传统PET/CT多床扫描系统由于其低光子统计量导致对微小病变的检测能力不足,而一直以来,长轴系统在光子统计量方面的优势已被陆续通过实验证明。2m PET/CT系统的问世,给PET的发展带来了无限潜能。基于该系统的优势,结合人体组织由于自身结构在成像过程中所侧重的要求不同,我们希望通过一次成像,获得以不同参数(体素大小,迭代次数,后滤波参数等)重建的不同组织的图像。所以,我们开展了对多分辨率多参数重建算法的研究。本文主要贡献如下:(1)基于2m PET/CT全身扫描系统提出多分辨率多参数重建算法,可以通过一次扫描,获得不同组织以不同分辨率重建的多幅图像,这些图像可以单独显示也可以融合显示;(2)对传统Siddon算法进行改进以实现多分辨率多参数重建算法,并通过二维仿真数据验证了算法的可行性;(3)为了加快重建过程的计算速度,我们提出了基于并行计算的Parallel Ray-Tracing算法,并在此基础上实现多分辨率多参数重建,最后通过多床扫描系统和2m全身扫描系统的真实数据验证了算法的可行性;(4)根据NEMA IQ测试,基于多床扫描系统的数据,分析迭代次数、体素大小、滤波参数对重建图像性能参数的影响,并以这些结论为指导,分析多分辨率多参数重建算法中不同部分对重建参数的考量。