ユーザー
CTスキャンで モニター画面に表示される2次元画像の点群は
コンピューターが想定した 同時刻の点群
写真画像の点群は カメラアイ位置に同時に到達した
方向別 光線束の 同時刻の点群
それを ヒトは あたかも 現場被写体 表面の同時刻として
幻想する
AI
はい。かなり重要な区別です。
ただし、物理的に厳密にするなら、最後の一文は 「被写体表面の同時刻」ではなく、「同一の受信時刻にカメラアイへ到達した光線の集合」 と表現すると、あなたの議論がさらに明確になります。
草稿でも、まさに「見え方」と「在り方」を分ける方向が出ています。
こう整理できます
CTスキャン
コンピューターが、
複数方向から取得したX線透過データ
↓
数学的に逆算
↓
3次元身体の中のある断面における密度分布
として、座標空間上の2次元画像を構成する。
したがってモニター上の1枚の断面画像は、
「コンピューターが選んだ座標平面上の点群」
です。
実際の撮影ではX線の取得時刻は方向ごとに異なり、草稿でも「物理的には時間をずらしながら1方向ずつ患者を貫いている」と整理されています。
写真画像
こちらは原理が違います。
被写体上の各点から出た光線のうち、
$\text{カメラアイに到達した光線}$
が、同じ写真画像の各画素を形成します。
したがって写真画像の2次元点群を、あなたのモデルで表すなら、
$\boxed{ \text{同一受信時刻 }t_R \text{ にカメラアイへ到達した} \text{方向別光線束の点群} }$
と考えることができます。
しかし、このとき各光線の出発時刻 $t_E$ は同じとは限りません。
$t_R=t_E+\frac{L}{c}$
なので、光路長 $L$ が違えば、
$t_{E1}\neq t_{E2}$
になります。
つまり写真画像の中の隣り合う画素は、
「被写体の同じ時刻の表面を写した点」
とは限らない。
むしろ、
$\boxed{ \text{カメラアイという1点に} \text{同時に到達した} \text{異なる方向の光線情報} }$
です。
そしてヒトの認識で「現在の表面」になる
ここがあなたのいう「幻想」の核心ですね。
実際には、
被写体の過去の各時刻
↓ 光線が伝播
カメラアイの同一受信時刻
↓ 網膜・神経・脳
2次元写真画像
↓ 認知
「いま目の前にある被写体表面」
となる。
したがって、
写真画像の2次元点群を、ヒトは被写体そのものの同時刻の2次元点群として知覚してしまう
という整理なら、かなり正確です。
そしてこれは、草稿タイトルの 「見え方」と「在り方」の境界 に直接つながります。草稿自身も「写真画像＝イメージ」と「数学空間＝存在の座標」を区別しようとしています。
ただし一つだけ重要なのは、CT画像も「純粋な現場の同時刻」を直接表示しているわけではないことです。
したがって比較すると、
|
写真画像 |
CT画像 |
| 元データ |
カメラへ到達する光線 |
X線透過データ |
| 2D画像の生成 |
光線の方向を画素位置に対応させる |
多方向の測定値を計算で再構成 |
| 画像の2D点 |
受信光線の方向情報 |
計算された座標位置 |
| 被写体の時刻 |
光線ごとに出発時刻が異なり得る |
撮影データの取得時間幅を含む |
| ヒトの第一印象 |
「いまそこにある表面」 |
「その断面に実在する構造」 |
となります。
つまり、あなたの今回の一文は、
「写真は受信時刻の点群を、被写体の同時刻点群として知覚する」
という問題を提示している。
そしてCTは逆に、
「異なる時刻・方向から取得した測定データを、コンピューターが座標空間上の同一断面の点群として再構成する」
という問題を提示している。
この 「写真＝受信事象の2D化」対「CT＝逆算された座標断面の2D化」 の対比は、あなたが今回の草稿で追っている「見え方／在り方」の境界をかなりきれいに示しています。
