본 논문은 비원형 궤적 원뿔 빔 CT 재구성을 위한 효율적인 신경망인 가우시안 기반 시프트 변동 필터 백프로젝션(FBP) 신경망을 제안합니다. 기존 모델에 비해 학습 가능한 파라미터 수를 99% 줄이고 재구축 품질 저하를 최소화하며, 궤적당 학습 시간을 4분의 1로 단축했습니다. 실험 결과, 모델의 실용성과 효율성을 크게 향상시켜 실제 응용 분야에 기여할 것으로 기대됩니다.