"人体の模型を作成する人体模型作成システムであって、人体の三次元データに基づいて透明な素材で人体の模型を作成することを特徴とする人体模型作成システム。前記透明な素材は超音波透過性に優れた素材であることを特徴とする請求項1記載の人体模型作成システム。超音波画像における無信号組織を超音波で信号をもたずに透明な素材、中間信号組織を半透明で超音波で中間的な信号となる素材、高信号組織を硬くて信号を通さない素材で作成することを特徴とする請求項2記載の人体模型作成システム。前記中間信号組織と前記高信号組織をRPシステムで作成して外側を覆う模型に設置した状態でゲルで満たしたことを特徴とする請求項3記載の人体模型作成システム。前記三次元データを作成する組織抽出システムを備え、前記組織抽出システムは、座標軸をそろえて複数のシークエンスを撮像する撮像部と、前記撮像部により撮像された複数のシークエンスを、そのシークエンスを座標軸にとったヒストグラム空間に変換する変換部と、前記変換部により変換されたヒストグラムの分布から被検体の組織を抽出する抽出部と、を備えたことを特徴とする請求項1~4のいずれか一項に記載の人体模型作成システム。しかしながら、従来の医学用教育模型は内部が見えないため、超音波を照射している部分を容易に把握することができない。このような問題は、構造が複雑な部位関節などほど顕著である。骨などは人骨の鋳型から作成されてきたが、軟部組織は鋳型作成が困難であるため人の手によって制作されてきた。そのため実際の解剖とは異なることがあり問題となってきている。特に作成時には医学的に問題となっていなかった解剖構造が、医療技術知識の進歩により新たな臨床的な意義を持つようになった場合、正確に作りこんでいないため問題となる。本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、医療教育診療に有用な人体の模型を作成することができる人体模型作成システムを提供することである。本発明は、人体の模型を作成する人体模型作成システムであって、人体の三次元データに基づいて透明な素材で人体の模型を作成することを特徴とする。また、前記透明な素材は超音波透過性に優れた素材であってもよい。また、超音波画像における無信号組織を超音波で信号をもたずに透明な素材、中間信号組織を半透明で超音波で中間的な信号となる素材、高信号組織を硬くて信号を通さない素材で作成してもよい。また、前記中間信号組織と前記高信号組織をRPシステムで作成して外側を覆う模型に設置した状態でゲルで満たしてもよい。また、前記三次元データを作成する組織抽出システムを備え、前記組織抽出システムは、座標軸をそろえて複数のシークエンスを撮像する撮像部と、前記撮像部により撮像された複数のシークエンスを、そのシークエンスを座標軸にとったヒストグラム空間に変換する変換部と、前記変換部により変換されたヒストグラムの分布から被検体の組織を抽出する抽出部とを備えてもよい。本発明によれば、医療教育診療に有用な人体の模型を作成することができる人体模型作成システムを提供することが可能である。以下、図面を参照して本発明の一実施形態を説明する。本発明の実施形態における人体模型作成システムでは、診断装置であるCTやMRIや三次元超音波から生体の三次元データを複数取得し、三次元データを重ね合わせて組織を抽出し、RPRapidPrototypingシステムでそれぞれ組織を目的に合わせて、色、透明度、超音波特性、硬さなどの特性を変えて教育用診療用の模型を作成する。透明度をもち、超音波透過性に優れた素材を用いることで、内部構造物を透視して見ながら超音波検査診療の練習を行う模型の作成が可能である。超音波の学習練習に有用であり、患者を撮影したデータから作成した場合は、超音波ガイド下の腫瘍穿刺術の術前練習に用いることも可能である。産業界ではコンピュータ設計データから直接実物を作成するシステム、RPシステムが急速に発展している。当初は一種類の素材しか利用できなかったが、多色刷りや、透明な素材、柔らかい素材などをまぜて作成することが可能となってきている。生体の三次元データから組織を分離して目的に合わせて各組織の、色透明度材質超音波透過性などを変えることで、教育診療に有用な模型を作成することが可能である。特に透明で多色刷りが可能なRPシステムを使うことで有用な素材を作成することが可能である。以下に、三次元データを重ね合わせて組織を抽出する方法、抽出した組織位置情報を元に模型を作成する方法、教育臨床における使い方について説明する。1.三次元データを重ね合わせて組織を抽出する方法医療現場ではMRIやCTなどの三次元データを取得する検査装置が利用されている。CTは放射線を利用しているため、骨などの固い組織の検出に有用であるが、軟部組織の検出は苦手である。MRIは水素と磁場の反応を利用しているため、筋肉や脂肪などの軟部組織の検出に優れているが、水素を持たない骨などの組織の検出は苦手である。三次元超音波は視野は狭いが三次元高周波超音波プローブを用いることで高い精度で軟部情報を得ることができる。このように装置ごとに異なる組織特異性をもった三次元データを得ることができる。同一装置であれば位置合わせを行うことは容易である。MRIは撮影時にシークエンスごとに撮影範囲を固定することが可能であるため、被検者が動かない限り位置情報から自動的に重ね合わせを行うことは可能である。撮影装置が違う場合は撮影データの特性を元に重ね合わせを行う必要がある。異なる装置からの情報の位置合わせする方法は各種考案されている。マーカーを配置する方法とマーカーを配置しない、選択領域マッチング法表面マッチング、ボリュームマッチング、最適化手法などがある。これらの方法を用いて得られた異なる三次元データを合成する。合成の結果、任意の空間座標に複数の信号情報がセットされたベクトルデータとなる。重ね合わせを行った結果、三次元での座標に複数の情報を得ることが可能である。座標をx,y,zとしたときに、重ねた情報の種類だけ信号情報をもったベクトルS1,S2,S3,,Snが得られる。fx,y,z=S1,S2,S3,,Snという情報を信号情報を軸とした多次元のヒストグラム空間にプロットすると組織を信号特性ごとに分離することが可能である。本発明者は、このような組織抽出システムを特願2010-172482において提案している後述する。2.抽出した組織位置情報を元に模型を作成する方法上記方法によって組織ごとの位置情報のセットを得ることが可能である。これらの情報をCADシステムに入力して組織ごとにRPシステムで素材を変えることで模型を作成することが可能である。もちろん、人体の三次元データを作成する方法は特に限定されるものではなく様々な方法を採用することができる。三次元データに基づいて模型を作成する方法もRPシステムを用いる方法に限定されるものではない。以下に代表的な2つの作成法を説明する。1作成法A超音波透過性を持たないが半透明で中を透視することが可能な教材の作成法Aを示す。人体と同一の形状で半透明であり、中の組織を透視することが可能な教材で、特定の断面で分離してその断面を観察することが可能である。図1は、作成法Aにより作成された膝関節の樹脂モデルの斜視図である。関節付近で数か所分割でき、分割されたピース同士の嵌合位置決めが可能であり、モデルを台座で固定できるようになっている。このような人体模型を作成する場合、まずは、図2に示すように、CT画像より三次元モデルを作成する。骨組織と軟組織は分割してモデルを作成している。次いで、図3に示すように、三次元モデルを分割する断面21を決定する。この分割断面21の位置や数は、模型の部位や使用目的等に応じて決定すればよい。次いで、図4に示すように、位置決め球を埋める位置を決定する。ここでは、分割ピース同士の嵌合は2つの球22で行っている。その際、モデルの必要な場所から極力離れた場所に嵌合球22を配置し、骨と軟組織を跨ぐような嵌合球22の配置は避ける。両方を跨ぐとどちらの材料で造形するか見極めが難しくなるためである。次いで、図5に示すように、分割断面でモデルを切り分け、図6に示すように、串刺しロッド23の貫通位置を決定する。ロッド23の貫通位置は一番上のパーツが十分固定できる位置に配置しておく。更に、図7に示すように、串刺しロッド23の形状を決定する。次いで、図8に示すように、メス型の作成を行うため嵌合球22だけのデータを作成し、嵌合球22に対して軟組織骨をそれぞれブーリアン演算し、軟組織骨に嵌合球22のくぼみ24を付ける。ブーリアン演算とは、3次元コンピュータグラフィックスやCADにおいて、体積を持った形状同士の和、差、積の集合演算により造形する方法である。また、図9に示すように、嵌合球22のデータと軟組織骨のデータをブーリアン演算し、嵌合球22のオス側だけの突起25のデータを作成する。更に、図10に示すように、くぼみ24の付いたデータと突起25の付いたデータをブーリアン演算し結合する。嵌合球22と各組織を最初から結合する方が手間は省けるが、骨と結合するのか軟組織と結合するのか注意が必要となる。次いで、図11に示すように、串刺しロッドと膝モデルの台座、串刺しロッドブーリアン演算用モデルをモデリングする。串刺しロッドはブーリアン演算用ロッドに対して0.5mm程度のすきまを設けるように設計する。また、コーナー部等のすきまに注意する。次いで、図12に示すように、串刺しロッドブーリアン用モデル23と図10に示すモデルをブーリアン演算する。また、図13に示すように、軟組織と骨をブーリアン演算する。全体的に軟組織骨と各要素をブーリアン演算すると処理後のゴミ29がひどく、修正に大変手間がかかる。従って、各要素をブーリアン演算の事前に十分修正しておくのが望ましい。最後に、図10、図11、図13に示すデータの造形を行うと、図1に示すモデルが完成する。2作成法B超音波透過性をもち半透明で中を透視することが可能な教材の作成法Bを示す。超音波検査練習用の教材に必要な特性は、血管筋肉骨などの重要組織が透けて見えること、超音波を当てた時に人体と同じような超音波画像が描出されること、である。超音波画像では、水などの無信号組織、筋肉などの中間的な信号の組織、骨などの高信号で超音波を通さない組織がある。そこで、無信号組織を超音波で信号をもたずに透明な素材、中間的な信号の組織を半透明で超音波で中間的な信号となる素材、骨などの高信号組織を硬くて信号を通さない素材の三色刷りで作成すればよい。現時点では超音波で信号をもたずに透明なRP素材は存在しないため、以下の手法を採用している。すなわち、図14aは膝関節のCT画像であり、図14bはこのCT画像より作成された三次元モデルである。符号31はの無信号組織、符号32はの中間信号組織、符号33はの高信号組織を表している。ここで、図14cに示すように、中間信号組織32と高信号組織33を二色刷りRPシステムで作成し、内部模型41とする。次に、図14dに示すように、無信号組織31中間信号組織32高信号組織33の反転情報から外側を覆う模型を作成し、外側模型42とする。外側模型42は三次元CADソフトを用いて金型のように開くことができるようにする。また、内部模型41と外側模型42は安定して組み合わせることができるようにお互いの接続部位を作っておく。図15に示すように、外側模型42の中に内部模型41を設置した状態でゲル43で満たす。ゲル43の素材としては超音波用のゼリーを使用することができる。このゼリーに添加物を混ぜることで透明度をコントロールする。また、信号強度を合わせるために添加物を入れる量を変化させることで超音波検査装置での信号特性を変化させる。図16aに示すように、ゲル43が固まった時点で外側模型42を開いて取り出す。安定性のために外周をコーティングする。構造物が大きくて安定性が保てない場合には、図16bに示すように、外側模型42に窓45をつけてフィルムを内張りし、その部位からプローブ44を当てることでエコー検査可能となるようにする。超音波エコーはすべての位置から施行するわけではなく、特定の部位から特定の方向にのみ検査を行うため、このような限定的な教材でも十分役に立つ。図16bでは窓45を1箇所しか設けていないが、2箇所以上設けてもよいことはもちろんである。3.教育臨床における使い方1使い方A作成法Aにより作成された人体模型の使い方を説明する。すなわち、超音波透過性を持たないが半透明で中を透視することが可能な教材は、CTやMRI、超音波検査における三次元的な構造把握に有用である。健康な人のデータと疾患データから作成することで三次元的に違いを理解することも可能である。また診断で重要な断面が見えるようにCADで断面を設定することで、特定の疾患検出に役立つ教材を作成することが可能である。2使い方B作成法Bにより作成された人体模型の使い方を説明する。すなわち、超音波透過性をもち半透明で中を透視することが可能な教材は、超音波検査の練習に有用である。特に超音波ガイド下における腫瘍穿刺や麻酔のための神経穿刺は患者ごとの違いが大きいため個別の対応が必要である。施術前に患者模型を作成することで術式のシュミレーションを行うことが可能である。RPシステムは鋳型を作って大量生産する製品と違い、作成ごとに鋳型は作らずにCADデータからのみ作成される。そのため少量多品種作成に向いている。この特性を利用してオーダーメード治療のためのシュミレーションを行うことが可能である。以上のように、本発明の実施形態における人体模型作成システムによれば、人体の三次元データに基づいて透明な素材で人体の模型を作成するようにしているので、中が透けて見える医療教育診療に有用な人体の模型を作成することができる。透明度をもち、超音波透過性に優れた素材を用いることで、中を透かして見ながら超音波検査の練習をすることが可能である。更に、RPシステムを用いて実寸どおりに模型を作成することができ、目的によって素材の色、透明度、超音波特性、硬さなどの特性を容易に変えることができる。4.特願2010-172482に記載の組織抽出システム本発明者は、画像を用いて組織を効率よく抽出することができる組織抽出システムを提案している。以下、この組織抽出システムを図面に従って詳細に説明する。1組織抽出システムの構成図17は、本発明の実施形態における組織抽出システム10の構成図である。この組織抽出システム10は、MRI画像を用いて被検体の組織を抽出するシステムであって、機能的には、撮像部11と、変換部12と、抽出部13と、加工部14と、メモリ15と、表示部16とを備えている。もちろん、情報を入力するための入力部や他のシステムと通信するための通信部などその他の処理部も備えているが、ここでは図示していない。撮像部11は、座標軸をそろえて複数のMRIシークエンスを撮像するMRI等である。変換部12は、撮像部11により撮像された複数のMRIシークエンスを、そのMRIシークエンスを座標軸にとったヒストグラム空間に変換する。抽出部13は、変換部12により変換されたヒストグラムの分布から被検体の組織を抽出する。加工部14は、抽出部13により抽出された結果を用いて各種の加工処理を行う。メモリ15は、各処理部の処理結果など各種データを記憶する。表示部16は、メモリ15に記憶されたデータを表示する液晶ディスプレイ等である。変換部12、抽出部13、加工部14、メモリ15、表示部16は画像処理ワークステーションに搭載することができる。画像処理ワークステーションは高度な画像処理を専門に行うための装置であるが、詳細については後述する。2CT画像の特徴と画像処理組織抽出システム10の構成を詳しく説明する前に、CTComputedTomographyの機能を概観して画像処理が重要となってきた経緯について説明する。レントゲン写真は、被検体に放射線を照射し、被検体の後ろ側に放射線を感知するフィルムをおいて撮影するという二次元のシステムである。CTは、放射線源と受信機を回転させながら撮影してデータを計算することで断面像を作成するシステムである。1990年代まではスライス厚が3-5mm厚のデータであったため、一度の検査で画像枚数が100枚を超えることは少なく、画像をフィルムに焼いて診断していた。その後、ヘリカルCTが開発されて、スライス厚が0.5-1mmとなり、検出器の多列化によって被爆量が減少したことから撮影時間が短くなった。たとえば、頭から足までの撮影は10数秒で可能となり、画像枚数も1000枚を超えるようになった。そのおかげで交通外傷などにより意識がなく損傷部位が分からない場合でも、頭部胸部腹部骨盤などを一度に診断することが可能となり、救命率が上昇した。しかし、1000枚以上の画像がある場合、それら画像をフィルムに焼くのはコスト的に問題があるため、医用画像表示用に開発された医療用ディスプレーの普及が進んでいる。一方、複雑な骨折を診断する場合、平面画像の集合であるCT画像を並べて頭の中で骨の立体構造を構築するのは難しいので、CT画像をもとに三次元画像を作成する需要が発生した。スライス厚が厚い時代には解像度の低い三次元画像しか作成できなかったが、スライス厚が薄くなった結果、非常に美しい三次元画像を作成できるようになった。CT画像の信号はハンスフィールド値HU値といい、MRIと違って水が0、空気が-1000となるように標準化されているため、筋肉や骨の信号分布はあらかじめ分かっている。骨の信号分布だいたい200以上の部位だけを抽出すれば骨の領域だけが得られ、その情報をもとに骨の三次元画像を自動で作成することができる。同様に内臓や筋肉などの信号分布も分かっているため、特定組織の三次元画像を自動で作成することも可能である。そのため、信号分布が他の組織と重なっていない組織ほど三次元化が容易である。血管などは筋肉などの軟部組織の信号分布と似ているので、血管だけを抽出するのは困難である。そこで、人体に安全でCT値が高い造影剤をCT撮影直前に静脈投与することで血管のコントラストをつけることができる。造影剤の信号値は骨の信号分布と似ている。そのため、造影CT画像だけから血管だけを抽出することは困難であるが、造影前のCT画像と造影後のCT画像を逆算することで血管だけを抽出することができる。このような高度な画像処理を専門に行っているのが画像処理ワークステーションである。なお、MRIでも造影検査は可能である。3医療画像規格の標準化と画像処理ワークステーション産業の出現次に、臨床画像市場の歴史を概観して現状を把握する。従来、医療画像メーカーは独自規格の機器ばかり製造し、各社が囲い込みを行った結果、個々の医療機関では同じメーカーの機器しか使用できずコストも高くついた。そこで、アメリカの放射線専門医会と北米電子機器工業会が協議してDICOMDigitalImagingandCommunicationsinMedicine規格を定めた。その結果、違うメーカー同士でも画像のやり取りを行うことができるようになった。これによる市場への影響は二つある。一つ目は市場規模が拡大したことである。DICOM規格に則れば、欧米でもアジアでも売ることができるため市場が急激に拡大した。二つ目はメーカーの分業化が進んだことである。MRI、CT、画像サーバー、画像処理ワークステーション、医療用ディスプレー会社と専門会社に細分化していった。これら二つの要素があいまって世界中に医療画像関係のメーカーが出現し、技術革新の速度が速まった。現在、日本の大病院では画像処理ワークステーションが導入され、CT、MRIを撮影する部門と三次元などの画像処理の部門とに分業されている。画像処理ワークステーション会社の収益源はサポート費用である。通常は高機能PCに専用ソフトを搭載した状態で出荷するが、PCの性能は数年おきに上昇するため、購入時に最速であったとしてもすぐに陳腐化する。そのため、数年おきに更新可能とし、保守点検料で稼ぐビジネスモデルが多い。他社と差別化するためいろいろな画像処理機能を追加して市場価値を高めている。初期にはCTの三次元化などの機能だけであったが、近年はMRIの画像処理機能も搭載するようになってきた。本発明は、このような画像処理ワークステーションに搭載される画像処理ソフトにアドインとして追加することができる。4MRI画像をCT画像のように画像処理する手法ヒストグラム空間を用いたMRI画像信号の標準化について説明する。MRI画像の問題点は信号が検査ごとに変化する相対値であることである。すなわち、CT画像の信号値は水を0、空気を-1000として標準化されているため、特定の組織を信号値だけを頼りに抽出することができる。一方、MRIでは、信号値だけから特定の組織を自動抽出することは困難であり、自動抽出をするには組織ごとの信号分布を知る必要がある。そこで、本発明の実施形態における組織抽出システム10では、MRI画像信号のヒストグラム度数分布から組織を抽出する手法を採用している。すなわち、HU値のように特定の物質を撮影した信号値から標準化するのではなく、信号分布から組織を分離するのが目標である。MRIで単一のシークエンスのヒストグラムを作成すると、複数のピークが連なった分布を得ることができる。しかし分布の重なりが広いため、単一のシークエンスのヒストグラム分布から、それぞれの組織分布を分離することが困難である。それぞれの組織信号分布が広く、お互いの信号分布が重なっていることが原因である。そのため、ヒストグラムから組織を分離するのは困難とされてきた。しかし、座標軸をそろえて複数のシークエンスを撮影すれば、そのヒストグラムから組織を分離することが可能となる。座標軸をそろえて撮影するとは、被検体の撮像条件撮像範囲や撮像倍率などを固定した状態で撮影することを意味する。各シークエンスの信号値をx,y,z=SnSは指定された座標での信号値、nはシークエンス番号とすると、それぞれのシークエンスを統合すればx,y,z=S1,S2,,Snとなる。そこで、シークエンスをそれぞれ座標軸にとったヒストグラム空間HS1,S2,,Snに変換する。これにより、各シークエンスでは信号分布が重なっていた組織もヒストグラム空間では分離される。すなわち、1変量では区別できない2群も多変量にすると区別できることがある。本発明では、このような多変量解析の手法を用いることで、複数のMRIシークエンスをヒストグラム空間に変換して組織分離効率を高めることを可能としている。撮影した部位が分かっていれば、その部位内にある組織の種類が分かるため、ヒストグラム空間内での信号パターンからどの分布が特定の組織であるかを同定することができる。ヒストグラム空間内での信号の集まりを島とすると、それぞれの島がどの組織であるか分かることになる。撮影シークエンスの微妙な設定によって島の厳密な位置は変化するが分布パターンは変わらない。たとえば、膝関節でT1強調画像、T2強調画像、T2スター強調画像を撮影してヒストグラム空間に変換すると、水分骨髄脂肪筋肉などの島が形成される。年齢による筋肉の変性などがあった場合、島と島の距離は変わるが、島の位置の順番関係が変わるほどではない。この特性を用いて信号値の標準化と組織抽出を行うことができる。5ヒストグラム空間の処理図18は、本発明の実施形態におけるヒストグラム空間の処理を示すフローチャートである。本質的には座標に対して組織マスクラベルすることが重要である。以下、それぞれの処理を詳細に説明する。5-1ヒストグラム空間への展開各シークエンスの信号値をx,y,z=Snとする。Snの最小値最大値はシークエンス、MRIの機種、設定で変化するため、最終的にはSnを標準化したrSnに変換すること下記5-2の段階を考える。そこで、変換部12は、図19Aに示すように、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Sx,y,z=S1,S2,,Snにデータ配列する図18、ステップ1。次に、図19Bに示すように、ヒストグラム空間HS1,S2,,Sn=mに度数分布を計算して展開する図18、ステップ2。5-2島の解析と標準化ヒストグラム空間は隙間の多い分布となるため、単一のシークエンスよりも分離が容易となる。人によって筋肉が多い、骨が多いなどの違いはあるが、ヒストグラム空間での信号分布島の分布は変わらない。しかし、この段階では信号値が標準化されていないので、まずは島の分布状況から島の組織名を同定する。関節を例に挙げると、シークエンスがT1強調画像、T2強調画像、T2強調脂肪抑制画像である場合は、図20に示すように、A水分、B脂肪、C骨髄、D筋肉軟骨、E空気骨靱帯がそれぞれ別の島に分離される。このヒストグラムを三次元で表すと図21のようになる。そこで、抽出部13は、図22に示すように、ヒストグラム空間上の島の中心位置Pを計算し、その中心位置Pをもとに標準化を行う図18、ステップ3→4。検査ごとに誤差がある程度生じるが、島の中心位置Pはそれほど動かないため標準化に有用である。具体的には、健常人をもとに作成した組織ごとの島中心データを用いて標準化を行う。たとえば、1.5TMRIで膝コイルを用いてT1強調画像、T2強調画像、T2強調脂肪抑制画像を撮影したとき、膝の脂肪信号の中心がヒストグラム空間でH200,200,100であったとする。そのMRIでの膝の脂肪信号の島中心データがrH150,200,60であった場合、変換変数AはAH=rHよりA=0.75,1.0,0.6となる。島中心には信号値が大きな組織を選ぶと再現性が高くなる。この方法は線形変換であるが、より標準化精度を高めるためには、分布パターンの類似性を利用した非線形的な変換が有効となる。5-3組織ラベリング次に、抽出部13は、ヒストグラム空間座標と組織とを対応付けるためのラベリングを行う図18、ステップ5。ある空間に筋肉があるか骨があるかなどを排他的に指定することは困難である。どのように画像検査の精度が向上しても、ボクセルvolumepixelのサイズは細胞レベルまで小さくならないので、あるボクセルにいろいろな組織が入ってしまうことになる。そこで、組織ごとの存在確率をボクセルごとに指定する方法を考える。すなわち、ヒストグラム空間の島中心からの距離で存在確率を組織ごとに決定する。島の中心付近は、その組織である確率が100であるとする。島の中心から離れた場合の確率指定には周囲の信号分布情報が必要なため、単純に島の中心からの距離で存在確率を決定することはできない。なぜなら、二つの組織が近接している場合、中心から離れるに従い組織の存在確立は急激に低下する。撮像部位にどのような組織があるかで存在確立のパターンは変化する。このようにヒストグラム空間での組織分類は撮影部位ごとに微妙に変化するため、各部位ごとに、組織の島中心が決定され標準化された場合の確率分布ライブラリーを作成しておく。このようにすれば、確率分布ライブラリーを用いて自動で組織ラベリングを行うことができる。自動化せずに手作業で組織ラベリングを行う場合、確率分布ライブラリーは必要ない。たとえば、ヒストグラム空間での信号分布を表示部16に表示するようにし、ユーザがその信号分布を見ながらヒストグラム空間でどの範囲までがどの組織にあたるかを指定することもできる。確立分布ライブラリーがない部位についてはこの方法が必要である。図23は、表示部16における画面表示例を示す図である。表示部16には、ヒストグラム空間を三面図などを用いて表示することができる。この図に示すように、表示エリア16aには操作ボタン群が配置され、この操作ボタン群を用いて各種の操作を指示できるようになっている。たとえば、表示エリア16bでは、各シークエンスの配色を選択することができ、また、表示エリア16cでは、各シークエンスのシグナル変換レベルやガンマ補正の設定をすることができる後述する。更に、表示エリア16dでは、特定の信号範囲図中の矩形領域を選択して囲んでいくことでヒストグラム空間での特定組織分布を指定することができる。この矩形領域に含まれる点の情報を集めると、結果的にその組織が存在している座標情報のリストが得られ、任意の組織を抽出することができる図18、ステップ6。ヒストグラム空間での組織分布は重なっていることが多い。単純な矩形領域ではなく複雑な形状の領域選択をすることで効率よく特定組織を抽出することができる。撮影部位ごとにそのような組織抽出パターンのライブラリを作成することが臨床上重要となってくる。6組織抽出の臨床応用法座標情報のリストを用いて各シークエンスで共通な特定組織のマスクを得ることができる。この組織マスクを用いて行うことができる臨床上重要な応用法は以下の項目である。6-1病的組織のハイライト化と自動診断腫瘍組織などは通常の信号パターンを示さないため、ヒストグラム空間内で通常認めない島として出現する。そこで、加工部14は、抽出部13により抽出された組織のうち異常信号パターンを示す病的組織をハイライト化する機能を備えている。具体的な方法としては、ヒストグラム空間の島パターンから信号を標準化したのち、異常信号パターンの島通常認めない島にあたる信号を赤などで表示する。このようにすると、通常の白黒画像に赤いマスク領域として病的組織がハイライトされる。ソフト上でハイライトのオンオフ機能をつけておくと理解しやすい。実際には信号値だけでなく場所や広がりなどから診断するため、ハイライト機能は診断補助として有用である。もちろん、明らかに異常な信号分布であれば信号分布だけから診断を行うことができるので、その診断結果を自動的にユーザに提示する自動診断機能を備えてもよい。しかし、明らかに異常な部位を教えてくれるハイライト機能の方が安心して臨床利用できると思われる。6-2注目組織の体積測定による定量化関節リウマチの滑膜の体積変化や腫瘍の体積変化は薬の効果判定などで利用されている。通常は、最も大きく見える断面図で縦横を測定して疑似的に体積を計算する。特定の組織を抽出するのに人間の眼を用いるため、このような測定方法がとられていた。近年、画像検査の量が膨大になってきたため、このような測定の仕事が増大し、読影する医師の負担が増加している状態である。自動的に特定組織の領域を抽出することができれば、抽出されたボクセルの数を数えるだけで複雑な形状でも自動的に体積を測定することができる。そこで、加工部14は、抽出部13により抽出された組織の領域に属するボクセルの数から当該組織の体積を測定する機能を備えている。同一人物の治療前後のMRI検査のデータセットに対して、ヒストグラム空間の同じ部位を抽出して組織体積を比較することで、再現性の高い病的組織の比較が可能となり、治療効果判定に有用である。6-3実体模型作製やナビゲーションCT、MRIの三次元データから実寸大の模型を作成して骨モデルを作成し、その骨モデルに対してプレートの術前ベンディングを行っている。また、骨の三次元形状が分かればナビゲーション手術用のデータに利用することもできる。MRIの三次元データはCTの三次元データに劣るとされていたが、マルチシークエンスで抽出すれば組織コントラストが上昇するため抽出精度が上昇する。そこで、加工部14は、抽出部13により抽出された組織の座標情報を抽出することで組織の三次元データを作成する機能を備えている。この場合、組織の存在をあり=1なし=0としたマスクデータが必要であるが、本発明によれば、ヒストグラム空間から領域選択して座標情報を抽出するだけで実現することができる。6-4マルチシークエンスカラーマップ複数のシークエンスそれぞれをRGBに変換して表示部16に表示すれば、複数のシークエンスを同時に診断することができる。そこで、加工部14は、各錐体細胞と各MRIシークエンスとを対応付け、その対応関係に基づいて複数のMRIシークエンスそれぞれをRGBに変換することでカラーマップを作成する機能を備えている。すなわち、人間の視細胞には、明暗を認識する桿体細胞と色を認識する錐体細胞があり、錐体細胞には赤緑青の三種類がある。いわゆる三原色である。具体的には、図24に示すように、赤、緑、青を重ね合わせることで色を認識している。そこで、図25に示すように、錐体細胞RとT1強調画像、錐体細胞GとT2強調画像、錐体細胞BとT2強調画像とをそれぞれ対応付ける。この対応付けは、図23の表示エリア16bにおいてT1強調画像をR、T2強調画像をG、T2強調画像をBに配色することで実現することができる。この状態で各シークエンスを合成すれば、脂肪は黄色で表示され、水は水色で表示されるので、自然な配色で各組織を分類することができる。6-4-1MRI信号は相対値であるため、各シークエンスを標準化しないと毎回色合いが変化してしまい混乱をきたす。このとき、ヒストグラム空間で島分布を用いた組織分類から信号を補正して標準化すれば、検査ごとに同じ色合いで表示することができる。通常、MRI画像は白黒画像であり、読影する医師がコントラストを変化させて読影している。R,G,B信号のそれぞれのコントラスト補正機能を付けることで、ヒストグラム空間での補正がうまくいかなかった時に微調整を加えることができる。この微調整の方法は様々考えられるが、MRI信号値の最小値信号値0には空気の信号が集まっているため、最大値をいかに設定するかが重要となる。そこで、図26に示すように、WLWindowLevelとWWWindowWidthの二つの変数を設定すればよい。これら二つの変数の値は、図23の表示エリア16cにおいて微調整することができる。もっと詳細な微調整が必要な場合は、ガンマ補正や、場合によっては自由曲線でのトーンカーブを設定する。6-4-2人間の色覚は三種類の錐体細胞でR,G,Bをそれぞれ同時に解析するというシステムであるため、四色以上を同時に解析することはできない数は少ないが遺伝的に四原色の人もいる。二原色はいわゆる色弱。しかし、MRIシークエンスが四種類以上になることはよくあるため、これらMRIシークエンスを同時に表示させるには四次元以上の情報を三次元の情報に変換する方法が必要である。最も単純な方法は、特定の二つのシークエンスを合成して一次元にする方法である。二次元の信号空間での変換関数を指定することで、特定の二つのシークエンスを合成することができる式1。通常は単純な線形変換を用いている式2。特定の組織をターゲットに表示能力を上げるために空間上での変換が有効な場合もある式3。ヒストグラム空間で島同士の色距離が最も広がるような変換が有用となってくる。FS1,S2=mS式1FS1,S2=aS1bS2式2FS1,S2,S3,Sn=R,G,B式3以上のように、本発明の実施形態における組織抽出システム10によれば、複数のMRIシークエンスがヒストグラム空間に変換されて組織分離効率が高まるため、組織を効率よく抽出することができる。しかも、病的組織のハイライト化や自動診断、注目組織の体積測定による定量化、実体模型作製やナビゲーション、マルチシークエンスカラーマップといった臨床上重要な様々な分野に応用することができ、実用的価値が極めて高い発明と言える。MRIはいろいろなシークエンスで撮影することができるので、組織コントラストが違う検査をたくさん行うことができるという利点もある。なお、ここではMRI画像を用いる場合を例示したが、CT画像や超音波画像、電子顕微鏡画像などMRI画像以外の画像を用いる場合でも、同一座標から複数の信号を得ることができる構成である以上、本発明を適用することができる。すなわち、CT装置は単一のエネルギーのみで撮影されていたが、二組のX線管球と検出器がそれぞれ90°だけずれた配置で撮影するDualenergyイメージングが近年出現した。結果的に同一座標に二種類の信号を得ることができる。今後は検出器の種類を増やすことによって二種類以上の信号を得る時代がやってくることが予想される。このように同一座標から複数の信号を得ることができる場合は本発明を適用することができ、前記と同様の効果を得ることが可能である。現在、CTの三次元表示方法には、特定の信号値に対して透明度と色を設定することで三次元表示する方法が利用されている。たとえば骨の三次元表示では、骨の信号値を透明度0つまり不透明にして白く表現し、他の部位を透明度100にし、中間部位では色と透明度がグラデーション表示されるようなライブラリを事前に作成しておく。これにより、ワンステップでCTデータから三次元画像を作成することができる。この方法を拡張して、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機能を持てば、自動的に三次元表示することができる。MRIの場合は島情報を用いて各シークエンスを標準化することで、毎回同じような見栄えの三次元画像に変換することができる。島情報を用いても微妙にずれることがあるので標準化係数を各シークエンスごとに指定する機能が必要である。ヒストグラム空間での指定には、矩形だけではなく自由曲線を用いた領域選択を行うことで、ヒストグラム空間で近い組織も効率よく分離することができる。このシステムは三次元画像処理ソフトの領域選択機能を拡張することで作成することができる。"