un rato

[osotolongo@detritus f2cehbi]$ fbb_correct.pl f2cehbi
Collecting needed files
Submitted batch job 117911
Submitted batch job 117912
Submitted batch job 117913
Submitted batch job 117914
Submitted batch job 117915
Submitted batch job 117916
...
...
...
[osotolongo@detritus f2cehbi]$ squeue 
             JOBID PARTITION     NAME     USER ST       TIME  NODES NODELIST(REASON)
            118103      fast fbb_reg_ osotolon PD       0:00      1 (Resources)
            118104      fast fbb_reg_ osotolon PD       0:00      1 (Priority)
            118105      fast fbb_reg_ osotolon PD       0:00      1 (Priority)
            118106      fast fbb_reg_ osotolon PD       0:00      1 (Dependency)
            117911      fast fbb_reg_ osotolon  R       1:03      1 brick01
            117912      fast fbb_reg_ osotolon  R       1:03      1 brick01
            117913      fast fbb_reg_ osotolon  R       1:03      1 brick01
            117914      fast fbb_reg_ osotolon  R       1:03      1 brick01
            117915      fast fbb_reg_ osotolon  R       1:03      1 brick01
...
...
...

QC

El comando fbb_correct.pl deja un informe para evaluar visualmente la calidad del registro en working/fbbs.

Se presenta el registro de la imagen corregiday tambien el de los cuatro slices tomados para conformar esta imagen. Encaso de haber alguno erroneo, habria que eliminar este slice manualmente.

SUVR y Centiloide

Ojo con las diferencias entre los metodos. En el primer caso se trata de una plantilla predeterminada que se aplica en espacio MNI.

Pittsburg way,

[osotolongo@detritus f2cehbi]$ fbb_cl_metrics.pl f2cehbi
Submitted batch job 119962
Submitted batch job 119963
Submitted batch job 119964
Submitted batch job 119965
Submitted batch job 119966
Submitted batch job 119967
Submitted batch job 119968
...
...
...
[osotolongo@detritus f2cehbi]$ head f2cehbi_fbb_cl.csv
Subject; SUVR; Centilod
0001;0.947448581259062;-9.56138763485993
0002;0.998527551470408;-1.72587360443941
0003;0.976769346725309;-5.06358221233762
0004;0.9257683185824;-12.8871399294598
0005;1.10081272707067;13.9646723326406
0006;1.33944078045911;50.5702157224281
0007;0.921519792224461;-13.5388638727676
0008;0.986394015362684;-3.58715804336427
0009;0.94463879573264;-9.99240873461304

En el segundo, se calculan las regiones a partir de la segmentacion de FS y se aplican las mascaras en espacio T1.

ADNI way,

[osotolongo@detritus f2cehbi]$ fbb_rois_metrics.pl f2cehbi
[osotolongo@detritus f2cehbi]$ squeue
             JOBID PARTITION     NAME     USER ST       TIME  NODES NODELIST(REASON)
            120626      fast fbb_mroi osotolon PD       0:00      1 (Resources)
            120627      fast fbb_mroi osotolon PD       0:00      1 (Priority)
            120628      fast fbb_mroi osotolon PD       0:00      1 (Priority)
            120629      fast fbb_mroi osotolon PD       0:00      1 (Priority)
            120630      fast fbb_mroi osotolon PD       0:00      1 (Priority)
            120631      fast fbb_mroi osotolon PD       0:00      1 (Priority)
            120632      fast fbb_mroi osotolon PD       0:00      1 (Priority)
            120633      fast fbb_mroi osotolon PD       0:00      1 (Priority)
...
...
...
[osotolongo@detritus f2cehbi]$ head f2cehbi_fbb_fs_suvr_rois.csv
Subject;Frontal;Global;Centiloid;PPCLP
0001;0.840079887648043;0.875881846402253;-20.5397247618943;0.865159093981024
0002;0.814343015425023;0.883035769218421;-19.4423130018942;0.924013722000335
0004;0.765809696493594;0.810338808417809;-30.5940267887081;0.804997948099045
0005;0.93563445748163;0.963915372277088;-7.03538189269466;0.936280847549527
0006;1.07625519944551;1.1785370028533;25.8875762376964;1.2110850435454
0008;0.828132536105314;0.880894977792776;-19.7707104065881;0.890664823428818
0009;0.757388456102121;0.820293867318781;-29.0669207532991;0.831893442310418
0010;0.880154279108059;0.920792345838235;-13.6504541484147;0.922743206707541
0012;0.919834652405799;0.976807272663839;-5.05776437336712;0.93867377958910


Nota: Personalmente me parece mas acertado el segundo metodo pero para comparar con otros trabajos debemos aplicar el primero.


Formato de entrega

Los resultados se deben entregar en un formato específico. Para mejor comprensión se agrupan por tipos de procesamiento (MRI, DTI, FBB, etc). Para conseguir este archivo se necestia seguir varios pasos,

Construcción archivo guía

Se necesita un archivo con esta estructura,

PSubject,Subject,Interno,Date
F001,0001,20090806,05.12.2014
F002,0002,20131084,05.12.2014
F003,0003,20130456,11.12.2014
F004,0004,20080130,12.12.2014
F005,0005,20141272,07.01.2015
F006,0006,20141107,23.12.2014
F007,0007,20080716,19.12.2014
F008,0008,20131483,20.12.2014
F009,0009,20141277,10.01.2015

Para ello necesitamos un archivo externo con los codigos de proyecto e historia clinica,

PSubject,Interno
F001,20090806
F002,20131084
F003,20130456
F004,20080130
F005,20141272
F006,20141107
F007,20080716
F008,20131483
F009,20141277

Este archivo ha de unirse con las fechas de cada experimento. Vamos a extraer las fechas de los DICOM,

[osotolongo@detritus facehbi]$ for x in /nas/corachan/facehbi/*;do n=$(echo ${x} | awk -F"/" {'print $5'}); f=$(find ${x} -type f |grep -v "DTI"| head -1); d=$(dckey -k "AcquisitionDate" ${f} 2>&1); echo ${n},${d}; done > dates_mri.csv

y añadirles el encabezado,

[osotolongo@detritus facehbi]$ sed -i '1iPSubject,Date' dates_mri.csv
[osotolongo@detritus facehbi]$ head dates_mri.csv
PSubject,Date
F001,20141205
F002,20141205
F003,20141211
F004,20141212
F005,20150107
F006,20141223
F007,20141219
F008,20141220
F009,20150110

Tambien necesitaremos formatear la base de datos en CSV y añadirle un header,

[osotolongo@detritus facehbi]$ sed 's/;/,/' facehbi_mri.csv > guia_mri_proper.csv
[osotolongo@detritus facehbi]$ sed -i '1iSubject,PSubject' guia_mri_proper.csv
[osotolongo@detritus facehbi]$ head guia_mri_proper.csv
Subject,PSubject
0001,F001
0002,F002
0003,F003
0004,F004
0005,F005
0006,F006
0007,F007
0008,F008
0009,F009

ahora formateamos las fechas apropiadamente,

[osotolongo@detritus facehbi]$ format_date.pl dates_mri.csv facehbi
[osotolongo@detritus facehbi]$ head dates_mri_proper.csv
PSubject,Date
F001,05.12.2014
F002,05.12.2014
F003,11.12.2014
F004,12.12.2014
F005,07.01.2015
F006,23.12.2014
F007,19.12.2014
F008,20.12.2014
F009,10.01.2015

Ya casi esta, hay que unir los archivos ahora,

[osotolongo@detritus facehbi]$ join -t, internos.csv dates_mri_proper.csv > info_mri.csv
[osotolongo@detritus facehbi]$ join -t, -1 2 -2 1 guia_mri_proper.csv info_mri_proper.csv > gdata_mri.csv

Voilá

[osotolongo@detritus facehbi]$ head gdata_mri.csv
PSubject,Subject,Interno,Date
F001,0001,20090806,05.12.2014
F002,0002,20131084,05.12.2014
F003,0003,20130456,11.12.2014
F004,0004,20080130,12.12.2014
F005,0005,20141272,07.01.2015
F006,0006,20141107,23.12.2014
F007,0007,20080716,19.12.2014
F008,0008,20131483,20.12.2014
F009,0009,20141277,10.01.2015

Agrupamiento de resultados

Todos los archivos de resultados a incluir en el output se deben copiar a un mismo directorio.

[osotolongo@detritus facehbi]$ ls fbb_results
fbb_centiloid.csv  fbb_landau_method.csv
[osotolongo@detritus facehbi]$ ls dti_results/
DMN.csv  FPCustom.csv

Los archivos deben transformarse en un formato CSV correcto.

[osotolongo@detritus facehbi]$ sed 's/;/,/g' facehbi_dti_FPCustom.csv > dti_tracks/FPCustom.csv

Información general

Debe existir una archivo con informacion general sobre la adquisicion y el procesamiento de los resultados. Puede ser muy básico y se hace a mano en un momento.

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Base de datos:,O. Sotolongo-Grau,asqwerty@gmail.com
Extracción de métricas:,O. Sotolongo-Grau,asqwerty@gmail.com
col. Externa:,Assumpta Vivas-Larruy,assumpta.vivas@gmail.com
,Miguel Ángel Tejero,mtejeroc@corachan.com

Ejecución

[osotolongo@detritus facehbi]$ metrics2xls.pl -i dti_results -g gdata_mri.csv -o dti_tracks.xlsx -s info_page_dti.csv facehbi

Opciones:

  • -i: directorio con los resultados (obligatorio)
  • -o: nombre del rchivo de salida
  • -g: nombre del archivo guia (obligatorio)
  • -s: nombre del archivo de informacion general
  • nombre del proyecto (obligatorio)
neuroimagen/pipe04_user.1584873853.txt.gz · Last modified: 2020/08/04 10:47 (external edit)