This image reconstruction processing method is characterized by the addition of weighting to a conventional reconstruction process. That is, weighting is carried out when reconstruction processing is carried out on the basis of optimization calculation of a multi-variable function that comprises a generalized data function of a Poisson distribution likelihood function, or the like, and has a digital image as an unknown. For example, if a weighting coefficient is made to be a constant not dependent on element data, the weighting coefficient is set on the basis of the directivity of linear noise occurring in a reconstructed image, or the weighting coefficient is set on the basis of detection-depth-position information detected by a detection element of a DOI detector (step 1). Further, weighting a partial function using a reverse-projected weighting coefficient for a reconstructed image of element data corresponding to the partial function makes it possible to suppress the occurrence of artifacts in the image and enhance the spatial resolution of the image.La présente invention concerne un procédé de traitement de reconstruction dimage caractérisé par une addition de pondération à un traitement de reconstruction habituel. Cest-à-dire quune pondération est exécutée lors de lexécution du traitement de reconstruction sur la base dun calcul doptimisation dune fonction multi-variable qui comprend une fonction de données généralisée dune fonction de probabilité de distribution de Poisson, ou analogue, et comporte une image numérique en tant quinconnue. Par exemple, si un coefficient de pondération est déterminé comme constante ne dépendant pas de données déléments, le coefficient de pondération est déterminé sur la base de la directivité de bruit linéaire apparaissant dans une image reconstruite, ou le coefficient de pondération est déterminé sur la base dinformations de position de profondeur de détection détectées par un élément de détection dun détecteur de DOI (étape 1)
