【図1】第１の実施形態の画像処理システムの構成例を示すブロック図。

【図2】内部パラメータが調整可能な構成が省略されたニューラルネットワークの内部構成例を示す図。

【図3】内部パラメータが調整可能な構成が省略されたノードの内部構成を例示す図。

【図4】内部パラメータを調整可能な構成を有する本実施形態のニューラルネットワークと、ニューラルネットワークに制御信号を与えるＳＮＲ関連データ取得機能及びパラメータ調整機能との接続関係の一例を示す図。

【図5】本実施形態の１つのノードの内部構成例を示すブロック図。

【図6】本実施形態で使用する活性化関数の一例として、Hard-Shrinkage関数Ｆ_ＨS(x, T)とSoft-Shrinkage関数Ｆ_SS(x, T)を示す図。

【図7】「学習モード」の動作例を示すフローチャート。

【図8】教師画像と学習用画像を用いた学習モードの処理を模式的に説明する図。

【図9】ニューラルネットワークの学習後における「画像処理モード」の処理例を示すフローチャート。

【図10】最大画素値を用いた正規化処理と制御信号の算出方法を説明する図。

【図11】活性化関数であるSoft‐Shrinkage関数の閾値Ｔが制御信号Ｇによって調整される例を示す図。

【図12】画像処理モードにおける、本実施形態のニューラルネットワークの動作概念を説明する図。

【図13】第２の実施形態の画像処理システムの構成例を示すブロック図。

【図14】第３の実施形態の画像処理システムの構成例を示すブロック図。

【図15】第４の実施形態の画像処理システムの構成例を示すブロック図。

【図16】第５の実施形態の画像処理システムの構成例を示すブロック図。

【図17】画像処理システムを医用情報処理システムに適応した実施形態の構成例を示すブロック図。