随着CT检查应用领域的持续扩展,由其引发的X线放射辐射剂量问题日益受到了业界内外的广泛关注。传统的CT低剂量技术由于使用的图像重建模式皆为滤波反投影算法,无法在根本上去平衡辐射剂量与图像质量之间的矛盾关系,所以剂量优化的效果受到了极大的限制。自适应统计性迭代是近几年来新推出的一种CT图像迭代重建算法,其主要特点是降噪提质效果十分理想,那么如果在保持和以往CT低剂量技术同等图像噪声水平的前提下,自适应统计性迭代将具有十分广阔的剂量优化应用前景。但目前在业界内尚缺乏统一的参数选择规范及应用标准。本文主要将自适应统计性迭代作为核心技术,再同时结合低管电压技术、自动管电流调制技术以及针对患者体质个体化差异的综合考量,开展了以下四个方面的扫描实验工作,以探讨自适应统计性迭代重建技术在CT剂量优化方面中的应用价值和临床推广前景。第一方面为质量控制模体实验,分为同剂量下比较噪声水平实验和同噪声水平下比较剂量实验两个部分；第二方面为动物实验,分为平扫实验和CTA实验两个部分；第三方面为仿真模体实验,分为仿真体模平扫实验和模拟血管实验两个部分；最后为临床应用研究实验,分为平扫实验和低辐射剂量低造影剂浓度CTA实验两个部分。本文实验主要将以自适应统计性迭代为核心技术的扫描方法与传统以滤波反投影法为核心技术的扫描方法做比较,实验结果表明,自适应统计性迭代的实验组不仅在辐射剂量优化方面要好于滤波反投影法的对照组,而且用来评价图像质量的很多指标参数同样优于滤波反投影法。实验结果表明,自适应统计性迭代结合低管电压技术、自动管电流调制技术和个体化参数设置,把降噪优势转化为低剂量优势,可以充分满足辐射剂量与图像质量之间的平衡关系,与以往的低剂量CT技术相比有很大的优势,具有很大的临床推广价值。