3D Slicer MRIやCTなどの医用画像を扱うとき、単に表示するだけでなく、必要な領域を抽出したり、解析しやすい形に整えたりする作業が欠かせません。特に脳の構造を詳しく確認したい場合や、研究データとして利用する際には、画像のセグメンテーションや微調整の作業が重要になります。 こうした処理を効率的に行えるツールとして、多くの研究者や医療従事者に利用されているのが「3D Slicer」です。無料で利用できるオープンソースソフトウェアで、領域抽出や形状の編集、データの視覚的な確認までを一貫して行える点が魅力です。特にセグメンテーション（segmentation）作業や細かな手直しを行うときに、その柔軟性と拡張性が大きな助けとなります。 本記事では、筆者が日常的に利用している3D Slicerを用いて、脳MRIデータを例にしながら、基本的なセグメンテーションの流れや画像の調整方法を紹介します。研究や臨床の現場で役立つ実践的な使い方を、できるだけシンプルに解説していきます。 3D Slicerとは 3D Slicerは、医療や生物医学分野を中心に広く

脳の萎縮は年齢のせいだけじゃない？ 食事・運動・睡眠・ストレス管理など、日常習慣から脳の健康を守るための実践的ヒントをご紹介。脳の若さを保ち、認知機能の低下を防ぐ秘訣が満載！

本記事では、NiBabelの基本的な使い方から応用例まで、実践的なPythonコード例とともに解説します。Google Colaboratoryを使った環境構築から始め、実際の医療画像データを用いた処理方法を詳しく説明します。