多発性硬化症とは，なんらかの原因で軸索に異常が生じ，脳内の情報伝達に支障をきたす病気である．現状，多発性硬化症のセグメンテーションは医師が目で確認し，ほとんど手動で行われている．しかし，この作業は医師にとって負担となり，時間を要するほか，多発性硬化症は発症の原因も特徴も解明されていないため，誤検出やセグメンテーション結果に差異が生じるという問題がある．このとき，既存の自動セグメンテーション手法では，医師や臨床試験の支援をするには十分な精度であるとは言い難い．そこで，本研究では，種類の異なるMRI画像における病変部分の特徴をまとめ，それを元にセグメンテーション支援を行う病変部分検出手法を考案する．