〜MRI画像を使った相互情報量の計算〜今回は、前回紹介した相互情報量の概念を画像に応用し、実際のMRI画像を用いて相互情報量を計算することにより、画像の類似度を評価することをご紹介します。0今回は、前回紹介した相互情報量の概念を画像に応用し、実際のMRI画像を用いて相互情報量を計算することにより、画像の類似度を評価してみようと思います。「画像Aの画素値を知ることによって得られる画像Bの画素値についての情報量」ということになります。これはまさに、相互情報量が画像の類似度を表していることを示しています。2つの画像が全く同じならば、相互情報量は最大になり、2つの画像が全く無関係ならば、相互情報量はゼロになりますね。256階調(8bit)に変換しておきます。(j=1〜256)とする。pixels)において、画像を回転させることによって2次元ヒストグラムや相互情報量がどのように変化するかを見てみましょう(計算プログラムは下に記載)。0度の場合(つまり同じ画像同士)の2次元ヒストグラムは、図1右上に示すように傾きが-45°の直線になります。b_jが成り立つことから理解できます。回転角度を1度、2度と増やしていくと、直線から外れる点の数が増えてきているのがわかります。それぞれ縦方向、横方向に積分することによって、と表されます。式に代入することにより、相互情報量の値を求めることができます。(つまり、2次元ヒストグラムさえ得られれば、確率はそれを用いて全て求められ、相互情報量も求められます。)結果は、図1や図2に示すように、回転角度の絶対値が増すにつれて、相互情報量の値が減少するのが分かります。相互情報量を求めるにあたり、pythonでプログラミングしましたので、参考にしてみてください。こんな記事も人気です♪LP-tech2周年記念#人気記事のまとめ#第15位〜第11位LP-techが始まってから2周年を迎えました。ここまでLP-techを続けることができたのも読者の皆様のおかげだと思っています。そこで、LP-techの感謝祭ということで、人気の記事を第20位から第1位までをご紹介します。今回は第15位〜第11位までです。〜アフィン変換とは?〜今回は、画像位置合わせに用いられるアフィン変換をご紹介します。pluginに引き続き、今回は、FijiというImageJの拡張版ソフトを使った画像位置合わせをご紹介します。〜画像の類似度とは?〜近年、放射線診断や放射線治療において、医用画像位置合わせは重要な技術になってきています。ここでは、医用画像解析に興味のある学生や研究者のために、医用画像位置合わせに必要な基礎知識についてまとめました。viewLP-tech2周年記念#人気記事のまとめ#第5位〜第1位LP-techが始まってから2周年を迎えました。ここまでLP-techを続けることができたのも読者の皆様のおかげだと思っています。そこで、LP-techの感謝祭ということで、人気の記事を第20位から第1位までをご紹介します。今回は第5位〜第1位までです。必要とするライフサイエンス・生物学研究者向けのソーシャルメディアです。