画像再構成とは

画像再構成とは、医療画像研究中に取得された放射線測定値などの散乱データまたは不完全なデータから2次元または3次元の画像を作成することです。 一部のイメージング技術では、数式を適用して読み取り可能で使用可能な画像を生成するか、画像をシャープにして有用にする必要があります。 たとえば、コンピューター断層撮影（CT）スキャンでは、画像再構成は一連の個々のカメラ画像から身体の3次元画像を生成するのに役立ちます。

いくつかの問題により、画像の再構成に問題が生じます。 1つはノイズです。つまり、画像の鮮明度を妨げる可能性のある無意味なデータです。 医用画像処理では、患者の動き、干渉、シャドーイング、ゴーストの結果としてノイズが発生する可能性があります。 たとえば、身体のある構造が別の構造を覆い隠し、見つけにくい場合があります。 ノイズのろ過は、画像再構成の1つの側面です。

別の問題は、散在したデータまたは不完全なデータです。 X線のようなものを使用すると、画像は1回のフィルム露光で撮影され、X線が関心領域を通過して画像を作成します。 他の手法では、患者に放射線を照射したり、磁場にさらしたりして、写真を作成するために組み立てる必要のある大量のデータを生成します。 即時出力は、人間にとって読みやすくも意味もありません。また、画像を生成するためにアルゴリズムを通過させる必要があります。

画像の再構成では、意味のあるデータを破棄せずにノイズを除去し、意味のある方法でデータを処理するためのいくつかのアプローチがあります。 反復再構成は一般的な手法です。 このアルゴリズムは、低周波データをマッピングすることから始まり、画像の開始点を形成するいくつかのデータポイントを作成します。 次に、完全な画像が利用可能になるまで、わずかに高い周波数と高い周波数などをオーバーレイします。

画像の再構成で行えるのは、フラットな画像の作成だけではありません。 コンピューターは、一連の画像を積み重ねることで、データのシミュレートされた3次元表現を作成することもできます。 スライスを適切に一致させるためにデータをソートできる必要があり、内部構造の画像を作成するにはそれらを正確にオーバーレイする必要があります。 これは、医師が単一の画像によって提供される平坦な角度ではなく、複数の平面で問題を評価するのに役立ちます。

画像の再構成が役立つ分野は医学だけではありません。 また、考古学でも価値があります。研究者は、発見物に損傷を与えることなく調査結果を調査したい場合があります。 画像の再構成により、ミイラ、密閉容器、その他の興味のあるオブジェクトの画像を取得して、中身を知ることができます。