计算机断层成像技术(Computed Tomography,CT)是现代临床医疗影像学诊断的常用手段。它的工作原理是:根据人体不同组织器官对X射线的穿透性不同这个特点,用探测器接收穿透人体的X射线并传送至终端,经过重建得到人体内部横截面或者三维图像,从而诊断相应的疾病。与其它诊断手段如核磁、PET等相比,它有着高分辨率,扫描周期短等特点,多用于骨骼、脏器、颅脑和肺部等部位的检测。图像重建是CT的核心部分,重建图像质量的好坏关系到医生的诊断结果。为了得到更加准确的结果,人们往往选择加大X射线照射剂量来提高图像的分辨率。但是,X射线的照射对于人体来说是有伤害的,其放射性会造成一定量正常细胞的死亡,还会提高细胞癌变的可能性。因此,CT技术正在朝着低剂量高质量的方向发展,在不影响医生诊断的前提下尽可能减少人的伤害。在临床上,通常使用降低管电流的方法来降低剂量。但是管电流的降低会造成CT图像出现伪影,这种带有伪影的重建图像有可能造成医生的误诊,因此提高重建图像的质量是一大难点。另一方面,如何定量地控制每次CT的剂量也是一个难点,现在医院中对于剂量的把握通常凭借医生本人的经验判断,为了确保图像的清晰度,往往会比真实需要的剂量值高一些,而且不同的医生会有不同的判断,主观色彩较强,很难形成标准。本文先对现有的重建算法进行改进,将TV与ART算法更好地结合在一起,提高了稀疏角度下重建图像的质量。然后融入自适应原理,提出自适应的低剂量CT重建算法:从少量的投影角度开始,逐渐增加投影角度,并且不断地判断其重建图像是否符合我们的诊断标准,直到符合标准为止。这样,我们就可以达到在不影响诊断质量的前提下使用最少的投影角度,从而减少放射剂量。换句话来讲,就是在投影角度从少到多的不断增加过程中,系统自动地对重建图像进行质量评价,达到要求时即停止投影角度的增加。为了验证该算法的可行性,使用了模型进行实验,实验结果表明该算法可以达到减少辐射剂量的目标。