关于ct图像重建的算法与模型

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关于ct图像重建的算法与模型

详 情 说 明

CT图像重建算法与模型解析

CT（计算机断层扫描）图像重建的核心目标是从投影数据中还原出物体的内部结构。常用的算法可分为解析法和迭代法两大类，近年来深度学习模型的引入进一步拓展了技术边界。

解析法 滤波反投影（FBP）是应用最广泛的解析算法，通过反投影前对投影数据施加斜坡滤波器（如Ram-Lak）来抑制星状伪影。其优势在于计算效率高，但对低剂量或稀疏投影数据敏感。

迭代重建 基于统计模型（如最大似然期望最大化MLEM）的迭代方法通过反复修正图像估计值来优化结果。这类算法在低剂量场景下显著优于FBP，但计算复杂度较高，常见加速策略包括有序子集（OS-SQS）和GPU并行化。

深度学习模型 U-Net等网络被用于直接端到端重建，或作为后处理模块提升图像质量。扩散模型则通过逐步去噪生成高保真重建结果。这类方法需要大量配对数据训练，但对噪声和伪影的抑制能力突出。

技术挑战包括：投影数据不完备时的重建稳定性、金属伪影校正，以及模型可解释性提升。未来趋势将聚焦于物理模型与深度学习的融合，实现兼顾速度和精度的自适应重建。