本研究では，kilo-voltage cone beam computed tomography（kV CBCT）の画質改善に向けて，散乱補正と統計的逐次近似画像再構成法を組み合わせた逐次最適化散乱補正アルゴリズムを構築した．散乱補正においては，鉛製コリメータを用いた実験による散乱成分の測定と，Klein-Nishinaの散乱公式に基づく解析的な散乱シミュレーションを相補的に組み合わせることにより，簡便かつ高精度に二次元検出器上での散乱分布を推定する手法を提案した．画像再構成には，統計ノイズ抑制のために，統計的逐次近似画像再構成法（Convex法）を用いた．この画像再構成と散乱補正を繰り返し計算の枠組みの中に並列的に組み込んだ，逐次最適化散乱補正アルゴリズムを構築した．円柱水ファントム再構成画像の減衰係数値を解析することにより，本手法の妥当性を評価した．
