本作品内容为扩写下面这段话：CT成像技术在医学领域和工业领域均具有重要作用，在医学上可用于癌症早期筛查、常规体检、疾病诊断和手术预后评估等方面，在工业上可用于工业CT无损检测。当前，基于卷积神经网络的CT重建算法是最具潜力的一种方法。这些算法利用强大的特征组合和表征能力来提高重建图像的质量，具有重建速度快、质量高等优点。本文主要研究了基于卷积神经网络的fbp重建算法,以下是本文的主要研究成果总结： 针对传统的滤波器进行FBP重建存在着诸如重建图像信噪比低、细节缺失以及伪影等问题。利用CNN强大的特征提取和表， 格式为 docx， 大小1 MB， 页数为1， 请使用软件Word(2010)打开， 作品中主体文字及图片可替换修改，文字修改可直接点击文本框进行编辑，图片更改可选中图片后单击鼠标右键选择更换图片，也可根据自身需求增加和删除作品中的内容， 源文件无水印， 欢迎使用熊猫办公。 如认为平台内容涉嫌侵权，可通过邮件：tousu@tukuppt.com提出书面通知，我们将及时处理。