计算机断层成像（CT）作为一种无损的成像方式，使得医疗诊断有了革命性的发展，已经成为了现代放射科的基础设备。随着X射线探测器的快速发展，投影采集速度越来越快，人们对CT的重建速度和清晰度提出了更高的要求。GPU的发展以及CUDA架构的提出，为CT重建尤其是FDK滤波反投影算法的锥形束重建提供了新的思路。基于CUDA的计算机断层成像软件，集成了FDK锥形束滤波反投影算法。FDK滤波反投影算法重建加速分为基本的CUDA实现和海量数据的CUDA实现。在基本的CUDA实现部分，我们从生成滤波函数、CUFFT滤波和反投影三部分详细介绍了该算法的具体实现过程，能够快速重建出被测物体；海量数据的CUDA实现主要应用于大数据重建过程中，满足人们对大数据和高清晰度的要求，在理论情况下，能够重建出任意大小的被测物体。随后，我们结合FDK滤波反投影算法的CUDA实现进行了优化，其中主要有合理运用全局存储器、常量存储器和纹理存储器、代码优化、Block维数优化和CUDA流(stream)技术等，在不降低重建质量的情况下，减少了重建过程中的耗时。最后，结合优化后的性能进行了对比，并进行了具体的分析基于CUDA的计算机断层成像软件，运用了Qt图形化用户界面。通过Qt设置的用户界面采用读取配置文件的形式设置参数，最大程度上减少了用户的工作量，提供多种可选的滤波核函数，对不同大小的重建物体，计算机可以根据显卡内存的大小进行精确计算，合理选择直接重建或分块重建，无需用户参与，减少人工计算量。