锥束CT图像重建算法

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ct重建解析类算法计算公式

ct重建解析类算法计算公式
CT（计算机断层成像）重建算法主要分为两大类：解析类算法和迭代类算法。

解析类算法，如Feldkamp算法，可以直接从采集到的投影数据计算出图像的像素值，而迭代类算法则需要通过多次迭代来逐步逼近最终的图像。

下面简要介绍解析类算法中的Feldkamp算法的计算公式：
Feldkamp算法是一种基于圆锥束投影的CT图像重建方法，它利用了圆锥束投影的性质，通过数学方法从有限角度的投影数据重建出物体的三维图像。

Feldkamp算法的核心是两个投影方程：
（1）正投影方程（前投影）：
\[ \bar{p}_i = \sum_{j=1}^{N} a_{ij} I_j \]
其中，\( \bar{p}_i \) 是第\( i \) 个探测器上的投影值，\( a_{ij} \) 是与探测器\( j \) 和角度\( \theta_i \) 相关的投影权重，\( I_j \) 是物体在角度\( \theta_j \) 时的投影值。

（2）反投影方程（后投影）：
\[ I_j = \sum_{i=1}^{M} b_{ij} \bar{p}_i \]
其中，\( b_{ij} \) 是与探测器\( j \) 和角度\( \theta_i \) 相关的反投影权重。

通过解这两个方程组，可以得到每个像素的强度值\( I_j \)，从而重建出物体的二维图像。

在实际应用中，为了提高计算效率，通常会使用一些优化技术，如FDK（Fast Data Kosovo）算法，它是一种基于解析法的重建算法，能够显著提高CT重建的速度。

需要注意的是，这里只是对Feldkamp算法的基本原理进行了简要描述，实际的CT重建过程可能会涉及更多的细节和优化。

螺旋锥束CT中两种解析重建算法的研究

螺旋锥束CT中两种解析重建算法的研究王勃;薛迎;蔚慧甜【摘要】研究了锥束螺旋Katsevich和FDK重建算法,并对这两种算法进行比较.实验结果表明:当投影数据没有噪声的时候,FDK算法和Katsevich算法均能取得较好的效果,当对实际物体进行重建的时候,投影数据含有噪声,Katsevich算法需要对投影数据求导,而它对投影数据的噪声较敏感,重建质量有所下降.%The Katsevich and FDK reconstruction algorithms for cone-beam spiral scan were studied and compared. The results showed that FDK algorithm and Katsevich algorithm obtained good results when the projection data did not contain noise; however, when the Katsevich algorithm was used to compute the derivative of the projection data containing noise for the reconstruction of actual object, the reconstruction quality declined because this algorithm was sensitive to the noise of projection data.【期刊名称】《应用光学》【年(卷),期】2011(032)005【总页数】5页(P894-898)【关键词】螺旋CT;图像重建;FDK算法;Katsevich算法【作者】王勃;薛迎;蔚慧甜【作者单位】中北大学,电子测试技术国家重点实验室,山西太原030051;中北大学,电子测试技术国家重点实验室,山西太原030051;中北大学,电子测试技术国家重点实验室,山西太原030051【正文语种】中文【中图分类】TN202;TP391.9引言近年来，螺旋锥束CT在医学和工业上得到越来越广泛的应用，同时螺旋锥束图像重建算法也在迅速发展。

锥束CT图像伪影和校正方法综述

选手编号——锥束CT图像伪影和校正方法综述摘要：CT技术在工业无损检测、医学、农产品品质检测、安检等领域发挥着重要的作用。

在X 射线检测中,准确把握各个环节的物理特性是非常必要的，CT系统重建图像存在各种伪影。

本文系统介绍了锥束CT图像伪影的种类及形成原因，针对这些图像伪影，根据近些年文献中主要的校正方法，对这些校正方法做了比较和小结。

关键词：锥束CT；CT图像；伪影；校正The Review of Reasons and Correction Methods for Artifacts in cone beam CT ImagesAbstract: CT technology plays a great role in industrial non-destructive tests, medical fields, and public security, etc. It is essential to know well the physical response of the CT system in the X-ray detection. In this paper, kinds of reasons and correction methods of artifacts are summarized based on the recent literatures, and some comparison and discussion is done.Keywords: cone-beam CT; CT image; artifact; calibration1 引言CT(Computerized Tomography)的全称为计算机层析成像技术或计算机断层扫描技术，是数学、物理学和计算机等多个学科交叉发展的产物，是一种在不破坏或改变物体自身结构的前提下,根据获取穿过物体的某些物理量(如电子束、强波速、X射线等)的投影数据,然后转化为可见光图像，再通过CT图像重建可以获得物体特定层面上的二维图像，最后依据一系列上述二维图像构成三维图像的技术[1]。

锥束工业CT迭代重建算法及伪影校正技术研究

锥束工业CT迭代重建算法及伪影校正技术研究影响锥束CT迭代重建算法重建结果的最主要的一个因素是权因子，包括权因子的加权模型、权因子的计算方法、算法的运算量以及相应的程序的执行效率等，因此合理地计算权因子对迭代重建算法至关重要。

在确定迭代重建算法的影响因素后，在相同的重建条件下，不同的迭代算法的重建图像的质量也不尽相同，根据最终的重建目的，选择最佳的迭代算法对实际工业CT重建也比较重要。

此外，针对锥束CT成像系统复杂，成像过程中任何的硬件或软件的问题都会使重建图像中产生各种伪影，影响重建图像的质量的问题，选择适当的校正方法，消除重建图像中存在的伪影，提高重建图像的质量对后续对被测物体进行可靠的质量评估是必不可少的。

因此，本文主要针对锥束CT迭代重建算法及重建图像中存在的伪影的校正问题进行了研究，主要内容有：1.详细介绍ART重建算法的重建原理和重建步骤，分析影响迭代重建算法重建质量和重建速度的主要因素，并对权因子的计算方法做出了改进，通过对实验数据的重建，对比改进方法与参考方法的执行效率，证明了新方法的有效性。

2.在ART算法的基础上，研究了其他的迭代重建算法，SART、MLEM以及有序子集与迭代算法相结合的OSEM和OSSART算法，详细介绍了这些算法的重建步骤，最后通过对实际实验数据的重建，对比研究了不同迭代算法的重建结果，总结了各个迭代算法的重建特性。

3.针对实际的实验对象——固体火箭发动机模拟件的重建结果中出现了条形伪影和环形伪影的问题，详细分析了条形伪影和环形伪影的形成原因，对比现有这两种伪影常用的校正方法的不足，提出使用形态学开闭运算对投影数据进行处理，去除投影数据中的坏像素，降低投影数据的噪声水平，从而去除重建结果中的条形伪影、减轻环形伪影。

经实验证明，上述方法对条形伪影和环形伪影的校正具有很好的效果。

锥束CT重建算法的实现及校正研究的开题报告

锥束CT重建算法的实现及校正研究的开题报告一、选题背景随着医学成像技术的不断发展，锥束CT（Cone-beam computed tomography）成为了一种重要的成像技术。

该技术采用锥形束的成像模式，将透过被测体的X射线信号转化为一个三维的图像。

在医疗领域，锥束CT被广泛应用于临床诊断、手术规划和治疗等方面。

然而，由于成像过程中存在多种误差，如重建算法误差、系统噪声、姿态偏差等因素，影响了成像图像的质量和精度。

因此，开展锥束CT重建算法的实现及校正研究，可以进一步提高锥束CT成像质量和准确度，为临床诊断和治疗提供更为可靠的基础。

二、研究目的及内容本课题的研究目的是探索锥束CT重建算法的实现及校正方法，通过对成像误差进行分析和校正，提高成像质量和准确度。

具体内容如下：1. 分析锥束CT成像过程中的误差来源，如重建算法误差、系统噪声、姿态偏差等因素。

2. 探究不同的锥束CT重建算法，并进行实现、优化和比较。

3. 设计合理的校正方案并进行实验研究，对成像误差进行校正。

4. 利用实验数据对比和评价不同重建算法的效果和优缺点，为成像质量和准确度提供基础支持。

三、研究方法本课题的研究方法主要包括文献研究、理论推导、算法实现和实验验证，具体内容如下：1. 阅读相关文献，深入研究锥束CT成像的原理和重建算法.2. 执行数学理论推导，如误差分析、影响因素分析等.3. 实现不同的锥束CT重建算法，如过滤后投影重建法（Feldkamp 算法）、可变极长算法等，并进行优化.4. 设计和实现校正方案，对成像误差进行校正.5. 进行实验验证和数据分析，对比和评价不同重建算法的效果和优缺点.四、预期成果及意义研究结束后，预计取得以下成果：1. 实现了不同的锥束CT重建算法，并对其进行了比较和评价。

2. 设计可靠的锥束CT成像误差校正方案，并进行了实验验证。

3. 得到了具有一定参考价值的实验数据，并对不同重建算法的效果和优缺点进行无偏的评价和分析。

锥束CT超视野成像重建算法综述

第22卷第2期 CT理论与应用研究 Vol.22, No.2 2013年4月（373-384） CT Theory and Applications Apr., 2013闫镔, 韩玉, 魏峰, 等. 锥束CT超视野成像重建算法综述[J]. CT理论与应用研究, 2013, 22(2): 373-384.Yan B, Han Y, Wei F, et al. Review of algorithms for over FOV size object in cone-beam CT[J]. CT Theory and Applications, 2013, 22(2): 373-384.锥束CT超视野成像重建算法综述闫镔，韩玉，魏峰，李磊，李建新（信息工程大学信息系统工程学院，郑州450002）摘要：随着锥束CT的应用日益广泛，如何突破CT成像视野的限制实现对大型物体的成像检测在现实应用中具有重要意义。

本文对超视野重建算法进行了分类介绍，重点介绍了算法的发展过程和目前的发展状况，并对各种算法的特点进行了分析比较，最后对超视野重建算法的发展进行了总结和展望。

关键词：锥束CT；重建算法；成像视野；超视野物体文章编号：1004-4140（2013）02-0373-12 中图分类号：TP301.6 文献标志码：A自从1972年Hounsfield发明第一台CT（Computed Tomography）以来，CT经过了几十年的发展，其扫描方式和成像方法也在不断得到改进，现今对于锥束CT（Cone Beam Computed Tomography，CBCT）的研究和应用已成为CT领域的主流。

在CT技术中，重建算法一直处于非常重要的地位。

不同的重建算法不仅对重建图像的质量有影响，而且对数据量和计算量的要求也有很大差异。

CT重建算法[1－2]大致可以分为迭代型重建算法和解析型重建算法。

迭代重建算法[3－5]假设物体内部信息可以包含在一个数字矩阵中，然后由测量投影数据建立一组未知向量的代数方程组，通过方程组求解未知图像向量。

三维锥形束CT成像FDK重建算法发展综述

β + y sin β U ( x, y,β) = R + x co s ,
g ( a ) 为常用的 Ramp 滤波函数
[2 ]
, R 为圆轨道的半
ห้องสมุดไป่ตู้
径 ,γ为扇形角 ,κ为锥角。 FDK算法有三个性质 : ①对中心平面是精确重建的。因为对中心平面的重建演化为二维扇束重建。离中心平面越远的平面 , 锥角越大 , 重建误差也越大。 ②对 z方向一致的物体 , 即 f ( x, y, z) = f ( x, y ) ,
中国体视学与图像分析 2005 年第 10 卷第 2期 116
CH I N ES E JOURNAL O F S TER EOLO GY AND M I AGE ANALYS IS Vo . l 10 No. 2 J un. 2005
’
文章编号 : 1007 - 1482 ( 2005 ) 02 - 0116 - 06
p p (θ , t, b) = p θ - a rc sin
( x, y, z) d z和真实物体 z
t , R
tR R - t
2 2
, b , ( 8)
在中心虚拟平板探测器 ( t, s) 上 , 对于特定的 b, 我们有
s ( b, t) = b 1 t 2 , R
2
f ( x, y, z) d z一样 ; ∫
希望各单位予以大力协助和支持现将撰写工作的有关事宜通知如下指导思想以理论和三个代表重要思想为指导认真贯彻党的十六大和十六届三中四中全会精神树立和落实科学发展积极推进科教兴国和可持续发展战略依靠全国性学会的学术权威性以及学会的组织优势充分发挥广大科技工作者的积极性发挥学术交流平台的作用繁荣学术思想提倡双百方针总结自然科学技术科学和工程技术各学科年度发展的基本情况展示2004年内各学科出现的学术新进展为促进学科发展人才成长和科技创新作贡献组织工作蓝皮书撰写组织工作将由中国科协等单位主办由中国科协科技导报社具体承办成立蓝皮书编辑委员会委员会由中国科协和有关单位的领导和专家以及部分特邀专家学者组成框架结构及内容蓝皮书由学科发展篇即原来的综述篇和学术评论篇新增内容二部分内容组成取消原来的成果篇纪要篇内容

锥束CT图像重建算法的快速实现

第16卷第4期 CT理论与应用研究V ol. 16 No. 42007年12月（31-37） CTTheoryandApplications Dec.,2007 文章编号：1004-4140（2007）04-0031-07锥束CT图像重建算法的快速实现吴胜利，潘瑞谊，文斌（西安交通大学电子物理与器件教育部重点实验室，西安710049）摘要：本文基于锥束CT滤波反投影重建的FDK算法，通过两种算法改进并结合基于共享内存的Open MP并行技术和代码优化，实现了锥束CT图像的快速重建。

基于锥束CT实际投影数据的重建结果表明，图像重建速度得到了较大的提高，断层图像重建质量与FDK原型算法相当。

关键词：锥束CT；图像重建；FDK滤波反投影法；Open MP并行技术中图分类号：TP391.41 文献标识码：A锥束CT利用锥状X光束和面阵探测器[1－3]可以一次扫描获得被检物体全周投影数据，具有扫描速度快、分辨率高、重建图像质量好等优点，是CT领域中活跃的研究课题之一。

锥束CT实用化的关键在于提高图像重建速度和图像质量，这方面主要取决于图像重建算法的进步，因此，重建算法的研究一直都是CT研究非常重要的一个方面。

锥束CT图像重建算法分为解析法和迭代法两大类[4]。

迭代法直接重建三维图像，是一种高分辨率重建法，但重建处理速度慢[5]，需要更多的计算资源，实际中为了保证高速重建，一般采用解析法。

解析法分为近似算法和精确算法，近似算法由于数学上简单、容易实现，且当锥角较小时能够取得较好的重建效果,因而在实际中得到广泛的应用[6]。

目前应用最多最广的算法是FDK滤波反投影重建法，其后由该算法改进而发展出的一些算法如P-FDK、T-FDK[7]、S-FDK[8]也都属于近似算法，锥束CT精确重建算法发展于2002年以后[9－10]。

对FDK算法改进并结合数据并行处理可以快速重建三维图像[11]，本文通过对FDK滤波反投影法的算法改进并基于具有双核处理器的计算机上的代码优化，在保证重建图像质量的同时提高了重建速度、节约了资源。

锥束CT的FDK算法与CUDA实现

统一计算设备架构(Compute Unified Device Architec-
图 1 X 射线衰减示意图
物理系统在 O XY 平面内不均匀，衰减系数
= (x, y) ，则沿某一方向 l 的总衰减度：
ture, CUDA)是 NVIDI A 公司在 2006 年推出的针对通用图像处理器(General Purpose GPU, GPGPU)的一个新构想，使 GPU 的超高计算性能在数据处理和科学计算等通用计算领域中发挥优势。
加速也比达到了 36.22 倍。本文同时也给出了针对 5GB 海
量投影数据的高分辨率图像的重建方案，并对实验结果进
行了分析。
1 图像重建算法
图像(Image)是描述物理系统的某些特性的分布。计算机层析成像中，图像是描述物理系统对特定波长的粒子的吸收系数的分布。
Lambert-Beer 定律[1]： X 射线穿透物体后的衰减遵
Micr ocomputer Applica tions Vol. 27, No. 6, 2011
开发应用
微型电脑应用
2011 年第 27 卷第 6 期
文章编号：1007-757X(2011)06-0046-05
锥束 CT 的 FDK 算法与 CUDA 实现
邓甜邓倩妮
摘要：计算机层析成像技术，在医学和工业等诸多领域中有着广泛应用。在三维锥束 CT 图像重建算法中，基于圆形轨道
圆形扫描轨迹提出的一种近似的三维图像重建算法。如图
—— —— —— —— —— —— ——
基金项目: 国家 863 计划重点项目(2009AA012201)；上海市科委重大科技攻关项目(08dz501600) 论文源自国家 863 计划重点项目(2009AA012201)

一种锥形束CT图像重建方法[发明专利]

专利名称：一种锥形束CT图像重建方法专利类型：发明专利
发明人：周秀成,魏慧敏,何玉娜
申请号：CN202111552043.7
申请日：20211217
公开号：CN114271841A
公开日：
20220405
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种锥形束CT图像重建方法，包括以下步骤：S10、测定在预设的射线剂量下，不同厚度的水的投影图像，根据投影图像得到像素值与水厚度值的关系对照表；S20、在与步骤S10相同的射线剂量下，旋转采集被测物体在不同角度下的投影图像；S30、根据步骤S20中得到的投影图像的像素值，在步骤S10中得到的对照表中，找出对应的水厚度值，形成等效投影水厚度图像；S40、对步骤S30中形成的等效投影水厚度图像进行重建，得到被测物体的各体素等效水厚度的三维矩阵；S50、根据材料系数与水厚度值的数值关系，得到材料系数的三维矩阵；S60、根据步骤S50得到的材料系数的三维矩阵，计算被测物体的各体素的CT值，得到最终的锥形束CT图像。

申请人：乐普(北京)医疗装备有限公司
地址：101300 北京市顺义区林河开发区顺仁路60号
国籍：CN
代理机构：北京青松知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人：郑青松
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建滤波器在非圆形扫描轨道情况下放射源到坐标原点的距离是旋转角的函数可表示为 ρ (β ) β ∈ [0, 2π ) 将圆形公式中对不同放射源位置所给出的微分分量累计求和直观上即可得到一个非圆轨道扇束数据的重建公式
图 1. 从锥形束数据到扇形束数据的转换锥形束数据乘以 X-射线倾斜角的余弦
2 准确锥束重建算法
Kirillov 在文献 1 中给出了从复数值的锥束投影数据重建 n-维复数值函数的公式他证明了精确地重建函数的充份条件是源轨迹要与每一个超平面相交因为复数值的锥束表示法不能直接在实际中使用 Smith 将 Kirillov 的公式改写到实空间中并给出了用于无限长扫描线的反变换公式 2 在几乎每一个通过物体的超平面都包含一个源情况下 Tuy 推导了一个实函数重建公式 3 Tuy 建立了一个用于两个相交圆形轨迹的锥束重建公式 Smith 和 Grangeat 对锥束重建做出了完整的理论分析 4 5 由于他们的工作我们得到下列的准确和可靠锥束重建的充份条件如果在每一个与物体相交的平面上都至少存在一个锥束的源点则可以重建该物体 5 依据 Grangrat Smith 和 Tuy 的工作人们已经开发出多种准确锥束重建算法其中最重要的还是 Grangeat 类型的方法该方法由两部份组成在第一部份按照 Radon 数据的径向导数与锥束数据线积分之间的关系计算平面积分的径向导数其结果分布在由扫描轨迹确定的 Radon 壳上如果扫描轨迹是完全的 Radon 空间会被完全填满否则需要用插值和外推技术在第二部份对这些 Radon 数据进行反变换可将滤波反投影公式用于三维
摘要: 随着螺旋多层面 CT 的出现医用 CT 正在向着螺旋锥束 CT 转变从螺旋锥束数据来重建图像有许多优点但是这种成像方式在数学上比较复杂技术实现也有相当的难度本文介绍这一领域的重要成果特别是近年文献中的基本思想文中涉及各种主要重建算法包括准确重建近似重建和迭代重建算法简言之当数据是完整的无噪音的应选择准确重建方法当数据是有噪音的和/或受物体运动干扰近似重建会有较好的性能而当数据是不可靠的和被截断时迭代方法可以发挥作用今后主要研究方向是对这些算法进行改进比较它们的特性并将其优点结合到一起关键词: CT 锥束 CT 图像重建 Feldkamp 类型算法医学成像
第 10 卷第 2 期 2001 年 5 月(1 8)
CT 理论与应用研究 CT Theory and Applications
Vol.10 No.2 May.2001
锥束 CT 图像重建算法
王本 1)
1)北京联合大学专业基础部北京 100101
王革 2)
2) 爱荷华大学放射与生物医学工程系美国,爱荷华城 IA 52242
1 g (x, y ) = 2
2π
ρ2 2 ∫ 0 (ρ − s )
ρ −s ∫ X (β , p ) f −∞
∞
pt
ρ ρ − p2
2
dpdβ
1
此处 ρ 为一常数即从放射源到坐标原点的距离
X (β , p ) 是等距扇束投影数据
β + y sin β { ts == x−cos x sin β + y cos β β 是旋转角 f (. ) 是重
5 Radon 数据其计算复杂度为 O ( N )
用 Marr 方法三维 Radon 反变换可被分解为两步
首先三维 Radon 数据插值到垂直平面并对每一个垂直平面进行二维重建其结果是三维 Radon 数据变换为与垂直平面相联系的二维 Radon 数据然后这些垂直平面的数据按水平平面进行分组并对体积图像的每一个水平平面完成二维重建在 Gnstruction Algorithms for Cone-Beam CT
Wang Ben1) and
1) 2) E-mail: wbtl@ Dept.of Radiology and Biomedical Eng.,Univ.of Iowa, Iowa of City, IA 52242,USA E-mail: ge-wang@
万方数据
2期
王本王革锥束 CT 图像重建算法
3
3 近似锥束重建算法
近似锥束算法主要优点有三 1 可使用不完全的扫描轨迹 2 可允许探测锥角覆盖很少一部份重建对象 3 需要一维而不是二维滤波操作在各种基于滤波反投影近似重建算法中 Feldkamp 类型锥束重建算法一直是实际应用中的主流而且在可预见的将来还要采用 Feldkamp 类型算法因为它们可以基本上解决小中锥角效应对图像重建的影响除了这些 Feldkamp 算法外其他的近似算法读者可参阅有关文献 14--21 本文不再详述 3.1 等距数据锥束重建算法 Feldkamp 等将传统的等距扇形束重建算法改进为适于圆形扫描轨迹的锥束重建算法 22 在 Feldkamp 算法中首先适当地修正体素到源点的距离和角度差然后对不同角度的投影数据进行水平滤波并沿 X-射线方向进行三维反投影重建的体素值是通过该体素的所有方向水平倾斜的扇形束的贡献之和 Feldkamp 算法对于重建数目有限的层面或较小的感兴趣区效率特别高经典的 Feldkamp 算法由于使用圆形扫描轨迹要求重建对象呈球状并产生纵向图像模糊因而受到相当的限制王革等推广了 Feldkamp 算法使之可应用于各种扫描轨迹可对球状棒状和板状样品进行重建并得到良好的图像质量 23 这个通用 Feldkamp 算法推导过程概要如下示圆形轨道等距扇形数据重建公式为
1 引言
当前 X-射线计算机断层摄影术 Computerized Tomography CT 是一个非常活跃的学术领域 1998 年出现的多层面螺旋 CT Multislice Spiral/Helical CT MSCT 被认为是 CT 发展历史上的一个里程碑随着螺旋 MSCT 的迅速发展螺旋锥束 CT Spiral/Helical Cone-Beam CT CBCT 将是医用 X 射线 CT 的未来因为锥束方法可以快速采集数据获得较高的图像分辨率更好地利用辐射并有硬件实现基础因此在材料生物和医学研究中引起越来越多
Wang Ge2)
Dept.of Electronics and Computer Eng.,Beijing Union Univ, Beijing 100101,China
ABSTRACT : With the development of spiral multi-slice CT, medical CT is in transition towards spiral cone-beam CT. Image reconstruction from spiral cone-beam data is practically advantageous, but it is mathematically complicated and technically challenging. In the context of medical CT, the state of the art in the field is reviewed with an emphasis on fundamental ideas based on the latest literature. All the major types of reconstruction approaches are discussed, including exact algorithms, approximate algorithms, and iterative algorithms. Briefly speaking, the exact reconstruction approach should be the method of choice when data are complete and noise-free; the approximate reconstruction approach is often preferred when data are noisy and/or involving motion; and the iterative reconstruction approach may play a major role when data are corrupted and truncated. Major research efforts should be devoted to improvements, comparison and combinations of these algorithms. Key words : CT, Cone-beam CT, Image reconstruction Feldkamp-type algorithm Medical imaging.
*2001-04-05 收到本文稿
万方数据
2
CT 理论与应用研究
10 卷
的注意多层面螺旋 CT 与螺旋锥束 CT 的主要区别是在前者中锥角不是很重要的而后者由于要使用相当多排的探测器必须考虑锥角效应因为在当前的多层面螺旋 CT 中锥角只是一个很小角度在图像重建中可以被忽略在不久的将来小锥角可扩展到中等锥角因此我们应当考虑锥束修正最后对于颇大的锥角重建算法必须对锥角效应做出有效的补偿现有的锥形束算法可以分为两大类分析的和迭代的迭代的方法比分析的方法要求更多的计算资源因为在实际中高速的重建速度是很重要的因此通常总是采用分析的算法分析的算法又可以分为准确重建算法和近似重建算法尽管精确的锥束重建算法有了不小进步但近似的锥束重建算法无论在实践中还是理论上仍有其重要价值在投影数据是完整的一致的无噪音的理想情况下应当使用准确的方法然而测量的噪音丢失的数据病人的运动数字化处理和造影剂的使用都对图像质量有相当影响因此我们也需要近似的或迭代的重建算法本文中作者将简要介绍各类锥束重建算法并重点介绍近似锥束重建算法持别是在实际中普遍应用的 Feldkamp 类型的锥束重建算法