次に、再構成の問題が不適切である理由と、これがコンピューターでどのように解決されるのかをより詳細に説明します。あなたの答えでは、基本的な決議制限とそれらをどのように導き出すことができるかについても言及してください。
CT画像の再構成が解決しようとしている数学的問題は、データのセットとして取得される異なるX線吸収パス（Ray Sum）の減衰係数を計算することです（投影）。CT画像の再構築に使用されるさまざまなアルゴリズムがあります。以下は、今日の市販のCTで利用されているより一般的なアルゴリズムの一部です。統計モデリングのない反復アルゴリズムは仮定を使用し、その測定データとの仮定と比較し、2つのデータセットが一致するまで繰り返しを続けます。反復再建は、統計モデリングを使用して、光学（X線源、画像ボクセルと検出器）、ノイズ（光子統計）、物理学（データ収集）、オブジェクト（放射減衰）、およびその他の要因を考慮することもできます。あるいは、フィルタリングされたバックプロジェクションとして知られる畳み込み方法を使用できます。この方法は、今日のCTで広く使用されています。再構築問題には多くの可能性のある最適なソリューションがあるが、それぞれに独自の欠点（異なるイメージングアーティファクトなど）があるため、不適切であると考えられています。

解像度とは、2つのオブジェクトが画像内の個別の詳細と見なす前に、2つのオブジェクトがどれだけ離れている必要があるかの尺度です。CTの解像度は、使用されているハードウェアに大きく依存しています。現在のCTスキャナーの空間分解能は、Z軸で0.5〜0.625 mm、X〜y軸で約0.5 mmです。適切な多面的な再構成の基本的な要件は、解像度が等方性であることです。たとえば、解像度はすべての方向でほぼ等しくなります。CTの基本的な制限を決定するために、システムの幾何学的寸法から理論的減衰プロファイル光伝達関数（OTF）を計算する式を導き出すことができます。このOTF情報は、減衰プロファイルのピクセルサイズとデータサンプリング頻度と組み合わせて使用すると、各ユニットの空間解像度を制限する因子の分析を行うことができます。