PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an X-ray CT image processing method, a program and a device, acquiring a reconstitution image of a level same to conventional one at a low X-ray exposure amount, compared with image reconstitution using a prior art, and reducing a metal artifact.SOLUTION: The X-ray CT image processing method of the present invention is constituted to conduct statistical estimation by putting a prior knowledge about the reconstitution image, observed photons are expressed by a physical model such as a Poisson distribution, the prior knowledge about the reconstitution image is a parameter defined in an area of each pixel of the reconstitution image, and is expressed by a probability distribution characterized by a parameter expressing an existence ratio of each tissue of an imaging object, a parameter expressing an X-ray absorption coefficient of each tissue, and a parameter expressing a degree of each tissue existing spatially continuous, and the statistical estimation is estimation (MAP (maximum a posteriori) estimation) by maximization of posterior probability, or Bayes estimation by an expected value of the posterior probability, and the image reconstitution and tissue class estimation are carried out.COPYRIGHT: (C)2011,JPO&INPIT【課題】従来技術を用いた画像再構成と比べて、より低いX線被曝量で従来と同程度の再構成画像が取得可能で、メタルアーティファクトを低減可能なX線CT画像処理方法、プログラム及び装置を提供する。【解決手段】本発明のX線CT画像処理方法は、再構成画像に関する事前知識をおいて統計推定を行うX線CT画像処理方法であって、観測されるフォトンに関してポアソン分布などの物理モデルで表現され、上記の再構成画像に関する事前知識は、再構成画像の各画素の領域において定義されるパラメータで、撮像対象の各組織の存在割合を表現するパラメータと、各組織のX線吸収係数を表現するパラメータと、各組織の空間的に連続する度合いを表現するパラメータと、によって特徴付けられる確率分布で表現され、上記の統計推定は、事後確率最大化による推定(MAP推定)、或いは、事後確率の期待値によるベイズ推定であり、画像再構成及び組織クラス推定を行う。【選択図】図1
