暗記メーカー

暗記メーカー

​
ログイン
画像工学
100問 • 4ヶ月前
  • "刹那に響く鎮魂歌"鈴木 a.k.a 1+1<0
    • 通報

    問題一覧

  • 1

    ad変換はアナログ信号→()化→()化→デジタル信号の順で行う

    標本, 量子

  • 2

    256諧調の時()ビット

    8

  • 3

    諧調数が多い方が()濃度分布に近づく

    アナログ

  • 4

    量子化間隔が()いほど、量子化誤差(ノイズ)が()る

    短, 減

  • 5

    標本化数大きい時、()が良くて()が大きい

    空間分解能, マトリクスサイズ

  • 6

    標本化数が大きい時、()と()が小さい

    標本化間隔, ピクセルサイズ

  • 7

    標本化間隔は()分解能に影響

    空間

  • 8

    量子化間隔は()分解能に影響

    濃度

  • 9

    アパーチャが大きくなるとどうなるか

    ボケが大きくなる, ノイズ低減

  • 10

    近年使用されるのは()モニター

    LCD

  • 11

    医療画像は()諧調のグレースケールで表す

    256

  • 12

    サンプリング間隔は()時間より短くする

    6

  • 13

    エリアシングエラーは()を()より小さくするか、()を使用し()周波数成分を除去する

    サンプリング間隔, ナイキスト周波数, アンチエリアシングフィルタ, 高

  • 14

    ナイキスト周波数(限界周波数)＝()/()×()

    1, 2, サンプリング間隔

  • 15

    量子化数不足による効果

    偽輪郭

  • 16

    偽輪郭は()数が不足することによって起こる

    量子化数

  • 17

    標本化数が不足することによって起こる効果

    ブロックノイズ, チェッカーボード効果

  • 18

    平滑化フィルタ

    移動平均フィルタ, 加重平均フィルタ, ガウシアンフィルタ, メジアンフィルタ

  • 19

    エッジ検出フィルタ

    プリューウッドフィルタ, ソーベルフィルタ, ラプラシアンフィルタ

  • 20

    線検出フィルタ

    バンダーブラグフィルタ

  • 21

    鮮鋭化フィルタ

    ボケマスフィルタ

  • 22

    メジアンフィルタは()を使用し、又()に強い

    中央値, スパイクノイズ

  • 23

    バンダーブラグフィルタは()フィルタともいい、()部の画像に使用する

    線検出, 胸

  • 24

    FBP法は()フィルタをかけてから逆投影を行う方法

    再構成

  • 25

    物体をX線で透過、投影像を作成すること

    ランプ変換

  • 26

    ランプ変換(投影)したものをから元の物体の像を作成すること

    逆ランプ法

  • 27

    逆投影(逆ランプ法)する前に再構成フィルタをかける方法

    フィルタ補正逆投影法

  • 28

    最も活用されている再構成フィルタ

    シェープローガンフィルタ

  • 29

    シェープローガンフィルタの特徴

    高周波雑音抑制, 最も活用

  • 30

    FBPの再構成フィルタ

    ランプフィルタ, シェープローガンフィルタ

  • 31

    投影、逆投影を繰り返し正解に近づけていく再構成法

    逐次近似法

  • 32

    オーバーシュートやアンダーシュートが弱点のフィルタ関数

    高解像度フィルタ関数

  • 33

    細部を描けないフィルタ関数

    軟部用フィルタ関数

  • 34

    軟部用フィルタ関数は()分解能が良い

    密度

  • 35

    高周波フィルタ関数は()が良い

    解像度

  • 36

    ノイズが少ない再構成フィルタ関数

    軟部用フィルタ関数

  • 37

    逐次近似法のうち従来から使用され全方向からのデータを一度に使用する方法

    ML-EM法

  • 38

    OS-EM法は投影データを()に分け、複数回の()を繰り返す方法

    サブセット, イタレーション

  • 39

    画像フィルタは()フィルタと()フィルタに分かれる

    線形, 非線形

  • 40

    線形フィルタのできること

    平滑化, エッジ検出

  • 41

    非線形フィルタのできること

    ボケ抑制, ノイズ抑制

  • 42

    逐次近似法の利点

    SN比が優れる, データに負の値がない, ストリークアーチファクトがない

  • 43

    逐次近似法のデメリットは()を増やすと()の影響を受ける

    イタレーション(近似), ノイズ

  • 44

    逐次近似法は()補正、()補正、()補正を再構成に組み込める

    散乱, 減弱, 開口

  • 45

    再構成が早い再構成法

    FBP

  • 46

    ノイズが少ない再構成法

    逐次近似法

  • 47

    前処理フィルタ

    バターワースフィルタ, ウィナーフィルタ, メッツフィルタ

  • 48

    前処理と行われる補正を()補正といい、()法がある

    吸収, ソレンソン

  • 49

    後処理と同時に行われる補正を()補正といい、()法がある

    吸収, チャング

  • 50

    ディープラニングリコンストラクションは()に教示画像を与え学習させる

    人工ニュートラルネットワークANN

  • 51

    ディープラニングは()法よりノイズが()い

    逐次近似法, 低

  • 52

    特性曲線は縦軸が()で、横軸が()である

    濃度, 入射光量

  • 53

    特性曲線の()軸は対数で表す

    横

  • 54

    特性曲線の直線は()という

    ラチチュード

  • 55

    特性曲線の傾きは()、()という

    γ, 階調

  • 56

    ある露光量以下では光が当たっても発色しない濃度

    カブリ濃度

  • 57

    傾きが急になると()が小さくなる

    ラチチュード

  • 58

    高感度ではラチチュードが()い

    狭

  • 59

    特性曲線の作成法は()法と()法に分かれる

    強度, タイムスケール

  • 60

    強度スケール法は()法と()法に分かれる

    距離, ブートストラップ

  • 61

    ブートストラップ法は()の変化を利用

    厚さ

  • 62

    ブートストラップ法は()と()の影響を受ける

    線質硬化, 散乱線

  • 63

    距離法は()の影響を受ける

    空気吸収

  • 64

    簡単な強度スケール法

    ブートストラップ法

  • 65

    タイムスケール法は()-()系で()が問題となる

    増感紙, フィルム, 相反則不軌

  • 66

    タイムスケール法では()が問題となり、デジタルX線画像システムには問題()。

    相反則不軌, ない

  • 67

    点広がり関数は()、線広がり関数は()

    PSF, LSF

  • 68

    PSFをフーリエ変換したものを()といい、絶対値で表したものを()、位相成分で表したものを()という

    OTF, MTF, PTF

  • 69

    MTFが()に近いとあらゆる信号(情報)を含むので()が少ない

    1, ボケ

  • 70

    ボケが大きい時MTFは()い

    小さ

  • 71

    MTFが1に近づくと()分解能が大きい

    空間

  • 72

    MTFの求め方は()法と()法に分かれる

    フーリエ変換, 矩形波チャート

  • 73

    矩形波チャート法は矩形波レスポンス関数を()を用いて()に補正する

    コルトマン補正式, 正弦波レスポンス

  • 74

    フーリエ変換法では()をフーリエ変換する

    LSF

  • 75

    フーリエ変換法は()法と()法に分かれる

    スリット, エッジ

  • 76

    スリット法に与える影響因子

    スリット幅, トランケーションエラー, エリアシングエラー

  • 77

    トランケーションエラーの対策は()法と()による外層

    倍数露光, 指数関数

  • 78

    エッジ法ではノイズ低減のためにエッジ像を()し、()する

    スムージング, 微分

  • 79

    特性曲線からわかること

    入出力特性, コントラスト, 直線性評価, ダイナミックレンジ, センシメトリ

  • 80

    MTFからわかること

    解像特性, コルトマン補正式, フーリエ変換

  • 81

    RMS粒状度からわかること

    ノイズ, 標準偏差

  • 82

    ウィナースペクトルからわかること

    フーリエ変換, ノイズ周波数, 面積

  • 83

    DQEからわかること

    X線利用効率

  • 84

    自己相関関数をフーリエ変換したものを()といい、画像では()という

    ノイズパワースペクトル, ウィナースペクトル

  • 85

    ノイズパワースペクトルとウィナースペクトルのフーリエ変換前のもの

    自己相関関数

  • 86

    ()より()の方がより詳しいノイズ特性を知ることができる

    RMS粒状度, ウィナースペクトル

  • 87

    濃度のばらつき(標準偏差)を利用したノイズ評価

    RMS粒状度

  • 88

    ノイズ特性の物理的粒状度は()と()に分かれる

    RMS粒状度, ウィナースペクトル

  • 89

    空間周波数ごとにノイズ評価できる粒状度

    ウィナースペクトル

  • 90

    信号検出能力に対応している評価法

    信号雑音比 SN比

  • 91

    SN比に基づいた総合的な評価法

    DQE, NEQ

  • 92

    DQEは()〜()の値を示す

    0, 1

  • 93

    DQE＝()/()で求める

    SNRout'2, SNRin'2

  • 94

    NEQは()に対応する

    SNRout'2

  • 95

    NEQ＝SNR out'2＝()×()/ウィナースペクトル

    G'2, MTF'2

  • 96

    DQE＝()/q

    NEQ

  • 97

    バーガーズファントムを用いた視覚的評価法

    CDダイアグラム

  • 98

    CDダイアグラムは()を用いた方法

    バーガーズファントム

  • 99

    特性曲線は()に対する()具合

    入射量, 黒化

  • 100

    病気がある人の中で「病気有り」と正答した確率

    感度

    • ブラックエプロン②(LNB~BNA)

    ブラックエプロン②(LNB~BNA)

    ゆんころ · 98問 · 3時間前

    ブラックエプロン②(LNB~BNA)

    ブラックエプロン②(LNB~BNA)

    98問 • 3時間前
    ゆんころ

    画像工学（国試56〜76回）解説あり

    画像工学（国試56〜76回）解説あり

    ユーザ名非公開 · 105問 · 5日前

    画像工学（国試56〜76回）解説あり

    画像工学（国試56〜76回）解説あり

    105問 • 5日前
    ユーザ名非公開

    半導体製造/集積回路組立2級筆記(A郡真偽法)

    半導体製造/集積回路組立2級筆記(A郡真偽法)

    ユーザ名非公開 · 37問 · 5日前

    半導体製造/集積回路組立2級筆記(A郡真偽法)

    半導体製造/集積回路組立2級筆記(A郡真偽法)

    37問 • 5日前
    ユーザ名非公開

    半導体

    半導体

    ユーザ名非公開 · 100問 · 5日前

    半導体

    半導体

    100問 • 5日前
    ユーザ名非公開

    半導体

    半導体

    ユーザ名非公開 · 100問 · 5日前

    半導体

    半導体

    100問 • 5日前
    ユーザ名非公開

    半導体

    半導体

    ユーザ名非公開 · 100問 · 5日前

    半導体

    半導体

    100問 • 5日前
    ユーザ名非公開

    バイオメカニクス

    バイオメカニクス

    ユーザ名非公開 · 101問 · 6日前

    バイオメカニクス

    バイオメカニクス

    101問 • 6日前
    ユーザ名非公開

    情報

    情報

    ユーザ名非公開 · 82問 · 6日前

    情報

    情報

    82問 • 6日前
    ユーザ名非公開

    FY26 プロモ豆 相性の良い風味

    FY26 プロモ豆 相性の良い風味

    ま · 18問 · 7日前

    FY26 プロモ豆 相性の良い風味

    FY26 プロモ豆 相性の良い風味

    18問 • 7日前
    ま

    令7年度ITパスポート単語暗記問題集ストラテジ編

    令7年度ITパスポート単語暗記問題集ストラテジ編

    O SHI · 230問 · 8日前

    令7年度ITパスポート単語暗記問題集ストラテジ編

    令7年度ITパスポート単語暗記問題集ストラテジ編

    230問 • 8日前
    O SHI

    全商情報処理検定1級

    全商情報処理検定1級

    ユーザ名非公開 · 258問 · 10日前

    全商情報処理検定1級

    全商情報処理検定1級

    258問 • 10日前
    ユーザ名非公開

    ブラックエプロン　（ランダム問題）

    ブラックエプロン　（ランダム問題）

    大西有紀 · 65問 · 10日前

    ブラックエプロン　（ランダム問題）

    ブラックエプロン　（ランダム問題）

    65問 • 10日前
    大西有紀

    ブラックエプロン抽出器具編①

    ブラックエプロン抽出器具編①

    大西有紀 · 100問 · 10日前

    ブラックエプロン抽出器具編①

    ブラックエプロン抽出器具編①

    100問 • 10日前
    大西有紀

    生成AIパスポート(選択式)

    生成AIパスポート(選択式)

    KK · 63問 · 11日前

    生成AIパスポート(選択式)

    生成AIパスポート(選択式)

    63問 • 11日前
    KK

    Practical Problems 2

    Practical Problems 2

    ユーザ名非公開 · 50問 · 13日前

    Practical Problems 2

    Practical Problems 2

    50問 • 13日前
    ユーザ名非公開

    CGD- Plumbing Code 1.3

    CGD- Plumbing Code 1.3

    ユーザ名非公開 · 50問 · 13日前

    CGD- Plumbing Code 1.3

    CGD- Plumbing Code 1.3

    50問 • 13日前
    ユーザ名非公開

    CDG- Plumbing Code 1.2

    CDG- Plumbing Code 1.2

    ユーザ名非公開 · 50問 · 13日前

    CDG- Plumbing Code 1.2

    CDG- Plumbing Code 1.2

    50問 • 13日前
    ユーザ名非公開

    PP pre 3

    PP pre 3

    ユーザ名非公開 · 44問 · 13日前

    PP pre 3

    PP pre 3

    44問 • 13日前
    ユーザ名非公開

    PP Pre 2

    PP Pre 2

    ユーザ名非公開 · 100問 · 13日前

    PP Pre 2

    PP Pre 2

    100問 • 13日前
    ユーザ名非公開

    PP pre

    PP pre

    ユーザ名非公開 · 100問 · 13日前

    PP pre

    PP pre

    100問 • 13日前
    ユーザ名非公開

    問題一覧

  • 1

    ad変換はアナログ信号→()化→()化→デジタル信号の順で行う

    標本, 量子

  • 2

    256諧調の時()ビット

    8

  • 3

    諧調数が多い方が()濃度分布に近づく

    アナログ

  • 4

    量子化間隔が()いほど、量子化誤差(ノイズ)が()る

    短, 減

  • 5

    標本化数大きい時、()が良くて()が大きい

    空間分解能, マトリクスサイズ

  • 6

    標本化数が大きい時、()と()が小さい

    標本化間隔, ピクセルサイズ

  • 7

    標本化間隔は()分解能に影響

    空間

  • 8

    量子化間隔は()分解能に影響

    濃度

  • 9

    アパーチャが大きくなるとどうなるか

    ボケが大きくなる, ノイズ低減

  • 10

    近年使用されるのは()モニター

    LCD

  • 11

    医療画像は()諧調のグレースケールで表す

    256

  • 12

    サンプリング間隔は()時間より短くする

    6

  • 13

    エリアシングエラーは()を()より小さくするか、()を使用し()周波数成分を除去する

    サンプリング間隔, ナイキスト周波数, アンチエリアシングフィルタ, 高

  • 14

    ナイキスト周波数(限界周波数)＝()/()×()

    1, 2, サンプリング間隔

  • 15

    量子化数不足による効果

    偽輪郭

  • 16

    偽輪郭は()数が不足することによって起こる

    量子化数

  • 17

    標本化数が不足することによって起こる効果

    ブロックノイズ, チェッカーボード効果

  • 18

    平滑化フィルタ

    移動平均フィルタ, 加重平均フィルタ, ガウシアンフィルタ, メジアンフィルタ

  • 19

    エッジ検出フィルタ

    プリューウッドフィルタ, ソーベルフィルタ, ラプラシアンフィルタ

  • 20

    線検出フィルタ

    バンダーブラグフィルタ

  • 21

    鮮鋭化フィルタ

    ボケマスフィルタ

  • 22

    メジアンフィルタは()を使用し、又()に強い

    中央値, スパイクノイズ

  • 23

    バンダーブラグフィルタは()フィルタともいい、()部の画像に使用する

    線検出, 胸

  • 24

    FBP法は()フィルタをかけてから逆投影を行う方法

    再構成

  • 25

    物体をX線で透過、投影像を作成すること

    ランプ変換

  • 26

    ランプ変換(投影)したものをから元の物体の像を作成すること

    逆ランプ法

  • 27

    逆投影(逆ランプ法)する前に再構成フィルタをかける方法

    フィルタ補正逆投影法

  • 28

    最も活用されている再構成フィルタ

    シェープローガンフィルタ

  • 29

    シェープローガンフィルタの特徴

    高周波雑音抑制, 最も活用

  • 30

    FBPの再構成フィルタ

    ランプフィルタ, シェープローガンフィルタ

  • 31

    投影、逆投影を繰り返し正解に近づけていく再構成法

    逐次近似法

  • 32

    オーバーシュートやアンダーシュートが弱点のフィルタ関数

    高解像度フィルタ関数

  • 33

    細部を描けないフィルタ関数

    軟部用フィルタ関数

  • 34

    軟部用フィルタ関数は()分解能が良い

    密度

  • 35

    高周波フィルタ関数は()が良い

    解像度

  • 36

    ノイズが少ない再構成フィルタ関数

    軟部用フィルタ関数

  • 37

    逐次近似法のうち従来から使用され全方向からのデータを一度に使用する方法

    ML-EM法

  • 38

    OS-EM法は投影データを()に分け、複数回の()を繰り返す方法

    サブセット, イタレーション

  • 39

    画像フィルタは()フィルタと()フィルタに分かれる

    線形, 非線形

  • 40

    線形フィルタのできること

    平滑化, エッジ検出

  • 41

    非線形フィルタのできること

    ボケ抑制, ノイズ抑制

  • 42

    逐次近似法の利点

    SN比が優れる, データに負の値がない, ストリークアーチファクトがない

  • 43

    逐次近似法のデメリットは()を増やすと()の影響を受ける

    イタレーション(近似), ノイズ

  • 44

    逐次近似法は()補正、()補正、()補正を再構成に組み込める

    散乱, 減弱, 開口

  • 45

    再構成が早い再構成法

    FBP

  • 46

    ノイズが少ない再構成法

    逐次近似法

  • 47

    前処理フィルタ

    バターワースフィルタ, ウィナーフィルタ, メッツフィルタ

  • 48

    前処理と行われる補正を()補正といい、()法がある

    吸収, ソレンソン

  • 49

    後処理と同時に行われる補正を()補正といい、()法がある

    吸収, チャング

  • 50

    ディープラニングリコンストラクションは()に教示画像を与え学習させる

    人工ニュートラルネットワークANN

  • 51

    ディープラニングは()法よりノイズが()い

    逐次近似法, 低

  • 52

    特性曲線は縦軸が()で、横軸が()である

    濃度, 入射光量

  • 53

    特性曲線の()軸は対数で表す

    横

  • 54

    特性曲線の直線は()という

    ラチチュード

  • 55

    特性曲線の傾きは()、()という

    γ, 階調

  • 56

    ある露光量以下では光が当たっても発色しない濃度

    カブリ濃度

  • 57

    傾きが急になると()が小さくなる

    ラチチュード

  • 58

    高感度ではラチチュードが()い

    狭

  • 59

    特性曲線の作成法は()法と()法に分かれる

    強度, タイムスケール

  • 60

    強度スケール法は()法と()法に分かれる

    距離, ブートストラップ

  • 61

    ブートストラップ法は()の変化を利用

    厚さ

  • 62

    ブートストラップ法は()と()の影響を受ける

    線質硬化, 散乱線

  • 63

    距離法は()の影響を受ける

    空気吸収

  • 64

    簡単な強度スケール法

    ブートストラップ法

  • 65

    タイムスケール法は()-()系で()が問題となる

    増感紙, フィルム, 相反則不軌

  • 66

    タイムスケール法では()が問題となり、デジタルX線画像システムには問題()。

    相反則不軌, ない

  • 67

    点広がり関数は()、線広がり関数は()

    PSF, LSF

  • 68

    PSFをフーリエ変換したものを()といい、絶対値で表したものを()、位相成分で表したものを()という

    OTF, MTF, PTF

  • 69

    MTFが()に近いとあらゆる信号(情報)を含むので()が少ない

    1, ボケ

  • 70

    ボケが大きい時MTFは()い

    小さ

  • 71

    MTFが1に近づくと()分解能が大きい

    空間

  • 72

    MTFの求め方は()法と()法に分かれる

    フーリエ変換, 矩形波チャート

  • 73

    矩形波チャート法は矩形波レスポンス関数を()を用いて()に補正する

    コルトマン補正式, 正弦波レスポンス

  • 74

    フーリエ変換法では()をフーリエ変換する

    LSF

  • 75

    フーリエ変換法は()法と()法に分かれる

    スリット, エッジ

  • 76

    スリット法に与える影響因子

    スリット幅, トランケーションエラー, エリアシングエラー

  • 77

    トランケーションエラーの対策は()法と()による外層

    倍数露光, 指数関数

  • 78

    エッジ法ではノイズ低減のためにエッジ像を()し、()する

    スムージング, 微分

  • 79

    特性曲線からわかること

    入出力特性, コントラスト, 直線性評価, ダイナミックレンジ, センシメトリ

  • 80

    MTFからわかること

    解像特性, コルトマン補正式, フーリエ変換

  • 81

    RMS粒状度からわかること

    ノイズ, 標準偏差

  • 82

    ウィナースペクトルからわかること

    フーリエ変換, ノイズ周波数, 面積

  • 83

    DQEからわかること

    X線利用効率

  • 84

    自己相関関数をフーリエ変換したものを()といい、画像では()という

    ノイズパワースペクトル, ウィナースペクトル

  • 85

    ノイズパワースペクトルとウィナースペクトルのフーリエ変換前のもの

    自己相関関数

  • 86

    ()より()の方がより詳しいノイズ特性を知ることができる

    RMS粒状度, ウィナースペクトル

  • 87

    濃度のばらつき(標準偏差)を利用したノイズ評価

    RMS粒状度

  • 88

    ノイズ特性の物理的粒状度は()と()に分かれる

    RMS粒状度, ウィナースペクトル

  • 89

    空間周波数ごとにノイズ評価できる粒状度

    ウィナースペクトル

  • 90

    信号検出能力に対応している評価法

    信号雑音比 SN比

  • 91

    SN比に基づいた総合的な評価法

    DQE, NEQ

  • 92

    DQEは()〜()の値を示す

    0, 1

  • 93

    DQE＝()/()で求める

    SNRout'2, SNRin'2

  • 94

    NEQは()に対応する

    SNRout'2

  • 95

    NEQ＝SNR out'2＝()×()/ウィナースペクトル

    G'2, MTF'2

  • 96

    DQE＝()/q

    NEQ

  • 97

    バーガーズファントムを用いた視覚的評価法

    CDダイアグラム

  • 98

    CDダイアグラムは()を用いた方法

    バーガーズファントム

  • 99

    特性曲線は()に対する()具合

    入射量, 黒化

  • 100

    病気がある人の中で「病気有り」と正答した確率

    感度