演習2-1：基礎的な特徴量として，平均，標準偏差，ヒストグラムを求めてみよう！

使用する画像： 胸部X線画像， 同心円チャート画像， シーメンスチャート画像

＊3つの画像はいずれも反転LUT（inverting LUT）で表示される（第1回 演習1-1を参照）．特徴量やヒストグラムは表示の明暗ではなく画素値から計算されるため，暗く表示されている部分ほど画素値は大きい．

方法：

１．ImageJを起動後，対象画像を開く．

⇒「File」→「Open」を押し，対象画像を選択．

２．計測項目を設定する．

⇒「Analyze」→「Set Measurements」を選択．

「Area」「Mean gray value」「Standard deviation」「Min & max gray value」「Display label」にチェックを入れる．
＊「Display label」にチェックを入れると，Resultsに画像名が表示される．

３．特徴量を測定し，ヒストグラムを表示する．

⇒「Analyze」→「Measure」を選択．手順２で設定した特徴量が「Results」ウィンドウに表示される．

⇒「Analyze」→「Histogram」を選択．ヒストグラムが表示される．

＊領域を選択していないときは，画像全体が対象となる．

４．領域を選択して，特徴量の相違を比較する．

⇒矩形選択ツールで任意の領域を選択し，「Edit」→「Selection」→「Specify」でWidthとHeightを指定したうえで，手順３を実施する．

考察：

・3つの画像のヒストグラムの形，平均値，標準偏差を比較し，それぞれの画像の濃淡の特徴（どのような画素値がどの程度含まれているか）がどのように数値に表れているかを説明してみよう．

・胸部X線画像の肺野内と肺野外（縦隔など）に同じ大きさの領域を設定し，特徴量の違いを，画像の見え方（明るさ，濃淡のばらつき）と関連づけて説明してみよう．

　演習2-2：図形の形状特徴量を求め，形の違いを数値で比較してみよう！

使用する画像： 図形画像（shapes.tif，120×600画素，8ビット2値画像，Tif形式）

＊上から円，楕円，四角形，三角形，棘状（スピキュラ）の5つの図形が並んでいる．

方法：

１．ImageJを起動後，対象画像を開く．

⇒「File」→「Open」を押し，対象画像を選択．

２．2値画像の設定を確認する．

⇒「Process」→「Binary」→「Options」を選択し，「Black background」のチェックを外してOKを押す．

＊この画像は図形が黒，背景が白である．チェックが入っていると，背景が測定対象になってしまう．

３．計測項目を設定する．

⇒「Analyze」→「Set Measurements」を選択．

「Area」「Perimeter」「Shape descriptors」「Display label」にチェックを入れる．
＊「Shape descriptors」を選ぶと，円形度（Circ.）と凸性（Solidity）のほかにAR，Roundも表示されるが，今回は主に円形度と凸性に注目する．

４．図形ごとの特徴量を一括で測定する．

⇒「Analyze」→「Analyze Particles」を選択し，「Display results」にチェックを入れ，「Show」を「Outlines」にしてOKを押す．

＊5個の図形の特徴量が「Results」ウィンドウに表示される．Resultsの番号は，Outlines画像に表示される番号と対応している．
番号1が円，2が楕円，3が四角形，4が三角形，5が棘状の図形である．

考察：

・円，楕円，四角形，三角形，棘状の図形で，円形度と凸性の値はどのように異なったか．2つの特徴量がそれぞれ形のどのような違いを表しているかを，自分の結果に基づいて説明してみよう．

・円形度と凸性だけでは区別しにくい図形の組はあったか．その図形を区別するには，どのような特徴量が役立つか，Resultsに表示された他の特徴量も参考に考えてみよう．

　演習2-3：肺結節の形状特徴量を求め，良性と悪性で比較してみよう！

使用する画像：

良性結節：CT画像（nodule_benign.tif），病変マスク（nodule_benign_mask.tif）

悪性結節：CT画像（nodule_malignant.tif），病変マスク（nodule_malignant_mask.tif）

＊いずれも胸部CT画像の1スライスから結節の周囲（96×96画素）を切り出したものである．
＊良性結節は2年間の経過観察で変化がないことにより良性と確定したもの，悪性結節は生検により原発性肺癌と確定したものである．
＊病変マスクは，放射線科医1名が描いた結節の輪郭から作成した2値画像である（結節が黒，背景が白）．
＊画像には画素の寸法（mm）が設定されているため，面積はmm²で表示される．

方法：

１．ImageJを起動後，良性結節のCT画像と病変マスクを開く．

⇒「File」→「Open」を押し，対象画像を選択．CT画像で結節の形を確認する．

２．計測項目を確認する．

⇒演習2-2と同じ設定（「Black background」のチェックなし，「Area」「Perimeter」「Shape descriptors」「Display label」にチェック）であることを確認する．

３．病変マスクの形状特徴量を測定する．

⇒病変マスクの画像を選択し，「Analyze」→「Analyze Particles」を選択．「Display results」にチェックを入れてOKを押す．

４．悪性結節についても，手順１～３を行う．

＊「Results」ウィンドウには，測定結果が1行ずつ追加される．「Label」の列に表示される画像名で，良性と悪性の結果を見分けられる．

考察：

・良性と悪性の結節で，円形度と凸性の値はどのように異なったか．演習2-2の図形の結果と比較し，それぞれの結節の形の特徴と関連づけて説明してみよう．

・CT画像で見た結節の形と，病変マスクの形を見比べてみよう．悪性結節の周囲に見られる細い線状の影は，マスクにどの程度含まれているか．それが円形度や凸性の値にどのように影響していると考えられるか．