螺旋锥束CT(Cone Beam Computed Tomography)技术是使射线穿透物体,利用接收到的投影数据对物体截面进行重建的一种技术。现代医疗中的CT主要是用于辅助医学诊断领域。当前使用最广泛的是一些非精确的算法。而Katsevich算法是CT重建的一种精确算法,属于滤波反投影算法中的一种。由于算法复杂且计算量大,在需要快速处理数据并生成重建图像的医用CT领域尚不能广泛使用。本文对CBCT的重建算法及球面探测板进行了介绍,重点研究了反投影步骤。反投影是CBCT图像重建中的重要步骤,其执行所用时间在整个重建算法执行时间中的占比高达50%。加速反投影过程对整个重建时间的减少起着至关重要的作用。随着对图像分辨率以及重建速度的要求提高,原先256×256分辨率的重建图像已经不能满足需要,文中的重建的图像分辨率为512×512。有限的FPGA资源,尤其是其存储资源,不再能够满足要求。本文提出了一种存储优化的方法。针对提出的存储优化的方法,设计了有效的算法验证流程,并利用软件对提出的存储优化的方法,分别在平面探测板和球面探测板的情况下进行了验证。经过存储优化后,无需在做反投影运算之前就计算好所有的临时数据,有效解决了反投影硬件实现过程中遇到的资源瓶颈问题。长期以来,由于反投影涉及到的计算比较复杂,硬件实现有一定的难度。本文在算法优化的基础上,为反投影设计了硬件电路。电路划分了合理的模块,详细介绍了各个模块的结构以及它们之间的信号联系。计算核心采用32位浮点IP核搭建,流水线结构。最后在实验室的硬件加速平台上对反投影电路进行了功能验证并对结果进行了分析。实验表明,面向存储优化的反投影电路运算效率高,执行过程流畅,对反投影有明显的加速效果。