2.3 計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的理論研究

在程序中，濾波反投影算法的步驟為：

投影數(shù)據(jù)采集

對(duì)投影數(shù)據(jù)做FFT變換

濾波

反投影數(shù)據(jù)

逆FFT變換

等式(2.8)不能以它現(xiàn)有形式直接實(shí)現(xiàn)，只要考慮公式(2.10)的解釋?zhuān)秃苋菀桌斫膺@一點(diǎn)?；诟道锶~變換的特性，我們知道在傅里葉域中兩個(gè)函數(shù)相乘等價(jià)于兩個(gè)相應(yīng)空間域函數(shù)的卷積。 在空間域中的對(duì)應(yīng)函數(shù)是被測(cè)平行投影 。對(duì)應(yīng)濾波函數(shù) 的空間領(lǐng)域(或沖激響應(yīng)) ，就是該函數(shù)的傅里葉反變換，

(2.12)

并不存在。必須研究一個(gè)代替方法。一個(gè)這樣的方法是把有限帶寬函數(shù)引入公式中。例如在上式中設(shè)置t=0，讓我們考慮 的值。 代表在曲線 下面的面積。當(dāng) 。因此，等式(2.8)不能以它現(xiàn)有形式實(shí)現(xiàn)。必須研究一個(gè)代替方法。一個(gè)這樣的方法是把有限帶寬函數(shù)引入公式中。

假設(shè)投影的傅里葉變換是有限帶寬的。換句話說(shuō)，在頻率間隔 以外能量為0.在這個(gè)假設(shè)下，等式(2.10)可以按下面形式表示：

(2.13)

等式(2.13)指出，要計(jì)算濾波的投影 ，只需要進(jìn)行投影 的傅里葉變換以得到 ，在 范圍內(nèi)乘以 ，并進(jìn)行傅里葉反變換。不幸的是，有兩個(gè)因素使這個(gè)看似簡(jiǎn)單的問(wèn)題變得復(fù)雜：被截?cái)嗟臑V波核的離散化以及環(huán)狀卷積的性質(zhì)。要徹底理解濾波核問(wèn)題，讓我們首先在空間域中推導(dǎo)理想濾波核。為保證無(wú)混疊采樣，投影帶寬T必須滿足Nyquist(奈奎斯特)采樣準(zhǔn)則：

(2.14)

其中 是投影采樣間隔(單位為 )。在該條件下，初始的斜變函數(shù) 實(shí)際上是與窗函數(shù) 相乘：

(2.15)

其中

濾波函數(shù) 在圖2.1中描繪?，F(xiàn)在，濾波器沖激響應(yīng)可以描述如下

. (2.16)

注意由于 的 的一個(gè)實(shí)偶函數(shù)，相應(yīng)的沖激響應(yīng) 也是t的一個(gè)實(shí)偶函數(shù)。

圖2.1 有限帶寬斜變?yōu)V波器的頻率表示

注意，投影以間隔 采樣。根據(jù)卷積理論，等式(2.9)可以寫(xiě)為

(2.17)

其中 是滿足條件

的 值。這里，我們利用被掃描物體具有有限空間緊支集這一事實(shí)。在濾波投影的離散實(shí)現(xiàn)時(shí)，我們只對(duì)在 整數(shù)倍處的濾波數(shù)值感興趣。把 代入等式(2.16)中，得到

(2.18)

濾波函數(shù)的沖激響應(yīng)在圖2.2中畫(huà)出。在該圖中，我們?cè)O(shè) 。如果用

表示在角度 下投影的離散采樣，等式(2.10)中描述的濾波投影可以表達(dá)為一個(gè)空間域卷積：

(2.19)

圖2.2 斜邊濾波器的沖激響應(yīng)

這里，我們利用了每個(gè)投影在空間上具有有限緊支集的事實(shí)。即在下標(biāo)范圍以外， 為0.這意味著，要確定 ，我們只需利用在范圍 內(nèi)的 。

盡管等式(2.19)的離散卷積實(shí)現(xiàn)可以直接得到被濾波的投影，當(dāng)N很大時(shí)，往往在頻率域中執(zhí)行運(yùn)算效率更高[使用快速傅里葉變換(FFT)運(yùn)算]。對(duì)于目前一臺(tái)典型的CT掃描機(jī)，一次單獨(dú)投影的采樣數(shù)N接近1000.因此，我們希望得到 序列的頻率域形式。在有限范圍內(nèi) 的離散傅里葉變換 與等式(2.15)描述的 不同，如圖2.3所示。二者之間主要差別是直流成分。盡管差相當(dāng)小，它對(duì)重建圖像CT數(shù)準(zhǔn)確度的影響不能忽略。

現(xiàn)在我們考慮循環(huán)卷積[9]的問(wèn)題。等式(2.10)中描述的原始濾波運(yùn)算需要一個(gè)非周期性的卷積。當(dāng)這個(gè)運(yùn)算在頻率域中執(zhí)行時(shí)，只能是周期性或循環(huán)卷積。如果直接實(shí)線前面所述的運(yùn)算序列，可能產(chǎn)生干涉?zhèn)蜗?。這就是所謂的卷繞(warp-around)效應(yīng)，或者周期間干涉。為了避免偽像，需要在傅里葉變換和濾波運(yùn)算之前為每個(gè)投影填補(bǔ)足夠數(shù)量的零。零的最少數(shù)目必須等于初始投影采樣數(shù)減1(即N-1)。

圖2.3中所示斜變?yōu)V波器

 函數(shù)(實(shí)線)和有限帶寬斜變?yōu)V波器傅里葉變換(虛線)的比較在等式(2.15)中，我們采用了一個(gè)簡(jiǎn)單的矩形窗函數(shù)來(lái)限制濾波核?？梢粤硗庑薷拇昂瘮?shù)，以改變?yōu)V波器的頻率響應(yīng)。實(shí)際應(yīng)用中，窗函數(shù)經(jīng)常被作為一個(gè)工具，用來(lái)修改重建圖像的噪聲特性，以實(shí)現(xiàn)空間分辨率和圖像噪聲之間的折中。

在許多用于數(shù)值計(jì)算和圖像的高級(jí)語(yǔ)言軟件系統(tǒng)中，如Matlab(The MathWorks,Natick,MA)或IDL(Research Systems,Inc,Boulder,CO),矢量或矩陣可以直接表示成變量。還可以針對(duì)矢量定義不同運(yùn)算符。在這樣的環(huán)境中，平行反投影的實(shí)現(xiàn)變得相當(dāng)容易。對(duì)于每個(gè)被測(cè)投影(在數(shù)據(jù)預(yù)處理或預(yù)調(diào)理后)，投影被填補(bǔ)足夠多的0以避免“周期間”干擾。對(duì)補(bǔ)零后的投影進(jìn)行傅里葉變換，并且被變換的投影乘以一個(gè)濾波函數(shù)[10]。然后，對(duì)結(jié)果進(jìn)行傅里葉反變換，得到一個(gè)被濾波的投影。該投影被反投影(通過(guò)“像素驅(qū)動(dòng)”或“射線驅(qū)動(dòng)”)到圖像矩陣。為了提高空間分辨率，濾波投影經(jīng)常在反投影過(guò)程之前進(jìn)行預(yù)插值。在投影數(shù)據(jù)集合中對(duì)每次投影重復(fù)整個(gè)過(guò)程。圖2.4顯示一個(gè)流程圖，描述了對(duì)于平行束投影[11]的重建過(guò)程。[!--empirenews.page--]

2.4 目標(biāo)重建過(guò)程

醫(yī)用CT的典型圖像矩陣512×512。對(duì)于50cm重建FOV，每個(gè)像素尺寸大約1mm。根據(jù)Nyquist采樣理論，這樣的采樣密度所支持的最高頻率成分是5lp/cm(線對(duì)/厘米)。如果想檢查具有更高空間辨率成分的解剖結(jié)構(gòu)，圖像像素間的采樣距離必須減小。這可以通過(guò)增大重建圖像矩陣尺寸或減小重建FOV來(lái)實(shí)現(xiàn)。增大的圖像尺寸不僅影響重建速度(因?yàn)橐恢亟ㄏ袼財(cái)?shù)與矩陣尺寸成平方關(guān)系)，而且增加存儲(chǔ)量。

另一可選方案是減少重建FOV。因?yàn)榇蠖鄶?shù)高分辨率應(yīng)用只需要檢查很小一個(gè)區(qū)域(如內(nèi)聽(tīng)管或脊椎骨)，縮小的FOV不會(huì)產(chǎn)生限制。考慮到重建被定位到一個(gè)較小區(qū)域這個(gè)事實(shí)，該方法經(jīng)常被稱為“目標(biāo)”或“縮放”重建。

目標(biāo)重建過(guò)程類(lèi)似于全FOV重建。一旦得到一個(gè)濾波投影(濾波過(guò)程和全FOV過(guò)程一致)，反投影將縮小的FOV映射到投影上去。例如，假設(shè)對(duì)一個(gè) 重建FOV進(jìn)行像素驅(qū)動(dòng)反投影，該FOV中心相對(duì)于系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)中心的坐標(biāo) 。進(jìn)一步假設(shè)圖像矩陣尺寸為n×n，圖像矩陣中心標(biāo)記為 。一個(gè)位于 的圖像像素可以映射到中心為旋轉(zhuǎn)中心的原始坐標(biāo)系統(tǒng)中的一個(gè)點(diǎn)，根據(jù)以下等式：

(2.20)

由于知道如何對(duì)位于(x.y)的點(diǎn)進(jìn)行全FOV重建的反投影，濾波投影可以按照類(lèi)似于全FOV重建的方式定位、插值，并加到重建圖像中。

第三章 Matlab下模型的建立

3.1 Simulink簡(jiǎn)介

由于Matlab具有語(yǔ)法筒單、易學(xué)、好寫(xiě)以及有強(qiáng)大的運(yùn)算及繪圖能力和強(qiáng)大且多樣化的各種工具箱可供使用的優(yōu)點(diǎn)，我們決定在Matlab下面進(jìn)行模型的建立，對(duì)比m文件和simulink的優(yōu)缺點(diǎn)，我們采用較為直觀的Simulink仿真形式進(jìn)行仿真。

Simulink是一個(gè)用來(lái)對(duì)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行建模、仿真和分析的軟件包，它支持連續(xù)、離散及兩者混合的線性和非線性系統(tǒng)，也支持具有多種采樣頻率的系統(tǒng)。在Simulink環(huán)境中，利用鼠標(biāo)就可以在模型窗口中直觀地“畫(huà)”出系統(tǒng)模型，然后直接進(jìn)行仿真。它為用戶提供了方框圖進(jìn)行建模的圖形接口，采用這種結(jié)構(gòu)畫(huà)模型就像你用手和紙來(lái)畫(huà)一樣容易。它與傳統(tǒng)的仿真軟件包微分方程和差分方程建模相比，具有更直觀、方便、靈活的優(yōu)點(diǎn)。Simulink包含有SINKS(輸入方式)、SOURCE(輸入源)、LINEAR(線性環(huán)節(jié))、NONLINEAR(非線性環(huán)節(jié))、CONNECTIONS(連接與接口)和EXTRA(其他環(huán)節(jié))子模型庫(kù)，而且每個(gè)子模型庫(kù)中包含有相應(yīng)的功能模塊。用戶也可以定制和創(chuàng)建用戶自己的模塊。

用Simulink創(chuàng)建的模型可以具有遞階結(jié)構(gòu)，因此用戶可以采用從上到下或從下到上的結(jié)構(gòu)創(chuàng)建模型。用戶可以從最高級(jí)開(kāi)始觀看模型，然后用鼠標(biāo)雙擊其中的子系統(tǒng)模塊，來(lái)查看其下一級(jí)的內(nèi)容，以此類(lèi)推，從而可以看到整個(gè)模型的細(xì)節(jié)，幫助用戶理解模型的結(jié)構(gòu)和各模塊之間的相互關(guān)系。在定義完一個(gè)模型后，用戶可以通過(guò)Simulink的菜單或Matlab的命令窗口鍵入命令來(lái)對(duì)它進(jìn)行仿真。菜單方式對(duì)于交互工作非常方便，而命令行方式對(duì)于運(yùn)行一大類(lèi)仿真非常有用。采用SCOPE模塊和其他的畫(huà)圖模塊，在仿真進(jìn)行的同時(shí)，就可觀看到仿真結(jié)果。除此之外，用戶還可以在改變參數(shù)后來(lái)迅速觀看系統(tǒng)中發(fā)生的變化情況。仿真的結(jié)果還可以存放到Matlab的工作空間里做事后處理。

模型分析工具包括線性化和平衡點(diǎn)分析工具、Matlab的許多工具及Matlab的應(yīng)用工具箱。由于Matlab和Simulink的集成在一起的，因此用戶可以在這兩種環(huán)境下對(duì)自己的模型進(jìn)行仿真、分析和修改。

3.2 模塊劃分

模型共分3部分，第一部分是counters，主要是確定圖像的大小;第二部分是filtering，完成數(shù)據(jù)的濾波過(guò)程;最后是back projection對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行反投影運(yùn)算。

濾波器模塊采用斜濾波器的模型，如圖3.2所示：

反投影算法的理論依據(jù)是“中心切片定理”，該定理指出：線性衰減系數(shù)函數(shù)在某一方向上的投影函數(shù)的一維傅立葉變換函數(shù)是此衰減系數(shù)函數(shù)的二維傅立葉變換函數(shù)或其在平面上沿同一方向且過(guò)原點(diǎn)的直線上的值，根據(jù)這個(gè)原理，我們很容易得出反投影算法的理論公式，并可以得出仿真模型，如圖3.3所示：

3.3功能介紹與仿真設(shè)置

整個(gè)模型實(shí)現(xiàn)的就是FBP算法，其中的每一個(gè)模塊采用的都是定點(diǎn)算法，對(duì)于運(yùn)算過(guò)程中的數(shù)據(jù)精度需要提前設(shè)置。

定點(diǎn)模型數(shù)據(jù)按照功能的不同劃分為七個(gè)部分，每部分的精度設(shè)置如下：

fpw_cos = 12 正弦與余弦函數(shù)的位寬;

fpw_prj = 18 投影數(shù)據(jù)的位寬;

fps_prj = fpw_prj – 1 – nextpow2(max(max(abs(R)))) 投影數(shù)據(jù)的比例;

fpw_fil = 16 濾波器的位寬;

fps_fil = fpw_fil – 1 – nextpow2(max(abs(h1)))) l濾波器的比例;

fpw_out = 18 輸出數(shù)據(jù)的位寬;

fps_out = fps_prj –(fpw_prj – fpw_out) 輸出數(shù)據(jù)的比例。

3.4仿真結(jié)果

仿真圖像采用120像素點(diǎn)的S-L頭像，如下圖3.4所示：

因?yàn)椴杉念^像僅為120個(gè)像素點(diǎn)，并且投影間隔較短，所以重建效果并不是非常理想，但是當(dāng)采集點(diǎn)數(shù)上升和加密投影間隔之后，重建效果就會(huì)趨于理想，此結(jié)果已經(jīng)可以證明算法的正確性。

第四章 FPGA的實(shí)現(xiàn)

4.1Modelsim仿真

4.1.1 Modelsim簡(jiǎn)介

Modelsim仿真工具是Model公司開(kāi)發(fā)的。它支持Verilog、VHDL以及他們的混合仿真，它可以將整個(gè)程序分步執(zhí)行，使設(shè)計(jì)者直接看到他的程序下一步要執(zhí)行的語(yǔ)句，而且在程序執(zhí)行的任何步驟任何時(shí)刻都可以查看任意變量的當(dāng)前值，可以在Dataflow窗口查看某一單元或模塊的輸入輸出的連續(xù)變化等，比Quartus自帶的仿真器功能強(qiáng)大的多，是目前業(yè)界最通用的仿真器之一。

4.1.2 仿真結(jié)果

通過(guò)Modelsim仿真工具，可以得到濾波反投影重建的仿真結(jié)果如圖4.1所示：

4.2ISE仿真

4.2.1Xilinx ISE開(kāi)發(fā)平臺(tái)簡(jiǎn)介

Xilinx ISE是Xilinx公司的EDA軟件開(kāi)發(fā)系統(tǒng)，是一個(gè)集成化環(huán)境，主要由項(xiàng)目導(dǎo)航工具、設(shè)計(jì)輸入工具、邏輯綜合工具、設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)工具、設(shè)計(jì)約束圖形編輯接口等組成一個(gè)軟件平臺(tái)[13]。①項(xiàng)目導(dǎo)航工具是基本窗口界面，用來(lái)訪問(wèn)ISE軟件系統(tǒng)的各種各種工具箱;②設(shè)計(jì)輸入工具包括：電路邏輯輸入工具—電路圖編輯器、硬件描述語(yǔ)言輸入工具—硬件描述語(yǔ)言編輯器(HDL Editor)、狀態(tài)機(jī)編輯器、硬件描述語(yǔ)言測(cè)試生成器;③邏輯綜合工具將硬件描述語(yǔ)言代碼經(jīng)過(guò)綜合優(yōu)化后輸出EDIT格式電路邏輯連接(網(wǎng)表);④設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)工具用于面向FPGA的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)中的布局布線，并且可以對(duì)網(wǎng)表反標(biāo)注以便提供給仿真工具進(jìn)行后仿真驗(yàn)證;⑤設(shè)計(jì)約束圖像編輯接口包含圖像化的設(shè)計(jì)約束編輯接口，實(shí)現(xiàn)控制邏輯塊的位置約束和時(shí)間約束。ISE軟件界面如圖4.2所示：

4.2.2ISE的仿真

通過(guò)ISE的平臺(tái)操作，可以得出以下Counters RTL級(jí)仿真和濾波器RTL級(jí)電路圖：

4.3系統(tǒng)聯(lián)調(diào)

系統(tǒng)聯(lián)調(diào)時(shí)，首先在Matlab里面建立好Shepp-Logan的模型，并且通過(guò)雷登變換計(jì)算出頭像的投影數(shù)據(jù)，通過(guò)USB口發(fā)送至開(kāi)發(fā)板，數(shù)據(jù)在板上運(yùn)行完畢后，再將數(shù)據(jù)發(fā)送回PC機(jī)，送到Matlab中進(jìn)行圖像的現(xiàn)實(shí)處理，即可完成整個(gè)過(guò)程，下圖為最終所得到的重建圖形，結(jié)果證實(shí)整個(gè)過(guò)程是可行的。

第五章 總結(jié)

5.1 研究過(guò)程中所遇到的問(wèn)題

在整個(gè)項(xiàng)目過(guò)程中所遇到的問(wèn)題都與濾波反投影FBP算法有關(guān)，一是，計(jì)算過(guò)程中的數(shù)據(jù)量較大;二是，對(duì)于要產(chǎn)生高分辨率的重建圖像，那么就需要高像素的投影數(shù)據(jù)和較小的投影間隔，這些數(shù)據(jù)提升的同時(shí)會(huì)加大計(jì)算的數(shù)據(jù)量;還有就是高精度的重建工作是非常困難的，因?yàn)樵诟↑c(diǎn)轉(zhuǎn)定點(diǎn)運(yùn)算的過(guò)程中，要考慮到量化的影響，所以我們要正確的選擇位寬來(lái)實(shí)現(xiàn)定點(diǎn)運(yùn)算，保證浮點(diǎn)轉(zhuǎn)定點(diǎn)之后的誤差最小。

5.2 FBP算法所面臨的挑戰(zhàn)

FBP 算法的運(yùn)算時(shí)間約99 %消耗在加權(quán)反投影階段。因此,要提高FBP 重建的速度,須減少卷積反投影階段的三角函數(shù)和浮點(diǎn)乘除的運(yùn)算。國(guó)內(nèi)外學(xué)者做過(guò)這方面的研究。如文獻(xiàn)所提出的查表法,事先將固定的反投影的加權(quán)值和反投影的位置以參數(shù)表的形式儲(chǔ)存起來(lái),計(jì)算時(shí)再?gòu)谋碇胁槿?。由于這兩個(gè)值都與投影角成函數(shù)關(guān)系,因此,隨著投影數(shù)量增大,參數(shù)表的規(guī)模將顯著增大,既消耗大量?jī)?nèi)存,查表又需要用很多時(shí)間。

5.3 課題的研究前景

目前，市場(chǎng)上雖然已有商品化的CT三維重建軟件，但是國(guó)內(nèi)外各CT廠家的圖像數(shù)據(jù)格式不同，并且格式不公開(kāi);另外文件格式經(jīng)過(guò)加密處理，圖像格式轉(zhuǎn)換極為困難。西方主要發(fā)達(dá)國(guó)家的CT、MRI等醫(yī)學(xué)成像設(shè)備和醫(yī)學(xué)處理軟件遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了我國(guó)。除了通用電氣、西門(mén)子、東芝等醫(yī)學(xué)成像設(shè)備制造商開(kāi)發(fā)的配套軟件產(chǎn)品外，比較成熟的醫(yī)學(xué)圖像處理軟件還包括美國(guó)賓州大學(xué)開(kāi)發(fā)的3D VIEWNIX系統(tǒng)、美國(guó)生物動(dòng)力學(xué)研究中心開(kāi)發(fā)的ANALYSE系統(tǒng)和德國(guó)漢堡大學(xué)開(kāi)發(fā)的Voxel-Man系統(tǒng)等。這些系統(tǒng)各有長(zhǎng)短，但大都在UNIX工作站上開(kāi)發(fā)，其設(shè)備價(jià)格昂貴，不適合中國(guó)國(guó)情，并且其模型無(wú)法根據(jù)手術(shù)需要進(jìn)行編輯，進(jìn)而無(wú)法開(kāi)展進(jìn)一步手術(shù)計(jì)劃和模擬等。目前，在我國(guó)各大醫(yī)院以進(jìn)口CT機(jī)型為主，而在軟件的使用上，受到一定的限制。針對(duì)以上情況，從二維的算法研究入手，并在此基礎(chǔ)上研制自己的三維重建系統(tǒng)，并為進(jìn)一步的分析診斷、手術(shù)預(yù)測(cè)和模擬服務(wù)，具有一定的學(xué)術(shù)價(jià)值和實(shí)用意義。

5.4 下一步計(jì)劃

目前絕大多數(shù)情況是通過(guò)觀察人體的每一切片圖像來(lái)進(jìn)行診斷的。由于人體器官構(gòu)造的復(fù)雜性和形態(tài)多樣性以及病變位置與形態(tài)的不可預(yù)知性，沒(méi)有相當(dāng)?shù)膶?zhuān)業(yè)知識(shí)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，很難讀懂這種二維切片圖像，更難從這種二維切片構(gòu)想出組織器官的立體型態(tài)和相互關(guān)系，所以僅僅從二維圖像難以滿足醫(yī)療診斷的要求。

隨著斷層投影(CT)、核磁共振(MRI)、超聲等醫(yī)學(xué)成像技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展，人們可以得到人體內(nèi)部器官的二維數(shù)字?jǐn)鄬訄D像序列或三維數(shù)據(jù)(稱為醫(yī)學(xué)體數(shù)據(jù))。作為科學(xué)計(jì)算可視化的一個(gè)重要研究分支，醫(yī)學(xué)體數(shù)據(jù)的三維重建是要在計(jì)算機(jī)上對(duì)這些離散數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，將其轉(zhuǎn)變成為具有直觀三維效果的圖像，利用人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)特性來(lái)展示人體器官的三維形態(tài)，從而提供若干用傳統(tǒng)手段無(wú)法獲得的解剖結(jié)構(gòu)信息，并為進(jìn)一步模擬操作提供可視交互手段。

所以下一步計(jì)劃實(shí)現(xiàn)三維空間的CT圖像重建算法，同時(shí)要在算法本身上面實(shí)現(xiàn)理論上的突破，在浮點(diǎn)轉(zhuǎn)定點(diǎn)的過(guò)程中，進(jìn)一步合理的設(shè)置位寬，保證重建結(jié)果的精度。

結(jié)論語(yǔ)

本文針對(duì)CT圖像重建方法進(jìn)行了研究，提出了二維圖像重建的濾波反投影FBP算法。該算法具有重建速度快、空間和密度分辨率高等優(yōu)點(diǎn)，缺點(diǎn)是對(duì)投影數(shù)據(jù)的完備性要求較高，從數(shù)學(xué)上講，只有獲得被檢試件所有的Radon變換數(shù)據(jù)(完全投影數(shù)據(jù))后才能精確重建其切片圖像。接著采用計(jì)算機(jī)仿真對(duì)算法進(jìn)行了驗(yàn)證。仿真實(shí)驗(yàn)表明，當(dāng)投影數(shù)據(jù)較完備時(shí)，濾波反投影算法能獲得較好的重建質(zhì)量。需要指出的是上述算法是基于平行束投影數(shù)據(jù)的，對(duì)于扇形束投影數(shù)據(jù)，可采用數(shù)據(jù)重排或直接扇形束重建方法。盡管濾波反投影算法與其他圖像重建算法相比具有較高的運(yùn)算速度，但由于CT重建的數(shù)據(jù)量龐大，使得圖像重建的計(jì)算非常耗時(shí)，尤其是對(duì)于高分辨率圖像重建。因此，提高該算法的重建速度仍是今后的研究方向。