处理装置105对从信号收集部118受理的原始数据143先进行偏移量 校正S300。该校正例如通过从原始数据减去在本次摄影之前预先生成并保存于存储单元 109中的偏移量数据140来实现。偏移量数据140为零等级的数据，例如在不照射X射线的 情况下取得原始数据，相对于视角对原始数据进行加法平均处理来生成该偏移量数据140。
[0047] 接下来，进行LOG变换S310。若将变换前的值设为X、变换后的值设为Y，则LOG变 换为例如式（1)那样的变换。在此a、b为常数系数。
[0048]【式1】
[0049] Y = aLOG (X) +b (1)
[0050] 接下来，进行空间校正S320。该校正例如通过从LOG变换S310后的原始数据减去 在正式摄影之前预先生成并保存于存储单元109中的灵敏度/X射线分布数据141来实现。 例如，在不设置被拍摄体102的情况下，从X射线源107的焦点照射X射线来取得原始数据， 对该原始数据进行偏移量校正S300、相对于视角的加法平均处理、LOG变换，由此生成灵敏 度/X射线分布数据141。
[0051] 接下来，进行缺陷元件校正S330。该校正S330是为了防止由于在检测器中包括缺 陷元件而在重构像中产生伪像的情况而进行的校正，包括推测缺陷元件的输出值的缺陷元 件输出推测处理（以下称作推测处理）S331、和变更缺陷元件周边的正常元件的输出的模 糊处理S332。校正S300~S330可通过中央处理装置105在计算机的硬盘或介质等中被保 存为程序而实现，也可通过电气回路来实现。在本说明书中，将进行校正处理的中央处理装 置105或电气回路的部分称作数据校正部、缺陷元件输出推测处理部（推测部）、模糊处理 部。
[0052] 在如上那样进行处理而得到投影数据144之后，进行重构处理S340而生成重构像 145。最后，由显示部106显示重构像145。
[0053] 本实施方式的X射线CT装置的特征在于，上述的校正处理中的由于X射线检测器 104所包含的缺陷元件而引起的缺陷元件校正，作为缺陷元件输出推测处理的方法以及模 糊处理的方法，有各种方法。以下，详细叙述代表性的缺陷元件校正的实施方式。
[0054]〈第一实施方式〉
[0055]本实施方式中，在推测处理中，采用位于上述缺陷元件周围的第1相邻元件的输 出值，计算出该缺陷元件的推测输出值，在模糊处理中，采用针对缺陷元件推测出的推测输 出值、和位于第1相邻元件周围的缺陷元件以外的第2相邻元件的输出值中的至少一方来 计算出模糊量，在第1相邻元件的输出值上相加上述模糊量来进行模糊处理。更具体地来 说，采用在针对缺陷元件推测出的推测输出值上乘以第1模糊率而得到的值、上述第1相邻 元件的输出值、以及在与上述第1相邻元件相邻且上述缺陷元件以外的第2相邻元件上乘 以第2模糊率而得到的值，进行模糊处理。
[0056]《缺陷元件输出推测处理》
[0057] 首先，在缺陷元件输出推测处理S331中，如图3所示那样，取得在存储部109中 存储的缺陷元件映射图142的缺陷元件信息，对注册于映射图中的位置的元件进行推测处 理。图4表示缺陷元件映射图142的一例。图中，0表示正常元件，1表示缺陷元件。图4表 示在通道方向A上二维地存在8个元件、在切片方向B上二维地存在8个元件时在第4通 道第3切片的位置上存在缺陷元件的情况，但该元件数、缺陷元件的位置、缺陷元件映射图 为一例，并不限定本发明。
[0058] 该缺陷元件映射图142是在拍摄之前预先生成的，并被存储于存储部109中。为 了生成该映射图，例如在不设置被拍摄体的情况下得到照射X射线而得到的图像和没有照 射X射线时的图像，将其输出的变化量明显比所有元件的平均的变化量大的元件或小的元 件设为缺陷元件。但是该缺陷元件的决定方法只是一例，并不限定本发明。
[0059]接下来，例如，采用缺陷元件周围的正常元件（缺陷元件以外的元件）的输出值来 计算出缺陷元件的推测输出值。首先，说明缺陷元件不是端部通道的情况。
[0060] 设该缺陷元件在通道方向上位于第m处、在切片上位于第n处。在此，m为2以上 的整数，n为自然数。图5表示将缺陷元件S(m，n)置于中心的5X5的检测元件的排列。在 该缺陷元件S(m，n)的周围存在8个元件，推测处理可采用这8个元件（正常元件）中的至 少一个元件的输出值来进行。
[0061]例如，是在通道方向或者切片方向的两侧相邻的2个正常元件、在倾斜方向的两 侧相邻的2个正常元件、或者它们的组合。以下，作为一例，说明采用在通道方向上相邻的2 个正常元件S(m+1，n)和S(m-1，n)的输出值来推测缺陷元件S(m，n)的输出值的情况。图 6表示处理的概要。图6中，将缺陷元件S(m，n)表示为S3,将在通道方向上相邻的2个元 件3〇11+1，11)、5(111-1，11)表示为52、54。
[0062]若将与缺陷元件S3相邻的元件S2和S4的输出值分别设为P (m-1，n)和P (m+1，n)，则通过式（2)能够推测缺陷元件S3的推测输出值Q(m，n)。
[0063]【式2】
[0064]
[0065] 在推测处理S331中，将该推测输出值Q(m，n)设为缺陷元件S3的输出值。此外，式 (2)通过线性内插来计算出推测输出值，但不仅可通过线性内插来计算出推测输出值，还可 以通过多项式等各种非线性内插或采用相邻元件并利用根据函数拟合决定的函数来计算 出推测输出值。
[0066] 在缺陷元件位于端部通道（第1通道或者第M通道，在此将M设为总通道数），且 一边不存在相邻元件的情况下，根据在通道方向上相邻的一个元件的输出值、或者根据与 缺陷元件相邻的元件以及与该元件相邻的元件的输出值进行外插，也能够计算出推测输出 值。或者，代替在通道方向上相邻的元件，可采用在切片方向上相邻的元件S(M，n+l)、S(M， n_l)的输出值，也可采用在通道方向上相邻的元件和在切片方向上相邻的元件的输出值。 [0067] 在与缺陷元件相邻的元件为缺陷元件的情况下，也与缺陷元件位于检测器端部的 情况同样地，能够单独或者组合采用位于周围的正常的元件的输出值来进行推测处理。
[0068] 《模糊处理》
[0069] 接下来，模糊处理S332为用于校正由于通过上述的推测处理S331推测出的缺陷 元件的推测输出值和其真正的输出值（若没有缺陷则是得到的输出值）之间的偏差引起的 图像的劣化的处理，对与被推测处理的缺陷元件相邻的元件（以下记作第1相邻元件）进 行该处理。成为模糊处理的对象的第1相邻元件为在重构处理中形成与缺陷元件相同的重 构像的元件，例如，为与缺陷元件在通道方向上相邻的元件。在以下的说明中，作为一例，说 明与推测处理同样地以在图6所示的通道方向上相邻的元件S2和S4作为对象的情况。
[0070] 在本实施方式中，采用第1相邻元件S2的输出值P2、与第1相邻元件S2相邻的元 件S1 (以下称作第2相邻元件）的输出值P1和推测处理S331后的缺陷元件S3的推测输 出值Q3,决定第1相邻元件S2的模糊处理后的输出值（校正输出值）。同样地采用第1相 邻元件S4的输出值P4、与第1相邻元件S4相邻的第2相邻元件S5的输出值P5、推测处理 S331后的缺陷元件S3的推测输出值Q3,决定第1相邻元件的模糊处理后的输出值（校正 输出值）Q4。在此，作为推测处理S331的对象的缺陷元件S3与第1相邻元件S2、S4相邻， 但与第2相邻元件SI、S5分开，因此不包含在"第2相邻元件"中。
[0071] 在第1相邻元件没有位于端部通道的情况下，若设模糊率为a，则两个第1相邻元 件S2、S4的校正输出值Q(m-1，n)和Q(m+1，n)可通过例如式（3)的运算来计算出。
[0072] 【式3】
[0073]
[0074] 式（3)中，i= ±1，意味着在1和-1这两种情况下适用。在以下的说明中也相 同。
[0075] 模糊率a可考虑缺陷元件的推测输出值与真正的值的偏差来决定。如上述那样， 模糊处理是如下的处理：在缺陷元件的推测输出值具有偏差（误差）的情况下，对于因偏差 产生的伪像，在缺陷元件周边将其局部弄得模糊一些，从而使伪像变得不明显。模糊率a 越大，则越能减小伪像的视觉辨认性，但若模糊率a变得过大，则会通过模糊处理S332而 产生新的伪像。因此，例如，事先拍摄人体模型等的被拍摄体，改变模糊率a来适用缺陷元 件输出推测处理S331和模糊处理S332,评价伪像量，由此在实际摄影之前预先决定最佳的 模糊率a。
[0076] 在与缺陷元件相邻的第1相邻元件位于通道方向的端部的情况下，也可根据第1 相邻元件的输出值和缺陷元件的推测输出值来求出模糊处理后的校正输出值。
[0077] 例如，在第1相邻元件的某（m+j)通道（j= 1或者-1)为端部通道的情况下，如 式⑷那样，求得端部通道的第1相邻元件的校正输出值Q(m+j，n)。
[0078]【式4】
[0079]
[0080] 进而，如图7所示那样，在第2相邻元件也是缺陷元件（缺陷元件2)的情况下，可 采用在缺陷元件输出推测处理S331中求得的第2相邻元件的推测值Q(m+2i，n)来代替式 ⑶的第2相邻元件的输出值P(m+2i，n)。在图7所示的例子中，为了计算出与缺陷元件S3 相邻的第1相邻元件S4的校正输出值，采用第1相邻元件S4的输出值P4、缺陷元件S3的 推测输出值Q3和缺陷元件S5的推测输出值Q5。如上那样在缺陷元件为多个的情况下，通 过在所有缺陷元件中进行缺陷元件输出推测处理S331之后进行模糊处理S332,从而即使 第2相邻元件为缺陷元件，也能实现模糊处理S332。
[0081] 此外，在式（3)中，根据缺陷元件的推测输出值Q(m，n)、第1相邻元件的输出值 P(m+i，n)和第2相邻元件的输出值P(m+2i，n)，计算了第1相邻元件的校正输出值Q(m+I， n)，但这只是一例，例如也可在不采用缺陷元件的推测输出值Q(m，n)和第2相邻元件的输 出值P(m+2i，n)中的一方的情况下进行模糊处理S332。此外，也可采用其他元件的输出来 进行模糊处理。
[0082]此外，在上述模糊处理中，采用式（3)、（4)的加权加法，计算了第1相邻元件的校 正输出值，但用于模糊处理的函数并不限于此，能够采用各种函数。若此时将函数设为f?来 一般化，则第1相邻元件的校正输出值Q(m+i，n)能够由式（5)来...