今回の更新
従来の短いインデックス型ページに加えて、最初の深掘り記事として Bayesian Unfolding を公開しました。単なる位相の折り返し補正ではなく、複数VENCの複素信号から平均速度と速度分散を推定し、TKE/MKEの読み方へつなげる記事です。
公開済み / GPT Image2 図解4枚
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。TKE/MKEへどうつながり、どこで破綻するのかを、1本の記事として整理します。
次に記事化する候補
BRTO / RTO と門脈4D Flow
治療前後の血流再分配を、形態ではなく流量として読む。
乱流・平均運動エネルギー（TKE/MKE）
平均流と乱流変動を分け、エネルギー密度として報告する。
圧縮センシング（Compressed Sensing / FISTA）
間引いたk-spaceを、データ整合性と疎性のバランスで戻す。
呼吸同期（ReCAR / PACE）
呼吸を捨てるのではなく、k-spaceの重要度に応じて使う。
解析チェックリスト
撮像条件、再構成、ROI、符号、定量、報告を分離して確認する。
Zettelkasten Wiki化
記事からZK種ノートを作り、関連概念へ数珠つなぎに展開する。