内部、感兴趣区与截断重建
当物体宽于 X 射线束或探测器时，每个投影都会缺失一部分，这就是截断。在感兴趣区（ROI）与内部重建中，截断是有意为之——只照射需要的区域以降低剂量；而当患者体型较大，或牙科、C 形臂探测器较小、身体有一部分落在视野之外时，截断则无法避免。
滤波反投影需要完整的投影，截断数据会在图像中产生明亮的边缘与低频阴影。内部问题——只用穿过某区域的射线重建该区域——一般没有唯一解，但只要有少量先验知识（例如一块已知子区域）就可以求解。实用方法包括外推缺失的投影数据、使用微分反投影，或做正则化迭代重建。
学习型方法如今被用来扩展截断扫描的视野、减少锥束与牙科 CT 的截断伪影，并直接重建内部区域；扩散先验与隐式神经表示是其中较新的工具。
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- Tiny a priori knowledge solves the interior problem in computed tomography (PMB, 2008)
证明只要在感兴趣区内有一小块先验知识，内部重建问题就有唯一解。 - One Network to Solve All ROIs: Deep Learning CT for Any ROI using Differentiated Backprojection (Med Phys, 2019)
较早的内部 CT 网络，通过微分反投影重建任意感兴趣区。 - Deep-Interior: A new pathway to interior tomographic image reconstruction via a weighted backprojection and deep learning (Med Phys, 2024)
通过加权反投影做内部重建，由网络恢复感兴趣区的图像。 - Deep learning-based extended field of view computed tomography image reconstruction: influence of network design on image estimation outside the scan field of view (Biomed. Phys. Eng. Express, 2022)
当患者宽于射束时，把重建视野扩展到扫描仪视野之外。 - Truncation artifact reduction in cone-beam computed tomography scans using conditional generative diffusion models (BMC Med Imaging, 2026)
一种较新的、基于扩散模型的锥束 CT 截断伪影校正方法。
论文
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