基于连续型 Hopfield神经网络 (HNN)提出了一种新的少数投影 CT图像重建算法。首先将图像重建问题转化为最大熵准则下的优化问题 ,然后构造相应的连续型 HNN模型 ,网络的稳定解就是重建问题的优化解。数值模拟结果表明 ,与联合代数重建技术 (SART)相比 ,利用从投影角间距为 4 5°的 4个不同的投影视角方向获取的投影数据 ,该算法具有较高的重建精度和良好的抗噪声性能。