PROBLEM TO BE SOLVED: To improve the accuracy of a CSF suppressed image obtained by synthesis. SOLUTION: A quantitative value data acquisition unit for acquiring a quantitative value map data of relaxation rate or relaxation time extracted from a series of magnetic resonance imaging (MRI) MR images and a proton density for a subject, and linear conversion and non-linearity. An image processing apparatus including an image synthesizing unit that synthesizes a CSF suppressed image from quantitative value map data using a neural network model including transformation is provided. The neural network model is constructed by learning using, for example, quantitative value map data as input data and FLAIR images as output data. [Selection diagram] Fig. 1【課題】合成によって得られるＣＳＦ抑制画像の精度を改善する。【解決手段】被検体に対する一連の磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）によるＭＲ画像から抽出された緩和率または緩和時間、およびプロトン密度の定量値マップデータを取得する定量値データ取得部と、線形変換および非線形変換を含むニューラルネットワークモデルを用いて定量値マップデータからＣＳＦ抑制画像を合成する画像合成部とを備える画像処理装置が提供される。ニューラルネットワークモデルは、例えば定量値マップデータを入力データとしＦＬＡＩＲ画像を出力データとする学習によって構築される。【選択図】図１
