CTの画質（ノイズ・空間分解能・コントラスト分解能）

CTの画質は、おもに ノイズ・空間分解能・コントラスト分解能 の3つで語られます。これらは互いに関係し合い、線量（被ばく）とのバランスで決まります。

ノイズと線量（mAs）

ノイズ（ざらつき）は、画像を作るのに使ったX線光子の数が少ないほど大きくなります。ノイズは、おおよそ 線量（mAs）の平方根に反比例 します。

$$\text{ノイズ} \propto \frac{1}{\sqrt{\mathrm{mAs}}}$$

mAsを増やせばノイズは減りますが、被ばくも増えるため、必要な画質と被ばくのバランスを考えます（ノイズを半分にするにはmAsを4倍にする必要があります）。

空間分解能

空間分解能 は、細かい構造をどれだけ見分けられるかです。次の要因で決まります。

• 画素サイズ（マトリクス・FOV）：細かいほど高分解能。
• 再構成関数（カーネル）：鮮鋭な関数ほど高分解能（ただしノイズは増える）。
• 焦点サイズ・検出器の素子の大きさなど。

コントラスト分解能

コントラスト分解能（低コントラスト分解能） は、わずかなCT値の差を見分けられるかです。ノイズが少ないほど良くなります（線量を増やす・平滑な再構成関数を使う、など）。

空間分解能とコントラスト分解能は トレードオフ の関係にあります。鮮鋭な関数は細かく見えますがノイズが増えて低コントラスト分解能は下がる、という具合です。

試験で問われやすいポイント

• ノイズ ∝ 1/√(mAs)。ノイズを半分にするにはmAsを 4倍。
• 空間分解能＝細かさ（画素サイズ・鮮鋭な再構成関数）。
• コントラスト分解能＝わずかなCT値差（ノイズが少ないほど良い）。
• 空間分解能とコントラスト分解能は トレードオフ。

まとめ

• CTの画質は ノイズ・空間分解能・コントラスト分解能 で考える。
• ノイズは 線量の平方根に反比例（増やすほど頭打ち、被ばくと相談）。
• 鮮鋭さ（空間分解能）と低コントラスト分解能はトレードオフ。