CT算法图像重建

资 源 简 介

CT算法图像重建

详 情 说 明

CT图像重建是医学影像领域的核心技术之一，主要通过X射线投影数据来重构人体横断面图像。其实现过程通常包含三个关键阶段：

数据采集 CT设备围绕人体旋转扫描，获取不同角度的X射线衰减数据。这些原始投影数据通常以正弦图（sinogram）形式存储，矩阵的行对应探测器单元，列对应不同扫描角度。

核心算法处理 最常用的滤波反投影算法（FBP）包含两步关键操作： 频域滤波：对投影数据应用斜坡滤波器等核函数，补偿高频分量损失 反投影重建：将滤波后的数据沿原始射线路径反向投射到图像空间

图像后处理 重建后的图像可能需要进行窗宽窗位调整、降噪处理或伪影校正，以获得更清晰的诊断图像。

在Matlab实现中需特别注意： 投影数据的插值处理会影响重建精度 滤波器设计（如Ram-Lak、Shepp-Logan）会直接影响图像分辨率与噪声表现 计算优化技巧（如FFT加速）对大规模数据处理至关重要

该技术不仅应用于医疗CT，在工业无损检测、安检设备等领域也有重要应用价值。重建算法的改进方向包括低剂量成像优化和深度学习重建等前沿技术。