当前，随着CT断层扫描在医学诊断中的应用越来越广泛，CT辐射会对人体造成一定伤害，并提高了癌症等疾病的发病率，因此需要在保证图像质量的前提下尽可能地降低X射线的辐射剂量。为降低辐射剂量，Naidich等人在1990年首次提出了低剂量CT的概念，在其他扫描参数不变情况下，通过降低球管电流进行成像，以在达到诊断要求的同时降低辐射剂量。当CT管电流过低时，探测器接收到的光子数目会减少，重建得到的图像会有严重的噪声干扰，产生条纹伪影（streak artifacts），因此需要对图像中的噪声进行抑制，包括对重建图像进行噪声滤除和对投影数据进行去噪以及对重建算法进行改进三种方法。CT成像中的低剂量成像问题已经引起了人们越来越多的关注。

大量的临床实践表明超过正常范围的CT辐射剂量与人体新陈代谢异常乃至癌症等疾病的诱发密切相关。然而，在目前的CT设备中，采用低剂量扫描协议采集到的影像会导致重建图像噪声和伪影严重，影响临床医生对异常组织的确诊率。低剂量成像协议主要包含：

1）采用降采样曝光；

2）采用较低的管压和管电流曝光。前者更适用于开放式的CBCT设备，而后者更适用于螺旋CT设备。

因此，如何利用低剂量协议采集的原始投影数据重建高质量的图像极具学术价值和临床价值。

  中国科学院苏州生物医学工程技术研究所医学影像室X射线组的李铭等人提出了基于SL0的正则化函数模型，该模型根据重建图像的噪声性质，自适应调整正则化约束强弱，从而取得较好的噪声抑制和软组织保护特性。该方法在仿真实验、临床数据实验及动物数据重建中均能取得较为理想的重建结果。

  相关研究成果发表在《国际生物医学研究》（BioMed Research International，Volume 2016， Article ID 2180457， 12 pages）上。该成果得到了重点研发计划数字诊疗专项（批准号：2016YFC0103502，2016YFC0104505）、江苏省自然科学基金（BK20151232）等项目支持。