Współczesne wyzwania i przyszłość algorytmów rekonstrukcyjnych w CT: aktualne problemy i kierunki rozwoju

W ostatnich latach algorytmy rekonstrukcyjne w obrazowaniu medycznym przeszły znaczną ewolucję, w dużej mierze dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji oraz technik głębokiego uczenia. Tradycyjne podejścia, takie jak filtracja wsteczna, są coraz częściej zastępowane przez iteracyjne algorytmy rekonstrukcyjne, które lepiej radzą sobie z redukcją szumów i artefaktów w obrazach niskiej dawki promieniowania. Kompresja danych oraz zastosowanie modeli hybrydowych, które łączą klasyczne metody z nowoczesnymi technologiami AI, umożliwiają szybszą i bardziej dokładną rekonstrukcję obrazów. Szczególną uwagę zwraca rozwijająca się technika kontrastu fazowego, która może zrewolucjonizować diagnostykę tkanek miękkich. W niniejszym artykule omawiane są najnowsze trendy i innowacje w zakresie algorytmów rekonstrukcyjnych, ze szczególnym naciskiem na ich zastosowanie w medycynie oraz przyszłe kierunki rozwoju.

---

In recent years reconstruction algorithms in medical imaging have undergone significant evolution, largely using artificial intelligence and deep learning techniques. Traditional approaches such as filtrated back-projection are increasingly being replaced by iterative reconstruction algorithms that do a better job of reducing noise and artifacts in low-dose radiation images. Data compression and using hybrid models, which connect classical methods with innovative AI technologies, make possible faster and more efficient image reconstruction. Of note is the developing phase contrast technique, which has the potential to revolutionize soft tissue diagnostics. This article discusses the latest trends and innovations in reconstruction algorithms, with particular emphasis on their medical applications and future directions.