(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024143181
(43)【公開日】2024-10-11
(54)【発明の名称】情報処理方法、プログラムおよび情報処理装置
(51)【国際特許分類】
A61B 8/12 20060101AFI20241003BHJP
【ＦＩ】
A61B8/12
【審査請求】未請求
【請求項の数】9
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023055714
(22)【出願日】2023-03-30
(71)【出願人】
【識別番号】000109543
【氏名又は名称】テルモ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100114557
【弁理士】
【氏名又は名称】河野 英仁
(74)【代理人】
【識別番号】100078868
【弁理士】
【氏名又は名称】河野 登夫
(72)【発明者】
【氏名】坂本 泰一
(72)【発明者】
【氏名】吉澤 俊祐
(72)【発明者】
【氏名】エン トマ
(72)【発明者】
【氏名】エラスラン カーン
【テーマコード（参考）】
4C601
【Ｆターム（参考）】
4C601BB14
4C601BB24
4C601DD14
4C601DD15
4C601EE11
4C601FE04
4C601KK02
(57)【要約】
【課題】超音波画像の読影を支援する情報処理方法等を提供すること。
【解決手段】情報処理方法は、超音波画像６０を取得し、超音波画像６０を入力した場合に、生体組織領域７５と非生体組織領域７０とに分類した第１分類データ６１を出力するモデル５１に前記超音波画像６０を入力して、前記モデル５１から出力された第１分類データ６１を取得し、前記第１分類データ６１のうち、前記非生体組織領域７０について、領域分割の手法を用いて複数の領域に分類した第２分類データ６２を取得し、前記第２分類データ６２を構成する前記複数の領域を、前記超音波画像６０の撮影に用いたセンサに最も近い第１内腔領域７１と、前記超音波画像の外縁と接触している非内腔領域７４と、前記第１内腔領域７１および前記非内腔領域７４のいずれにも分類されない第２内腔領域７２と、に再分類した第３分類データ６３を出力する処理をコンピュータが実行する。
【選択図】図１
【解決手段】情報処理方法は、超音波画像６０を取得し、超音波画像６０を入力した場合に、生体組織領域７５と非生体組織領域７０とに分類した第１分類データ６１を出力するモデル５１に前記超音波画像６０を入力して、前記モデル５１から出力された第１分類データ６１を取得し、前記第１分類データ６１のうち、前記非生体組織領域７０について、領域分割の手法を用いて複数の領域に分類した第２分類データ６２を取得し、前記第２分類データ６２を構成する前記複数の領域を、前記超音波画像６０の撮影に用いたセンサに最も近い第１内腔領域７１と、前記超音波画像の外縁と接触している非内腔領域７４と、前記第１内腔領域７１および前記非内腔領域７４のいずれにも分類されない第２内腔領域７２と、に再分類した第３分類データ６３を出力する処理をコンピュータが実行する。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
超音波画像を取得し、
超音波画像を入力した場合に、生体組織領域と非生体組織領域とに分類した第１分類データを出力するモデルに前記超音波画像を入力して、前記モデルから出力された第１分類データを取得し、
前記第１分類データのうち、前記非生体組織領域について、領域分割の手法を用いて複数の領域に分類した第２分類データを取得し、
前記第２分類データを構成する前記複数の領域を、前記超音波画像の撮影に用いたセンサに最も近い第１内腔領域と、前記超音波画像の外縁と接触している非内腔領域と、前記第１内腔領域および前記非内腔領域のいずれにも分類されない第２内腔領域と、に再分類した第３分類データを出力する
処理をコンピュータが実行する情報処理方法。
超音波画像を入力した場合に、生体組織領域と非生体組織領域とに分類した第１分類データを出力するモデルに前記超音波画像を入力して、前記モデルから出力された第１分類データを取得し、
前記第１分類データのうち、前記非生体組織領域について、領域分割の手法を用いて複数の領域に分類した第２分類データを取得し、
前記第２分類データを構成する前記複数の領域を、前記超音波画像の撮影に用いたセンサに最も近い第１内腔領域と、前記超音波画像の外縁と接触している非内腔領域と、前記第１内腔領域および前記非内腔領域のいずれにも分類されない第２内腔領域と、に再分類した第３分類データを出力する
処理をコンピュータが実行する情報処理方法。
【請求項2】
前記モデルは、前記超音波画像を入力した場合に、前記第１分類データを出力する学習済モデルである
請求項１に記載の情報処理方法。
請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項3】
前記学習済モデルは、前記超音波画像を入力した場合に、前記非生体組織領域が仮内腔領域および仮非内腔領域に分類された前記第１分類データを出力する
請求項２に記載の情報処理方法。
請求項２に記載の情報処理方法。
【請求項4】
前記超音波画像は、管腔器官の内側に挿入された画像取得用カテーテルを用いて取得された画像であり、
前記学習済モデルは、前記超音波画像を生体組織領域、前記画像取得用カテーテルが挿入された仮第１内腔領域、前記画像取得用カテーテルが挿入されていない仮第２内腔領域、およびその他の領域に分類する
請求項２に記載の情報処理方法。
前記学習済モデルは、前記超音波画像を生体組織領域、前記画像取得用カテーテルが挿入された仮第１内腔領域、前記画像取得用カテーテルが挿入されていない仮第２内腔領域、およびその他の領域に分類する
請求項２に記載の情報処理方法。
【請求項5】
前記第３分類データは、前記超音波画像を構成する各画素に分類を示すタグを付与したデータであり、
前記タグは、前記超音波画像のうち、前記第１内腔領域を示すタグと、前記第２内腔領域を示すタグと、前記画像取得用カテーテルから遠い側の縁に接する領域を示すタグと、生体組織領域を示すタグとを含む
請求項４に記載の情報処理方法。
前記タグは、前記超音波画像のうち、前記第１内腔領域を示すタグと、前記第２内腔領域を示すタグと、前記画像取得用カテーテルから遠い側の縁に接する領域を示すタグと、生体組織領域を示すタグとを含む
請求項４に記載の情報処理方法。
【請求項6】
前記第１分類データにおいて、矛盾が認められない場合に、前記第２分類データの取得をスキップし、前記第１分類データを前記第３分類データとして出力する
請求項１に記載の情報処理方法。
請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項7】
前記領域分割の手法は、
前記第１分類データのうち、前記生体組織領域を膨張させ、
膨張させた前記生体組織領域により互いに分離した前記非生体組織領域にそれぞれタグを付与し、
それぞれの前記非生体組織領域を、膨張させる前の前記生体組織領域、または、他のタグが付与された非生体組織領域に接するまで膨張させることにより、
前記第１分類データの非生体組織領域を、前記タグごとに分かれた複数の領域に分割する手法である
請求項１から請求項６のいずれか一つに記載の情報処理方法。
前記第１分類データのうち、前記生体組織領域を膨張させ、
膨張させた前記生体組織領域により互いに分離した前記非生体組織領域にそれぞれタグを付与し、
それぞれの前記非生体組織領域を、膨張させる前の前記生体組織領域、または、他のタグが付与された非生体組織領域に接するまで膨張させることにより、
前記第１分類データの非生体組織領域を、前記タグごとに分かれた複数の領域に分割する手法である
請求項１から請求項６のいずれか一つに記載の情報処理方法。
【請求項8】
超音波画像を取得し、
超音波画像を入力した場合に、生体組織領域と非生体組織領域とに分類した第１分類データを出力するモデルに前記超音波画像を入力して、前記モデルから出力された第１分類データを取得し、
前記第１分類データのうち、前記非生体組織領域について、領域分割の手法を用いて複数の領域に分類した第２分類データを取得し、
前記第２分類データを構成する前記複数の領域を、前記超音波画像の撮影に用いたセンサに最も近い第１内腔領域と、前記超音波画像の外縁と接触している非内腔領域と、前記第１内腔領域および前記非内腔領域のいずれにも分類されない第２内腔領域と、に再分類した第３分類データを出力する
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
超音波画像を入力した場合に、生体組織領域と非生体組織領域とに分類した第１分類データを出力するモデルに前記超音波画像を入力して、前記モデルから出力された第１分類データを取得し、
前記第１分類データのうち、前記非生体組織領域について、領域分割の手法を用いて複数の領域に分類した第２分類データを取得し、
前記第２分類データを構成する前記複数の領域を、前記超音波画像の撮影に用いたセンサに最も近い第１内腔領域と、前記超音波画像の外縁と接触している非内腔領域と、前記第１内腔領域および前記非内腔領域のいずれにも分類されない第２内腔領域と、に再分類した第３分類データを出力する
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項9】
制御部を備える情報処理装置であって、
前記制御部は、
超音波画像を取得し、
超音波画像を入力した場合に、生体組織領域と非生体組織領域とに分類した第１分類データを出力するモデルに前記超音波画像を入力して、前記モデルから出力された第１分類データを取得し、
前記第１分類データのうち、前記非生体組織領域について、領域分割の手法を用いて複数の領域に分類した第２分類データを取得し、
前記第２分類データを構成する前記複数の領域を、前記超音波画像の撮影に用いたセンサに最も近い第１内腔領域と、前記超音波画像の外縁と接触している非内腔領域と、前記第１内腔領域および前記非内腔領域のいずれにも分類されない第２内腔領域と、に再分類した第３分類データを出力する
情報処理装置。
前記制御部は、
超音波画像を取得し、
超音波画像を入力した場合に、生体組織領域と非生体組織領域とに分類した第１分類データを出力するモデルに前記超音波画像を入力して、前記モデルから出力された第１分類データを取得し、
前記第１分類データのうち、前記非生体組織領域について、領域分割の手法を用いて複数の領域に分類した第２分類データを取得し、
前記第２分類データを構成する前記複数の領域を、前記超音波画像の撮影に用いたセンサに最も近い第１内腔領域と、前記超音波画像の外縁と接触している非内腔領域と、前記第１内腔領域および前記非内腔領域のいずれにも分類されない第２内腔領域と、に再分類した第３分類データを出力する
情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、情報処理方法、プログラムおよび情報処理装置に関する。
【背景技術】
【0002】
医用超音波画像を解析して、画像中の各部分に描出されている組織を分類するセグメンテーション処理を行なえる超音波診断装置が提案されている。組織の分類には、学習済モデルを利用できる。分類結果をたとえばカラーマップで表示することにより、超音波画像の読影を支援できる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０２１－５３２００号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、たとえば心腔内領域のように複雑な構造の場所では、正確な分類結果を得られない場合がある。誤った分類結果を表示した場合には、超音波画像の読影を支援できない。
【0005】
一つの側面では、超音波画像の読影を支援する情報処理方法等を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本発明は、（１）
超音波画像を取得し、
超音波画像を入力した場合に、生体組織領域と非生体組織領域とに分類した第１分類データを出力するモデルに前記超音波画像を入力して、前記モデルから出力された第１分類データを取得し、
前記第１分類データのうち、前記非生体組織領域について、領域分割の手法を用いて複数の領域に分類した第２分類データを取得し、
前記第２分類データを構成する前記複数の領域を、前記超音波画像の撮影に用いたセンサに最も近い第１内腔領域と、前記超音波画像の外縁と接触している非内腔領域と、前記第１内腔領域および前記非内腔領域のいずれにも分類されない第２内腔領域と、に再分類した第３分類データを出力する
処理をコンピュータが実行する情報処理方法である。
超音波画像を取得し、
超音波画像を入力した場合に、生体組織領域と非生体組織領域とに分類した第１分類データを出力するモデルに前記超音波画像を入力して、前記モデルから出力された第１分類データを取得し、
前記第１分類データのうち、前記非生体組織領域について、領域分割の手法を用いて複数の領域に分類した第２分類データを取得し、
前記第２分類データを構成する前記複数の領域を、前記超音波画像の撮影に用いたセンサに最も近い第１内腔領域と、前記超音波画像の外縁と接触している非内腔領域と、前記第１内腔領域および前記非内腔領域のいずれにも分類されない第２内腔領域と、に再分類した第３分類データを出力する
処理をコンピュータが実行する情報処理方法である。
【0007】
ここで、本発明の実施形態は、
（２）上記（１）に記載の情報処理方法は、
前記モデルは、前記超音波画像を入力した場合に、前記第１分類データを出力する学習済モデルであることが好ましい。
（２）上記（１）に記載の情報処理方法は、
前記モデルは、前記超音波画像を入力した場合に、前記第１分類データを出力する学習済モデルであることが好ましい。
【0008】
（３）上記（２）に記載の情報処理方法は、
前記学習済モデルは、前記超音波画像を入力した場合に、前記非生体組織領域が仮内腔領域および仮非内腔領域に分類された前記第１分類データを出力することが好ましい。
前記学習済モデルは、前記超音波画像を入力した場合に、前記非生体組織領域が仮内腔領域および仮非内腔領域に分類された前記第１分類データを出力することが好ましい。
【0009】
（４）上記（２）または（３）に記載の情報処理方法は、
前記超音波画像は、管腔器官の内側に挿入された画像取得用カテーテルを用いて取得された画像であり、
前記学習済モデルは、前記超音波画像を生体組織領域、前記画像取得用カテーテルが挿入された仮第１内腔領域、前記画像取得用カテーテルが挿入されていない仮第２内腔領域、およびその他の領域に分類することが好ましい。
前記超音波画像は、管腔器官の内側に挿入された画像取得用カテーテルを用いて取得された画像であり、
前記学習済モデルは、前記超音波画像を生体組織領域、前記画像取得用カテーテルが挿入された仮第１内腔領域、前記画像取得用カテーテルが挿入されていない仮第２内腔領域、およびその他の領域に分類することが好ましい。
【0010】
（５）上記（４）に記載の情報処理方法は、
前記第３分類データは、前記超音波画像を構成する各画素に分類を示すタグを付与したデータであり、
前記タグは、前記超音波画像のうち、前記第１内腔領域を示すタグと、前記第２内腔領域を示すタグと、前記画像取得用カテーテルから遠い側の縁に接する領域を示すタグと、生体組織領域を示すタグとを含むことが好ましい。
前記第３分類データは、前記超音波画像を構成する各画素に分類を示すタグを付与したデータであり、
前記タグは、前記超音波画像のうち、前記第１内腔領域を示すタグと、前記第２内腔領域を示すタグと、前記画像取得用カテーテルから遠い側の縁に接する領域を示すタグと、生体組織領域を示すタグとを含むことが好ましい。
【0011】
（６）上記（１）に記載の情報処理方法は、
前記第１分類データにおいて、矛盾が認められない場合に、前記第２分類データの取得をスキップし、前記第１分類データを前記第３分類データとして出力することが好ましい。
前記第１分類データにおいて、矛盾が認められない場合に、前記第２分類データの取得をスキップし、前記第１分類データを前記第３分類データとして出力することが好ましい。
【0012】
（７）上記（１）から（６）のいずれかに記載の情報処理方法は、
前記領域分割の手法は、
前記第１分類データのうち、前記生体組織領域を膨張させ、
膨張させた前記生体組織領域により互いに分離した前記非生体組織領域にそれぞれタグを付与し、
それぞれの前記非生体組織領域を、膨張させる前の前記生体組織領域、または、他のタグが付与された非生体組織領域に接するまで膨張させることにより、
前記第１分類データの非生体組織領域を、前記タグごとに分かれた複数の領域に分割する手法であることが好ましい。
前記領域分割の手法は、
前記第１分類データのうち、前記生体組織領域を膨張させ、
膨張させた前記生体組織領域により互いに分離した前記非生体組織領域にそれぞれタグを付与し、
それぞれの前記非生体組織領域を、膨張させる前の前記生体組織領域、または、他のタグが付与された非生体組織領域に接するまで膨張させることにより、
前記第１分類データの非生体組織領域を、前記タグごとに分かれた複数の領域に分割する手法であることが好ましい。
【0013】
（８）プログラムは、
超音波画像を取得し、
超音波画像を入力した場合に、生体組織領域と非生体組織領域とに分類した第１分類データを出力するモデルに前記超音波画像を入力して、前記モデルから出力された第１分類データを取得し、
前記第１分類データのうち、前記非生体組織領域について、領域分割の手法を用いて複数の領域に分類した第２分類データを取得し、
前記第２分類データを構成する前記複数の領域を、前記超音波画像の撮影に用いたセンサに最も近い第１内腔領域と、前記超音波画像の外縁と接触している非内腔領域と、前記第１内腔領域および前記非内腔領域のいずれにも分類されない第２内腔領域と、に再分類した第３分類データを出力する
処理をコンピュータに実行させることが好ましい。
超音波画像を取得し、
超音波画像を入力した場合に、生体組織領域と非生体組織領域とに分類した第１分類データを出力するモデルに前記超音波画像を入力して、前記モデルから出力された第１分類データを取得し、
前記第１分類データのうち、前記非生体組織領域について、領域分割の手法を用いて複数の領域に分類した第２分類データを取得し、
前記第２分類データを構成する前記複数の領域を、前記超音波画像の撮影に用いたセンサに最も近い第１内腔領域と、前記超音波画像の外縁と接触している非内腔領域と、前記第１内腔領域および前記非内腔領域のいずれにも分類されない第２内腔領域と、に再分類した第３分類データを出力する
処理をコンピュータに実行させることが好ましい。
【0014】
（９）制御部を備える情報処理装置であって、
前記制御部は、
超音波画像を取得し、
超音波画像を入力した場合に、生体組織領域と非生体組織領域とに分類した第１分類データを出力するモデルに前記超音波画像を入力して、前記モデルから出力された第１分類データを取得し、
前記第１分類データのうち、前記非生体組織領域について、領域分割の手法を用いて複数の領域に分類した第２分類データを取得し、
前記第２分類データを構成する前記複数の領域を、前記超音波画像の撮影に用いたセンサに最も近い第１内腔領域と、前記超音波画像の外縁と接触している非内腔領域と、前記第１内腔領域および前記非内腔領域のいずれにも分類されない第２内腔領域と、に再分類した第３分類データを出力する情報処理装置であることが好ましい。
前記制御部は、
超音波画像を取得し、
超音波画像を入力した場合に、生体組織領域と非生体組織領域とに分類した第１分類データを出力するモデルに前記超音波画像を入力して、前記モデルから出力された第１分類データを取得し、
前記第１分類データのうち、前記非生体組織領域について、領域分割の手法を用いて複数の領域に分類した第２分類データを取得し、
前記第２分類データを構成する前記複数の領域を、前記超音波画像の撮影に用いたセンサに最も近い第１内腔領域と、前記超音波画像の外縁と接触している非内腔領域と、前記第１内腔領域および前記非内腔領域のいずれにも分類されない第２内腔領域と、に再分類した第３分類データを出力する情報処理装置であることが好ましい。
【発明の効果】
【0015】
一つの側面では、超音波画像の読影を支援する情報処理方法等を提供することを目的とする。
【図面の簡単な説明】
【0016】
【図1】分類処理の概要を説明する説明図である。
【図2】情報処理システムの構成を説明する説明図である。
【図3】走査方式を説明する説明図である。
【図4】第１分類データから第３分類データを作成する処理を説明する説明図である。
【図5】第１分類データから第３分類データを作成する処理を説明する説明図である。
【図6】第１分類データから第３分類データを作成する処理を説明する説明図である。
【図7】第１分類データから第３分類データを作成する処理を説明する説明図である。
【図8】プログラムの処理の流れを説明するフローチャートである。
【図9】領域分離データ作成のサブルーチンの処理の流れを説明するフローチャートである。
【図10】タグ付与のサブルーチンの処理の流れを説明するフローチャートである。
【図11】変形例１の第１分類データから第３分類データを生成する処理を説明する説明図である。
【図12】変形例１のタグ付与のサブルーチンの処理の流れを説明するフローチャートである。
【図13】変形例２の第１分類データから第３分類データを生成する処理を説明する説明図である。
【図14】変形例２のタグ付与のサブルーチンの処理の流れを説明するフローチャートである。
【図15】変形例３の第１分類データから第３分類データを生成する処理を説明する説明図である。
【図16】実施の形態２の情報処理システムの構成を説明する説明図である。
【発明を実施するための形態】
【0017】
［実施の形態１］
図１は、分類処理の概要を説明する説明図である。ラジアル走査型の画像取得用カテーテル３２（図２参照）を用いて、心房または心室等の内側から撮影されたＲＴ（Radius-Theta）形式の超音波画像６０に対して分類処理を行なう場合を例にして説明する。
図１は、分類処理の概要を説明する説明図である。ラジアル走査型の画像取得用カテーテル３２（図２参照）を用いて、心房または心室等の内側から撮影されたＲＴ（Radius-Theta）形式の超音波画像６０に対して分類処理を行なう場合を例にして説明する。
【0018】
画像取得用カテーテル３２は、シース３２１（図２参照）の内部で回転するセンサ３６（図２参照）を備える。センサ３６は、超音波トランスデューサである。センサ３６が回転しながら超音波を送受信することにより、シース３２１を中心とする放射線状に走査線が生成される。
【0019】
図１に示すＲＴ形式の超音波画像６０は、センサ３６が一回転する間に作成された走査線を互いに平行に並べて生成した画像である。それぞれの走査線は、水平に配置されている。超音波画像６０の横方向は、画像取得用カテーテル３２からの距離を示す。超音波画像６０の左端は、画像取得用カテーテル３２を示す。超音波画像６０の縦方向は、走査角度を示す。
【0020】
第１分類データ６１は、超音波画像６０を構成する各画素について、描出されている被写体ごとに分類したタグを付与したデータである。各画素ごとの代わりに、たとえば縦２画素、横２画素の４画素ごとにタグが付与されてもよい。制御部２１（図２参照）は、後述する分類モデル５１（図２参照）に超音波画像６０を入力することにより、分類モデル５１から出力される第１分類データ６１を取得する。
【0021】
第１分類データ６１は、各画素を付与されたタグに基づいて色分けした画像を用いることにより、直感的に理解しやすく表示できる。第１分類データ６１において太い右下がりのハッチングは、画像取得用カテーテル３２が挿入されている腔を形成する生体組織領域７５であると分類された部分を示す。以後の説明では、生体組織領域７５であると分類されていない部分を、非生体組織領域７０と記載する。
【0022】
細い左下がりのハッチングは、画像取得用カテーテル３２の先端部分が挿入されている管腔器官の内部であると分類された仮第１内腔領域８１を示す。画像取得用カテーテル３２が血管等の循環器の内腔に挿入されている場合には、仮第１内腔領域８１は血流領域に対応する。細い右下がりのハッチングは第１腔以外の管腔器官の内側領域であると分類された仮第２内腔領域８２を示す。仮第１内腔領域８１と仮第２内腔領域８２とを区別する必要がない場合には、仮内腔領域８３と記載する。太い左下がりのハッチングは、非生体組織領域７０のうち仮内腔領域８３ではない領域であると分類された仮非内腔領域８４を示す。分類の詳細については後述する。
【0023】
第１分類データ６１のうち、四角い破線枠で囲んだ部分においては、仮第２内腔領域８２と仮非内腔領域８４とが複雑に入り乱れている。仮第２内腔領域８２は、本来であれば生体組織領域７５により囲まれて、仮非内腔領域８４および仮第１内腔領域８１とは分離した領域である。たとえば、薄い生体組織領域７５が超音波画像６０に描出されない場合がある。しかしながら、破線枠で囲んだように、仮第２内腔領域８２と仮非内腔領域８４との間に長く複雑な形状の境界線が形成されている状態は、観察対象である生体の形状とは矛盾している。
【0024】
破線枠内は、実際の形状を反映したものではなく、分類モデル５１による誤分類に起因している。心臓領域のような複雑な形状を有する部位では、たとえば超音波画像６０に含まれるアーティファクトおよびノイズ等の影響により、誤分類が偶発的に発生する可能性がある。
【0025】
制御部２１は、第１分類データ６１のうち非生体組織領域７０に対して後述する領域分割を行ない、第１分類データ６１に比べて領域間の境界線が短い第２分類データ６２を作成する。制御部２１は、所定のルールに基づいてそれぞれの領域を第１内腔領域７１と第２内腔領域７２とを含む内腔領域７３と、非内腔領域７４とに分類する。以上により、第１分類データ６１の誤分類を正しく修正した第３分類データ６３が作成される。
【0026】
図２は、情報処理システム１０の構成を説明する説明図である。情報処理システム１０は、情報処理装置２０および超音波診断装置３０を備える。超音波診断装置３０には、前述の画像取得用カテーテル３２に加えて、リニア型プローブ３３、コンベックス型プローブ３４、および図示を省略するセクタ型プローブ等の様々なプローブ３９を接続できる。
【0027】
画像取得用カテーテル３２は、ＭＤＵ（Motor Driving Unit）３２８を介して超音波診断装置３０に接続される。ＭＤＵ３２８は、シャフト３２３の先端に取り付けられたセンサ３６を、シース３２１の内部で回転させる。
【0028】
ＭＤＵ３２８は、シース３２１の内部でセンサ３６およびシャフト３２３を回転させながら、さらにセンサ３６を進退させることにより、三次元走査を実現してもよい。センサ３６の進退操作には、画像取得用カテーテル３２全体を進退させる操作と、シース３２１の内部でセンサ３６を進退させる操作との両方を含む。進退操作は、ＭＤＵ３２８により所定の速度で自動的に行なわれても、ユーザにより手動で行なわれても良い。
【0029】
なお、画像取得用カテーテル３２は機械的に回転を行なう機械走査方式に限定しない。複数のセンサ３６を環状に配置した、電子ラジアル走査型の画像取得用カテーテル３２であってもよい。電子ラジアル走査型の画像取得用カテーテル３２は、ＭＤＵ３２８を介さずに超音波診断装置３０に接続して使用される。
【0030】
リニア型プローブ３３は、直線状に配列された複数のセンサ３６を先端に有する。コンベックス型プローブ３４は、凸面状に配列された複数のセンサ３６を先端に有する。センサ３６から超音波を放射し、生体内で反射した超音波をセンサ３６で受信して超音波画像６０を生成する処理については、従来から行われているため、超音波診断装置３０の構成および動作の詳細については説明を省略する。
【0031】
超音波診断装置３０は、たとえば画像取得用カテーテル３２専用機であってもよい。プローブ３９は、経食道エコープローブまたは超音波内視鏡であってもよい。
【0032】
情報処理装置２０は、制御部２１、主記憶装置２２、補助記憶装置２３、通信部２４、表示部２５、入力部２６およびバスを備える。情報処理装置２０と超音波診断装置３０とは、有線または無線で接続されている。
【0033】
制御部２１は、本実施の形態のプログラムを実行する演算制御装置である。制御部２１には、一または複数のＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＴＰＵ（Tensor Processing Unit）またはマルチコアＣＰＵ等が使用される。制御部２１は、バスを介して情報処理装置２０を構成するハードウェア各部と接続されている。
【0034】
主記憶装置２２は、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の記憶装置である。主記憶装置２２には、制御部２１が行なう処理の途中で必要な情報および制御部２１で実行中のプログラムが一時的に保存される。
【0035】
補助記憶装置２３は、ＳＲＡＭ、フラッシュメモリ、ハードディスクまたは磁気テープ等の記憶装置である。補助記憶装置２３には、分類モデル５１、制御部２１に実行させるプログラム、およびプログラムの実行に必要な各種データが保存される。通信部２４は、情報処理装置２０とネットワークとの間の通信を行なうインターフェースである。
【0036】
表示部２５は、たとえば液晶表示パネルまたは有機ＥＬ（electro-luminescence）パネル等である。入力部２６は、キーボードおよびマウスである。表示部２５と入力部２６が積層されて、タッチパネルを構成していてもよい。
【0037】
情報処理装置２０は、汎用のパソコン、タブレット、スマートフォン、大型計算機、大型計算機上で動作する仮想マシン、または、量子コンピュータである。情報処理装置２０は、分散処理を行なう複数のパソコン、または大型計算機等のハードウェアにより構成されても良い。情報処理装置２０は、クラウドコンピューティングシステムにより構成されても良い。情報処理装置２０は、連携して動作する複数のパソコン、または大型計算機等のハードウェアにより構成されてもよい。
【0038】
情報処理装置２０と超音波診断装置３０とは一体に構成されており、制御部２１が超音波診断装置３０の動作を制御してもよい。情報処理装置２０と超音波診断装置３０とは直接接続されていなくてもよい。たとえば超音波診断装置３０から図示を省略するネットワークドライブに超音波画像６０がアップロードされ、制御部２１がネットワークドライブから超音波画像６０を取得してもよい。超音波画像６０は、超音波診断装置３０内の図示を省略する記憶装置に保存されており、ユーザがＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等を介して、超音波画像６０を情報処理装置２０に読み込ませてもよい。
【0039】
分類モデル５１は、超音波画像６０の入力を受け付けて、超音波画像６０を構成する各画素についてタグを付与した第１分類データ６１を出力する学習済モデルである。分類モデル５１は、たとえば超音波画像６０と、専門家が手作業で超音波画像６０の各部位を分類した正解データとを組み合わせた訓練データを使用して機械学習により生成された、セマンテックセグメンテーションモデルである。
【0040】
分類モデル５１は、セマンテックセグメンテーションモデルから出力されたデータに対して、ルールベースの処理を追加で行なうことにより作成した第１分類データ６１を出力するモデルであってもよい。分類モデル５１は、超音波画像６０を構成する各画素の輝度値およびスペックルパターンの性状等に基づいて、ルールベースで各画素を分類した第１分類データ６１を出力するモデルであってもよい。
【0041】
いずれの場合であっても、生体組織領域７５と、非生体組織領域７０との区別は比較的高い正解率で分類可能である。しかしながら図１に例示したように、非生体組織領域７０を構成する仮第１内腔領域８１、仮第２内腔領域８２および仮非内腔領域８４との間では、図１に例示したように偶発的な誤分類が生じる場合がある。したがって、以下の説明においては、仮第１内腔領域８１、仮第２内腔領域８２および仮非内腔領域８４を示すタグを、第１仮タグと記載する。
【0042】
図３は、走査方式を説明する説明図である。まず、ラジアル走査方式について説明する。画像取得用カテーテル３２は、前述のとおりシース３２１の内部でセンサ３６が回転しながら超音波を送受信して、ラジアル走査を実現する。図３に矢印で示すように、シース３２１を中心とする放射線状に走査線が生成される。
【0043】
ラジアル走査方式では、図１を使用して説明したＲＴ方式に加えて、ＸＹ形式の超音波画像６０も使用される。まず、ＲＴ形式の超音波画像６０について説明する。前述の通り、ＲＴ形式の超音波画像６０は、センサ３６が一回転する間に作成された走査線を互いに平行に並べて生成した画像である。
【0044】
図３に示すＲＴ形式の超音波画像６０では、それぞれの走査線は水平に配置されている。超音波画像６０の外形形状は長方形である。以下の説明では、超音波画像６０の右辺、すなわち画像取得用カテーテル３２から遠い側の辺を外縁６０１と記載する。超音波画像６０の上辺および下辺、すなわち走査線に平行な辺を側縁６０２と記載する。超音波画像６０の左辺、すなわち画像取得用カテーテル３２側の辺を内縁６０３と記載する。上側の側縁６０２に対応する走査線と、下側の側縁６０２に対応する走査線とは、隣接する走査線である。すなわち、ＲＴ形式の画像においては、上下の側縁６０２の情報は連続している。
【0045】
次に、ＸＹ形式の超音波画像６０について説明する。ＸＹ形式は、それぞれの走査線を放射状に並べて補間することにより生成した画像である。ＸＹ形式の超音波画像６０は、センサ３６の位置で画像取得用カテーテル３２に対して垂直に被写体を切断した断層像を示す。
【0046】
ＸＹ形式の超音波画像６０の外形形状は円形である。以下の説明では、超音波画像６０の外周部を外縁６０１と記載し、超音波画像６０の中心部の小円を内縁６０３と記載する。中心部の小円は、たとえばセンサ３６で発生するリンギングノイズ等の影響を避けるために表示される、白色または黒色の円形である。ＸＹ形式の超音波画像６０は、側縁６０２を有さない。
【0047】
医師が診断を行なう際には、被写体の実際の形状を描出できるＸＹ形式が適している。分類モデル５１の入出力およびデータ処理には、補間を行なっていないＲＴ形式が適している。ＲＴ形式とＸＹ形式との間の画像変換方法は公知であるため、説明を省略する。図１を使用して説明した、第１分類データ６１、第２分類データ６２および第３分類データ６３も、ＲＴ形式からＸＹ形式に変換可能である。
【0048】
リニア走査方式について説明する。リニア走査方式では、リニア型プローブ３３の先端に直線状に配列された複数のセンサ３６を用いて、図３に矢印で示すように複数の走査線が平行に形成される。超音波画像６０の外形形状は長方形であり、リニア型プローブ３３の先端部から走査線の方向に延びる平面により被写体を切断した断層像を示す。
【0049】
以下の説明では、超音波画像６０の下辺、すなわち画像取得用カテーテル３２から遠い側の辺を外縁６０１と記載する。超音波画像６０の上辺、すなわち画像取得用カテーテル３２に近い側の辺を内縁６０３と記載する。超音波画像６０の左右の辺、すなわち走査線に平行な辺を側縁６０２と記載する。
【0050】
コンベックス走査方式について説明する。コンベックス走査方式では、コンベックス型プローブ３４の先端に直線状に配列された複数のセンサ３６を用いて、図３に矢印で示すようにコンベックス型プローブ３４の表面に対して略垂直な複数の走査線が形成される。超音波画像６０の外形形状は扇形であり、リニア型プローブ３３の先端部から走査線の方向に延びる平面により被写体を切断した断層像を示す。
【0051】
以下の説明では、扇型の外周側の辺、すなわち画像取得用カテーテル３２から遠い側の辺を外縁６０１と記載する。扇形の内周側の辺、すなわち画像取得用カテーテル３２に近い側の辺を内縁６０３と記載する。超音波画像６０の左右の辺、すなわち走査線に平行な辺を側縁６０２と記載する。
【0052】
図４から図７は、第１分類データ６１から第３分類データ６３を作成する処理を説明する説明図である。前述の通り、制御部２１は超音波画像６０を分類モデル５１に入力して、超音波画像６０を構成する各画素が、生体組織領域７５、仮第１内腔領域８１、仮第２内腔領域８２および仮非内腔領域８４の４種類に分類された第１分類データ６１を取得する。前述のとおり、生体組織領域７５は比較的高い正解率で分類可能である。
【0053】
制御部２１は、仮第１内腔領域８１、仮第２内腔領域８２および仮非内腔領域８４に対応する第１仮タグを、非生体組織領域７０に対応するタグに変更して、超音波画像６０を非生体組織領域７０と生体組織領域７５との二つの領域に分けた生体組織領域データ６５を作成する。図４においては、非生体組織領域７０をハッチングの無い領域で示す。
【0054】
制御部２１は、生体組織領域データ６５のうち、生体組織領域７５に対して膨張処理を行ない、超音波画像６０を膨張生体組織領域７５１とそれ以外の領域である周辺領域７０１とに分けた膨張生体組織領域データ６６を作成する。膨張処理は、公知の膨張フィルタにより実現できる。図４においては、膨張生体組織領域７５１を太い右下がりのハッチングで、周辺領域７０１をハッチングの無い領域でそれぞれ示す。
【0055】
制御部２１は、生体組織領域データ６５と膨張生体組織領域データ６６とを合成して、領域分離データ６７を作成する。領域分離データ６７は、超音波画像６０に描出されている領域を生体組織領域７５と、分離領域７６と周辺領域７０１とに分けたデータである。領域分離データ６７における生体組織領域７５は、生体組織領域データ６５における生体組織領域７５と同一の領域である。周辺領域７０１は膨張生体組織領域データ６６において周辺領域７０１である領域である。
【0056】
分離領域７６は、生体組織領域７５でも周辺領域７０１でもない領域である。すなわち分離領域７６は、膨張生体組織領域７５１から生体組織領域７５を除いた領域である。図４においては、分離領域７６を黒塗りで示す。領域分離データ６７においては、生体組織領域７５と周辺領域７０１とが、太い分離領域７６により明確に分離されている。さらに周辺領域７０１は、分離領域７６により複数の領域に分割されている。
【0057】
図５の上側の図に移動して説明を続ける。制御部２１は、分離領域７６により分割されたそれぞれの周辺領域７０１に対して、第２仮タグを付与する。図５においては第１タグ領域８７１、第２タグ領域８７２、第３タグ領域８７３、第４タグ領域８７４、第５タグ領域８７５および第６タグ領域８７６の６種類の仮タグが付与されている。以下の説明では、第１タグ領域８７１から第６タグ領域８７６をまとめて仮タグ領域と記載する場合がある。
【0058】
図５の下側の図に移動して説明を続ける。制御部２１は、それぞれの仮タグ領域について、生体組織領域７５または他の仮タグ領域に接触するまで膨張処理を行なう。膨張処理が終了した状態の領域分離データ６７を、図５の下側に示す。内側に仮タグ領域を含まずに、孤立していた３個の分離領域７６が残っている。
【0059】
以上に説明した、図４に示した生体組織領域データ６５から、図５に示した領域分離データ６７を得る手順には、Watershed法が利用されている。Watershed法は、非生体組織領域７０を複数の領域に分割する領域分割の手法の例示である。領域分割には、たとえば分割・統合法、二値化、Active contour法、Meanshift法、GraphCuts法、Region Growing法等の任意の領域分割手法が利用されてもよい。
【0060】
図６の上側の図に移動して説明を続ける。制御部２１は、残っている分離領域７６に対して、それぞれ新たな仮タグを付与して、第７タグ領域８７７、第８タグ領域８７８および第９タグ領域８７９にする。以上により、図１の下から２番目に示した第２分類データ６２が完成する。
【0061】
図６の下側の図に移動して説明を続ける。制御部２１は、仮タグ領域のうち図３を使用して説明した外縁６０１に接している部分の第２仮タグ同士を揃える。具体的には、図６の上側の図において、第２タグ領域８７２、第３タグ領域８７３、第９タグ領域８７９および第２タグ領域８７２に付与されている第２仮タグを、すべて第２タグ領域８７２の第２仮タグに変更する。なお、仮に内縁６０３に接している仮タグ領域が複数ある場合には、制御部２１はそれらの領域の第２仮タグ同士も揃える。
【0062】
図７の上側の図に移動して説明を続ける。制御部２１は、上下の側縁６０２の同じ位置に接する仮タグ領域同士の第２仮タグ同士を揃える。具体的には、下側の側縁６０２のうち、第５タグ領域８７５が接している位置は、上側の側縁６０２においては第２タグ領域８７２が接している。したがって制御部２１は、第５タグ領域８７５に付与されている第２仮タグを第２タグ領域８７２の第２仮タグに変更する。
【0063】
同様に、上側の側縁６０２のうち、第８タグ領域８７８に接している位置は、下側の側縁６０２においては第７タグ領域８７７に接している。したがって制御部２１は、第８タグ領域８７８に付与されている第２仮タグを第７タグ領域８７７の第２仮タグに変更する。以上により、第２分類データ６２の作成が完了する。
【0064】
図７の下側の図に移動して説明を続ける。制御部２１は、内縁６０３に接している第１タグ領域８７１の第２仮タグを、第１内腔領域７１のタグに変更する。すなわち制御部２１は、センサ３６に最も近い仮タグ領域を、第１内腔領域７１に変更する。
【0065】
制御部２１は、外縁６０１に接している第２タグ領域８７２の第２仮タグを、非内腔領域７４のタグに変更する。制御部２１は、外縁６０１にも内縁６０３にも接していない第６タグ領域８７６および第７タグ領域８７７の仮タグを、第２内腔領域７２のタグに変更する。以上により、図１の一番下に示した第３分類データ６３が完成する。
【0066】
図８は、プログラムの処理の流れを説明するフローチャートである。超音波診断装置３０は、超音波画像６０を生成し（ステップＳ６０１）、情報処理装置２０に送信する処理を繰り返す（ステップＳ６０２）。超音波診断装置３０の動作については公知であるため、詳細については説明を省略する。
【0067】
制御部２１は、超音波診断装置３０から超音波画像６０を受信する（ステップＳ５０１）。制御部２１は、超音波画像６０を分類モデル５１に入力して、分類モデル５１から出力される第１分類データ６１を取得する（ステップＳ５０２）。制御部２１は、第１分類データ６１に矛盾があるか否かを判定する（ステップＳ５０３）。
【0068】
たとえば、図１中の第１分類データ６１に例示したように、仮第２内腔領域８２と仮非内腔領域８４との間の境界線は矛盾である。同様に、仮第１内腔領域８１と仮第２内腔領域８２との境界線、および、仮第１内腔領域８１と仮非内腔領域８４との境界線のように、生体組織領域７５を介さずに領域同士が接触する境界線も矛盾である。制御部２１は、このような境界線の合計長さが所定の閾値よりも長い場合に、第１分類データ６１に矛盾があると判定する。
【0069】
制御部２１は、分類モデル５１から第１分類データ６１とともに信頼度を取得し、信頼度が所定の閾値よりも低い場合にステップＳ５０３において矛盾があると判定してもよい。情報処理システム１０は、分類モデル５１に加えて第１分類データ６１の入力を受け付けて矛盾があるか否かを出力するように学習した矛盾判定モデルを有してもよい。
【0070】
矛盾があると判定した場合（ステップＳ５０３でＹＥＳ）、制御部２１は領域分離データ作成のサブルーチンを起動する（ステップＳ５０４）。領域分離データ作成のサブルーチンは、第１分類データ６１に基づいて生体組織領域７５と周辺領域７０１とが分離領域７６により分離された領域分離データ６７を作成するサブルーチンである。領域分離データ作成のサブルーチンの処理の流れは後述する。
【0071】
制御部２１は、分離領域７６により分離された周辺領域７０１のそれぞれに第２仮タグを付与する（ステップＳ５０５）。制御部２１は、それぞれの仮タグ領域について、生体組織領域７５または他の仮タグ領域に接触するまで膨張処理を行なう（ステップＳ５０６）。制御部２１は残存している分離領域７６のそれぞれに第２仮タグを付与する（ステップＳ５０７）。以上により、第２分類データ６２の作成が終了する。
【0072】
制御部２１は、タグ付与のサブルーチンを起動する（ステップＳ５０８）。タグ付与のサブルーチンは、第２仮タグに基づいてそれぞれの領域にたとえば第１内腔領域７１、第２内腔領域７２および非内腔領域７４のタグを付与する再分類の処理により、第３分類データ６３を作成するサブルーチンである。タグ付与のサブルーチンの処理の流れは後述する。
【0073】
第１分類データ６１に矛盾がないと判定した場合（ステップＳ５０３でＮＯ）、制御部２１は、仮第１内腔領域８１のタグを第１内腔領域７１のタグに、仮第２内腔領域８２のタグを第２内腔領域７２のタグに、仮非内腔領域８４のタグを非内腔領域７４のタグにそれぞれ変換する（ステップＳ５０９）。以上により第１分類データ６１が第３分類データ６３に変換される。
【0074】
ステップＳ５０８またはステップＳ５０９の終了後、制御部２１は第３分類データ６３を表示部２５に出力する（ステップＳ５１０）。制御部２１は、第３分類データ６３を主記憶装置２２、補助記憶装置２３または外部の大容量記憶装置等に記憶してもよい。
【0075】
制御部２１は、処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ５１１）。たとえば、ユーザが超音波診断装置３０の動作を停止させた場合、制御部２１は処理を終了すると判定する。処理を終了しないと判定した場合（ステップＳ５１１でＮＯ）、制御部２１はステップＳ５０１に戻る。処理を終了すると判定した場合（ステップＳ５１１でＹＥＳ）、制御部２１は処理を終了する。
【0076】
図９は、領域分離データ作成のサブルーチンの処理の流れを説明するフローチャートである。領域分離データ作成のサブルーチンは、第１分類データ６１に基づいて生体組織領域７５と周辺領域７０１とが分離領域７６により分離された領域分離データ６７を作成するサブルーチンである。
【0077】
制御部２１は、仮第１内腔領域８１、仮第２内腔領域８２および仮非内腔領域８４に対応する第１仮タグを、非生体組織領域７０に対応するタグに変更して、超音波画像６０を非生体組織領域７０と生体組織領域７５との二つの領域に分けた生体組織領域データ６５を作成する（ステップＳ５２１）。
【0078】
制御部２１は、生体組織領域データ６５のうち、生体組織領域７５に対して膨張処理を行ない、超音波画像６０を膨張生体組織領域７５１とそれ以外の領域である周辺領域７０１とに分けた膨張生体組織領域データ６６を作成する（ステップＳ５２２）。
【0079】
制御部２１は、画素の位置を一つ選択する（ステップＳ５２３）。制御部２１は、生体組織領域データ６５と膨張生体組織領域データ６６との両方において、選択した位置に生体組織領域７５のタグが付与されているか否かを判定する（ステップＳ５２４）。両方に生体組織領域７５のタグが付与されていると判定した場合（ステップＳ５２４でＹＥＳ）、制御部２１はステップＳ５２３で選択した位置に生体組織領域７５のタグを付与する（ステップＳ５２５）。
【0080】
両方には生体組織領域７５のタグが付与されていないと判定した場合（ステップＳ５２４でＮＯ）、制御部２１は、生体組織領域データ６５と膨張生体組織領域データ６６との両方において、選択した位置に非生体組織領域７０のタグが付与されているか否かを判定する（ステップＳ５２６）。両方に非生体組織領域７０のタグが付与されていると判定した場合（ステップＳ５２６でＹＥＳ）、制御部２１はステップＳ５２３で選択した位置に非生体組織領域７０のタグを付与する（ステップＳ５２７）。
【0081】
両方には非生体組織領域７０のタグが付与されていないと判定した場合（ステップＳ５２６でＮＯ）、制御部２１は、ステップＳ５２３で選択した位置に分離領域７６のタグを付与する（ステップＳ５２８）。ステップＳ５２５、ステップＳ５２７またはステップＳ５２８の終了後、制御部２１はすべての画素の位置の処理を終了したか否かを判定する（ステップＳ５２９）。
【0082】
終了していないと判定した場合（ステップＳ５２９でＮＯ）、制御部２１はステップＳ５２３に戻る。終了したと判定した場合（ステップＳ５２９でＹＥＳ）、制御部２１は処理を終了する。
【0083】
図１０は、タグ付与のサブルーチンの処理の流れを説明するフローチャートである。タグ付与のサブルーチンは、第２仮タグに基づいてそれぞれの領域にたとえば第１内腔領域７１、第２内腔領域７２および非内腔領域７４のタグを付与する再分類の処理により、第３分類データ６３を作成するサブルーチンである。
【0084】
なお、タグ付与のサブルーチンは、超音波画像６０の形式により異なる。図１０を使用して、画像取得用カテーテル３２を使用して生成されたＲＴ形式の超音波画像６０に対するタグ付与のサブルーチンの処理を説明する。他の形式の超音波画像６０用のサブルーチンについては、後述する。
【0085】
制御部２１は、第２分類データ６２から仮タグが付与されている領域を一つ選択する（ステップＳ５３１）。制御部２１は、選択した領域が図３を使用して説明した内縁６０３に接触しているか否かを判定する（ステップＳ５３２）。内縁６０３に接触していると判定した場合（ステップＳ５３２でＹＥＳ）、制御部２１は処理中の領域に含まれる画素のタグを仮タグのタグから第１内腔領域７１のタグに変更する（ステップＳ５３３）。
【0086】
内縁６０３に接触していないと判定した場合（ステップＳ５３２でＮＯ）、制御部２１は、選択した領域が図３を使用して説明した外縁６０１に接触しているか否かを判定する（ステップＳ５３４）。外縁６０１に接触していると判定した場合（ステップＳ５３４でＹＥＳ）、制御部２１は処理中の領域に含まれる画素に非内腔領域７４のタグを付与する（ステップＳ５３５）。
【0087】
ステップＳ５３３の終了後、ステップＳ５３５の終了後、または、外縁６０１に接触していないと判定した場合（ステップＳ５３４でＮＯ）、制御部２１は、仮タグが付与された領域の処理を終了したか否かを判定する（ステップＳ５３６）。終了していないと判定した場合（ステップＳ５３６でＮＯ）、制御部２１はステップＳ５３１に戻る。
【0088】
終了していると判定した場合（ステップＳ５３６でＹＥＳ）、制御部２１は、仮タグが付与されている領域を一つ選択する（ステップＳ５３７）。ここで選択される領域は、ステップＳ５３１で選択された際に外縁６０１にも内縁６０３にも接触していないため、ステップＳ５３３でもステップＳ５３５でも処理されなかった領域である。
【0089】
制御部２１は、ステップＳ５３７で選択した領域が側縁６０２に接触しているか否かを判定する（ステップＳ５３８）。接触していると判定した場合（ステップＳ５３８でＹＥＳ）、制御部２１は、処理中の領域の連続先、すなわち反対側の側縁６０２の対応する位置に接触する領域が、仮タグが付与されている領域であるか否かを判定する（ステップＳ５３９）。側縁６０２に接触していないと判定した場合（ステップＳ５３８でＮＯ）、または、連続先に仮タグが付与されていると判定した場合（ステップＳ５３９でＹＥＳ）、制御部２１は処理中の領域に含まれる画素に第２内腔領域７２のタグを付与する（ステップＳ５４０）。
【0090】
連続先は仮タグが付与されていない領域であると判定した場合（ステップＳ５３９でＮＯ）、制御部２１は、処理中の領域に含まれる画素に連続先の領域と同一のタグを付与する（ステップＳ５４１）。制御部２１は、仮タグが付与されている領域の処理が終了したか否かを判定する（ステップＳ５４２）。終了していないと判定した場合（ステップＳ５４２でＮＯ）、制御部２１はステップＳ５３７に戻る。終了したと判定した場合（ステップＳ５４２でＹＥＳ）、制御部２１は処理を終了する。
【0091】
本実施の形態によると、分類モデル５１による誤分類を訂正できる情報処理システム１０を提供できる。ステップＳ５１０で出力された第３分類データ６３は、たとえば三次元画像の構築に利用できる。第１分類データ６１に含まれていた誤分類が解消しているため、ユーザが観察対象部位の三次元構造を把握しやすい三次元画像を表示できる。
【0092】
図８を使用して説明したステップＳ５０３において、制御部２１は第１分類データ６１に矛盾があるか否かを判定し、矛盾がない場合には領域分割処理をスキップするため、超音波診断装置３０から出力される超音波画像６０をリアルタイムで処理できる。
【0093】
なお、制御部２１は超音波診断装置３０で生成された超音波画像６０をリアルタイムで処理する代わりに、大容量記憶装置に記憶された超音波画像６０を処理してもよい。過去に実施された超音波検査のデータに対して処理を行なう情報処理システム１０を提供できる。
【0094】
［変形例１］
本変形例は、画像取得用カテーテル３２を使用して生成されたＸＹ形式の超音波画像６０を処理する情報処理システム１０に関する。実施の形態１と共通する部分については、説明を省略する。
本変形例は、画像取得用カテーテル３２を使用して生成されたＸＹ形式の超音波画像６０を処理する情報処理システム１０に関する。実施の形態１と共通する部分については、説明を省略する。
【0095】
本変形例においては、分類モデル５１はＸＹ形式の超音波画像６０の入力を受け付けて、超音波画像６０を構成する各画素が、生体組織領域７５、仮第１内腔領域８１、仮第２内腔領域８２および仮非内腔領域８４の４種類に分類されたＸＹ形式の第１分類データ６１を出力する。
【0096】
図１１は、変形例１の第１分類データ６１から第３分類データ６３を生成する処理を説明する説明図である。制御部２１は、ＸＹ形式の超音波画像６０をＸＹ形式用の分類モデル５１に入力して、第１分類データ６１を取得する。
【0097】
第１分類データ６１において太い右下がりのハッチングは、画像取得用カテーテル３２が挿入されている腔を形成する生体組織領域７５であると分類された部分を示す。細い左下がりのハッチングは、仮第１内腔領域８１を示す。細い右下がりのハッチングは仮第２内腔領域８２を示す。太い左下がりのハッチングは、仮非内腔領域８４を示す。
【0098】
制御部２１は、仮第１内腔領域８１、仮第２内腔領域８２および仮非内腔領域８４に対応する第１仮タグを、非生体組織領域７０に対応するタグに変更して、超音波画像６０を非生体組織領域７０と生体組織領域７５との二つの領域に分けた生体組織領域データ６５を作成する。図１１においては、非生体組織領域７０をハッチングの無い領域で示す。
【0099】
制御部２１は、生体組織領域データ６５のうち、生体組織領域７５に対して膨張処理を行ない、超音波画像６０を膨張生体組織領域７５１とそれ以外の領域である周辺領域７０１とに分けた膨張生体組織領域データ６６を作成する。膨張処理は、公知の膨張フィルタにより実現できる。図１１においては、膨張生体組織領域７５１を太い右下がりのハッチングで、周辺領域７０１をハッチングの無い領域でそれぞれ示す。
【0100】
制御部２１は、生体組織領域データ６５と膨張生体組織領域データ６６とを合成して、領域分離データ６７を作成する。なお、図１１においては生体組織領域７５と分離領域７６との境界の図示を省略して、膨張生体組織領域７５１を示す。
【0101】
制御部２１は、膨張生体組織領域７５１により分割されたそれぞれの周辺領域７０１に対して、第２仮タグを付与する。図１１においては第１タグ領域８７１、第２タグ領域８７２、第３タグ領域８７３、第４タグ領域８７４、第５タグ領域８７５、第６タグ領域８７６、第７タグ領域８７７および第８タグ領域８７８の８種類の仮タグが付与されている。
【0102】
制御部２１は、それぞれの仮タグ領域について、生体組織領域７５または他の仮タグ領域に接触するまで膨張処理を行なう。膨張処理が終了した状態の領域分離データ６７を、図１１の左下に示す。第３タグ領域８７３と第７タグ領域８７７とが接触している。第３タグ領域８７３と第８タグ領域８７８とも接触している。以上により、非生体組織領域７０を複数の仮タグ領域に分割する領域分割が終了する。
【0103】
制御部２１は、外縁６０１に接している領域の第２仮タグを、非内腔領域７４のタグに変更する。具体的には制御部２１は、第２タグ領域８７２、第３タグ領域８７３、第４タグ領域８７４、第５タグ領域８７５および第６タグ領域８７６の仮タグを、非内腔領域７４のタグに変更する。
【0104】
制御部２１は、内縁６０３に接している第１タグ領域８７１の仮タグを、第１内腔領域７１のタグに変更する。制御部２１は、残りの領域、すなわち第７タグ領域８７７および第８タグ領域８７８の仮タグを第２内腔領域７２のタグに変更する。以上により第３分類データ６３が完成する。
【0105】
図１２は、変形例１のタグ付与のサブルーチンの処理の流れを説明するフローチャートである。図１２のサブルーチンは、第１分類データ６１がＸＹ形式である場合に、図１０を使用して説明したサブルーチンの代わりに使用される。
【0106】
制御部２１は、第２分類データ６２から仮タグが付与されている領域を一つ選択する（ステップＳ５５１）。制御部２１は、選択した領域が図３を使用して説明した内縁６０３に接触しているか否かを判定する（ステップＳ５５２）。内縁６０３に接触していると判定した場合（ステップＳ５５２でＹＥＳ）、制御部２１は処理中の領域に含まれる画素のタグを仮タグのタグから第１内腔領域７１のタグに変更する（ステップＳ５５３）。
【0107】
内縁６０３に接触していないと判定した場合（ステップＳ５５２でＮＯ）、制御部２１は、選択した領域が図３を使用して説明した外縁６０１に接触しているか否かを判定する（ステップＳ５５４）。外縁６０１に接触していると判定した場合（ステップＳ５５４でＹＥＳ）、制御部２１は処理中の領域に含まれる画素に非内腔領域７４のタグを付与する（ステップＳ５５５）。
【0108】
外縁６０１に接触していないと判定した場合（ステップＳ５５４でＮＯ）、制御部２１は処理中の領域に含まれる画素に第２内腔領域７２のタグを付与する（ステップＳ５５６）。制御部２１は、仮タグが付与された領域の処理を終了したか否かを判定する（ステップＳ５５７）。終了していないと判定した場合（ステップＳ５５７でＮＯ）、制御部２１はステップＳ５５１に戻る。終了したと判定した場合（ステップＳ５５７でＹＥＳ）、制御部２１は処理を終了する。
【0109】
以上に説明したとおり、ＸＹ形式では側縁６０２を跨いだ領域の処理が発生しないため、第１分類データ６１に基づいて第３分類データ６３を作成する処理がＲＴ形式に比べて容易である。制御部２１は、ＲＴ形式の超音波画像６０に基づいてＲＴ形式の第１分類データ６１を取得した後、ＸＹ形式に座標変換してから第３分類データ６３を作成してもよい。
【0110】
［変形例２］
本変形例は、リニア型プローブ３３を使用して生成された超音波画像６０を処理する情報処理システム１０に関する。実施の形態１と共通する部分については、説明を省略する。医師等は、リニア型プローブ３３を体表に接触させた状態で、断層像を観察する。
本変形例は、リニア型プローブ３３を使用して生成された超音波画像６０を処理する情報処理システム１０に関する。実施の形態１と共通する部分については、説明を省略する。医師等は、リニア型プローブ３３を体表に接触させた状態で、断層像を観察する。
【0111】
本変形例においては、分類モデル５１はリニア走査形式の超音波画像６０の入力を受け付けて、超音波画像６０を構成する各画素が、生体組織領域７５、接触領域７８、仮内腔領域８３および仮非内腔領域８４の４種類に分類された第１分類データ６１を出力する。
【0112】
図１３は、変形例２の第１分類データ６１から第３分類データ６３を生成する処理を説明する説明図である。第１分類データ６１において太い右下がりのハッチングは、生体組織領域７５であると分類された部分を示す。細い右下がりのハッチングは、管腔器官の内側領域であると分類された仮内腔領域８３を示す。
【0113】
細い縦線のハッチングは後述する接触領域７８を示す。接触領域７８は、皮膚に塗布された超音波ゼリー、リニア型プローブ３３の表面に設けられた音響レンズとセンサ３６との間で発生する多重エコー、および皮膚組織等が描出された領域である。リニア型プローブ３３を使用する場合も、生体組織領域７５は比較的高い正解率で分類可能であるため、リニア型プローブ３３の表面と生体組織領域７５との間に挟まれる接触領域７８も比較的高い正解率で分類可能である。
【0114】
太い左下がりのハッチングは、生体組織領域７５、接触領域７８および仮内腔領域８３のいずれでもないと分類された仮非内腔領域８４を示す。右下の部分で仮内腔領域８３と仮非内腔領域８４との境界線が発生しており、矛盾がある。以後に説明する処理により、この矛盾が解消される。
【0115】
制御部２１は、仮内腔領域８３および仮非内腔領域８４に対応する第１仮タグを、非生体組織領域７０に対応するタグに変更して、超音波画像６０を非生体組織領域７０と生体組織領域７５と接触領域７８と三つの領域に分けた生体組織領域データ６５を作成する。図１３においては、非生体組織領域７０をハッチングの無い領域で示す。
【0116】
制御部２１は、生体組織領域７５に対して膨張処理を行ない、超音波画像６０を膨張生体組織領域７５１と、接触領域７８と、それ以外の領域である周辺領域７０１とに分けた膨張生体組織領域データ６６を作成する。なお制御部２１は、接触領域７８との境界線においては生体組織領域７５を膨張させない。図１３においては、膨張生体組織領域７５１を太い右下がりのハッチングで、接触領域７８を細い縦線のハッチングで、周辺領域７０１をハッチングの無い領域でそれぞれ示す。
【0117】
制御部２１は、生体組織領域データ６５と膨張生体組織領域データ６６とを合成して、領域分離データ６７を作成する。なお、図１３においては生体組織領域７５と分離領域７６との境界の図示を省略して、膨張生体組織領域７５１を示す。
【0118】
制御部２１は、膨張生体組織領域７５１により分割されたそれぞれの周辺領域７０１に対して、第２仮タグを付与する。図１３においては第１タグ領域８７１、第２タグ領域８７２および第３タグ領域８７３の３種類の仮タグが付与されている。
【0119】
制御部２１は、それぞれの仮タグ領域について、生体組織領域７５または他の仮タグ領域に接触するまで膨張処理を行なう。膨張処理が終了した状態の領域分離データ６７を、図１１の左下に示す。第２タグ領域８７２と第３タグ領域８７３とが接触している。以上により、非生体組織領域７０を複数の仮タグ領域に分割する領域分割が終了する。
【0120】
制御部２１は、外縁６０１に接している領域の第２仮タグを、非内腔領域７４のタグに変更する。具体的には制御部２１は、第１タグ領域８７１の仮タグを、非内腔領域７４のタグに変更する。
【0121】
制御部２１は、外縁６０１に接していない第２タグ領域８７２および第３タグ領域８７３の仮タグを、内腔領域７３のタグに変更する。以上により第３分類データ６３が完成する。
【0122】
なお制御部２１は、外縁６０１に接していない仮タグ領域のうち、リニア型プローブ３３に最も近い仮タグ領域を第１内腔領域７１のタグに、それ以外の仮タグ領域を第２内腔領域７２のタグに変更してもよい。
【0123】
図１４は、変形例２のタグ付与のサブルーチンの処理の流れを説明するフローチャートである。図１４のサブルーチンは、リニア型プローブ３３を使用して撮影した超音波画像６０を処理する場合に、図１０を使用して説明したサブルーチンの代わりに使用される。
【0124】
制御部２１は、第２分類データ６２から仮タグが付与されている領域を一つ選択する（ステップＳ５６１）。制御部２１は、選択した領域が図３を使用して説明した外縁６０１に接触しているか否かを判定する（ステップＳ５６２）。外縁６０１に接触していると判定した場合（ステップＳ５６２でＹＥＳ）、制御部２１は処理中の領域に含まれる画素のタグを仮タグのタグから非内腔領域７４のタグに変更する（ステップＳ５６３）。
【0125】
外縁６０１に接触していないと判定した場合（ステップＳ５６２でＮＯ）、制御部２１は、処理中の領域に含まれる画素に内腔領域７３のタグを付与する（ステップＳ５６４）。制御部２１は、仮タグが付与された領域の処理を終了したか否かを判定する（ステップＳ５６５）。終了していないと判定した場合（ステップＳ５６５でＮＯ）、制御部２１はステップＳ５６１に戻る。終了したと判定した場合（ステップＳ５６５でＹＥＳ）、制御部２１は処理を終了する。
【0126】
【0127】
［変形例３］
本変形例は、コンベックス型プローブ３４を使用して生成された超音波画像６０を処理する情報処理システム１０に関する。実施の形態１と共通する部分については、説明を省略する。医師等は、コンベックス型プローブ３４を体表に接触させた状態で、断層像を観察する。本変形例では、体表に近い部分にある管腔器官の縦断面が断層像に描出されている場合を例にして説明する。
本変形例は、コンベックス型プローブ３４を使用して生成された超音波画像６０を処理する情報処理システム１０に関する。実施の形態１と共通する部分については、説明を省略する。医師等は、コンベックス型プローブ３４を体表に接触させた状態で、断層像を観察する。本変形例では、体表に近い部分にある管腔器官の縦断面が断層像に描出されている場合を例にして説明する。
【0128】
本変形例においては、分類モデル５１はコンベックス走査形式の超音波画像６０の入力を受け付けて、超音波画像６０を構成する各画素が、生体組織領域７５、接触領域７８、仮第１内腔領域８１、仮第２内腔領域８２および仮非内腔領域８４の５種類に分類された第１分類データ６１を出力する。
【0129】
図１５は、変形例３の第１分類データ６１から第３分類データ６３を生成する処理を説明する説明図である。第１分類データ６１において太い右下がりのハッチングは、生体組織領域７５であると分類された部分を示す。細い縦線のハッチングは、接触領域７８であると分類された部分を示す。接触領域７８は、皮膚に塗布された超音波ゼリー、コンベックス型プローブ３４の表面に設けられた音響レンズとセンサ３６との間で発生する多重エコー、皮膚組織およびコンベックス型プローブ３４の表面に近接する管腔器官壁等が描出された領域である。
【0130】
細い左下がりのハッチングは、コンベックス型プローブ３４に最も近い管腔器官の内側域であると分類された仮第１内腔領域８１を示す。細い右下がりのハッチングは仮第１内腔領域８１以外の管腔器官の内側領域であると分類された仮第２内腔領域８２を示す。仮第１内腔領域８１と仮第２内腔領域８２とを区別する必要がない場合には、仮内腔領域８３と記載する。太い左下がりのハッチングは、非生体組織領域７０のうち仮内腔領域８３ではない領域であると分類された仮非内腔領域８４を示す。
【0131】
中央右側の部分においては、仮第２内腔領域８２と仮非内腔領域８４とが直接接触する境界線が長く延びており、矛盾がある。以後に説明する処理により、この矛盾が解消される。
【0132】
コンベックス型プローブ３４を使用する場合も、生体組織領域７５は比較的高い正解率で分類可能であるため、コンベックス型プローブ３４の表面と生体組織領域７５との間に挟まれる接触領域７８も比較的高い正解率で分類可能である。
【0133】
制御部２１は、仮第１内腔領域８１、仮第２内腔領域８２および仮非内腔領域８４に対応する第１仮タグを、非生体組織領域７０に対応するタグに変更して、超音波画像６０を非生体組織領域７０と生体組織領域７５と接触領域７８と三つの領域に分けた生体組織領域データ６５を作成する。図１５においては、非生体組織領域７０をハッチングの無い領域で示す。
【0134】
制御部２１は、生体組織領域７５に対して膨張処理を行ない、超音波画像６０を膨張生体組織領域７５１と、接触領域７８と、それ以外の領域である周辺領域７０１とに分けた膨張生体組織領域データ６６を作成する。なお制御部２１は、コンベックス型プローブ３４に最も近い非生体組織領域７０との境界線においては生体組織領域７５を膨張させない。図１５においては、膨張生体組織領域７５１を太い右下がりのハッチングで、接触領域７８を細い縦線のハッチングで、周辺領域７０１をハッチングの無い領域でそれぞれ示す。
【0135】
制御部２１は、生体組織領域データ６５と膨張生体組織領域データ６６とを合成して、領域分離データ６７を作成する。なお、図１５においては生体組織領域７５と分離領域７６との境界の図示を省略して、膨張生体組織領域７５１を示す。
【0136】
制御部２１は、膨張生体組織領域７５１により分割されたそれぞれの周辺領域７０１に対して、第２仮タグを付与する。図１５においては第１タグ領域８７１、第２タグ領域８７２、第３タグ領域８７３および第４タグ領域８７４および第５タグ領域８７５の５種類の仮タグが付与されている。
【0137】
制御部２１は、それぞれの仮タグ領域について、生体組織領域７５または他の仮タグ領域に接触するまで膨張処理を行なう。膨張処理が終了した状態の領域分離データ６７については、図示を省略する。以上により、非生体組織領域７０を複数の仮タグ領域に分割する領域分割が終了する。
【0138】
制御部２１は、内縁６０３に最も近い領域の第２仮タグを、第１内腔領域７１のタグに変更する。具体的には制御部２１は、第１タグ領域８７１の仮タグを第１内腔領域７１のタグに変更する。
【0139】
制御部２１は、外縁６０１に接している領域の第２仮タグを、非内腔領域７４のタグに変更する。具体的には制御部２１は、第２タグ領域８７２の仮タグを、非内腔領域７４のタグに変更する。
【0140】
制御部２１は、残りの第２仮タグを第２内腔領域７２のタグに変更する。具体的には制御部２１は、第３タグ領域８７３、第４タグ領域８７４および第５タグ領域８７５の仮タグを、第２内腔領域７２のタグに変更する。以上により第３分類データ６３が完成する。
【0141】
本変形例の処理は、たとえば図１２を使用して説明したプログラムにより本変形例の処理を実現できる。本変形例の処理は、たとえば図１４を使用して説明したプログラムにより、非生体組織領域７０を内腔領域７３と非内腔領域７４とに分けた後に、最も外縁６０１に近い内腔領域７３を第１内腔領域７１にそれ以外の内腔領域７３を第２内腔領域７２に変更することによっても実現できる。
【0142】
なお制御部２１は、第１分類データ６１から生体組織領域データ６５を作成する際に、仮第１内腔領域８１に含まれる画素については非生体組織領域７０のタグの代わりに第１内腔領域７１のタグに変更してもよい。生体組織領域７５および接触領域７８に関しては分類モデル５１が高い正解率で分類できるため、両者の間に位置する仮第１内腔領域８１についても正解率が高いと期待できるためである。
【0143】
［実施の形態２］
本実施の形態は、汎用のコンピュータ９０と、プログラム９７とを組み合わせて動作させることにより、情報処理システム１０を実現する形態に関する。実施の形態１と共通する部分については、説明を省略する。
本実施の形態は、汎用のコンピュータ９０と、プログラム９７とを組み合わせて動作させることにより、情報処理システム１０を実現する形態に関する。実施の形態１と共通する部分については、説明を省略する。
【0144】
図１６は、実施の形態２の情報処理システム１０の構成を説明する説明図である。コンピュータ９０は、前述の制御部２１、主記憶装置２２、補助記憶装置２３、通信部２４、表示部２５、入力部２６およびバスに加えて読取部２９を備える。
【0145】
プログラム９７は、可搬型記録媒体９６に記録されている。制御部２１は、読取部２９を介してプログラム９７を読み込み、補助記憶装置２３に保存する。また制御部２１は、コンピュータ９０内に実装されたフラッシュメモリ等の半導体メモリ９８に記憶されたプログラム９７を読出してもよい。さらに、制御部２１は、通信部２４および図示しないネットワークを介して接続される図示しない他のサーバコンピュータからプログラム９７をダウンロードして補助記憶装置２３に保存してもよい。
【0146】
プログラム９７は、コンピュータ９０の制御プログラムとしてインストールされ、主記憶装置２２にロードして実行される。以上により、実施の形態１で説明した情報処理装置２０が実現される。本実施の形態のプログラム９７は、プログラム製品の例示である。
【0147】
コンピュータプログラムは、単一のコンピュータ上で、または一つのサイトにおいて配置されるか、もしくは複数のサイトにわたって分散され、通信ネットワークによって相互接続された複数のコンピュータ上で実行されるように展開することができる。
【0148】
各実施例で記載されている技術的特徴（構成要件）はお互いに組合せ可能であり、組み合わせすることにより、新しい技術的特徴を形成することができる。
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものでは無いと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味では無く、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものでは無いと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味では無く、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【0149】
特許請求の範囲に記載した独立請求項および従属請求項は、引用形式に関わらずあらゆる組み合わせにおいて、相互に組み合わせることが可能である。さらに、特許請求の範囲には他の２以上のクレームを引用するクレームを記載する形式（マルチクレーム形式）を用いているが、これに限るものではない。マルチクレームを少なくとも一つ引用するマルチクレーム（マルチマルチクレーム）を記載する形式を用いて記載しても良い。
【符号の説明】
【0150】
１０ 情報処理システム
２０ 情報処理装置
２１ 制御部
２２ 主記憶装置
２３ 補助記憶装置
２４ 通信部
２５ 表示部
２６ 入力部
２９ 読取部
３０ 超音波診断装置
３２ 画像取得用カテーテル
３２１ シース
３２３ シャフト
３２８ ＭＤＵ
３３ リニア型プローブ
３４ コンベックス型プローブ
３６ センサ
３９ プローブ
５１ 分類モデル（学習済モデル、モデル）
６０ 超音波画像
６０１ 外縁
６０２ 側縁
６０３ 内縁
６１ 第１分類データ
６２ 第２分類データ
６３ 第３分類データ
６５ 生体組織領域データ
６６ 膨張生体組織領域データ
６７ 領域分離データ
７０ 非生体組織領域
７０１ 周辺領域
７１ 第１内腔領域
７２ 第２内腔領域
７３ 内腔領域
７４ 非内腔領域
７５ 生体組織領域
７５１ 膨張生体組織領域
７６ 分離領域
７８ 接触領域
８１ 仮第１内腔領域
８２ 仮第２内腔領域
８３ 仮内腔領域
８４ 仮非内腔領域
８７１ 第１タグ領域
８７２ 第２タグ領域
８７３ 第３タグ領域
８７４ 第４タグ領域
８７５ 第５タグ領域
８７６ 第６タグ領域
８７７ 第７タグ領域
８７８ 第８タグ領域
８７９ 第９タグ領域
９０ コンピュータ
９６ 可搬型記録媒体
９７ プログラム
９８ 半導体メモリ
２０ 情報処理装置
２１ 制御部
２２ 主記憶装置
２３ 補助記憶装置
２４ 通信部
２５ 表示部
２６ 入力部
２９ 読取部
３０ 超音波診断装置
３２ 画像取得用カテーテル
３２１ シース
３２３ シャフト
３２８ ＭＤＵ
３３ リニア型プローブ
３４ コンベックス型プローブ
３６ センサ
３９ プローブ
５１ 分類モデル（学習済モデル、モデル）
６０ 超音波画像
６０１ 外縁
６０２ 側縁
６０３ 内縁
６１ 第１分類データ
６２ 第２分類データ
６３ 第３分類データ
６５ 生体組織領域データ
６６ 膨張生体組織領域データ
６７ 領域分離データ
７０ 非生体組織領域
７０１ 周辺領域
７１ 第１内腔領域
７２ 第２内腔領域
７３ 内腔領域
７４ 非内腔領域
７５ 生体組織領域
７５１ 膨張生体組織領域
７６ 分離領域
７８ 接触領域
８１ 仮第１内腔領域
８２ 仮第２内腔領域
８３ 仮内腔領域
８４ 仮非内腔領域
８７１ 第１タグ領域
８７２ 第２タグ領域
８７３ 第３タグ領域
８７４ 第４タグ領域
８７５ 第５タグ領域
８７６ 第６タグ領域
８７７ 第７タグ領域
８７８ 第８タグ領域
８７９ 第９タグ領域
９０ コンピュータ
９６ 可搬型記録媒体
９７ プログラム
９８ 半導体メモリ
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】