"被検体を捉えた複数枚のコンピュータ断層像に係る画像データにアクセスするステップと、それらコンピュータ断層像のうち高密度部分が1個又は複数個写っている高密度部分含有像を識別する像識別ステップと、高密度部分含有像それぞれから1個又は複数個の高密度部分を検出する検出ステップと、それら高密度部分を一種類又は複数種類の構成部分特性に従い分類する分類ステップと、典型的な組織内画素値を分類済の高密度部分上に割り振ることで1枚又は複数枚の補償像を生成する補償像生成ステップと、分類済の高密度部分についてのサイノグラムを補正前のコンピュータ断層像についてのサイノグラムから減ずることで高密度部分含有像毎に差分サイノグラムを生成するステップと、生成済の補償像に従い生成したサイノグラムを差分サイノグラムに加えることで高密度部分含有像毎に最終的なサイノグラムを生成するステップと、生成した最終的なサイノグラムに従い高密度部分含有像毎に補正版の再構成コンピュータ断層像を生成するステップと、を有する補正版再構成コンピュータ断層像生成方法。請求項1記載の補正版再構成コンピュータ断層像生成方法であって、その像識別ステップにて、補正前の再構成コンピュータ断層像を表示させ、それに従いオペレータが入力する1個又は複数個の指令を受け付ける補正版再構成コンピュータ断層像生成方法。請求項1記載の補正版再構成コンピュータ断層像生成方法であって、その像識別ステップにて、被検体を捉えた複数枚のコンピュータ断層像のなかから1枚又は複数枚を候補像に指定した上で、a指定された候補像内で画素値を並べて順序統計量を導出するサブステップと、bその順序統計量から求まる一種類又は複数種類の数値に従い、指定された候補像のうち高密度部分が1個又は複数個写っている像を識別するサブステップと、c指定された候補像それぞれについてサブステップa及びbを実行させるサブステップと、を含む手順を実行する補正版再構成コンピュータ断層像生成方法。このように、発明者の知見によれば、歯牙CTスキャンを初めとするCBCT等のCT撮像時に使用でき、金属等で形成された高密度物体が原因で生じる偽像をより好適に補償可能な方法が求められている。本発明の目的は、CT像再構成における密度性偽像抑圧をより好適に行えるようにすることにある。こうした目的に鑑み、本願では、少なくとも部分的にコンピュータ上のプロセッサで実行可能な再構成コンピュータ断層像補正方法であって、被検体を捉えた複数枚のCT像に係る画像データにアクセスするステップと、それらのCT像のうち高密度部分が1個又は複数個写っている高密度部分含有像を識別するステップと、高密度部分含有像それぞれから1個又は複数個の高密度部分を検出するステップと、それら高密度部分を一種類又は複数種類の構成部分特性に従い分類するステップと、典型的な組織内画素値を分類済の高密度部分上に割り振ることで1枚又は複数枚の補償像を生成するステップと、分類済の高密度部分についてのサイノグラムを補正前のCT像についてのサイノグラムから減ずることで高密度部分含有像毎に差分サイノグラムを生成するステップと、生成済の補償像に従い生成したサイノグラムを差分サイノグラムに加えることで高密度部分含有像毎に最終的なサイノグラムを生成するステップと、高密度部分含有像毎に最終的なサイノグラムに従い補正版の再構成CT像を生成するステップと、を有する方法を提案する。本方法は、偽像補償の対象となる個別の領域についての情報をオペレータが撮像システムに供給する形態で実施することができる。本発明によれば、再構成CT像上の所要部位のみに直に密度性偽像補償処理を施すことができる。本発明によれば、更に、システムを操作するオペレータの人智技量を活用すると共に患者の受診歴に関する情報を利用し、コンピュータの密度性偽像抑圧性能を高めることができる。これにより、人間の長所である創造性、自発性、柔軟性及び判断力を、コンピュータの長所である情報処理速度、継続的精密処理能力及びデータ授受能力と結合させることができる。以下、本発明の好適な実施形態について別紙図面を参照しつつ説明する。以下の説明を図面と併せ参照することで、別紙請求の範囲に記載されている発明の目的、構成、効果及び諸実施形態について、上掲のものを含めてより深く理解することができよう。それらの説明で参照する図面では、同一の部材に対し同一の参照符号を付してある。本発明の実施形態に係る構成の機能や相互関係を総括的且つ例示的に示すための図であるので、実際の寸法又はその比に対し忠実なものでないことを了解されたい。また、以下の説明中、高密度部分とは、周囲の組織に比べ高密度な充填材で埋められた部分のように、金属等の高密度物質で形成された物体、その物体が占める領域又はその領域の像のことである。高密度物質とは、その密度が約2.7g/cm3を超えるアルミニウムのように、本件技術分野で習熟を積まれた方々いわゆる当業者が高密度と認める物質のことである。一般的な使用量に違いがあるため、高密度か否かを決める絶対的なしきい値を定めることは現実的ではない。像の種類によっては、アルミニウム等の金属に比べかなり低密度の物質が高密度物質として扱われる場合がある。以下の説明では金属質の高密度物質を念頭に置いているが、高密度部分の検出、その結果に基づく偽像の補償等といった処理は非金属質の高密度物質に対しても適用しうるものである。更に、集合とは、周知の集合論でいうところの元即ち集合構成要素を1個以上集めたもののことである。部分集合とは、特記がない限り、1個以上の元を有するより大きな集合母集合の一部分を形成していて1個以上の元を有する集合のことである。集合Sの部分集合がその集合Sそのものであることもある。真部分集合とは部分集合のうち母集合と等しくないもの、即ち母集合の元のうち1個以上がその集合に属していない部分集合のことである。説明中で使用している第1第2等の語は、その語が冠されている要素間の順序や優先度を示すためのものではなく、それらの要素を区別するためのものである。そして、本発明の主題はディジタル画像処理技術及びコンピュータビジョン技術に関わっている。それらの技術は、画像データをディジタル的に処理することで、人間が理解可能な物体、属性又は状態を認識してそれに有用な意味合いを与え、その画像データで得られた結果を利用に供する技術である。ディジタル画像処理における画像形成プロセスは、一般に、画像データを生成する処理及びその画像データを将来的な利用例えば更なる処理や表示に備え電子メモリに保存する処理を含むプロセスとして理解されている。CT撮像に当たり金属等の高密度部分で生じる諸問題への対策として、本発明では、従来と違う策を採用している。高密度部分が存する領域を分類し、その結果に基づき元々のプロジェクション像を補正し、補正版のプロジェクション像に基づきCT像を再構成することで、高密度部分による偽像を抑圧する、という策である。図1に、本発明の一実施形態に係る歯牙CBCTボリューム内密度性偽像抑圧手順で実行される一連のステップをフローチャートにより示す。この手順では、まず、CTスキャナで得られた複数枚のプロジェクション乃至サイノグラムを利用する標準的な再構成アルゴリズムに従い、且つ電子的に保存されている画像データに基づき、初期的な再構成CTボリューム102を生成する。ボリュームとは、1枚又は複数枚の断層像からなる画像データのことである。通常、ボリューム102を構成している像のなかで、金属等で形成された高密度物体が写っている像は、そのボリューム102を構成している像の部分集合に過ぎない。寧ろ、ボリューム102を構成している像の多くには、高密度部分が写っておらず歯牙や軟組織が正確に捉えられている。従って、その実行に若干の時間や情報処理リソースが必要になる密度性偽像抑圧手順を、ボリューム102を構成している像全てについて実行する必要はない。そこで、像識別ステップ104ではそうした部分集合に属する像を識別選出する。検出ステップ106では、ステップ104で選出された個々の像から高密度部分を検出する。次いで、従来手法と違い、検出された高密度部分によって占められている領域を分類ステップ108にて分類し、その結果に基づき偽像抑圧ステップ110にて偽像を抑圧する。この手順で最終的に得られるのは、画像処理によって偽像が抑圧された再構成ボリューム112である。[高密度部分含有像の識別]本実施形態では、偽像抑圧の効率及び実効性を全般的に高めるため、その対象を、CT像再構成用の像のうち高密度部分が写っている像高密度部分含有像に絞っている。高密度部分含有像の識別は、次の通り自動処理で実行することも、また後述の通りオペレータからシステムに与えられる指令に従い実行することも可能である。図2に、上述した像識別ステップ104を自動処理で実行する際に実行される諸ステップの詳細をフローチャートにより示す。この手順では、初期的な再構成CTボリューム102に基づき順序統計量を導出利用している。順序統計量は人口構成解析等のデータ解析問題を解くのに役立つ非パラメトリック統計ツールであり、標本値をその値順に並べ直すことで導出することができる。本実施形態では、ボリューム102を構成している個々の像乃至スライスを抜取標本値の集合と見なし、そのスライスを構成している諸画素をその強度値k但しk=0,...,n即ち画素値の順に並べ直すことで、そのスライスにおける順序統計量を導出する。更に、こうして導出した順序統計量を処理することで像を解析し、金属等で形成されている高密度物体がその像に写っているか否かを判別する。図2に示した手順は、初期的な再構成CTボリューム102を構成している個々の像を高密度部分含有像かもしれない候補像として扱い、それら候補像それぞれについて実行される。その手順のうち順序統計量導出ステップ202では、手始めに、個々の候補像を構成している諸画素をその画素値に従いソートして並べ替えて順序統計量の形態へと変換する。同ステップ202では、後続の処理に備え、そうした順序統計量を複数種類導出する。本実施形態で順序統計量として導出されるのは、例えばその候補像における画素の最大値像内最大画素値やメディアン値像内メディアン画素値である。その次の比算出ステップ204ではそれら順序統計量同士の比を算出する。そして、評価ステップ206では、順序統計量同士の比、例えば像内最大値に対する他の順序統計量像内最大画素値自体も含むの比を並べ、像のコンテンツに関する有用な情報が得られる候補像を選別する。即ち、高密度部分を含むと評価された候補像を高密度部分含有像として選出する。図3~図5に、初期的な再構成CTボリューム102から像を選出する自動処理がどのようにして実行されどのような像が選出されるかを例により示す。まず、図3に示した再構成CT像702はボリューム102に属する候補像の例であり、この歯牙像には歯牙充填材によって生じた偽像が写っている。図2に示した手順では、こうした像702における順序統計量がステップ202で導出される。例えば、ボリューム102を構成している個々のスライス内でその強度値順に画素を並べ替えることで、像内最大画素値、像内メディアン画素値等の順序統計量が導出される。その次のステップ204では、導出された個々の順序統計量が像内最大画素値に対し有している比が算出される。図4として示した立体的なグラフ1002は、再構成CTボリューム102中の第1~第470スライスに関し、個々のスライスにおける順序統計量但し像内メディアン画素値以上の値を有するものに限るが像内最大画素値に対し有している比を求め、それらの比で形成される面の一部を描いたものである。このグラフ1002の縦軸は比の算出結果に係る軸、0~500なる数字が振られている軸はボリューム102内スライス番号に係る軸である。縦軸に直交していて1000、2000及び3000なる数字が振られている軸は、縦軸沿いに示した比をもたらす順序統計量の番号順序kに係る軸である。図示の通り、算出された比はスライス毎に曲線を形成している。この図でその曲線のうち比が大きな部分のみを示したのは、像内メディアン画素値より小さな順序統計量が像内最大画素値に対し有している比に、あまり意味がないからである。また、それらの曲線は、図示の通りいずれも1から始まっており、画素を増やすにつれ比の値が減少する傾向の曲率を呈している。留意すべきことに、ボリューム102内にその像とそっくりな像があるのでない限り、それらスライス間では一般にその曲線が異なった形状となる。図4を用いビジュアル的に示した解析手法であれば、再構成CTボリューム102を構成しているスライスのなかから、金属等の高密度物質で形成された部分が写っているものを好適に検出することができる。即ち、比で形成される曲面の窪みを以て高密度部分付のスライスを検出することができる。例えば、図4中で第90スライス付近から第300スライス付近に亘っている窪みは、ボリューム102のうちX線が透過しにくい歯牙充填材存在部分に相当している。また、こうした解析法を用い高密度部分含有像を自動検出する場合、像内最大画素値と像内メディアン画素値の比をしきい値と比較することで、図2中の評価ステップ206を実行することができる。即ち、像内最大画素値と像内メディアン画素値の比がしきい値未満例えば0.2未満の像を、金属等で形成された高密度部分を捉えている蓋然性が非常に高い像、即ち高密度部分含有像というに相応しい候補像であると評価し、後続の諸ステップで処理させることができる。図3に示した再構成CT像702は、歯牙充填材を捉えていてそうした評価が下される歯牙像の一例である。なお、自明な通り、ある候補像を高密度部分含有像と認定すべきか否かを迅速に判別可能な手法は数多くある。一種類又は複数種類の順序統計量について比を算出する手法はその一種に過ぎない。また、比に基づき高密度部分の存否を調べる際のしきい値は、経験的には0.2程度とするのが望ましいが、それとは違う値にすることもできる。上述した手法以外の手法で、ボリューム102内の個々のスライスにて画素値の概要を捉え評価することもできる。[高密度部分の検出]また、前掲の図1では、高密度部分含有像が選出された後に幾つかのステップが実行されている。最初に実行されているのは、ステップ104で選出された像を処理し、金属等で形成されている高密度部分を検出するステップ106である。検出される高密度部分は、当該高密度部分に属する画素からなる画素の集合但し空集合でないものである。その集合には、その高密度部分内の全画素が同じ高密度部分内の他の画素から所定距離例えば1.0画素以内にある、という特性がある。本実施形態では、金属等で形成された高密度部分を検出する手法としてしきい値判別を採用している。これは、像を構成している画素、例えば図3にて再構成CT像702を構成している画素の強度値が所定の強度しきい値を上回っているか否かを調べ、上回っている画素を高密度部分像の一部として保存する手法である。使用する強度しきい値は、例えば、像内最大画素値に対し所定の比を呈するよう像毎に設定する。その比を例えば90にすると、像内最大画素値に対し0.9倍の強度を有する画素が高密度部分像の一部として保存されることとなる。図5に示した高密度部分像704は、図3に例示した像702に対し、そうした検出ステップ106を適用して得られたものである。一見して理解できるように、この像704には金属等ここでは歯牙充填材で形成された高密度部分が複数個写っている。それらの高密度部分は、後続の処理ステップにて個別に処理することができる。[分類]歯牙CBCTに従来型金属性偽像抑圧手法を適用しづらかった事情の一つは、歯牙撮像に関わる組織が多種多様なことである。背景技術の欄で述べた通り、金属等で形成された高密度物体によって引き起こされる偽像を抑圧するため、従来手法ではその高密度物体の近隣にある画素から抽出された情報を利用している。即ち、ミスプロジェクション高密度物体によって妨げられているX線伝搬路に沿ったインテグレーションを、その隣にある別のプロジェクション高密度物体によって妨げられていないX線伝搬路に沿ったインテグレーションによって補間している。こうした手法が好適に機能するのは、組織を被覆又は置換している高密度物体が、その高密度物体の直近を囲んでいる別の組織と同じ特性を有している状況下である。これに対し、歯牙充填の場合には、背景技術の欄で既に述べた通りそうした状況にならないことがある。その一例は歯根管充填である。その場合、組織例えば歯根管を被覆又は置換している充填材とその周囲にある組織例えば象牙質とが全く異質であるため、近隣のプロジェクションによる補間処理を実行すると、そのプロジェクション内にある密度的に不整合な要素が補間に使用されてしまうことになりかねない。図6に、そうした問題を解決するのに分類が役立つことを示すため、歯牙CTボリュームの例を立体的に示す。この立体表示902には、金属で形成された二種類の高密度部分が現れている。第1の高密度部分906は例えば象牙質充填材の階級、第2の高密度部分904は例えば歯根管充填材の階級に分類されうる部分である。そうした分類が可能なのは、高密度部分間に寸法、位置、形状等といった構成部分特性の差があるからである。即ち、高密度部分に備わる種々の構成部分特性を計測し、その結果を分類条件として利用することで、高密度部分を自動的に分類することができる。分類条件として利用できる特性の例としては、その部分の直径、長さ及び向きや、そのボリューム乃至歯牙を構成している他の部分乃至領域に対するその部分の位置関係がある。なお、検出済の高密度部分を個別に調べる処理は、位置、形状等に関わる特性の計測結果に基づく自動処理以外に、オペレータから与えられる情報に基づく処理でも実行することができる。いずれにしても、個々の高密度部分を分類することで、その部分に相応しい偽像補償処理をその部分に適用することが可能になる。[補償像の生成]高密度部分含有像の選出、高密度部分像704の検出及び高密度部分の分類が終わったら、次は、偽像抑圧に使用される補償像を生成する。図7に、像704内該当部分に対する画素値割り振りで形成された補償像804を示す。割り振られる画素値は典型的な組織内画素値、例えば象牙質でよく現れる画素値である。象牙質によく現れる画素値を示す標本を予め複数枚の歯牙像から収集しておき、その標本を利用し像704内該当部分を置換することで、こうした補償像804を生成することができる。例えば、歯牙像標本保存ライブラリから歯牙像画素の標本をパッチとして切り出し、像704内該当部分に対応する領域内にその標本をランダムに埋め込むことで、像804を生成することができる。補償像内で使用される典型的な置換画素値としては、こうした例に限らず、統計的に習得した値を利用することができる。[偽像補償を伴う再構成]図8に、本実施形態におけるCT像再構成時偽像補償手順をフローチャートにより示す。この手順は、図1に示した偽像抑圧ステップ110における処理動作に概ね対応している。その実行に際しては、前述の初期的な画像処理を実行しておくことが必要である。それには、金属等からなる高密度部分が写っている像例えば初期的な再構成CT像702を識別する処理や、識別した個々の高密度部分含有像毎に高密度部分像例えば704ひいては補償像例えば804を生成する処理が含まれる。この図に示す手順中、ステップ302では図9Aに示すサイノグラムW1202を生成する。この処理は、与えられている一群の像乃至スライスから選出された像例えば初期的な再構成CT像702毎に、相応の画像処理ホスト上でのラドン変換によって実行する。サイノグラム像形成のためのラドン変換及びその逆変換に係る情報処理は、医用画像処理の分野ではいわゆる当業者にとり周知なものである。ステップ304では、図9Bに示すサイノグラムM1204を生成する。この処理は、与えられている一群の像乃至スライスから選出された像例えば図3及び図10A中の像702に係る画像データから検出された個々の高密度部分像例えば704毎に実行する。同様に、ステップ306では、図9Cに示すサイノグラムP1206を生成する。この処理も、一群の所与像から選出済の像例えば702に基づき生成された補償像例えば804毎に実行する。減算ステップ308では、サイノグラムW1202からサイノグラムM1204を減じて差分サイノグラムWsMを生成する。加算ステップ310では、補償像についてのサイノグラムP1206をそのサイノグラムWsMに加算し、図9Dに示す最終的なサイノグラムWsMaP1208を生成する。処理ステップ312では、補正版のCT像を再構成するため、そのサイノグラムWsMaPに対しあらゆる角度から逆ラドン変換を適用する。このようにすると、サイノグラムWsMaPの構成要素のうちサイノグラムW又はP内の帯に対応する帯内にあるものがそのサイノグラムWsMaP内で帯境界直近に存する構成要素で補間され、高密度部分像704の構成要素が同ステップ312の終了前処理にて最終再構成像1102図10B参照内の対応位置に再移植され、その像1102内の画素のうち境界にあるものが平滑されるので、処理ステップ312の実行により補正版の再構成CT像を生成することができる。図10A及び図10Bに、本実施形態における密度性偽像抑圧効果を一例により示す。まず、初期的な再構成CT像702では、歯牙組織の像に係る領域1104内に、歯牙内高密度部分による偽像が複数現れている。この像702を図8に示した手順で処理すると、図10Bに示すように、本実施形態の方法に従い対応する領域1106内で高密度部分の影響が補償され、偽像が抑圧された最終再構成像1102が得られる。即ち、この図の像1102では、元々の像702で高密度物体間の暗点になってしまっていた画素群が領域1106内で少なくとも部分的に復元されている。[患者についての予備知識の利用]構成部分特性に基づく分類に加え、患者の状態や受診歴から得られる情報も、偽像を検出及び抑圧するのに役立てることができる。即ち、その患者についての予備知識を参照することで、補償像群の生成ひいては失われた情報の復元をより好適に行うことができる。その予備知識例えば充填材の個数、位置及び組成は患者の受診歴等から知ることができる。例えば、図3に示した再構成CT像702に対し検出ステップ106を適用すると、図5に示すような高密度部分像704が得られる。この像704には歯牙充填材等の高密度部分が複数個所に白く現れている。こうした高密度部分例えば金属質部分は、患者についての予備知識を利用することで、より詳細に分類することができる。例えば、図5及び図6に示した情報に基づく分類によって、或いは該当する部分の幾何学的特徴に基づく分類によって、ある部分904を歯根管充填材の階級、別の部分906を象牙質充填材の階級、といった具合に分類することができる。図5に示した像704であれば、その高密度部分が象牙質充填材の階級に分類され、その結果が後続のステップで利用されることとなる。[オペレータの介在]本発明は、オペレータの介在を通じ患者関連の有用な情報を取得及び適用し、高密度部分含有像の識別、高密度部分像の分類等を初め、諸機能に係る動作の効率を全体として向上させる形態にて実施することができる。これは、金属等で形成されている高密度部分、即ちかなりの情報処理能力及びリソースを必要とする偽像補償処理を適用すべき部分が、一般にCBCTボリュームの一部を占めるに過ぎないからである。本実施形態では、患者についての予備知識を参照し、像のうち金属等の高密度部分を捉えている部分に偽像補償処理の対象を限定しているので、分類をより好適に実行し、また情報処理リソースをより効率的に利用することができる。図11にその際の処理をフローチャートにより示す。患者の歯牙に充填が施されていることをオペレータ例えば技能士が知っている場合、この図に示す手順を使用することで、偽像補償をより簡略に実行することができる。図中、ステップ502では、1枚又は複数枚の再構成CT像が入力される。その次の像識別ステップ504では、処理対象となる高密度含有像を識別する。この識別は、患者の受診歴から得られる予備知識に基づき効率的に実行することができる。更にその次の検出ステップ506では、識別された像内の高密度部分例えば歯牙充填材部分を検出する。図12Aに、像識別ステップ504における高密度含有像識別や検出ステップ506における歯牙充填材部分検出に当たり利用可能なオペレータインタフェースを示す。これらの処理では、受診歴データベースにアクセスすることも、図中のインタフェースを介しオペレータから与えられる指令を利用することもできる。図示例では、オペレータコンソール140に設けられているタッチスクリーンディスプレイの画面上に、密度性偽像抑圧処理が施されていない再構成CTボリューム142を表示させると共に、オペレータが手又はポインティングデバイスで操作可能な操作子146を複数個表示させている。ポインティングデバイスとしてはマウスその他のカーソル操作型デバイス等を使用することができる。オペレータは、そうした操作を通じ、表示されているボリューム142内の注目領域を括り、密度性偽像抑圧処理の対象に指定することができる。即ち、オペレータによる注目部分乃至領域指定操作を通じ、図11中の像識別ステップ504における高密度部分含有像識別を効率的に実行することができる。オペレータが図中のメニュー型インタフェースを利用し、高密度部分例えば歯牙充填材で形成されている部分をリスト表示させ個別に指定する、といった操作で、同図中の検出ステップ506も効率的に実行することができる。図12Bに、高密度部分及びその周囲の組織を分類する処理に当たり、オペレータが表示を参照して指令を与えることができるよう、オペレータコンソール140上に再構成像148を表示させた状態を示す。なお、図12A及び図12Bに示したインタフェースは単なる例であり、像識別ステップ504における高密度部分含有像識別、検出ステップ506における高密度部分例えば歯牙充填材の検出、並びに分類ステップ508における高密度部分の分類等、図11中の諸ステップでは様々な種類のオペレータインタフェースユーティリティを利用することができる。分類、検出等といった処理にオペレータを介在させることで、再構成ステップ510にて生成される再構成像を、高密度部分による偽像がより好適に抑圧された像とすることができる。このように、本発明の諸実施形態によれば、そのシステムを操作するオペレータの人智技量をコンピュータの密度性偽像抑圧能力と協働的に結びつける実用的な密度性偽像抑圧システムが得られる。これにより、人間の長所である創造性、自発性、柔軟性及び判断力を、コンピュータの長所である情報処理速度、継続的精密処理能力、データ授受能力及び多彩表示機能と結合させることができる。また、本発明は、一群のストアド命令からなるコンピュータプログラムに従い電子メモリ上の画像データに密度性偽像抑圧処理を施す形態、即ち一群のストアド命令に従いコンピュータを密度性偽像抑圧処理用プロセッサとして動作させる形態にて実施することができる。画像処理分野ではいわゆる当業者とり自明な通り、本発明を実施するためのコンピュータプログラムは相応の汎用コンピュータシステム、例えばパーソナルコンピュータやワークステーションで実行できるほか、プロセッサネットワークを含め様々なコンピュータシステム乃至プログラム式論理プロセッサで実行することができる。本発明に係る方法を実施するためのコンピュータプログラムは、また、様々な種類のコンピュータ可読記録媒体に格納しておくことができる。使用できる媒体としては、例えば、磁気ディスク例えばハードディスクドライブ、磁気テープ等の磁気記録媒体や、光ディスク、光テープ、機械可読バーコード等の光記録媒体や、RAMランダムアクセスメモリ、ROMリードオンリメモリ等の固体電子記憶デバイスがある。コンピュータプログラムを格納可能な有形デバイス乃至媒体であればよい。更に、インターネットその他の通信媒体を介し画像プロセッサからコンピュータ可読記録媒体にアクセスし、その媒体上に格納されているコンピュータプログラムを実行することで、本発明に係る方法を実施する形態にしてもよい。いわゆる当業者にはご理解頂けるように、これらのコンピュータプログラムで実現される機能と同等の機能をハードウェアで実現することもできる。また、ご理解頂けるように、本発明を実施するためのコンピュータプログラムを作成する際に使用する画像操作アルゴリズム乃至処理のうち幾つかは、周知のものでかまわない。本願中で説明していないものを含め、また画像処理分野にていわゆる当業者にとり既知のユーティリティを含め、その実現に役立つ様々なアルゴリズム乃至処理を利用することができる。本発明を実施するためのコンピュータプログラムと連携し像の生成乃至処理を担うアルゴリズム、システム、ハードウェア乃至ソフトウェアのうち、本願中で具体的に説明していないものは、本件技術分野で既知の要素で形成されたアルゴリズム、システム、ハードウェア乃至ソフトウェアとすることができる。条件を指定し検索することが可能な情報ライブラリ乃至データベースをコンピュータハードウェア上に構築し利用すること、例えば適切な組織像群でライブラリを構築しておき図7に示した補償像804の生成に利用することも可能である。念のために述べると、本発明に係る補正版再構成CT像生成方法は、その分類ステップにて、補正前の再構成CT像を表示させ、それに従いオペレータが入力する1個又は複数個の指令を受け付ける構成にすることが可能である。本発明に係る補正版再構成CT像生成方法は、その像識別ステップにて、画像データを並べ替えて順序統計量を導出する構成にすることが可能である。本発明に係る補正版再構成CT像生成方法は、金属で形成されている高密度部分等に適用可能である。本発明に係る補正版再構成CT像生成方法は、その補償像生成ステップにて、1枚又は複数枚の保存像から典型的な組織内画素値を取得する構成にすることが可能である。本発明に係る補正版再構成CT像生成方法は、コーンビームX線スキャナで得られたCT像を処理する構成にすることが可能である。本発明に係る補正版再構成CT像生成方法は、その検出ステップにてしきい値を使用する構成にすることが可能である。本発明に係る補正版再構成CT像生成方法は、その分類ステップにて、高密度部分の位置、寸法又はその双方を参照する構成にすることが可能である。本発明に係る補正版再構成CT像生成方法は、その分類ステップにて、高密度部分の周囲にある組織がエナメル質、象牙質、歯根及び骨のいずれであるかを識別する構成にすることが可能である。本発明に係る補正版再構成CT像生成方法は、補正版の再構成CT像を表示するステップを有する構成にすることが可能である。本発明に係る補正版再構成CT生成方法は、その像識別ステップにて、被検体についての予備知識を参照する構成にすることが可能である。本発明に係る補正版再構成CT像生成方法は、順序統計量の比を求め利用する構成にすることが可能である。本発明に係る補正版再構成CT像生成方法は、候補内最大画素値に対する一種類又は複数種類の順序統計量の比を求め利用する構成にすることが可能である。そして、本発明に係る補正版再構成CT像生成方法は、被検体を捉えた複数枚のCT像に係る画像データにアクセスするステップと、それらCT像のうち高密度部分が1個又は複数個写っている高密度部分含有像を順序統計量たる画像値の並びに従い識別するステップと、高密度部分含有像それぞれから1個又は複数個の高密度部分を検出するステップと、それら高密度部分を一種類又は複数種類の構成部分特性に従い分類するステップと、典型的な組織内画素値を分類済の高密度部分上に割り振ることで1枚又は複数枚の補償像を生成するステップと、分類済の高密度部分についてのサイノグラムを補正前のCT像についてのサイノグラムから減ずることで高密度部分含有像毎に差分サイノグラムを生成するステップと、生成済の補償像に従い生成したサイノグラムを差分サイノグラムに加えることで高密度部分含有像毎に最終的なサイノグラムを生成するステップと、生成した最終的なサイノグラムに従い高密度部分含有像毎に補正版の再構成CT像を生成するステップと、補正版の再構成CT像を表示するステップと、を有する構成にすることが可能である。"