校正技術は、さまざまなデバイスとセッション間での精度と一貫性を確保するために定量的なイメージングで不可欠です。適切な校正により、医療、産業、および科学的用途において重要なイメージングデータの信頼性測定と比較性を得ることができます。

校正技術の種類

イメージングのモダリティとアプリケーションに応じて、いくつかの校正方法が使用されます。これらには、ファントムベースの校正、リファレンス基準、ソフトウェアベースの補正アルゴリズムが含まれます。各技術は、測定エラーを最小限に抑え、データ信頼性を向上させることを目指しています。

校正の実用例

磁気共鳴画像(MRI)では、キャリブレーションは、既知のプロパティを使用してスキャナの設定を調整することが多い。このプロセスは、画像が正確に組織特性を反映していることを確認します。同様に、光学イメージングでは、キャリブレーションは、照明の変動のために正しい色基準を使用して含めることができます。

校正ベストプラクティス

一貫性のある口径測定は規則的な点検および維持を要求します。それは口径測定のプロシージャおよび結果に文書化することを推薦します。さらに、口径測定は装置修理の後でまたは改善が測定の正確さを維持するために行われるべきです。

  • 標準化された口径測定の幻影か参照を使用して下さい。
  • 定期的な間隔で校正を行います。
  • 記録の口径測定データ 体系的に。
  • 校正結果に基づいて画像パラメータを調整します。
  • 試験測定で校正を検証します。