シンポジウム1 講演2
正則化逐次近似画像再構成法の基礎
演者：
篠原 広行（首都大学東京 / 昭和大学藤が丘病院放射線科）
[抄録]
尤度（画像から推定される観測データの尤もらしさ）と画像の事前確率との和の事後確率を最大化する正則化逐次画像再構成法は，1) 低線量CTによる被ばくの低減と画質の向上，2) 圧縮センシングMRIによる高速撮像，3) PET画像の収束性の向上などに応用されている．これまでCT逐次近似法のアルゴリズムは公表されておらずブラックボックスになっていたが，工藤は3種類の逐次近似（IR）法（True IR, Hybrid IR, Image denoising IR）の数式を示した（Med Imag Tech 32: 239-248, 2014）．そこで，1) に関心をもつ学生や医療技術者の学習支援を目的に，それら数式を数値実験する例を紹介する．圧縮センシングMRIでは2次元直交座標，3次元直交座標，2次元極座標それぞれのサンプリングからの再構成画像の数値評価と視覚評価，そして，最近のPETに搭載された正則化ブロック勾配法について紹介する．
