疊代重建算法是一種用於圖像重建的技術，它通過逐步逼近的方法，將理論投影值與實際測量投影值進行比較，在某種最優準則下尋找最優解。這種方法本質上類似於解方程組，但在實際的圖像重建過程中，由於運算量巨大、方程的欠定性以及測量誤差、噪聲的影響等原因，直接通過求逆矩陣來解方程組是比較困難的。因此，疊代方法被用來解決這個問題。
疊代重建算法的基本原理是對於某個重建視角，首先在估計的物體圖像上通過「前向」投影模擬一個綜合投影。這種估計應儘可能地模擬真實CT系統中X射線光子穿過物體併到達探測器的過程。第二步是將綜合投影與探測器採集的實際測量值進行比較，誤差用於對當前估計得到的圖像進行校正。對校正後的圖像再次進行疊代，直到誤差降為最低得到最終的重建圖像。
疊代重建算法的優點包括：
它們允許對X射線源和探測器進行建模，這可以提高重建精度和空間解析度。
光子統計學很容易被考慮，允許算法更多考慮低噪聲的投影，降低高噪聲的投影，從而減少偽影，提高劑量效率。
關於物理物體的一般真實假設，如物體除邊緣外傾向於平滑變化，IR算法減少圖像噪聲，同時保持解剖邊界的清晰度。
IR算法可以很容易地處理非傳統的掃描幾何學，例如當數據不是以軸向或螺旋形軌跡獲取時。
常用的疊代方法包括代數重建法（ART）、聯合代數重建算法（SART）、最大似然期望最大化算法（MLEM）和有序子集期望最大化算法（OSEM），其中最後兩種算法主要用於PET和SPECT。