９．3次元画像処理とAIによる医用画像処理

１．スライス画像を積み重ねて3次元画像を作る．

⇒「File」→「Import」→「Image Sequence」を選択し，展開したフォルダ「LIDC-IDRI-0265_CT」を選んで「OK」．

＊スライスは頭側から順に並ぶ．画像の下のスライダーで表示するスライスを切り替えられる．

＊作成した3次元画像は，「File」→「Save As」→「Tiff」で「CT_axial.tif」という名前で保存しておく（演習9-2，9-4で使う）．

２．ボクセルの大きさを確認する．

⇒「Image」→「Properties」を選択し，「Pixel width」「Pixel height」「Voxel depth」の値を確認する．

３．ウィンドウ処理を行う．

⇒「Image」→「Adjust」→「Window/Level」を選択し，肺野条件（WL −600，WW 1500）にする（第3回を参照）．

４．補間を行わずに冠状断像を作る．

⇒「Image」→「Stacks」→「Reslice」を選択し，「Start at」を「Top」にし，「Avoid interpolation」にチェックを入れて「OK」．

５．補間を行って冠状断像を作る．

⇒手順4と同じ操作で，「Avoid interpolation」のチェックを外して「OK」．

＊ここで作った冠状断像は，「File」→「Save As」→「Tiff」で「CT_coronal.tif」という名前で保存しておく（演習9-2で使う）．

６．矢状断像と任意の断面の像を作る．

⇒手順5で「Start at」を「Left」にすると矢状断像ができる．

⇒横断像の上に直線ツールで線を引いてから「Reslice」を選択すると，その線に沿った断面の像ができる．

＊「Image」→「Stacks」→「Orthogonal Views」を選択すると，3方向の断面を同時に観察できる．

１．平均値投影像を作成する．

⇒CT_coronal.tifで「Image」→「Stacks」→「Z Project」を選択し，「Projection type」を「Average Intensity」にして「OK」．

２．最大値投影像（MIP）を作成する．

⇒手順1と同じ操作で，「Projection type」を「Max Intensity」にする．すべてのスライスを投影した場合と，投影する厚さを限った場合（例：「Start slice」70，「Stop slice」73の4枚で10 mm，「Start slice」66，「Stop slice」77の12枚で30 mm）を比べる．

＊冠状断像1枚の厚さは，「Reslice」の「Output spacing」の値（初期設定では2.5 mm）である．枚数×2.5 mmが投影する厚さになる．

３．最小値投影像（MinIP）を作成する．

⇒手順2と同じ操作で，「Projection type」を「Min Intensity」にし，気管と気管支が含まれる範囲（例：「Start slice」63，「Stop slice」94）を投影する．

＊作成した投影像は，それぞれ「Window/Level」で肺野条件（WL −600，WW 1500）にしてから比べる．

４．ボリュームレンダリングを行う．

⇒CT_axial.tifを選び，「Plugins」→「3D」→「Volume Viewer」を選択．

⇒左上のメニューを「Slice」から「Volume」に変えると，ボリュームレンダリングの像が表示される．画像をドラッグすると回転できる．

⇒「z-Aspect」に，ボクセルの高さと横の大きさの比を入力する．この画像では，「Voxel depth」÷「Pixel width」（演習9-1の手順2を参照）＝2.5 mm ÷ 0.78125 mm＝3.2 である．

⇒右側の「1D」のグラフ（ヒストグラム）の上で，不透明度を表すオレンジ色の線をマウスで描き直し，骨や肺など，表示される構造がどのように変わるかを観察する．

＊左上のメニューを「Max Projection」にするとMIP，「Projection」にすると平均値投影の像が表示される．ボリュームレンダリングと比べてみよう．

１．Google Colaboratoryでノートブックを開く．

⇒GitHubのリポジトリ（practice-medical-imaging）を開く．

⇒ファイルの一覧の下に表示される説明（README）の中にある「Open in Colab」のボタンを押す．

⇒Google Colaboratoryでノートブックが開くので，大学のGoogleアカウントでログインする．

＊GitHubのアカウントは不要である．

２．GPUを使う設定にする．

⇒「ランタイム」→「ランタイムのタイプを変更」を選択し，「T4 GPU」を選んで「保存」．

３．臓器を自動抽出する．

⇒ノートブックの１．から４．のセルを，上から順に左の▶を押して実行する．

＊「このノートブックはGoogleが作成したものではありません」と表示されたら，「このまま実行」を押す．

４．抽出結果を観察する．

⇒５．のセルで臓器を選んで▶を押す．臓器を変えて観察する．

５．抽出結果を保存する．

⇒６．のセルを実行し，ダウンロードされた「AI_results.zip」を展開する．

１．しきい値処理で肺の領域を抽出する．

⇒「Process」→「Binary」→「Options」で「Black background」にチェックを入れて「OK」．

＊第7回とは逆の設定である．この設定と，後の「Black background (of binary masks)」の両方にチェックを入れておかないと，「Fill Holes」で体の領域が黒く塗りつぶされるスライスができる．

⇒CT_axial.tifを「Image」→「Duplicate」で2つ複製する（「Duplicate stack」にチェックを入れる）．

⇒1つ目で「Image」→「Adjust」→「Threshold」を選択し，スライダーで下限を−1000付近，上限を−400付近に合わせてから「Apply」．「Convert Stack to Binary」で「Calculate threshold for each image」のチェックを外し，「Black background (of binary masks)」にチェックを入れて「OK」．

⇒2つ目で同様に，下限を−400付近，上限を右端（最大値）に合わせて「Apply」し，体の領域を抽出する．続けて「Process」→「Binary」→「Fill Holes」を選択すると，体の中の穴（肺など）が埋まる．

⇒「Process」→「Image Calculator」で，1つ目と2つ目を「AND」にし，「Create new window」にチェックを入れて「OK」．体の外の空気が除かれ，体の中の空気を含む領域だけが残る．これをしきい値処理の結果とする．

＊しきい値処理だけでは，肺と同じくCT値の低い体の外の空気も抽出される．

２．AIの抽出結果を開く．

⇒「File」→「Open」を押し，AI_lung.tifを選択．

３．2つの抽出結果を比べる．

⇒「Process」→「Image Calculator」を選択し，「Image1」にしきい値処理の結果，「Image2」にAI_lung.tifを選ぶ．「Operation」を「AND」（両方で抽出された領域），「XOR」（片方だけで抽出された領域）にして，「Create new window」にチェックを入れて「OK」．

＊すべてのスライスを処理するか聞かれたら「Yes」を押す．

＊結果の画像を「Volume Viewer」（演習9-2）で表示すると，違いを3次元で観察できる．

４．肺の体積を求める．

⇒「Analyze」→「Set Measurements」で「Limit to threshold」にチェックを入れる．

⇒AI_lung.tifで「Image」→「Adjust」→「Threshold」を選択し，下限と上限を255にしてから，「Image」→「Stacks」→「Statistics」を選択．「Volume」に体積（mm³）が表示される．

⇒しきい値処理の結果についても，同様にして体積を求める．