Bei der Computertomographie lässt sich ein Volumen, mithilfe von Röntgenbildern, die aus verschiedenen Blickwinkeln aufgenommen wurden, rekonstruieren. In vielen Anwendungsgebieten werden große Volumendatensätze verarbeitet und erzeugt, was zu langen Berechnungszeiten führt. Um die Größe der Datensätze zu verringern, kann das Volumen nicht, wie üblich, als reguläres Volumengitter definiert werden. Stattdessen können andere Datenstrukturen, wie Octrees und irreguläre Volumengitter verwendet werden, um verschiedene Bereiche des Volumens mit unterschiedlichen Auflösungen darzustellen. Dabei können nicht relevante Teile des Objektes sowie der um das Objekt liegende leere Raum niedrig aufgelöst werden, während die Bereiche, die von Interesse sind, mit der gewünschten hohen Auflösung dargestellt werden können. Im Rahmen dieser Arbeit werden die Schritte der Computertomographie, die Projektion und Rückprojektion, so angepasst, dass sie für beliebige Volumentypen, die eine gewisse Schnittstelle erfüllen, verwendbar sind. Daraufhin wird untersucht, welche Datenstrukturen in der Lage sind, die Größe der generierten Datensätze möglichst weit zu verringern, ohne dabei die Qualität der Rekonstruktion zu vernachlässigen. Zusätzlich soll das Volumen flexibel anpassbar sein und schnell verarbeitet werden können. Dazu wird beispielhaft der Datensatz eines Raspberry Pis verwendet, um die theoretischen Überlegungen in der Praxis zu validieren.