画像評価

様々なモダリティで撮影を行うとき、その画像や映像が本当に診断に値する性能を持っているかは確認しなければいけない。

そのため、画像特性を調べるのが画像評価である。


例えば、二つは明かりをつけた状態、消した状態で撮影したiPhone4の写真だけれど、光の量が少ない(情報キャリアの少ない)方が、全体的にざらざらした画像になる。このざらざら感がノイズである。


コントラストを強くすると、白黒が際立った画像になる。

また、画像の解像度が悪い(鮮鋭度が悪い)と、何が映ってるか分かりにくいぼやけた画像になる。(Snapseedでぼかしを何回かかけた。)




画像評価は、こうしたコントラスト、鮮鋭度、粒状度の３つの要素を見て考える。

特に、医療画像の場合はわりと用語が特殊なため、言葉の使い方を覚えないといけない。

デジタル画像はアナログの連続情報を離散値に直したもので、位置情報(標本化)と、コントラスト(量子化)を離散値に変換している。一見連続して見えるのは、ピクセルサイズが小さいからで、よくみると目に見えないレベルの細かいギザギザが存在する。

医療画像の場合は、0~255階調(8bit)まであることが多いらしい。人間の目は、255階調までは見分けられない。CTだと-1000~+1000のCT値にどうやって階調を振り分けるか(コントラストスケール)を考える。

一般撮影装置をはじめCTやMRIにおいてもコントラストについての点検項目があり、定期的に点検しなければいけない。

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