目的 探究滤波反投影法（FBP）、三维自适应迭代低剂量重组技术（AIDR 3D）不同重组等级（AIDR 3DMILD、AIDR 3D-STD、AIDR 3D-STR、AIDR 3D-EN）对640层CT所行胸部低剂量CT（LDCT）图像质量的影响。方法应用Aquilion One CT机，纳入50例怀疑肺部疾病行胸部CT平扫的患者。管电压100 k Vp，自动管电流（固定噪声值8.8 HU）。所得原始数据采用FBP、AIDR 3D-MILD、AIDR 3D-STD、AIDR 3D-STR、AIDR 3D-EN算法进行重组，重组层厚1.0 mm，层间距0.8 mm。测量并记录图像噪声、信噪比（SNR）及对比噪声比（CNR）。采用5分法分别对肺窗、纵隔窗图像及磨玻璃结节进行主观评估。对比分析5组重组算法的定性及定量指标。结果 FBP组、AIDR 3D-MILD组、AIDR 3D-STD组、AIDR 3D-STR组、AIDR 3D-EN组肺窗图像噪声值分别为（69.51±7.59） HU、（38.94±4.54） HU、（31.99±3.47） HU、（28.72±3.09） HU、（25.18±4.22） HU;纵隔窗图像噪声值（HU）分别为25.85±4.14、17.71±1.18、14.96±1.20、13.09±1.03、13.95±1.17。与FBP组相比，AIDR 3D-MILD组、AIDR 3DSTD组、AIDR 3D-STR组、AIDR 3D-EN组肺窗图像噪声分别降低了43.75%、53.72%、58.36%、63.66%（F=122.729,P=0.000）。纵隔窗图像噪声分别降低30.52%、41.37%、48.67%、45.35%（F=93.089,P=0.000）,SNR较FBP组分别升高45.38%、72.29%、97.02%、88.25%（F=43.485,P=0.000）,CNR较FBP组分别升高40.07%、70.96%、92.50%、69.10%（F=6.930,P=0.000），差异具有统计学意义。AIDR 3D-EN组肺窗、纵隔窗、磨玻璃结节评分显著高于其他组，差异具有统计学意义（P均＜0.05）。结论 640层容积CT联合AIDR 3D重组技术可明显降低图像噪声及提高图像质量，其中AIDR 3D-EN算法降噪及提高图像质量效果最为显著。