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CT(计算机断层扫描)重建技术是现代医学影像中的核心环节,主要用于将X射线扫描得到的投影数据转换为人体内部的横断面图像。其核心原理是通过数学算法(如滤波反投影或迭代重建)从多个角度的X射线衰减数据中还原出组织密度分布。
传统CT重建依赖滤波反投影法,通过对投影数据施加斜坡滤波器来消除模糊伪影,再通过反投影累加生成图像。近年来,迭代重建算法(如基于统计模型或深度学习的方案)因能降低辐射剂量并提升图像质量而成为研究热点。
关键技术挑战包括:噪声抑制、伪影校正(如金属伪影)、低剂量重建优化等,这些直接影响临床诊断的准确性。随着GPU加速和AI技术的引入,实时重建和智能去噪已成为新的发展方向。