La reconstrucción de imágenes es la creación de una imagen bidimensional o tridimensional a partir de datos dispersos o incompletos, como las lecturas de radiación adquiridas durante un estudio de imágenes médicas. Para algunas técnicas de imagen, es necesario aplicar una fórmula matemática para generar una imagen legible y utilizable o para afinar una imagen para que sea útil. En la exploración por tomografía computarizada (TC), por ejemplo, la reconstrucción de imágenes puede ayudar a generar una imagen tridimensional del cuerpo a partir de una serie de imágenes de cámaras individuales.
Varias cuestiones plantean un problema con la reconstrucción de imágenes. El primero es el ruido: datos sin sentido que pueden interrumpir la claridad de una imagen. En las imágenes médicas, el ruido puede producirse como resultado del movimiento del paciente, la interferencia, las sombras y las imágenes fantasma. Por ejemplo, una estructura del cuerpo puede eclipsar a otra y dificultar su detección. La filtración del ruido es un aspecto de la reconstrucción de imágenes.
Otro problema son los datos dispersos o incompletos. Con algo como una radiografía, la imagen se toma en una exposición de película, donde los rayos X atraviesan el área de interés y crean una imagen. En otras técnicas, un paciente puede ser bombardeado con radiación o sometido a un campo magnético, generando una cantidad sustancial de datos que deben ensamblarse para crear una imagen. El resultado inmediato no es legible ni significativo para un humano, y debe pasar a través de un algoritmo para generar una imagen.
En la reconstrucción de imágenes, hay varios enfoques que se pueden tomar para filtrar el ruido sin descartar datos significativos y procesar los datos de una manera que tenga sentido. La reconstrucción iterativa es una técnica popular. El algoritmo comienza mapeando datos de baja frecuencia, creando algunos puntos de datos que forman el inicio de la imagen. Luego se superpone con una frecuencia ligeramente más alta, y una más alta, y así sucesivamente, hasta que se disponga de una imagen completa.
La creación de una imagen plana no es lo único que se puede hacer con la reconstrucción de imágenes. Una computadora también puede crear una interpretación tridimensional simulada de los datos apilando una serie de imágenes. Debe poder clasificar los datos para que coincidan con los cortes de manera adecuada y debe superponerlos con precisión para crear imágenes de estructuras internas. Esto puede ayudar al médico a evaluar un problema en varios planos, en lugar de solo en los ángulos planos que ofrecen las imágenes individuales.
La medicina no es el único campo en el que la reconstrucción de imágenes puede resultar útil. También puede ser valioso en arqueología, en la que los investigadores pueden querer investigar los hallazgos sin dañarlos. Con la reconstrucción de imágenes, pueden obtener imágenes de momias, recipientes sellados y otros objetos de interés para conocer qué hay dentro.