３．ウィンドウ（階調）処理
概要
デジタル画像は画素値という数値で表現される．この画像をディスプレイで観察するためには，画素値を明るさ（輝度）に変換する必要がある．ウィンドウ処理は，CT画像のように幅広い範囲の画素値を持つ画像について，特定の範囲の画素値のみを，表示の階調［0（暗）～255（明）］に割り当てて表示する処理である．
原画像が8ビット程度の濃度分解能しかない場合には，主に表示コントラストの補正として利用されるが，医用画像は8ビット以上の濃度分解能を持つことが多いため，ウィンドウ処理の役割は大きい．
＊以降，「画素値」は画像ファイルに保存されている値を意味し，「グレイレベル」は表示に使われる濃淡を表す値を意味する．
ウィンドウ処理には，ウィンドウレベル（Window Level：WL）とウィンドウ幅（Window Width：WW）の2つのパラメータがある．図１を見てみよう．
aは原画像の画素値のヒストグラムである．WLとWWは，原画像の画素値をどのようにグレイレベルに変換するかを決定する．bはその特性を示しており，図１では，aで示されたヒストグラムにおけるWWの幅だけが0～255のグレイレベルに変換されることを表している．この対象領域を決定する値がWLとWWであり，WLは対象領域の中心値，WWは対象領域の幅を表す値である．
すなわち，表示する画素値の範囲は，下限が WL − WW／2，上限が WL ＋ WW／2 となる．下限以下の画素値はすべて0（黒），上限以上の画素値はすべて255（白）で表示され，その間の画素値は0～255に直線的に割り当てられる．
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．
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．
「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．
「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．
CT画像には，画素値としてCT値が保存されている．CT値は，各組織のX線の線減弱係数を，水を基準として表した値であり，水が0，空気が約−1000，骨が約1000となる．これは11ビット程度の濃度分解能を持つことと等価であり，ウィンドウ処理はCT値の異なる部位を詳細に観察するために欠くことのできない処理である．
CT画像でよく用いられるウィンドウ処理の設定値として，縦隔条件と肺野条件がある．縦隔条件の画像は，縦隔を構成する軟部組織に焦点を合わせて，WLを40前後，WWを400前後に設定した画像である．心臓や食道などを見るのに適しているが，肺の構造はほとんど真っ黒になってしまう．
一方，肺野条件の画像は，空気を含んだ肺実質を観察するために，WLを−500～−600程度に下げ，WWを1000～1500程度に広げた画像である．肺の細かい変化をみるのに適している．
また，異なる条件でウィンドウ処理を行った2枚の画像を合成し，1枚の画像で表示することをダブルウィンドウと言う．ダブルウィンドウは，CT値が大きく異なる領域を一度に観察することができる利点がある．ただし，合成を行う際に，重要な所見が隠れることがないように，注意する必要がある．
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．
方法
１．ImageJを起動後，RAW形式の対象画像を開く．
「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．
WLとWWの値は，上の説明の目安を参考に，自分で調整する．
＊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．
３．肺野条件の画像の，肺野以外の部分を黒で塗りつぶす．
＊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．
「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．
補足
画像の表示においては，画素値を表示用のグレイレベルに直接割り当てることはあまり一般的でない．画素値を表示用のグレイレベルに対応させたルックアップテーブル（LUT）を作成し，それを利用して表示する方法が一般的である．この方法では，画素値にカラーテーブルを対応させることによって，疑似的なカラー表示も可能となる．
ImageJの「Window/Level」によるウィンドウ処理では，表示に用いる範囲が変わるだけで，画像に保存されている画素値は変化しない．一方，「Image」→「Type」→「8-bit」で変換したり，「Window/Level」の「Apply」を押したりすると，画素値そのものが書き換えられる．
[演習3-1で使用した画像の出典]
Curated Breast Imaging Subset of Digital Database for Screening Mammography（CBIS-DDSM）のデータ（Calc-Training_P_00136_LEFT_CC）を使用した．ライセンス：CC BY 3.0．
改変内容：乳房X線画像の一部（2048×2048画素）を切り出し，RAW形式で保存した．
・Sawyer-Lee R, Gimenez F, Hoogi A, Rubin D. Curated Breast Imaging Subset of Digital Database for Screening Mammography (CBIS-DDSM) [Data set]. The Cancer Imaging Archive, 2016. https://doi.org/10.7937/K9/TCIA.2016.7O02S9CY
・Lee RS, et al. A curated mammography data set for use in computer-aided detection and diagnosis research. Scientific Data, 4: 170177, 2017.
・Clark K, et al. The Cancer Imaging Archive (TCIA): Maintaining and Operating a Public Information Repository. Journal of Digital Imaging, 26(6): 1045-1057, 2013.