#医用画像情報学
「医用画像情報学」タグの記事一覧
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フーリエ変換と空間フィルタ処理（畳み込み・平滑化・エッジ検出）
画像を「どの細かさの縞がどれだけ入っているか」に分解するのがフーリエ変換です。変換ペアと性質、空間フィルタの計算手順、係数の和で平滑化と微分を仕分ける方法、実空間と周波数空間のフィルタの対応、ヒストグラムの限界まで、国家試験の出題に沿って図と計算で整理します。
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MTFの測り方（エッジ法・スリット法とプリサンプルドMTF）
MTFは「その細かさの縞が、どれだけコントラストを保って出てくるか」を表す比です。空間周波数の数え方、ESFからLSFを経てMTFに至る手順、エッジをわずかに傾けるプリサンプルドMTF、デジタルMTFに折り返しが加わる理由、オーバーオールMTFがかけ算になることまでを、国家試験の出題に沿って図で整理します。
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ウィナースペクトル・NEQ・DQE（ノイズの評価と検出量子効率）
ノイズは「どれくらいばらつくか」だけでなく「どんな細かさでばらつくか」でも違います。ウィナースペクトルの定義と性質、粒状性の中身、MTFとノイズを1本にまとめたNEQ、入射情報をどれだけ活かせたかを表すDQEまで、国家試験の出題に沿って図と計算で整理します。
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ROC解析（感度・特異度・AUC・観察者性能試験）
MTFやNPSがどれだけ良くても、人が診断できるとは限りません。ROC解析は「人が画像を見て正しく判断できたか」を、判断の甘い辛いに左右されずに測る方法です。感度と特異度、曲線のできかたと読み方、AUCの意味、実験の組み立て方までを図と計算で整理します。
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標本化と量子化（ナイキスト周波数・データ量・画像圧縮）
アナログの像をデジタルの数値に変えるとき、位置を飛び飛びにするのが標本化、値を段階に丸めるのが量子化です。標本化定理とエリアシング、アンチエリアシングフィルタ、階調数とビット数、データ量の計算、可逆圧縮と非可逆圧縮まで、国家試験の出題に沿って図と計算で整理します。