三维CT统计重建算法研究

本项目是针对国内外三维CT发展现状和国内需求提出的。图像重建的目的是尽可能地再现被检测物体内部特征。实际问题中，常常由于各种客观条件限制造成投影数据不完全、信噪比小，同时三维CT扫描方式多样化等，这些都使常用的FDK型逼近重建算法和Grangeat型精确重建算法显得力不从心。本项目针对以上问题，研究统计重建算法中投影数据的存储及处理，迭代算法的收敛性和快速实现；利用数理统计、模糊集理论等研究在算法设计及利用软、硬件方法提高其迭代速度；研究合理利用被检测物体的内部先验信息进一步降低重建图像的噪声，提高图像质量。该方面的研究是提高三维CT分辨率的必然要求，其研究成果对三维CT系统的开发提供理论和软件技术，同时这对于打破西方发达国家在该领域的技术封锁具有重要意义。