医用画像の再構成問題は、データが乏しく、基礎となる物理過程の理解が限られているため、困難な課題である。このため、データに等しく適合する解が複数存在することになり、逆問題に対する固有の解を決定することは困難である。しかし、高度なコンピュータ・アルゴリズムを利用することで、数学的モデル、正則化技術、撮像対象物に関する事前知識を組み込んで、最も確率の高い解を導き出すことができる。その結果、利用可能なデータに一致し、オーバーフィッティングやノイズの増幅を防ぐために正則化された、高品質の画像を生成することができます。

医用画像の解像度には、レイリー基準または回折限界として知られる基本的な限界があります。これらの限界は、対象物の大きさとイメージングプロセスで使用される放射波長に依存する。解像度を上げるには、より短い波長とより大きな検出器またはセンサーを使用する必要がある。これらの限界は数学的に導き出すことができ、特定の用途にイメージングシステムを最適化するために利用することができる。これらの限界を把握し、適切な撮像技術とアルゴリズムを活用することで、医用画像診断の専門家は可能な限り高い解像度と画質を実現することができる。
The reconstruction problem in medical imaging is a challenging task due to the scarcity of data and a limited understanding of the underlying physical processes. This leads to multiple solutions that can fit the data equally well, making it difficult to determine the unique solution to the inverse problem. However, by utilizing advanced computer algorithms, the most probable solution can be arrived at by incorporating mathematical models, regularization techniques, and prior knowledge about the object being imaged. This results in producing high-quality images that are in line with the available data and regularized to prevent overfitting and amplifying noise.

There are fundamental limitations to the resolution of medical imaging, known as the Rayleigh criterion or diffraction limit. These limitations depend on the object’s size and the radiation wavelength used in the imaging process. Higher resolution requires the use of shorter wavelengths and larger detectors or sensors. These limits can be mathematically derived and utilized to optimize imaging systems for specific applications. By grasping these limitations and utilizing the appropriate imaging techniques and algorithms, medical imaging professionals can achieve the highest possible resolution and quality in their imaging results.