system)では、T1強調画像やT2強調画像のように、組織のコントラストの違う様々なMRI画像(以下、それぞれの画像を「MRIシークエンス」又は「シークエンス」という)をセットで撮影するのが一般的である(特許文献1参照)。当初はMRI画像を白黒のフィルムに焼いて診断に利用していたので、ディスプレーで診断するようになった現在も白黒画像をもとに診断している。MRI信号は検査ごとに信号値が変化するので信号値のみで組織の診断はできないとされてきた。そこで、筋肉の信号値と比較して信号値が高い場合をHigh、低い場合をLow、同程度の場合をIsoと表現して診断に利用している。具体的には、MRI画像上で筋肉よりも白い部位をHigh、黒い部位をLow、同じ程度の部位をIsoと表現する。これにより、T1強調画像でHighでありT2強調画像でHighである部位は脂肪成分、T1強調画像でLowでありT2強調画像でHighである部位は水成分、というように推測することができる。診断能力を上げるためにT2*(スター)強調画像や拡散強調画像やT2脂肪抑制など、特定の組織のコントラストがつく様々なシークエンスが開発され、現在も増加しつつある。現在では、図11に示すように、目的に合わせて複数ののシークエンスを撮像し、それぞれのシークエンスを白黒画像で見比べることにより診断している。Japanese)本発明は、画像を用いて被検体の組織を抽出する組織抽出システムに関する。前記ヒストグラム空間上の島情報を用いて各シークエンスを標準化する場合は自由曲線を用いた領域選択を行うことで標準化係数を各シークエンスごとに指定し、事前に作成しておいたライブラリを用いて前記ヒストグラム空間内の各点において透明度と色を設定することを特徴とする組織抽出システム。前記変換部は、前記複数のシークエンスを統合してマルチシークエンス行列にデータ配列し、前記ヒストグラム空間に度数分布を計算して展開することを特徴とする請求項1記載の組織抽出システム。前記変換部は、四種類以上の前記複数のシークエンスを三次元の情報に変換する場合、下記数式を用いて特定の組織をターゲットに表示能力を上げることを特徴とする請求項1または2記載の組織抽出システム。技術移転に関しては岡山TLOが窓口になります。