想搞懂 CT，千万别背那些“第一步第二步”的教科书句子。
实际上 CT 原理跟看人眼对焦似的，实际上就是给骨头和空气装上了高亮度的发光灯，然后人眼直接往里看。 咱们说个最好办的例子，假设你的身体被切成无数个薄薄的切片，每个切片的大小大约跟一打麻将牌差不多，厚薄都得管住在 0.6 到 12 微米左右，忒薄了信号忒散，忒厚了又拍不穿。
这些切片把身体层层切了之后，就变成了一张张重叠的透明照片，超级清楚。在 CT 扫描仪里，这层层的切片被高速旋转起来，就像车轮子转起来一样，一块接一块地往后挪，最终搞定一圈。
这时候，每一层切片都变成了二维图像，也就是我们常说的断层图像，你能够把它们当成切面里的“照片”。 接下来就是最核心的那个环节，叫“采集”，也就是把切片里的数据存下来。
这里面有个家伙，叫探测器。
这东西跟照相机里的传感器有点像，也是把切面上的光信号给“收”进去。探测器是个万能的机器，不光能收照片，还能把不同角度的数据一起收进来，让它们拼凑成一张整个的图。
这一收包含两种形式：一种叫“体素数据”，也就是那个原始的三维切片数据；另一种叫“投影数据”，这就好比你拍了一组照片，每一张照片都是物体的轮廓和阴影，这些轮廓和阴影的数据就是投影数据。 CT 成像是如何把这些切面照片和这些投影数据转变成图像的呢？实际上是个叫“重建”的过程，并且是个挺费脑子的活儿。为了还原出那个整个的 3D 身体，机器得把每一张切片照片都拿出来，放到一个 3D 空间里去。
这就像是你把一张 3D 立体的游戏角色拆开了，目前要把它拼回一样的形状。在 CT 里，医生想看到的一般是那个立体的、有层次感的身体模型，而目前最常用的算法叫“体积投射算法”。
这个算法实际上就是个数学公式，它把每一张层厚的切片照片，跟对应的投影一起，像装拼图一样，拼成一张 3D 图像。
这就好比你在手机里拼一块拼图，但实际上每个拼图块（切片）都是无限厚的，故此你要先把这个厚变薄，变成层厚，再把它拼起来。 不过这个发明忒牛了，医生用的时候得小心点。出于这是一个“万能钥匙”，它能配补三模态图像，也就是 CT、MRI 和 PET，就像个超级厨师，既能切肉（CT），又能做汤（MRI），还能闻香味（PET）。
这就带来了个大难题，就是“双师效应”，这张图得与此同时知足 CT 和 MRI 的标准，结局两个标准往往打架。
比如 CT 要求看得准，MRI 要求看得清，如何把这两个要求都兼得呢？ 实际上这有个细节要注意，CT 重建得把骨头的密度信息给算出来，故此它务必用那种叫“迭代”的技术，就像是在猜一个数，猜一次不对，就换一个算法再试，试到挺接近为止。但 MRI 的软张罗信息忒复杂了，要是只用 CT 的算法，软张罗会看不清，像雾里看花。
故此为了让 MRI 也配合好 CT，这个算法得把软张罗给调得软一点，让骨头照样能显影。
这就有点费脑子，还得在精度和清楚度之间找那个平衡点。 再说说数据量，这可是个让人头疼的地方。每切一下面，数据量就翻倍，切一层就变两层，切完一圈是 360 度，数据量就是 36 倍。
要是成像质量差，数据里全是噪点，那渲染出来的图就像是在白纸上乱涂颜色，彻底看不出骨头在中间。
故此算法得把噪声给过滤掉，把噪点给压下去，让干净利落的图像浮现出来。 最终，图像输出是个难题。CT 用的 image 是那种专业级的，医生能在特定的软件里看到，那分辨率是 8 倍频，像素密度极高，画面细腻得像是显微镜下的世界。但一般/平平医生就算连上了电脑，看到的图像也还差那么一点。
故此目前的趋势是，要尽量让 CT 输出的图像通用化一点，这样不管是老医生还是新医生，不管是电脑还是平板，都能看得清清楚楚，不用非得在那些专用软件里折腾半天。 总而言之，CT 成像就是个把人体切片、拍照、拼凑成 3D 模型的过程，别看中间的数据量和算法比较难搞，但一旦搞定，你就能在屏幕上看到那个立体的、清楚的自己了。
