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页眉 CT 的基本概念和术语 2.2.1 体素与像素（ Voxel and Pixel ） 体素是体积单位。在 CT 扫描中，根据断层设置的厚度、矩阵的大小，能被 CT 扫描的最小 体积单位。体素作为体积单位，它有三要素，即长、宽、高。通常 CT 中体素的长和宽都为 1mm ，高度或深度则根据层厚可分别为 10、 5、 3、2 、 1mm 等。 像素又称像元，是构成 CT 图像最小的单位。它与体素相对应，体素的大小在 CT 图像上的表现，即为像素。 2.2.2 采集矩阵与显示矩阵（ Scaning and Displaying Matrix ） 矩阵是像素以二维方式排列的阵列，它与重建后图像的质量有关。在相同大小的采样野中， 矩阵越大像素也就越多， 重建后图像质量越高。 目前常用的采集矩阵大小基本为： 512 ′512 ， 另外还有 256 ′256 和 1024 ′1024 。 CT 图像重建后用于显示的矩阵称为显示矩阵， 通常为保 证图像显示的质量， 显示矩阵往往是等于或大于采集矩阵。 通常采集矩阵为 512 ′512 的 CT， 显示矩阵常为 1024 ′1024 。 2.2.3 原始数据（ Raw Data ） 原始数据是 CT 扫描后由探测器接收到的信号，经模数转换后传送给计算机，其间已转换成数字信号经预处理后，尚未重建成横断面图像的这部分数据被称为原始数据。 2.2.4 重建与重组 (Reconstruction and Reformation) 原始扫描数据经计算机采用特定的算法处理， 最后得到能用于诊断的一幅横断面图像， 该处 理方法或过程被称为重建或图像的重建。 重组是不涉及原始数据处理的一种图像处理方法。 如多平面图像重组、 三维图像处理等。 在以往英文文献中， 有关图像的重建的概念也有些混 淆，三维图像处理有时也采用重建 (reconstruction) 一词，实际上，目前 CT 的三维图像处理 基本都是在横断面图像的基础上，重新组合或构筑形成三维影像。 由于重组是使用已形成 的横断面图像， 因此重组图像的质量与已形成的横断面图像有密切的关系， 尤其是层厚的大 小和数目。一般，扫描的层厚越薄、图像的数目越多，重组的效果就越好。 2.2.5 算法、重建函数核与滤波函数 (Algorithm, Kernel) 算法是针对特定输入和输出的一组规则。 算法的主要特征是不能有任何模糊的含义， 所以算 法规则描述的步骤必须是简单、 易操作并且概念明确，而且能够由机器实施。另外，算法只 能执行限定数量的步骤。 重建函数核或称重建滤波器、 滤波函数。 CT 的扫描通常需包含一 些必要的参数，有的参数可由操作人员选择，有的则不能。重建函数核是一项重要的内容， 它是一种算法函数，并决定和影响了图像的分辨力、噪声等等。 ·在 CT 临床检查中，可供 CT 图像处理选择的滤波函数一般可有高分辨力、标准和软组织三种模式，有的 CT 机除这 三种模式外，还外加超高分辨力和精细模式等。 ·高分辨力模式实际上是一种强化边缘、轮 廓的函数， 它能提高分辨力，但同时图像的噪声也相应增加。 软组织模式是一种平滑、 柔和 的函数，采用软组织模式处理后，图像的对比度下降，噪声减少，密度分辨力提高。而标准 模式则是没有任何强化和柔和作用的一种运算处理方法。 1 / 9 页眉 2.2.6 卷积 (Convolution) 卷积是图像重建运算处理的重要步骤。 卷积处理通常需使用滤波函数来修正图像， 卷积结束 后，形成一个新的用于图像重建的投影数据。请参见 “重建函数核 ”条。 2.2.7 内插 (Interpolation) 内插是采用数学方法在一已知某函数的两端数值，估计该函数在两端之间任一值的方法。 CT 扫描采集的数据是离散的、 不连续的， 需要从两个相邻的离散值求得其间的函数值。 目 前，很多螺旋 CT 都采用该方法作图像的重建处理。内插的方法有很多种，如线性内插 ( 单 层螺旋扫描 CT 常用 ) 、滤过内插和优化采样扫描 ( 多层螺旋扫描 CT 采用 )。 2.2.8 准直宽度、层厚与有效层厚 (Collimation, Slice and Effective Slice) 准直宽度是指 CT 机球管侧和病人侧所采用准直器的宽度， 在非螺旋和单层螺旋扫描方式时， 所采用的准直器宽度决定了层厚的宽度，即层厚等于准直器宽度。 但是，在多层螺旋扫描 方式时，情况则不完全一样，因为同样的准直宽度可由 4 排甚至 16 排探测器接收，而此时 决定层厚的是所采用探测器排的宽度。 如同样 10mm 的准直宽度， 可以由 4 个 2.5mm 的探 测器排接收， 那么层厚就是 2.5mm ；如果由 16 个 6.25mm