有序子集期望最大化(OSEM)迭代算法是近年来发展较快的一种迭代类算法。但该算法在迭代过程中容易产生条纹状伪影、金属伪影或者散射伪影。构造了平滑约束矩阵作为先验信息引入到重建迭代过程, 建立了一种平滑约束OSEM(SC-OSEM)迭代重建算法。分别将中值滤波、全变差最小(TVM)方法作为平滑约束条件, 通过数值模拟, 针对不完备理想投影数据、含金属不完备投影数据、含噪声不完备投影数据三种情况, 重建出了与原始模型一致性较好的计算机层析成像技术(CT)图像, 比单独OSEM迭代算法重建质量高, 并且发现中值滤波约束重建图像的整体噪声较小, TVM算法使金属边界更清晰, 表明SC-OSEM迭代重建算法是一种精度高、适应性较强的CT重建算法。

提出了基于直接螺旋半扫描数据的有序子集期望最大化(OSEM)迭代重建．该方案省略了螺旋CT中对投影数据的插值步骤，利用螺旋CT中相邻重建层间的相似性，将当前层的重建结果作为下一层重建时OSEM算法的初始输入．实验结果表明，在螺距较小的情况下，该重建方案使得螺旋CT在重建质量优于滤波反投影的前提下，所需的重建时间显著减少．