演習3-1：ウィンドウ処理を使って，乳房X線画像から微小石灰化像を確認してみよう！

使用する画像： 乳房X線画像の一部（mammo_calc.raw，RAW形式，2048×2048画素，16ビット符号なし整数）

＊バイト順はビッグエンディアンである．

⇒画像の左寄りの中央付近に，細い線状や枝分かれ状の微小石灰化像が集まっている．

⇒微小石灰化像：乳房X線画像における画像所見のひとつであり，早期乳癌に伴って現れることが多いとされている．

　そのため画像診断においてその検出は非常に重要であるが，陰影そのものは極めて微細である．

方法：

１．ImageJを起動後，RAW形式の対象画像を開く．

⇒「File」→「Import」→「Raw」を押し，対象画像を選択．

「Image type」は「16-bit Unsigned」，「Width」と「Height」は2048とし，「Little-endian byte order」のチェックは外す．その他の項目は初期値のままでよい．

２．WLとWWを操作し，微小石灰化像を確認する．

⇒「Image」→「Adjust」→「Window/Level」を選択．

「Level」と「Window」のスライダーを操作し，微小石灰化像を確認する．「Set」を押すと，数値を直接入力することもできる．

考察：

・ImageJで開いた直後の表示と，微小石灰化像が最も観察しやすいと判断した表示（そのときのWLとWWの値を記録する）を比較しよう．石灰化像が見やすくなった理由を，画像に含まれる画素値の範囲（空気，乳腺，石灰化）と関連づけて説明してみよう．

・WWを変えたときに，石灰化像と周囲のコントラストがどのように変化したかを，図１の変換特性（直線の傾き）と関連づけて説明してみよう．

　演習3-2：CT画像のウィンドウ処理を行い，ダブルウィンドウ画像を作ってみよう！

使用する画像： 胸部X線CT画像（chestct.org，RAW形式，512×512画素，16ビット符号付き整数）

＊画素値はCT値である．撮影範囲の外側の画素値は−2048である．バイト順はビッグエンディアンである．

⇒右肺野に肺癌陰影がみられる．

方法：

１．ImageJを起動後，RAW形式の対象画像を開く．

⇒「File」→「Import」→「Raw」を押し，対象画像を選択．

「Image type」は「16-bit Signed」，「Width」と「Height」は512とし，「Little-endian byte order」のチェックは外す．

２．縦隔条件と肺野条件の2種類の画像を作成する．

⇒「Image」→「Adjust」→「Window/Level」を選択し，「Level」と「Window」を操作して縦隔条件の画像にする．

WLとWWの値は，上の説明の目安を参考に，自分で調整する．

⇒「Image」→「Duplicate」で画像を複製し，「Image」→「Type」→「8-bit」で8ビット画像に変換して，「jyukaku.tif」として保存する．

＊8ビットに変換すると，そのとき表示している範囲の画素値が0～255の画素値に変換される．

⇒元の画像に戻り，同様にして肺野条件の画像を作成し，「haiya.tif」として保存する．

３．肺野条件の画像の，肺野以外の部分を黒で塗りつぶす．

⇒「Edit」→「Options」→「Colors」で「Foreground」を「black」にする．

⇒ツールバーのバケツ（Flood Fill Tool）を選択し，肺野条件の画像（haiya.tif）の肺野以外の白い部分（体や縦隔）をクリックして塗りつぶす．

＊肺野以外を1回でうまく塗りつぶせない場合は，肺野条件の画像で体（軟部組織）がどのように表示されているかを確認し，WLとWWを見直してみよう．

４．2枚の画像を合成する．

⇒「Process」→「Image Calculator」を選択．

「Image1」に縦隔条件の画像（jyukaku.tif），「Image2」に塗りつぶし後の肺野条件の画像（haiya.tif）を選び，「Operation」を「Add」にする．「Create new window」にチェックを入れてOKを押す．

考察：

・縦隔条件と肺野条件のそれぞれで，よく見える構造と見えにくくなる構造を挙げ，その理由を各組織のCT値とWL，WWの値から説明してみよう．

・作成したダブルウィンドウ画像で，不自然に見える部分や情報が失われた部分はあったか．その原因を，選んだWLとWWの値，および塗りつぶしと合成の処理から説明してみよう．