観測データからの画像再構成を行うアプローチの1つとして，観測モデルに基づくデータ忠実項と画像の性質に基づく正則化項からなる目的関数を最小化する方法がある．画像復元のための正則化項としてさまざまな関数が人手で設計されてきたが，近年ではデータを用いて学習した正則化関数を用いる手法が提案されている．本稿では，そのような学習型正則化関数に基づくモデルベース/データ駆動融合型のアプローチとその特徴について概説する．また，計算機シミュレーションによってCT（computed tomography）画像再構成に学習型正則化を応用した際の結果を示す．
