導讀：近年來，隨著CT設備在臨床診斷中的廣泛應用，CT輻射劑量問題不僅被學界所重視，尤其是日本福島核事件以來，更引發公眾及政府主管機構的高度關注
CT誕生以來，圍繞圖像重建技術，經歷了多個階段;尤其近年，得益於劑量風險的關注，進展尤為迅速。從重建算法應用的技術原理及對臨床影像結果產生的影響角度，大體可以劃分為四代：
第一代是濾波反投影法(FBP)，是目前CT的主流算法;優點是重建速度快，圖像重建系統成本低，有利於CT的普及和應用;但缺點亦明顯，低劑量條件下圖像質量損失嚴重，因此在臨床應用中必須付出輻射風險的代價;此外，由於FBP算法自身的局限性，也制約了進一步提高圖像質量。
第二代，可以看做是對FBP的改良。它是在圖像空間對噪聲實施降噪，以改善低劑量條件下的圖像質量。但由於僅在圖像空間降噪並不能去除因低劑量下X射線有效光子減少造成的各種低光子偽影(主要是條帶狀偽影和偏心性偽影)，使得該方法降低劑量的效果有限，並存在一定圖像質量損失，臨床使用受限。第三代的基礎迭代算法，是真正跨入到了迭代算法，迭代重建算法並不是一種全新發現的重建算法，最早的CT就是應用迭代重建算法，在核醫學領域迭代重建算法應用十分廣泛。迭代算法是通過有限的採樣信息與模型進行反復對比運算來進行重建，這種算法的好處是不需要很大量的採樣信息，因此相對於需要大量採樣的濾波反投影法(FBP)來講可以明顯降低劑量。
第三代，基礎迭代重建技術，其特點是基於統計學原理進行數據空間和圖像空間迭代運算，但缺少完善的模型進行對比迭代運算，因此容易造成噪音頻率的改變和漂移，在臨床圖像上會出現相應的蠟像狀偽影(Plastic texture)，這種基於統計學的基礎迭代算法代表性的技術是ASIR。
第四代，高級迭代重建技術，其與基礎迭代技術的最大差別是基於模型的迭代技術，在CT數據的投影空間和圖像空間構造多噪聲模型和解剖模型，對噪聲予以精確刻畫和處理的同時，不改變噪音頻率分佈，保持圖像真實呈現，消除蠟像狀偽影(Plastic texture)，並採取解剖模型約束和加速重建過程，提高圖像分辨率，代表技術是iDose4和Veo。
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關鍵字：#如何能夠使CT在更低劑量
