IR(逐次近似再構成)技術です(図1)。dataの差異を画像に逆投影する処理を繰り返し,再構成関数を用いずに画像を作成します。このワークフローの中にいくつかのモデルを取り入れることで,従来の再構成では成し得なかったさまざまなメリットが得られます。焦点サイズや検出器マトリックスサイズを考慮したオプティクスモデルを適用することで,従来よりも精度の高いバックプロジェクションが可能となり,FBPよりも高い空間分解能を得ることができます。統計学的ノイズモデルを適用すれば,劇的なストリークアーチファクト改善効果が得られます。このようにFIRSTは,再構成関数からの脱却とモデルベースの投入によって,大幅な画質改善効果が期待できます。対象部位に合わせた最適化パラメータの適用,となります。本講演では,この5つの特長についてご紹介します。被ばく線量の低減一般撮影はきわめて低被ばくなことから検診などで用いられますが,臓器の陰になる領域や淡い陰影の診断は困難です。