Katsevich类的重建算法是现如今主流的重建算法。本文主要的研究对象就是此类算法。其次，定点算数在硬件实现时，相比较于浮点的硬件实现，可以获得更快的速度，更低的功耗和更小的面积，这些都是在硬件设计中必须考虑的制约条件，所以定点算数有其重要的应用空间。对于全定制的ASIC芯片，设计者都会使用定点的硬件机构。本文的主要目的是将CT的专用ASIC实现面积优化。对Katsevich FBP算法的定点化是本文主要研究内容。本文中首先对Katsevich FBP算法进行理论研究和推导，将整个算法简化的分为五部分，对于每个部分进行细致研究，同时提取各部分的数据流图，以用于下部分定点化分析中。定点化分析中，本文对于现行的定点化方法进行研究，经过充分的对比，分别为范围分析和精度分析选定方法，在范围分析部分，本文采用基于仿射算术（AA）的算法，在精度分析部分，本文选用量化误差传播模型的算法（QOE）和模拟自适应退火算法（ASA）两种方式相结合。对于所得到的结果，本文列出主要信号的整数位宽和小数位宽，在精度分析时，根据不同的精度要求，本文分别得到2^-4，2^-8，2^-13三组精度分析的结果，对于不同的结果，本文采用MiniBit面积函数分别估算各部分的面积消耗。并将结果与matlab工具中自带的定点化函数进行比较，在范围分析和精度分析部分本文所得结果更为优化，同时在面积消耗方面也优于对方。同时，在定点化过程中本文采用的算法支持线性运算，所以本文选用CORDIC算法将算法中超越函数部分进行了线性化处理，并分别用软件和硬件实现，并根据医学用图像的要求，最终确定在硬件实现中，CORDIC算法所需要的流水级数。