今回の更新
Bayesian Unfolding に続き、Article 02 として TKE/MKE を追加しました。平均流のエネルギー、速度ばらつきのエネルギー、J/m³ と mJ、臨床4象限、QC、文献地図まで、数式が苦手でも読める構成にしています。
公開済み / GPT Image2 図解10枚 / 専門書版 v3
Bayesian Unfoldingを、Multi-VENC 4D Flowの中核として読む
低VENCと高VENCをなぜ組み合わせるのか。Bayesian推定は何を推定しているのか。exp項、alias-free VENC、VNR改善の理由、従来unwrappingとの違い、TKE/MKEへの接続まで、1本の記事として整理します。
公開済み / GPT Image2 図解6枚 / Specialist Edition v1
TKE/MKEを、4D Flow MRIのエネルギー読影として読む
MKEは平均流のエネルギー、TKEは速度ばらつきのエネルギー。式、Reynolds分解、信号減衰、J/m³とmJ、臨床4象限、hot spotのQC、Energy Loss/WSSとの違いまで整理します。
次に記事化する候補
Energy Loss
圧較差や乱れとどう関係するか。直感的だが検証が必要な指標として扱う。
WSS
壁面速度勾配、空間分解能、segmentation依存性を、数式と図解で分解する。
OSI / RRT
WSSを方向性と滞留の話へ拡張し、低WSSだけでは読めない病態を考える。
Helicity / Vorticity
回転・渦・螺旋流を、重症度指標ではなく流れの組織化として読む。
Zettelkasten Wiki化
記事からAtomicノートを作り、関連概念へ数珠つなぎに展開する。