目的 提出一种基于高维偏微分方程（PDE）投影恢复的低剂量CT重建方法。方法 先将原始的投影数据映射到高维空间中，构造投影数据的高维表示，通过移动高维空间中的点来对高维表示进行更新，再使用偏微分方程对投影数据进行滤波，最后将恢复后的数据使用FBP算法重建出最终CT图像。结果 在Shepp-Logan体模实验中，与FBP,PWLS-QM和TGV-WLS方法相比，新方法在相对均方根误差指标上分别降低了68.87%、50.15%和27.36%，结构相似性上分别提高了23.50%,8.83%和1.62%，特征相似性上分别提高了17.30%、2.71%和2.82%。在腹部临床数据实验中，与FBP,PWLS-QM和TGV-WLS方法相比，新方法在相对均方根误差中分别降低了42.09%、31.04%和21.93%，结构相似性上分别提高了18.33%、13.45%和4.63%，特征相似性上分别提高了3.13%、1.46%和1.10%。结论 本研究提出的新方法在有效去除低剂量CT图像中的条形伪影和噪声的同时，可以保持图像的空间分辨率。