一、医用的CR和DR技术区别在于CR是数字X线摄影，而DR是计算机X线摄影。
1.CR
2．DR
DR是在X线电视系统的基础上，利用计算机数字化处理，使模拟视频信号经过采样、模/数转换（analogtodigit，A/D）后直接进入计算机中进行存储、分析和保存。X线数字图像的空间分辨率高、动态范围大，其影像可以观察对比度低于1%、直径大于2MM的物体，在病人身上测量到的表面X线剂量只有常规摄影的1/10。量子检出率（detectivequantumefficicncy；DQE）可达60%以上。X线信息数字化后可用计算机进行处理。通过改善影像的细节、降低图像噪声、灰阶、对比度调整、影像放大、数字减影等，显示出未经处理的影像中所看不到的特征信息。借助于人工智能等技术对影像作定量分析和特征提取，可进行计算机辅助诊断。
数字X线摄影包括硒鼓方式、直接数字X线摄影（directdigitalradiography；DDR）、电荷耦合器件（chargecoupleddevice；CCD）摄像机阵列方式等多种方式。数字图像具有较高分辨率，图像锐利度好，细节显示清楚；放射剂量小，曝光宽容度大，并可根据临床需要进行各种图像后处理等优点，还可实现放射科无胶片化，科室之间、医院之间网络化，便于教学与会诊。
二、关于CT
1、CT的概念与其X线片影像的异同
CT实际上是两个英文单词的两个首字母。CT的本质是X线成像，这个图是CT的图像，跟常规的X线片比起来，是真正意义上的断层影像，等于把人体从这里断开，我们看这个断面影像，完全没有了重叠，传统的X线片是重叠在一起的，所以我们看这个后侧的病变，在X线片上被挡住了，看不见。第三个特点是用了窗技术，窗技术使密度分辨率提高，而且也增大了不同密度之间的对比，使解剖结构看得更加明显。
2、体素与像素的概念及其之间的关系
CT的构想其实非常简单，把我们想看的这个层面近似地看成底面积相同、高度相等的成行成列的体积单元，构成的一个平面。这个小体积我们叫像体。这个示意图是脑层面的图，所以我们需要把小体积的X线密度计算出来，把测量出来的密度值换算成灰度，再按这个坐标还原成二维的影像，就是CT看到的图像。
在实际扫描时选定的这个层次进行扫描，进行测量后，对每个像体计算出X线密度，也就是X线衰减值，然后按坐标位置换算成灰度的一个点，形成的二维影像，这个点就是像素，这个小体积就是像体。每一个像体对应影像里的一个小体积，就是一个像素值，像素灰度也就是CT值，代表了所有像体里对X线的衰减值。这里面有一个问题，我们看到的CT影像跟实际的解剖层次是点点对应的，我们看到的这个点不是简单的一个点，是解剖的一个剖面，代表了一定的厚度。因为这个像体里可能是单一的组织，比如是脂肪，或者是水，但也可以是多种组织或者是多种物质。计算机只能算它的平均值，算出小点的灰度，代表了所有像体里X线衰减值，这个就是像体和像素之间的关系。
3、X线密度与CT值的概念及其之间的关系
4、机体不同组织的正常CT值范围
CT值是为了描述方便，易于临床应用和对照而设定的一个相对值。所以只能定性使用，不能定量使用。这个表列出了人体内大部分的脏器或者组织的CT值范围，这个是骨的结构，从300一直到1000，凡是符合这个范围的，我们叫骨样密度。所有30到70这个范围的都是软组织，所以叫软组织密度。在0左右我们叫水样密度。如果从负几十到负二百左右我们叫脂肪密度。-300一直到-1000就是气体密度。虽然CT能分辨2000个值，但是只能分出来这么5个范围。虽然CT比X线胸片比起来分辨率高了，但是看到的内容却是差不多的，唯一的区别是能把水分辨出来。
5、窗的概念及其应用
6、CT成像过程的基本步骤
CT比较复杂，但是总的说起来，只有三步，就是从扫描到成像，可以分解为三步，第一步是测量，用X线源，也就是X线管，发出X线，穿过被检人体以后，到达对侧的探测器，探测器就接收到一个信号，这个信号里含着X线穿过人体以后衰减的程度，然后把它进行初步的处理，这个过程叫测量。测量出来的值是电压值是个模拟值，不能进行计算机处理，必须在做一个转换，把这个模拟值变成数字数值，才能进行计算机处理，第二部分就是计算机系统的影像重建，计算出每一个像素的衰减值，重建后的数据我们叫影像数据，这个其实就相当于测量时这个层次像体上的像素的CT值，以及每一个像素在平面上的坐标值。这个数字数据必须进行第二次转换，我们叫数模转换，数字数据转换成模拟数据，这个数据是模拟值，转换以后投影在荧光屏上，或者是打印在胶片上，就形成了我们肉眼所见的影像。
接下来我们看影像重建，影像重建有好多种方法，有反投影法、迭代法、解析法等等。现在大部分的设备使用的是解析法，方法很简单，我们对一个物体进行测量，检测的物体是由四个像体组成的，衰减值不一样，我们要算出每一个衰减值的像素是多少，就对每一个像体的组合进行投照。我们对这个方向进行投照，就得到了两个综合的衰减值，这个方向再投照一次，就得到这样的一个衰减值。现在我们得到四个方程式，所以我们就能得到四个像素的衰减值是多少，这就是很简单的一个算法。但是具体到CT来说，算法没这么简单，有各种的数学模型进行计算。反投影法我们反着计算最后这个像体的衰减值是多少，但是这个反投影法有一个区别就是，在进行反向计算的时候，在像素的周围会出现数据的重叠，即会出现假象，有些地方就高起来了，所以我们就用数学模型把叠加的偏差抵消下去，否则这个是有数据偏差的。我们用反向的数学模型叠加进去，高出来的就会被抵消掉了。
在日常的工作中，滤过有不同的数学模型，如果是高通过滤过，就是我们所说的骨算法，得出的像素的边缘就非常的锐利，但是把一些假象也放大了，如果滤过函数用的值比较低，我们得到像素点边缘也就比较柔和，这在实际应用中也是很常见的。如果我们想看骨结构，骨结构和周围软组织相连的气体之间的对比非常的大，我们就可以通过高通过率算法，让这个骨的细微的边缘显得非常锐利，这样骨的小的细微结构就看得非常清楚。但我们看软组织化就不能用这种算法了，周围细小的点的噪声同样会被放大，这样软组织对比就显得很差，我们用低通过滤过就显得比较柔和，整个影像软组织对比较好，所以用不同的数学模型进行滤过可以得到不同的CT影像。
影像的显示部分，有一个重要的环节就是数字数据转换成模拟数据。这里面最重要的转换就是利用窗技术，用不同的窗对影像进行处理，窗技术就是在数字数据和模拟数据之间进行转换，把不同的数字数据转换成不同的灰度数据，按转换不同的方法得到不同的影像。
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