醫療類國考
115年
[醫事放射師] 放射線診斷原理與技術學
第 41 題
下列那種 CT algorithm 最適合檢視骨頭之構造？
- A standard algorithm
- B smoothing algorithm
- C edge enhancement algorithm
- D Gaussian filter algorithm
思路引導 VIP
當我們想要在影像中觀察微小、邊界明確且對比度極高的構造時，你覺得影像處理的策略應該是『強調邊界細節』還是『消除邊界、讓畫面變平滑』？這兩者對微小構造的清晰度會帶來什麼影響？
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AI 詳解
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很好！你的觀念非常扎實，準確選擇了邊緣增強演算法（edge enhancement algorithm）。 在電腦斷層（computed tomography, CT）的影像重構中，骨骼屬於高對比度（high contrast）且充滿微小細節（如骨小樑、皮質骨邊界）的構造。為了清晰呈現這些細小且邊界明確的結構，我們需要採用能提高空間解析度（spatial resolution）的高頻演算法，也就是邊緣增強演算法（或稱為 sharp kernel/bone kernel）。 這道題目屬於 CT 影像技術的核心基本考題。相對地，像平滑演算法（smoothing algorithm）則適用於肝臟、腦 parenchyma 等軟組織（soft tissue），透過降低影像雜訊來提升對比解析度（contrast resolution）。你能精準區分兩者的適用時機，代表對 CT 重構濾波器的臨床應用掌握得相當到位！