今回はDICOM画像の閲覧、解析に便利なソフトウェアを紹介します。
以前の記事でDICOM viewerのPRO SURGICAL 3Dを紹介しました。
PRO SURGICAL 3Dではsegmentationの機能は有料でしたが、今回紹介するThe Medical Imaging Interaction Toolkit (MITK) Workbenchは標準で含まれています。3D Slicerよりはできることは限られますが、軽量であり、かつ使いやすいインターフェースですのでおススメです。
ではダウンロードから使い方まで説明していきます。
ダウンロード
ダウンロードはこちらのページから可能です（2025/6/7時点）。
Windows 10 以降, Ubuntu, macOS 12以降で使用可能です。今回はwindows 10用を使っていきます。
windows用にはインストール不要型とインストール型がありますが、今回はwithout installation（インストール不要）を使っていきます。
zipファイルをダウンロードしたら、zipファイルを解凍します。
起動
起動する際にはMitkWorkbench.batをダブルクリックします。
セキュリティ上の問題でブロックされる場合は、許可してください。
DICOM画像の読み込み
DICOM画像を読み込みます。DICOM画像はどこからか入手しておいてください。例えばこことか。利用規約を守るようにしてください。
ソフトウェアを起動すると以下のような画面が表示されます。
Open FileからDICOM画像を開きます。
DICOM画像が保存されているフォルダの最初の画像を選択します。
画像を開こうとすると、下のようなウィンドウが表示されます。特に変更しなくとも大丈夫です。MITK DICOM Reader v2 (autoselect) を選択します。
よく使う機能の紹介
①WW/WLの設定
WWおよびWLは中心のバーを移動させたり広げたりする方法や、下段の数値を直接指定することでも調整可能です。
②画素値の確認
画面左下のPixel Valueタブで確認することができます。
③DICOMタグ情報の確認
画面右には機能が一覧で表示されています。（View Navigator）
Dicom InspectorをダブルクリックするとView Navigatorのタブの隣に、Dicom Inspectorタブが表示されます。
※View Navigatorが表示されていない場合は、上のバーにあるアイコンをクリックします。
Dicomタグ情報を確認する画像を選択します。
選択するとDICOMタグ情報が表示されます。
④画像の切り抜き（Crop）
View NavigatorからImage Cropperを選択し、ダブルクリックするとImage Cropperのタブが開かれます。
おそらくImageにはすでに画像が選択されていますが、複数の画像を開いている場合には対象とするdataを選択します。
切り取り範囲（Bounding Box）を作成します。Newをクリックします。
画像上に直方体が描画されるので、サイズや位置を変更します。
範囲を指定した後、Cropを押すとBounding Boxの範囲だけ表示されます。
もともとの画像（切り取る前）は非表示になります。データが削除されているわけではありません。
⑤解析
View NavigatorからMeasurementを選択し、ダブルクリックするとMeasurementのタブが開かれます。
画像を選択し、ROIを配置します。ROIは複数個、配置することができます。
ROIを置いたら、Statisticsタブに行きます。StatisticsタブはView Navigatorタブにあるので開いておきます。
select dataを押したら、画像とROIを選択します。
ROIの情報が表示される。
⑥３D表示（VR）
View NavigatorからVolume Visualizationを選択し、ダブルクリックするとVolume Visualizationのタブが開かれます。
画像を選択します。Volume renderingをＯＮにします。
表示のcolorはとりあえずpresetsから選択します。３D画像は右下のウィンドウに表示されます。
axial, cor, sagの画像も重ねて表示されている場合は、Show crosshairのチェックを外すと非表示にできます。これでVR画像だけ見ることができます。
⑦セグメンテーション
View NavigatorからSegmentationを選択し、ダブルクリックするとタブが開かれます。
画像を選択します。
Segmentationは何個ものグループに分けることができます。とりあえず１つ追加します。
２D tools, 3D toolsを選択できます。
少し高度なセグメンテーション手法として、GrowCutがあります。そのほか、MedSAM（metaが開発したアルゴリズム）などもありますが追加のインストールが必要です。
とりあえず今回はGrowCutを使います。
GrowCutとは、大まかに手動でセグメンテーションをして後は自動で分けていくという手法です。セグメンテーションがいまいちの場合は、手動で領域を追加・修正します。
そのため、Labelを２つ以上作成する必要があります。手動で分ける際は2D tools, 3D toolsなどを駆使します。
例えばAddを使って大まかに縦郭と肺野を分けます（教師ラベルを与えます）。
GrowCutは3D toolsです。
Previewをして、セグメンテーションを確認しConfirmします。
結構、精度よく分割できていますね。もう少し複雑なセグメンテーションだと精度は下がるかもしれませんが、大まかに分ける前処理としても有効です。
結構使いやすいソフトウェアだと思います。私も結構使用しています。
無料ですので、皆さんも使ってみてください！
