PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an image reconstitution method which can use a simple algorithm to restore an image.SOLUTION: An image reconstitution method includes a step S1 for obtaining an incomplete projection data, a step T1 for determining the presence range of an object, and a step T2 for defining basis functions which generate within the presence range of the object, thereby determining the basis functions limited to stay within the presence range. Steps T3 and T4 perform the Fourier transformation on each of the incomplete projection data and the basis functions, and then use the Gauss-Seidel method to solve a simultaneous equation which includes the same number of equations as the degree of freedom in the basis functions so as to be the number of the incomplete projection data, thereby determining the coefficients in the individual basis function. In a step S4, based on the basis functions having the determined coefficients, a restored image is evaluated. Thus, since only the conditions within the presence range of the object are used as already known information and the basis functions are determined to stay within the existence range, the simple algorithm can be used to restore the image.COPYRIGHT: (C)2013,JPO&INPIT【課題】簡単なアルゴリズムで復元処理を行うことができる画像再構成方法を提供することを目的とする。【解決手段】ステップS1で不完全投影データを取得し、ステップT1で被検体の存在範囲を決定し、ステップT2で、被検体の存在範囲に発生する基底関数を定義することにより、当該存在範囲に制限して基底関数を決める。ステップT3,T4で不完全投影データと基底関数とをそれぞれフーリエ変換し、不完全投影データと同一になるように基底関数の自由度の数からなる連立方程式をガウスザイデル法で解き、個々の基底関数の係数を決定する。ステップS4で、決定された係数を有する基底関数に基づいて復元画像を求める。このように、先見情報として用いる条件も、被検体の存在範囲のみであり、当該存在範囲に制限して基底関数を決めるので、簡単なアルゴリズムで復元処理を行うことができる。【選択図】図2
