画像の周波数スペクトル計算とフィルタ処理ソフト

　ディジタル医用画像装置(主にCT、MRI、CRなど)に組み込まれている画像処理パラメータを設定するときに、MTFやウィナースペクトル情報が有用です。さらに、画像とその空間周波数成分の対応を知ることができると、より合理的です。

私たちは、ディジタル医用画像について、２次元フーリエ変換、バタワースフィルタ処理により任意の周波数成分を切り出し、２次元フーリエ逆変換を行い、画像とその空間周波数成分の対応を評価しています。この一連の処理は煩雑になりやすいので、容易に扱えるソフトを自作しました。

画像のフィルタ処理ソフトの簡易マニュアル
１		ダウンロードしたファイルを解凍してください。そのホルダの中には、　　　”cal2dfilter.exe” 　　　”chest 2904 3347 0p1.bin” の2つのファイルが入っています。 ”cal2dfliter.exe” を実行すると、左のウィンドウが現れます。赤い矢印の”⇒”ボタンで、計算対象となる”chest 2904 3347.bin”のファイルを読み込みます。下の小ウィンドウが現れるので、”OK”をクリックすると画像データが読み込まれます。このウィンドウはDICOMメタ情報を持たないバイナリーデータの時にのみ現れます。 .
2	.	次に、①の”Auto”ボタンをクリックすると、画像が表示されます。この時点では、ポジ表示です。中央に表示された正方形ROIのサイズは256×256（ピクセル）です。 ②の”ROI size”のフィールド上にマウスカーソルを移動し、マウス右ボタンをクリックします。プルダウンメニューが現れるので、”512”を選択します。ROIサイズが512×512（ピクセル）で表示されます。 ROIは、その中央を左ボタンでクリックしたまま、ドラッグすることで、任意の位置に移動できます。
3	.	右図の位置にROIを移動させます。 ①の”Invert”のチェックボックスをチェックすることで、ネガ表示に切り替わります。 ②の”toFilter”のボタンをクリックすると、2次元空間周波数フィルタ処理ウィンドウに切り替わります。
4	. 切り替わった2次元空間周波数スペクトル計算処理画面です。 . ① ROIで切り出した元画像 ② 元画像の2次元空間周波数パワースペクトル ③ 適用するフィルタの2次元強度分布 ④ フィルター通過後の2次元空間周波数パワースペクトル ⑤ ④のスペクトルの2次元フーリエ逆変換で得られたフィルター処理後の画像 ⑥ ”Graph”のタブをクリックで、②と③の2次元空間周波数パワースペクトルの原点を通る断面のカーブ表示、青が元画像、赤がフィルタ処理後、②と④上にその断面位置を表示 ⑦ ”Histgram”のタブをクリックで、元画像とフィルター処理後の画像のヒストグラムを表示 ⑧ Windowingスライダ、L側がLowerレベル、U側がUpperレベルを調整、スライダ上方の”L”または”U”の文字をクリックするとスライダの移動幅を変更、またLowerレベル、Upperレベルの数値を書き換え、”L”または”U”の文字クリックにても変更 ⑨ Filterの切り替え、LCF：ローカットフィルタ、HCF：ハイカットフィルタ、BPF：バンドﾊﾟｽフィルタの3種を選択 ⑩ ローカットフィルタのカットオフ周波数 ⑪ ハイカットフィルタのカットオフ周波数 ⑫ ローカットフィルタの次数 ⑬ ハイカットフィルタの次数 ⑭ カットオフ周波数とフィルタ次数を変更するアップダウンボタン、ボタンクリックでリアルタイム処理 ⑮ アップダウンボタンのスッテップ数の切り替え ⑯ ””ボタンで、バンドﾊﾟｽフィルタの周波数幅を固定 ⑰ 元画像とフィルター処理後の画像のポジ/ネガ表示切り替え ⑱ Windowing対象画像の切り替え　　　Raw：元画像　　　Filterd：フィルター処理後の画像　　　Power：元画像の2次元空間周波数パワースペクトル　　　Filter：フィルター強度　　　Convolution：フィルター通過後の2次元空間周波数パワースペクトル ⑲ ”Zoom”のタブをクリックで、512ピクセル未満の画像は拡大して、512ピクセル以上の画像は、ビューワ表示ピクセルと等倍で表示＜その他＞画像の右下の”BMP”ボタンのクリックで、表示画像をクリップボードへ * 画像の左下の”Value”ボタンのクリックで、数値データをクリップボードへ * フィルタの種類は、バタワース * ピクセル間隔を１.0、単位無しにて処理、よってナイキスト周波数は0.5(cycles) .

ソフトの使用例
5	【 MRIファントム像】 ① 処理領域：オレンジ枠・128［ﾋﾟｸｾﾙ］×128［ﾋﾟｸｾﾙ］ ② T2WI，TSE，Cartesian k-space trajectoryの2次元パワースペクトル ③ T2WI，TSE，non-Cartesian k-space trajectory(BLADE Coverrage100％)の2次元パワースペクトル ④ T2WI，TSE，non-Cartesian k-space trajectory(BLADE Coverrage50％)の2次元パワースペクトル　　一つ一つのBLADE(刃)が認識でき，その枚数も数えられます

6	.	【頭部MRI・DWI像】 ① フィルタ処理前 ② ローカットフィルタ処理後フィルタ処理後は、DWI独特のボケ感が低減
7	.	【下腿遠位部CR像】 ① フィルタ処理前 ② ローカットフィルタ処理後フィルタ処理後は、骨折線の観察が容易に
8	.	【頭部X線CT像】 ① フィルタ処理前：ウィンドウ幅 60 ② フィルタ処理前：ウィンドウ幅 25 ③ ハイカットフィルタ処理後：ウィンドウ幅 25 フィルタ処理後は、ノイズが低減され、ウィンドウ幅を狭めて観察可
8	【胸部CR像】 ① 処理領域：赤枠・512［ﾋﾟｸｾﾙ］×512［ﾋﾟｸｾﾙ］　　胸部像右横の図：赤枠の2次元パワースペクトルですが、左右端の暗い部分は、グリッド除去処理(GPR)によるものと思われます。 ② フィルタ処理前 ③ ハイカットフィルタ処理後：ノイズが低減され、微細な構造が見易く * ②，③は、等倍表示になるよう、320［ﾋﾟｸｾﾙ］×320［ﾋﾟｸｾﾙ］の範囲をトリミングしたものです。 .
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