CT图像重建代码

资 源 简 介

CT图像重建代码

详 情 说 明

CT图像重建是医学影像处理中的核心技术，其本质是将X射线探测器采集的投影数据转换为人体横断面图像。目前主流算法可分为解析法和迭代法两大类。

解析法中最经典的是滤波反投影算法(FBP)，它通过三个关键步骤实现重建：首先对投影数据进行Radon变换，然后应用斜坡滤波器进行频域滤波，最后通过反投影运算重建图像。这种方法计算效率高，但对噪声敏感，需要配合适当的窗函数优化。

迭代重建算法如SIRT和ART则通过建立线性方程组，采用代数方法逐步逼近真实解。这类方法能更好地处理不完全投影数据，抑制噪声和伪影，但计算量显著增加。现代GPU加速技术大幅提升了迭代法的实用性。

在实际工程实现中，需要考虑探测器几何校准、射束硬化校正等物理因素，同时要平衡重建速度和图像质量的矛盾。最新的深度学习重建方法正在突破传统算法的性能瓶颈。