C. 散乱線補正 （2017 46）
a. Jaszczak 法 b. TEW 法 c. DPW 法
・DEW (DPW)法
：サブウィンドウ設定して、メインウィンドウに対して散乱線を補正する
・TEW法
：高エネルギー側と低エネルギー側の二つのサブウィンドウを設定し、散乱線を補正する
・コンボリューション–サブトラクション(CS)法
：散乱関数の畳込みから推定し散乱補正を行う
TDCS法
：各画素における散乱の割合を回転角度ごとに求め、散乱補正を行う(CS法の一種)
・シミュレーション法
・コンプトンウィンドウ減算法(CW法)
D. 分解能補正
a. FDR b. CDR
○ナイキスト周波数(Ｎ) （2017 76、2015 64、2012 37）
「サンプリング周波数の1/2」「画像に含まれている最高周波数」
Ｎ＝1／2ｄ d：画素間の距離(サンプリング間隔)
ナイキスト周波数の関係が崩れた場合は、複製された高周波成分が低周波成分の領域に折り返され、これをエリアシング誤差という。マトリックスサイズを小さくして解決する。
最適なサンプリング間隔 D ＝ 1/2fmax fmax：最高周波数
E. 統計解析画像
a.「Z-score」
b.「SPM」
c.「SSP」
d. 「eZIS」
F. 核医学イメージングの画像再構成
a. 逆投影法
・ラドン変換：任意の角度方向について原画像と投影の関係を一般化したもの （2016 46）
b. 重畳積分逆投影法
c. 逐次近似法 （2015 36、2014 記述）
・最尤推定―期待値最大化アルゴリズム[ML-EM]
長所 （1）画素値の総和が保存される
（2）雑音の無いデータでは収束が保証されている
（3）低カウント領域での信号対雑音比が良い
（4）高カウント領域からの線状アーチファクトが軽減される
（5）物理現象(減弱、散乱、コリメータ開口特性)を各種補正で織り込むと定量性の向上が期待
短所 （1）計算に長時間を要する
（2）雑音に対する拘束が無いため逐次近似の回数とともに雑音が増加する
（3）収束速度が空間分解能（空間周波数）に依存する
・OS-EM法 （2017 45、2016 46、2015 記述）
投影像をいくつかのサブセットに分割して逐次近似を行う
長所：画素値の総和が保存されるのはML-EMと同じ
ML-EM法より高速で、サブセットを増やせばより早くなる
線状アーチファクトが少ない
短所：適切な初期値を必要とする
リミットサイクルが存在する
・OS-EM法のサブセット数を投影方向数に等しくしたRAMLA法の緩和係数を制御したDRAMLA法
・尤度関数 (2014 39)
確率的に起こりやすさを表現する関数で、逐次近似法ではこれを最大にするのを目的とする
d. 3D 画像再構成法
e. FORE
f. 画像ノイズ
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