3D-CT重建算法优化：基于投影驱动的加速与分块策略

"三维CT重建算法优化研究" 在当前的医疗与工业领域，三维CT（3D-CT）技术扮演着越来越重要的角色，而3D-CT图像重建算法的研究也因此变得至关重要。近似重建算法因其在实际应用中的实用性而备受青睐，其中，FDK（Feldkamp-Davis-Kress）算法因其数学理论简洁、实现便捷、重建速度快以及在小锥角条件下的优良重建质量，成为了主流的3D-CT重建算法。 然而，3D-CT技术在实际应用中仍面临两大挑战：一是运算速度较慢，二是扫描动态范围有限。针对这些问题，本文的核心研究工作是对FDK算法进行优化，以提高重建速度并扩大扫描动态范围。 首先，文章第一部分探讨了重建像素坐标与投影地址之间的相关性，通过这种相关性的分析，引入基于投影驱动的图像重建方法。这种方法能显著提升重建速度。举例来说，当重建图像的尺寸为256×256×256时，重建速度可提升约20倍。此外，文中还详细阐述了如何在投影驱动法下进行图像的分块重建和存储，这有助于进一步提高计算效率。 其次，为了扩大扫描动态范围，论文的第二部分设计了一种创新的圆轨道扫描模式。这一模式使得扫描断层的直径增加到原始扫描系统的两倍，同时保持了工程实施的可行性。相应地，文章还推导出了适用于这种新扫描模式的FDK重建公式，以确保在更广的扫描范围内也能得到高质量的重建图像。 关键词：3D-CT，圆轨道扫描，FDK，基于投影驱动 通过以上研究，不仅解决了3D-CT重建速度的问题，还扩展了其扫描能力，为3D-CT技术在医疗和工业领域的广泛应用提供了更为高效和灵活的解决方案。这样的优化对于提高诊断精度、减少患者等待时间以及提升工业检测效率都具有重要意义。