CT値は8bitの階調数で表現される。

1階調は,水の線減弱係数を0.2とした場合,線減弱係数にして(　　)程度である。

CTはMRIに比べて,比較的高い空間分解能を有する。

現在のCT装置の一般的な仕様として,スリップリング機構である。

現在のCT装置の一般的な仕様として,CT値のbit数は(　　)～(　　)bitである。

現在のCT装置の一般的な仕様として,表示階調は(　　)階調,(　　)bitである。

CT装置の構成の1つとしてX線管があり,陽極容熱量が小さいものが採用される。

CT装置の一般的な構成の1つとして高電圧発生装置があり,(　　)方式で,高出力のものが採用される。

高電圧発生装置に求められる性能として正しいもの全て選択せよ。

マルチスライスCTではスライス厚は,1列分の検出器幅で決定される。

X線コリメータとは,X線管側に装着され,ビーム全体の幅を制御する。

ボウタイフィルターは,蝶ネクタイ状でありビームハードニングの違いを補正する。

X線検出器では,固体検出器が用いられ,(　　)+(　　)である。

X線検出器に求められる性能について正しいものを全て選択せよ。

投影データとは,透過経路上の線減弱係数の積の分布である。

逆投影法では,投影データの重なりによってボケた画像が再構成される。

フィルタ補正逆投影法とは,投影データにフィルタをかけてその結果を逆投影する画像再構成法である。

FBP法において,シャープネスの高いフィルタ関数を選択した場合,画像ノイズが減少する。

ハーフリコンストラクションとは,(　　)+(　　)の投影データから再構成する手法である。

フェルドカンプ再構成法とは,(　　)を考慮した画像再構成法である。

生データから再度,画像再構成をしたり,拡大再構成,フィルタ関数の変更が可能である。

螺旋状に分布した投影データを補間することでモーションアーチファクトを抑制する再構成法を360度補間再構成法という。

ピッチファクタは,(　　)/(　　)で表せる。

ピッチファクタが大きい場合,ヘリカルアーチファクトが増加する。

CT画像の画像再構成時に選択するフィルタ関数によって,画像の空間分解能が変化する。

再構成された後の画像に対してはフィルタ関数によって,画像の空間分解能が変化する。

低いコントラストのCT画像から血管の三次元的走行などを観察したい場合に有効な再構成法を答えよ。

三次元画像の画質に影響する因子を4つ答えよ。

VR作成の際は3mm程度のスライス厚が選択される。

再構成間隔の縮小による空間分解能の向上には,スライス厚の(　　)程度までは効果がある。

VR構築のための元画像は,一般的に高解像度フィルタ関数が用いられる。

スライス面内の空間分解能に影響する因子を答えよ。

スライス方向の空間分解能において,1mm以下の薄層スキャンでも設定値からの誤差はない。

ノイズへの影響因子を答えよ。

スライス面内の空間分解能の測定において,最小径で示す方法ではワイヤファントムを用いる。

スライス方向の空間分解能の指標として,スライス厚やスライス感度分布(SSP)がある。

ワイヤファントムの測定では,ワイヤ画像から得られる(　　)から仮想スリットを用いて(　　)を得て,これをフーリエ変換して(　　)を求める。

ノイズ測定において,測定ROIは4か所とし,サイズは直径の75%程度とする。

コントラスト-ノイズ比(CNR)測定において,空間周波数特性の違う画像間では,SD値は視覚的にノイズ量と一致しない。

ノイズの測定において,空間周波数の違う画像間では,ノイズパワースペクトルを用いて評価するのが望ましい。

低コントラスト検出能評価において,評価は多人数で行う必要があり,事前トレーニングを行うことが重要である。

オーバービーミングとは,体軸方向のスキャン範囲が画像再構成範囲よりも広くなる現象である。

オーバースキャニングとは,体軸方向のスキャン範囲が画像再構成範囲よりも広くなる現象である。

オーバービーミングの対策として,アクティブ・コリメーションがある。

オーバーレンジングとは,体軸方向のスキャン範囲が画像再構成範囲よりも広くなる現象である。

CT値はX線量に比例する。

CT値は線減弱係数に比例する。

CT装置の構成の1つとしてX線管があり,X線管の管軸は体軸方向に垂直に置かれる。

現在のCT装置の一般的な仕様として,連続回転方式が採用されている。

X線コリメータとは,X線管側に装着され,ビームハードニングの補正をする。

最もX線管側に装着されるのはどちらか選択せよ。

ボウタイフィルターは,蝶ネクタイ状でありビーム全体の幅を制御する。

FBP法は,フィルタカーネルを変化させることによってフィルタに対応した空間分解能を得ることができる。

投影データに加えて実データから仮想的に作成した逆方向投影データを用いて補間計算する再構成法を180度補間再構成法という。

補間再構成法において,スライス厚の増加が問題となるのばどちらの再構成法か選択せよ。

補間再構成法において,画像ノイズの増加が問題となるのばどちらの再構成法か選択せよ。

CTの画像再構成はラドン変換に基づく。

サイノグラムにおいて,横軸は(　　),縦軸は(　　)

再構成された後の画像に対してはフィルタリング処理によって,画像の空間分解能が変化する。

線形フィルタでは,画像の全ての部分に均等にフィルタ処理がなされる。

非線形フィルタでは,画像の局所的性質に応じてフィルタ係数を変化させるフィルタ処理である。

非線形フィルタである量子ノイズフィルタでは,エッジ情報がある場合に平滑化を行う。

量子ノイズフィルタでは,量子雑音を除去することができる。

量子ノイズフィルタでは,淡いコントラストの対象に対して効果が期待できる。

画像表示法の中で,通常のCT画像観察と同様なウインドウ処理が可能な表示方法を全て選択せよ。

画像表示法の中で,ノイズの影響を受けにくい表示方法を全て選択せよ。

VR法において,オパシティとは臓器の表示輝度を調整できるパラメータである。

VR法において,シェーディングとは視点から物体表面を観察した時の表面の輝度を計算する処理である。

シェーディングにおいて,輝度計算はランバートの余弦則に従っている。

空間分解能の臨床応用例として正しいものを選択せよ。

スライス方向の空間分解能とは,どこまで小さなものまで分離して識別できるかの指標である。

空間分解能の測定において,ノイズの影響を無視できる状態とする。

スライス面内の空間分解能の測定において,MTFで示す方法では繰り返しパターンファントムを用いる。

繰り返しパターンファントムを用いた測定において,撮影条件は十分に(　　)値を上げて撮影する。

MTFのグラフにおいて,横軸は(　　),縦軸は(　　)

繰り返しパターンファントムを用いた測定において,ファントム画像の目視により分離可能な最小径を記録する。

スライス方向の空間分解能の測定ファントムにおいて,スライス厚の1/2以下のサイズ又はコイン厚が望ましい

スライス方向の空間分解能の測定において,使用されるファントムとして正しいものを全て選択せよ。

スライス方向の空間分解能の測定において,SSPから実効スライス厚を求めるためにはSSPの半値幅を用いる。

スライス方向の空間分解能の測定において,ファントムスキャン後,求めたいスライス厚の1/10以下のスライス間隔で画像再構成する。

スライス方向の空間分解能の測定において,SSPの詳細な解析にはSSPをフーリエ変換して,ゼロ周波数で正規化した,体軸方向MTFが有用である。

ノイズの測定において,使用されるファントムとして正しいものを全て選択せよ。

低コントラスト検出能評価において,定量的な試験法としてNPSによる方法がある。

低コントラスト検出能評価において,定量的な試験法としてCNRによる方法がある。

逐次近似再構成法の画質評価として,タスクベースの評価法がある。

アーチファクトにおいて,ピッチファクタが原因となるアーチファクトを選択せよ。

アーチファクトにおいて,アーチファクトと原因の組み合わせで正しくないものを選択せよ。

アーチファクトにおいて,アーチファクトと対策の組み合わせで正しくないものを選択せよ。

ビームハードニングとは,連続スペクトルのX線では透過中に低エネルギー成分が減少しやすいという性質が起因している。

パーシャルボリューム効果とは,CT値が不正確になり組織の辺縁が不明瞭となることである。

コーン角に起因するアーチファクトへの対策として,Feldkamp再構成法やAMPRがある。

逐次近似再構成法の解像度評価にはワイヤ法を用いる。

マルチスライスCTにおいて,検出器列数とDAS数は同一である。

カッピングアーチファクトはどのアーチファクトに属するか正しいものを選択せよ。

ダークバンドアーチファクトはどのアーチファクトに属するか正しいものを選択せよ。

ビームハードニングとは,連続スペクトルのX線では透過中に高エネルギー成分が減少しやすいという性質が起因している。

CT値は(　　)keV付近における水の線減弱係数との比を基にする。

コントラストスケールとは,(　　)の線減弱係数を水と空気のCT値差で割った値である。

現在のCT装置では,毎日のキャリブレーション作業により,水と空気のCT値は正確に補正される。

均一性の測定において,使用されるファントムとして正しいものを全て選択せよ。