RADIOLOGY GLOSSARY
CNR（Contrast-to-Noise Ratio）
IN ONE LINE
一言でいうと
対象と背景の信号差を雑音の大きさで割った指標で、低コントラスト対象の見分けやすさを評価する手掛かりです。
BEGINNER GUIDE
はじめて学ぶ方へ
病変と背景の違いが、画像のばらつきよりどれだけ大きいかを表します。信号の高さだけでなく、背景との差を見ます。
身近なイメージ
造影CTで対象と背景のCT値差が20 HU、背景の標準偏差が5 HUなら、この定義のCNRは4です。撮影条件の比較にはROIと再構成を揃えます。
そもそもCNRとは？
本項目では対象・背景の平均値の差を背景の標準偏差で割ります。
背景と対象の両方の分散を使う定義もあるので、文献間の比較では式を確認します。
定義・しくみ
対象領域の平均μtと背景領域の平均μbの差を、定義した雑音量で規格化する指標です。本項目ではCNR=|μt−μb|/σbとします。検出性能には対象の大きさ、形、空間分解能、観察者なども関係します。
CORE FORMULA
基本公式
CNR = |μt −
FORMULA NOTES
公式の補足
信号差と標準偏差は同じ単位で扱います。
分母を√(σt²+σb²)などとする式とは数値が同じとは限りません。
具体例で確認
教材用に対象80 HU、背景60 HU、背景標準偏差5 HUとします。
CNR = = 4
信号差は背景雑音の4倍です。CNR=4だけで読影上の検出可否を断定しません。
専門的にもう一歩
CNRは対象と背景の差を使うため、画像へ共通に加わる一定のオフセットには影響されにくい指標です。一方、背景が不均一、ノイズが空間的に相関、画像処理が非線形の場合は単純な標準偏差だけでは検出課題を十分に表せません。CNRの改善と線量増加の関係も条件付きです。
臨床・測定での確認点
- 対象を含まない代表的な背景ROIを選びます。
- 病変サイズに対する分解能を合わせて確認します。
- 測定法と雑音の分母を記載します。
覚えるポイント
- 対象と背景の差を用いる
- SNRとの違い
- 分母の雑音定義を確認
間違えやすい点
- 対象の平均信号だけでCNRを計算しない
- 単一の値を普遍的な検出しきい値としない
- 異なるCNR定義を同じ尺度としない