画像の再構成とは何ですか？

画像再構成とは、医療画像研究中に取得した放射線測定などの散乱または不完全なデータからの2次元または3次元画像の作成です。一部のイメージング技術の場合、数学的な式を適用して、読みやすく使用可能な画像を生成したり、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、画像の再構築は、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。

いくつかの問題が画像の再構成に問題をもたらします。 1つ目はノイズです。画像の明確さを中断できる意味のないデータです。医療イメージングでは、患者の動き、干渉、影、ゴーストの結果として騒音が発生する可能性があります。たとえば、体内の1つの構造は別の構造を覆い隠して見つけるのを難しくする可能性があります。ノイズのろ過は、画像再構成の1つの側面です。

別の問題は散乱または不完全なデータです。 AのようなものがありますX線、画像は1つのフィルム露出で撮影され、X線が関心のある領域を通過して画像を作成します。他の技術では、患者は放射線で砲撃されたり、磁場にさらされたりして、画像を作成するために組み立てる必要があるかなりの量のデータを生成する可能性があります。即時の出力は人間にとって読みやすいまたは意味がなく、画像を生成するためにアルゴリズムを渡す必要があります。

画像の再構築には、意味のあるデータを破棄せずにノイズを除外し、意味のある方法でデータを処理するために実行できるアプローチがいくつかあります。反復再建は人気のあるテクニックです。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、わずかに高い頻度とより高い周波数を重ねます。

平らな画像の作成は、画像の再構成でできることだけではありません。また、コンピューターは、一連の画像を一緒に積み重ねて、データの3次元レンディションをシミュレートします。スライスを適切に一致させるためにデータを並べ替えることができる必要があり、内部構造の画像を作成するために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、医師が単一の画像で提供される平らな角度ではなく、複数の飛行機で問題を評価するのに役立ちます。

薬は、画像の再構築が役立つ唯一の分野ではありません。また、研究者が発見を損なうことなく発見を調査したいと思う可能性のある考古学でも価値があります。画像の再構成を使用すると、ミイラ、密閉容器、その他の関心のあるオブジェクトの画像を取得して、内部が何であるかを学習できます。