RADIOLOGY GLOSSARY
ヒストグラム（Image Histogram）
IN ONE LINE
一言でいうと
画像の画素値を区間ごとに数えた度数分布です。値の分布を示しますが、どの位置にその値があるかという空間情報は保持しません。
BEGINNER GUIDE
はじめて学ぶ方へ
同じくらいの値の画素が何個あるかを数える図です。画像の明暗分布は分かりますが、物体の形は分かりません。
身近なイメージ
背景を多く含む全画像と、組織だけのROIでは分布が変わります。同じヒストグラムを持つ画像でも、画素の配置や形は異なり得ます。
そもそもヒストグラムとは？
全画像かROIか、集計範囲を指定します。
ビンの幅・境界・正規化で見え方が変わります。
定義・しくみ
画素値の値域を複数のビンに分け、各ビンへ入る画素の個数を集計した分布です。度数、割合、確率密度は縦軸の量が異なります。元値に物理量への校正や変換がある場合は、それを適用した値か保存コードかを明示します。
CORE FORMULA
基本公式
pj=；Σj nj=N（全対象値を一度ずつ集計）
FORMULA NOTES
公式の補足
割合なら合計は1です。
ビン中心による平均は幅のあるビンでは近似です。
具体例で確認
教材用に値0が2画素、値1が3画素、値2が5画素の10画素です。
割合=0.2,0.3,0.5；平均==1.3
平均は1.3です。度数情報だけから画素の位置を復元することはできません。
専門的にもう一歩
撮影条件や処理が変わると値域・分布も変わるため、画像の比較にはROIや物理変換の整合が必要です。大きいビンは細かな特徴を隠し、小さいビンは雑音を目立たせます。パディングや背景、RGBからの輝度換算が混ざると分布の意味が変わり、ヒストグラムだけで異常の診断を確定しません。
臨床・測定での確認点
- ROI・背景除外・ビン幅を記録します。
- 保存値か校正値かを確認します。
- 度数と確率密度の縦軸を区別します。
覚えるポイント
- 画素値の度数分布
- ビンとROI
- 空間配置を失う
間違えやすい点
- 同じ分布なら同じ画像としない
- 自動階調処理の適否を分布だけで断定しない
- パディングを組織の値と混ぜない