今回の更新
Article 03 として Bayesian統計入門 for MRI を追加しました。事前分布、尤度、事後分布、exp項、MAP推定、alias-free VENC、観測点数、Low/High vs Low/Mid VENCまで、Multi-VENCを読む前の土台として整理しています。
新規 / GPT Image2 図解6枚 / Foundation v1
Bayesian統計入門 for MRI
Bayesianは「観測後に信念を更新する」統計です。事前分布、尤度、事後分布、exp項、MAP推定、alias-free VENC、観測点が増えるほど解が締まる理由、Low/HighとLow/Mid VENCの使い分けまで、数式と直感を同時に説明します。
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。
Multi-VENC完全解説
Bayesian統計入門を土台に、候補枝、VNR、alias-free条件、実装上の破綻を専門記事化する。
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。