特開 2024-164649 医用画像処理装置、医用画像処理システム、及び、プログラム

(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】P2024164649

(43)【公開日】2024-11-27

(54)【発明の名称】医用画像処理装置、医用画像処理システム、及び、プログラム

(51)【国際特許分類】

   A61B 6/03 20060101AFI20241120BHJP

【ＦＩ】

A61B6/03 360T

【審査請求】未請求

【請求項の数】19

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023080286

(22)【出願日】2023-05-15

(71)【出願人】

【識別番号】594164542

【氏名又は名称】キヤノンメディカルシステムズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100107582

【弁理士】

【氏名又は名称】関根 毅

(74)【代理人】

【識別番号】100196047

【弁理士】

【氏名又は名称】柳本 陽征

(74)【代理人】

【識別番号】100202429

【弁理士】

【氏名又は名称】石原 信人

(74)【代理人】

【識別番号】100220630

【弁理士】

【氏名又は名称】河崎 亮

(72)【発明者】

【氏名】渡部 恭子

(72)【発明者】

【氏名】長門 優喜

(72)【発明者】

【氏名】西岡 昂彦

(72)【発明者】

【氏名】村上 友梨

(72)【発明者】

【氏名】山守 恭平

(72)【発明者】

【氏名】穐山 寿美江

【テーマコード（参考）】

4C093

【Ｆターム（参考）】

4C093AA22

4C093AA26

4C093CA16

4C093FD03

(57)【要約】

【課題】学習済みモデルに対して追加の学習を行うことなく、異なるモダリティ装置で撮影された画像を学習済みモデルに対して適用できるようにすることである。
【解決手段】実施形態に係る医用画像処理装置は、医用データを取得する取得部と、前記取得部が取得した前記医用データを、画像の解析結果を出力する学習済みモデルの入力に適合する入力画像に変換する変換部と、を備える。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

医用データを取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記医用データを、画像の解析結果を出力する学習済みモデルの入力に適合する入力画像に変換する変換部と、
を備える、医用画像処理装置。

【請求項2】

前記変換部により変換された前記入力画像を出力する出力部をさらに備える、請求項１に記載の医用画像処理装置。

【請求項3】

第１モダリティ装置において収集された生データを前記入力画像に変換する条件である画像変換条件が、前記生データの撮影条件に対応付けて記憶されている、第１記憶部を更に備え、
前記変換部は、前記取得部が前記医用データとして前記生データを取得した場合には、前記生データの撮影条件に対応する前記画像変換条件を取得し、取得した画像変換条件を用いた画像変換処理を前記生データに対して実行することにより、前記生データを前記入力画像に変換する、請求項２に記載の医用画像処理装置。

【請求項4】

第１モダリティ装置において撮影された第１医用画像を前記入力画像に変換する手法である画像変換手法が、前記第１医用画像の撮影条件に対応付けて記憶されている、第２記憶部を更に備え、
前記変換部は、前記取得部が前記医用データとして前記第１医用画像を取得した場合には、前記第２記憶部に記憶されている前記画像変換手法を用いた画像変換処理を前記第１医用画像に対して実行することにより、前記第１医用画像を前記入力画像に変換する、請求項２に記載の医用画像処理装置。

【請求項5】

前記変換部は、
前記取得部により取得された前記第１医用画像の撮影条件が前記第２記憶部に記憶されているか否かを判定し、
前記第１医用画像の撮影条件が前記第２記憶部に記憶されている場合には、前記第１医用画像の撮影条件に対応する前記画像変換手法を取得し、取得した画像変換手法を用いた画像変換処理を前記第１医用画像に対して実行することにより、前記第１医用画像を前記入力画像に変換する、請求項４に記載の医用画像処理装置。

【請求項6】

医用画像に基づいて前記医用画像の画像変換処理に用いられる前記画像変換手法を特定するモデルである特定モデルを用いて、前記第１医用画像の画像変換処理に用いられる前記画像変換手法を特定する第１特定部を更に備え、
前記第１特定部は、前記第１医用画像の撮影条件が前記第２記憶部に記憶されていない場合には、前記特定モデルに対して、前記第１医用画像を入力することで、前記第１医用画像の画像変換処理に用いられる前記画像変換手法を特定し、
前記変換部は、第１特定部により特定された前記画像変換手法を用いた画像変換処理を前記第１医用画像に対して実行することにより、前記第１医用画像を前記入力画像に変換する、請求項５に記載の医用画像処理装置。

【請求項7】

前記変換部は、前記取得部が前記医用データとして前記第１モダリティ装置と異なる第２モダリティ装置において撮影された第２医用画像を取得した場合には、前記第２記憶部に記憶されている前記画像変換手法を用いた画像変換処理を前記第２医用画像に対して実行することにより、前記第２医用画像を前記入力画像に変換する、請求項４に記載の医用画像処理装置。

【請求項8】

前記第１モダリティ装置と異なる第２モダリティ装置において撮影された第２医用画像に基づいて、前記第２医用画像の前記第１モダリティ装置における撮影条件を算出する算出部を更に備え、
前記変換部は、
前記算出部により算出された前記第２医用画像の第１モダリティ装置における撮影条件が前記第２記憶部に記憶されているか否かを判定し、
前記第２医用画像の第１モダリティ装置における撮影条件が前記第２記憶部に記憶されている場合には、前記第２医用画像の第１モダリティ装置における撮影条件に対応する前記画像変換手法を取得し、
取得した画像変換手法を用いた画像変換処理を前記第２医用画像に対して実行することにより、前記第１医用画像を前記入力画像に変換する、
請求項７に記載の医用画像処理装置。

【請求項9】

前記算出部により算出された前記第２医用画像の第１モダリティ装置における撮影条件に基づいて、第２記憶部に記憶されている第１医用画像の撮影条件をフィルタリングするフィルタリング部と、
前記第２医用画像と前記入力画像とに基づいて、前記フィルタリング部によりフィルタリングされた前記第１医用画像の撮影条件に対応付けられた前記画像変換手法から、前記第２医用画像の画像変換処理に用いられる前記画像変換手法を選択する選択部とを、更に備え、
前記変換部は、前記第２医用画像の第１モダリティ装置における撮影条件が前記第２記憶部に記憶されていない場合には、前記選択部により選択された前記画像変換手法を用いた画像変換処理を前記第２医用画像に対して実行することにより、前記第２医用画像を前記入力画像に変換する、請求項８に記載の医用画像処理装置。

【請求項10】

医用画像に基づいて前記医用画像の画像変換処理に用いられる前記画像変換手法を特定するモデルである特定モデルを用いて、前記第２医用画像の画像変換処理に用いられる前記画像変換手法を特定する第２特定部を更に備え、
前記第２特定部は、前記特定モデルに対して、前記第２医用画像を入力することで、前記第２医用画像の画像変換処理に用いられる前記画像変換手法を特定し、
前記変換部は、第２特定部により特定された前記画像変換手法を用いた画像変換処理を前記第２医用画像に対して実行することにより、前記第２医用画像を前記入力画像に変換する、請求項７に記載の医用画像処理装置。

【請求項11】

前記画像変換手法は、前記第１医用画像と、前記第１医用画像の撮影条件とに基づく機械学習により生成された画像変換モデルである、請求項５に記載の医用画像処理装置。

【請求項12】

前記画像変換手法は、前記第１医用画像と、前記第１医用画像の撮影条件と基づいて生成されたルールベースの変換式である、請求項５に記載の医用画像処理装置。

【請求項13】

前記出力部は、前記入力画像を前記学習済みモデルに出力する、請求項２に記載の医用画像処理装置。

【請求項14】

前記出力部は、前記解析結果とともに、前記入力画像に変換する際に用いられた前記画像変換手法に関する情報である画像変換手法情報、及び、前記入力画像に変換する際に用いられた前記画像変換手法の使用比率に関する情報である使用比率情報を表示部に出力する、請求項４乃至請求項１２のいずれかに記載の医用画像処理装置。

【請求項15】

前記画像変換手法の使用比率を調整する入力操作をユーザから受け付けて、受け付けた前記入力操作に基づいて、前記使用比率を調整する調整部を更に備え、
前記出力部は、調整後の使用比率に基づく前記入力画像を前記表示部に出力する、請求項１４に記載の医用画像処理装置。

【請求項16】

前記画像変換手法情報と、前記撮影条件とを対応付けて第２記憶部に登録する登録部を更に備える、請求項１４に記載の医用画像処理装置。

【請求項17】

前記画像変換手法情報は、前記画像変換手法を生成する際に用いられた画像の比率に関する情報である使用画像比率情報を含み、
前記出力部は、前記使用画像比率情報を前記表示部に出力する、請求項１４に記載の医用画像処理装置。

【請求項18】

医用データを保管する医用データサーバと、
前記医用データサーバから、前記医用データを取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記医用データを、画像の解析結果を出力する学習済みモデルの入力に適合する入力画像に変換する変換部とを、備える、
医用画像処理装置と、
を備える、医用画像処理システム。

【請求項19】

医用データを取得するステップと、
取得した前記医用データを、画像の解析結果を出力する学習済みモデルの入力に適合する入力画像に変換するステップと、
を医用画像処理装置に実行させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本明細書及び図面に開示の実施形態は、医用画像処理装置、医用画像処理システム、及び、プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来より、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置や磁気共鳴イメージング（MRI: Magnetic Resonance Imaging）装置などの各種のモダリティ装置が撮影した医用画像を解析するための学習済みモデルが生成されている。このような学習済みモデルには、学習済みモデルの解析精度が低下しないように、学習済みモデルに最適な画像を入力する必要がある。

【0003】

しかしながら、学習済みモデルを生成する際に用いられた医用画像を撮影したモダリティ装置と、学習済みモデルに入力される医用画像を撮影したモダリティ装置とが、メーカや性能等が異なるモダリティ装置である場合、学習済みモデルに入力される医用画像の特徴は、学習済みモデルを生成する際に用いられた医用画像の特徴と異なる。そして、このような学習済みモデルを生成する際に用いられた医用画像と特徴が異なる医用画像を学習済みモデルに入力すると、学習済みモデルの出力の精度が落ちてしまう場合がある。

【0004】

また、学習済みモデルの出力の精度を保証するために、病院等の施設において学習済みモデルの追加の学習を行うことはできない。つまり、病院等の施設に保管されている医用画像、特に、メーカが異なるモダリティ装置により撮影された医用画像を得て、学習済みモデルの学習を行うことができない。したがって、学習済みモデルに対して追加の学習を行うことなく、異なるモダリティ装置で撮影された画像を学習済みモデルに対して適用できるようにすることが望まれている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】国際公開第２０２３／２８１７３８号

【特許文献2】特開２０２２－３５５０８号公報

【特許文献3】特開２０２０－３９４９０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

本明細書及び図面に開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、学習済みモデルに対して追加の学習を行うことなく、異なるモダリティ装置で撮影された画像を学習済みモデルに対して適用できるようにすることである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記の課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置づけることもできる。

【課題を解決するための手段】

【0007】

実施形態に係る医用画像処理装置は、医用データを取得する取得部と、前記取得部が取得した前記医用データを、画像の解析結果を出力する学習済みモデルの入力に適合する入力画像に変換する変換部と、を備える。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】第１実施形態に係る医用画像処理システムの構成例を示すブロック図。

【図2】第１実施形態に係る医用画像処理装置において、学習済みモデルが画像解析処理を実行するまでの処理の一例を示す図。

【図3】第１実施形態に係る医用画像処理装置の構成例を示すブロック図。

【図4】第１実施形態に係る医用画像処理システムにおいて、第１モダリティ装置において収集された生データの撮影条件と画像変換条件とを対応付けた第１対応表の一例を示す図。

【図5】第１実施形態に係る医用画像処理システムにおいて、第１モダリティ装置において撮影された第１医用画像の撮影条件と画像変換手法情報とを対応付けた第２対応表の一例を示す図。

【図6】第１実施形態に係る医用画像処理装置において、第１医用画像に画像変換モデルを適用する場合の一例を示す図。

【図7】第１実施形態に係る医用画像処理装置において、第２医用画像の第１モダリティ装置における撮影条件の算出方法の一例を説明するための説明図。

【図8】第１実施形態に係る医用画像処理装置において、第２医用画像の第１モダリティ装置における撮影条件の算出方法の一例を説明するための説明図。

【図9】第１実施形態に係る医用画像処理装置において、第２医用画像の第１モダリティ装置における撮影条件の算出方法の他の例を説明するための説明図。

【図10】第１実施形態に係る医用画像処理装置において、第２医用画像の第１モダリティ装置における撮影条件の算出方法の他の例を説明するための説明図。

【図11】第１実施形態に係る医用画像処理装置で実行される変換処理の内容を説明するフローチャート図。

【図12】第１実施形態に係る医用画像処理装置で実行される変換処理の内容を説明するフローチャート図。

【図13】第１実施形態に係る医用画像処理装置のディスプレイに出力される入力画像及び操作領域の出力態様の一例を示す図。

【図14】第１実施形態に係る医用画像処理装置において、操作領域における画像変換モデルの選択操作の一例を示す図。

【図15】第１実施形態に係る医用画像処理装置において、操作領域における画像変換モデルの選択操作の一例を示す図。

【図16】第１実施形態に係る医用画像処理装置のディスプレイに出力される解析結果、画像変換手法情報及び使用比率情報の一例を示す図。

【図17】第１実施形態に係る医用画像処理システムの医用画像処理装置で実行される更新処理の内容を説明するフローチャート図。

【図18】第２実施形態に係る医用画像処理装置の構成例を示すブロック図。

【図19】第２実施形態に係る医用画像処理装置で実行される変換処理の内容を説明するフローチャート図。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下、図面を参照しながら、医用画像処理装置、医用画像処理システム、及び、プログラムの実施形態について説明する。なお、以下の説明において実質的に同一の機能及び構成を有する構成要素については、同一符号を付し、重複説明は必要な場合にのみ行うこととする。

【0010】

〔第１実施形態〕
図１は、第１実施形態に係る医用画像処理システムの構成例を示すブロック図である。図１に示す医用画像処理システム１は、あるモダリティ装置において生成された医用画像を用いて学習した学習済みモデルに対して、他のモダリティ装置において生成された医用データを入力可能にするシステムである。図１に示すように、本実施形態に係る医用画像処理システム１は、第１モダリティ装置１０と、第２モダリティ装置２０と、第３モダリティ装置３０と、医用データサーバ４０と、医用画像処理装置５０とを備えて構成されている。図１に示す例において、第１モダリティ装置１０と、第２モダリティ装置２０と、第３モダリティ装置３０と、医用データサーバ４０と、医用画像処理装置５０とは、ネットワークＮＷを介して、互いに通信可能に接続されている。

【0011】

第１モダリティ装置１０、第２モダリティ装置２０及び第３モダリティ装置３０は、例えば、被検体やファントムを撮影して医用データを生成する装置である。そして、第１モダリティ装置１０、第２モダリティ装置２０及び第３モダリティ装置３０は、ネットワークＮＷを介して、生成した医用データを医用データサーバ４０や医用画像処理装置５０に送信する。医用データとは、被検体やファントムを撮影することにより収集される生データ、及び、被検体やファントムを撮影することにより生成される医用画像等である。この医用画像は、生データに対して、再構成処理を実行することに生成される。つまり、生データは、再構成処理が実行される前のデータである。また、以下の説明では、第１モダリティ装置１０において撮影された医用画像を第１医用画像と称し、第２モダリティ装置２０において撮影された医用画像を第２医用画像と称し、第３モダリティ装置において撮影された医用画像を第３医用画像と称する。

【0012】

また、本実施形態に係る第１モダリティ装置１０、第２モダリティ装置２０及び第３モダリティ装置３０は、例えば、Ｘ線ＣＴ装置である。なお、本実施形態に係る第１モダリティ装置１０、第２モダリティ装置２０及び第３モダリティ装置３０は、Ｘ線ＣＴ装置に限られず、Ｘ線ＣＴ装置以外のＸ線診断装置であってもよく、超音波診断装置やＭＲＩ装置等であってもよい。

【0013】

さらに、第１モダリティ装置１０、第２モダリティ装置２０及び第３モダリティ装置３０は、Ｘ線ＣＴ装置等の同一種類のモダリティ装置であるが、メーカや機種、性能、設置された施設等が異なるモダリティ装置である。本実施形態において、例えば、第１モダリティ装置１０と、第３モダリティ装置３０とは、同じメーカのモダリティ装置であるが、性能や機種、設置された施設等が異なるモダリティ装置である。また、第２モダリティ装置２０と、第３モダリティ装置３０とは、メーカが異なるモダリティ装置である。なお、第１モダリティ装置１０と、第２モダリティ装置２０とは、メーカが異なるモダリティ装置である。

【0014】

なお、本実施形態に係る医用画像処理システム１において、第１モダリティ装置１０と第２モダリティ装置２０との両方が備えられている必要はなく、第１モダリティ装置１０と第２モダリティ装置２０とのいずれかが備えられていればよい。また、この第３モダリティ装置３０は、例えば、医療現場において、第１モダリティ装置１０又は第２モダリティ装置２０と入れ替えて設置される装置であってもよい。このように、第３モダリティ装置３０が第１モダリティ装置１０又は第２モダリティ装置２０と入れ替えて設置される場合、図１に示す例において、第１モダリティ装置１０と、第２モダリティ装置２０とは備えられていなくてもよい。なお、第１モダリティ装置１０と、第２モダリティ装置２０とが備えられていない場合であっても、過去に第１モダリティ装置１０において収集された生データや第１モダリティ装置１０において撮影された第１医用画像、第２モダリティ装置２０において撮影された第２医用画像は、後述する医用データサーバ４０に保管されている。

【0015】

医用データサーバ４０は、第１モダリティ装置１０、第２モダリティ装置２０及び第３モダリティ装置３０により生成された医用データ等を保管するサーバである。また、医用データサーバ４０は、ネットワークＮＷを介して、保管している医用データ等を、第１モダリティ装置１０や第２モダリティ装置２０、第３モダリティ装置３０に送信したり、医用画像処理装置５０に送信したりする。本実施形態に係る医用データサーバ４０は、例えば、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）等の画像サーバである。

【0016】

医用画像処理装置５０は、医用データに対して、画像変換処理を実行する装置である。この医用画像処理装置５０は、ネットワークＮＷを介して、第１モダリティ装置１０や第２モダリティ装置２０、第３モダリティ装置３０、医用データサーバ４０等から医用データを取得する。このため、医用画像処理装置５０は、例えば、ワークステーション、及び、読影端末などであり、ネットワークＮＷを介して接続されたシステム上に備えられている。また、本実施形態に係る医用画像処理装置５０は、学習済みモデルを用いて、学習済みモデルに入力された画像に対して、画像解析処理を実行する。なお、医用画像処理装置５０は、オフラインの装置であってもよい。その場合、医用画像処理装置５０は、可搬型の記録媒体を介して、第１モダリティ装置１０や第２モダリティ装置２０、第３モダリティ装置３０、医用データサーバ４０等から医用データを取得してもよい。

【0017】

ネットワークＮＷは、電気通信技術を利用した情報通信網全般を意味する。ネットワークＮＷは、例えば、病院基幹ＬＡＮ（Local Area Network）等の無線／有線ＬＡＮやインターネット網のほか、電気通信回路網、光ファイバ通信ネットワーク、ケーブル通信ネットワーク及び衛星通信ネットワークなどを含む。

【0018】

次に、図２を参照して、本実施形態に係る医用画像処理装置５０が実行する処理の一例を説明する。図２は、本実施形態に係る医用画像処理装置５０において、学習済みモデルが画像解析処理を実行するまでの処理の一例を示す図である。この図２に示す例においては、第３モダリティ装置３０により生成された第３医用画像を用いて学習した学習済みモデル２１０に対して、第１モダリティ装置１０で撮影された医用データＭＤや、第２モダリティ装置２０で撮影された医用データＭＤを入力する場合を例に説明する。ここで、学習済みモデル２１０とは、入力画像ＩＭに対してセグメンテーションやディテクション等の画像解析を実行するモデルである。この学習済みモデル２１０は、例えば、強化学習、教師あり学習、教師なし学習、深層学習（ディープラーニング）等の機械学習により生成される。

【0019】

なお、学習済みモデル２１０の学習方法は、これらの学習方法に限られない。すなわち、学習済みモデル２１０の学習方法は、任意であり、他の学習方法により生成されてもよい。また、本実施形態において、学習済みモデル２１０は、第３モダリティ装置３０の１つのモダリティ装置により撮影された医用画像を用いて学習したが、学習済みモデル２１０の生成に用いられる医用画像を撮影するモダリティ装置の数は１つに限られない。すなわち、学習済みモデル２１０の生成に用いられる医用画像を撮影するモダリティ装置の数は任意であり、第３モダリティ装置３０を含む複数のモダリティ装置により撮影された医用画像を用いて学習済みモデル２１０を学習してもよい。

【0020】

上述したように、本実施形態において、第１モダリティ装置１０と、第３モダリティ装置３０とは、同じメーカのモダリティ装置であるが、機種、性能、設置された施設等が異なるモダリティ装置であり、第２モダリティ装置２０と、第３モダリティ装置３０とは、異なるメーカのモダリティ装置である。そのため、第３医用画像と、第１医用画像又は第２医用画像とは、医用画像における特徴が異なっている。ここで、医用画像における特徴とは、医用画像に含まれるノイズや、医用画像のコントラスト、画質、ＣＴ値等である。

【0021】

このように、第３医用画像と、第１医用画像又は第２医用画像とで、ノイズやコントラスト等の医用画像の特徴が異なっている場合に、第１医用画像又は第２医用画像を、第３医用画像を用いて学習した学習済みモデル２１０に入力しても、第１医用画像又は第２医用画像の解析結果が意図した解析精度にならない場合がある。

【0022】

これに対して、第３医用画像を用いて学習した学習済みモデル２１０を、第１医用画像及び／又は第２医用画像を用いて追加で学習することにより、解析精度の低下を抑制することも考えられる。しかしながら、学習済みモデル２１０の追加の学習を行うために、学習用のデータとして、個人情報を外部に持ち出す場合には、ユーザ等は個人情報を外部に持ち出すための各種手続きや情報漏洩の対策などを実施しなければならず、これらの手続きや対策等はユーザによって煩雑である。また、病院などの施設において、第１医用画像及び／又は第２医用画像を用いて、学習済みモデル２１０の追加の学習を行うことは、解析精度の保証の観点から困難である。

【0023】

そこで、図２に示すように、医用画像処理装置５０は、第１モダリティ装置１０又は第２モダリティ装置２０において生成された医用データＭＤを、第３医用画像を用いて学習した学習済みモデル２１０に適合する入力画像ＩＭに画像変換して、画像変換した入力画像ＩＭを学習済みモデル２１０に入力する。そして、医用画像処理装置５０は、学習済みモデル２１０を用いて入力画像ＩＭを解析して、学習済みモデル２１０による入力画像ＩＭの解析結果ＡＲを出力する。このように、第１モダリティ装置１０又は第２モダリティ装置２０において生成された医用データＭＤを、第３医用画像を用いて学習した学習済みモデル２１０に適合する入力画像ＩＭに画像変換することにより、解析精度の低下を抑制しつつ、学習済みモデル２１０に対して異なるモダリティ装置で撮影された画像を適用できる。

【0024】

図３は、本実施形態に係る医用画像処理装置５０の構成例を示すブロック図である。図３に示すように、医用画像処理装置５０は、メモリ５１と、ディスプレイ５２と、入力インターフェース５３と、通信インターフェース５４と、処理回路５５とを備えて構成されている。この医用画像処理装置５０を構成するための複数の要素は、１つの筐体に格納されてもよいし、複数の筐体に分散して格納されてもよい。

【0025】

メモリ５１は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等により実現される。本実施形態においては、メモリ５１は、例えば、第１モダリティ装置１０、第２モダリティ装置２０、第３モダリティ装置又は医用データサーバ４０から取得した医用データＭＤを記憶したり、学習済みモデル２１０を記憶したり、第１モダリティ装置１０において収集された生データを入力画像ＩＭに変換する条件である画像変換条件を、第１モダリティ装置において収集された生データの撮影条件に対応付けて記憶したり、第１医用画像を入力画像ＩＭに変換する手法である画像変換手法を、第１医用画像の撮影条件に対応付けて記憶したり、画像変換手法情報を記憶したり、入力画像ＩＭを記憶したりする。このメモリ５１は、本実施形態における第１記憶部及び第２記憶部に相当している。

【0026】

ここで、撮影条件とは、生データ、第１医用画像及び第２医用画像を生成する際の撮影に用いられる条件である。この撮影条件は、例えば、Ｘ線ＣＴ装置であれば、管電圧、管電流、再構成関数等の再構成条件、フィルタ、撮影部位、プロトコル名等の条件が含まれている。なお、撮影部位やプロトコル名は、撮影条件に必ずしも含まれなくてもよい。また、撮影条件には、管電圧（ｋＶ）、管電流、再構成関数（ＦＣ）等の再構成条件、フィルタ、撮影部位、プロトコル名以外の条件が含まれてもよい。

【0027】

また、画像変換条件とは、第１モダリティ装置１０において収集された生データを入力画像ＩＭに変換する条件である。この画像変換条件は、例えば、第１モダリティ装置１０において収集された生データと、第１モダリティ装置１０において生データを収集した際の生データの撮影条件と、入力画像ＩＭとに基づいて作成される。画像変換条件は、例えば、第１モダリティ装置１０において収集された生データを再構成するための再構成条件や、第１モダリティ装置において生データを収集する際の再構成条件を、入力画像ＩＭに再構成するための再構成条件に変換するための変換式等である。本実施形態においては、第１モダリティ装置１０と第３モダリティ装置３０とは、同一メーカの装置であるため、第１モダリティ装置１０において収集した生データの撮影条件毎の画像変換条件を事前に用意することができ、事前に用意された画像変換条件を用いて、第１モダリティ装置１０において収集された生データを入力画像ＩＭに変換することができる。

【0028】

また、画像変換手法とは、第１モダリティ装置１０において撮影された第１医用画像を入力画像ＩＭに変換する手法である。この画像変換手法とは、例えば、ルールベースの変換式や、画像変換モデルである。ルールベースの変換式は、例えば、第１医用画像と第１医用画像の撮影条件とに基づいて生成される。画像変換モデルは、第１医用画像と、第１医用画像の撮影条件に基づく機械学習により生成される。より具体的には、画像変換モデルは、第１モダリティ装置１０において、撮影条件を変えて同じ対象（例えば、ファントム）を撮影した、入力画像ＩＭに最適な条件で撮影した第１医用画像を含む複数の第１医用画像と、入力画像ＩＭに最適な条件を含む複数の第１医用画像の撮影条件に基づく機械学習により生成される。

【0029】

なお、上述した画像変換モデルは、第１モダリティ装置１０において撮影された第１医用画像と第１医用画像の撮影条件とに基づく機械学習により生成されることとしたが、画像変換モデルの生成方法はこれに限られない。すなわち、画像変換モデルの生成方法は任意である。例えば、入力画像ＩＭに最適な撮影条件で撮影した第１医用画像を、敵対的生成ネットワーク（Generative Adversarial Network：ＧＡＮ）を用いて作成されたモデルに入力することにより、最適な撮影条件とは異なる撮影条件で撮影されたような医用画像を疑似的に作成する。そして、画像変換モデルは、疑似的に作成された医用画像に基づく機械学習により生成されてもよい。

【0030】

本実施形態において、第１モダリティ装置１０と第３モダリティ装置３０とは、同一メーカの装置であるため、第１モダリティ装置１０において撮影された第１医用画像の撮影条件毎に入力画像ＩＭへの画像変換手法を事前に用意することができ、事前に用意された画像変換手法を用いて、第１モダリティ装置１０において撮影された第１医用画像を入力画像ＩＭに変換することができる。また、第２医用画像の入力画像ＩＭへの変換においては、第２モダリティ装置２０と第３モダリティ装置３０とは、メーカが異なるモダリティ装置であるため、第２モダリティ装置２０において撮影した第２医用画像の撮影条件毎の入力画像ＩＭへの画像変換手法を事前に用意することが困難である。そのため、第２医用画像の入力画像ＩＭへの変換については、第１モダリティ装置１０において撮影された第１医用画像の撮影条件毎の入力画像ＩＭへの画像変換手法を用いることとなる。なお、以下の説明において、画像変換手法が画像変換モデルである場合を例に説明する。

【0031】

また、画像変換手法情報は、入力画像ＩＭに変換する際に用いられた画像変換手法に関する情報である。この画像変換手法情報は、例えば、第１医用画像を入力画像ＩＭに変換する際に用いられる画像変換モデルを識別するための情報である画像変換モデル識別情報や、画像変換モデルの名称を示す情報である画像変換モデル名称、画像変換モデルを第１医用画像又は第２医用画像に適用した場合に第１医用画像又は第２医用画像のノイズやコントラストが調整される量を示す情報である調整量、画像変換手法を生成する際に用いられた画像の比率に関する使用画像比率情報を含む。この使用画像比率情報には、画像変換モデルを生成する際に用いられた臨床画像やファントム画像等の画像の種類の比率に関する情報である画像変換モデル内訳や、画像変換モデルを生成する際に用いられた画像を撮影した撮影装置毎の画像の精度に関する情報、画像変換モデルを生成する際に用いられた画像の画像範囲の比率に関する情報、画像変換モデルを生成する際に用いられた画像の条件の比率に関する情報等の情報が含まれる。なお、画像変換手法情報は、画像変換モデル識別情報、画像変換モデル名称、調整量、及び、使用画像比率情報以外の情報を含んでもよい。また、使用比率情報は画像モデル内訳や画像変換モデルを生成する際に用いられた画像を撮影した撮影装置毎の画像の精度に関する情報、画像変換モデルを生成する際に用いられた画像の画像範囲の比率に関する情報、画像変換モデルを生成する際に用いられた画像の条件の比率に関する情報以外の情報を含んでもよい。

【0032】

なお、本実施形態において、学習済みモデル２１０は、医用画像処理装置５０のメモリ５１に記憶されている。このため、本実施形態においては、医用画像処理装置５０が、学習済みモデル２１０を用いて、画像の解析を実行する。しかし、画像の解析は、医用画像処理装置５０において実行される場合に限られない。すなわち、画像の解析が実行される箇所は任意であり、例えば、医用画像処理装置５０とネットワークＮＷを介して接続された診断支援装置などに学習済みモデル２１０が記憶されており、医用画像処理装置５０は、ネットワークＮＷを介して、画像変換処理を実行した入力画像ＩＭを診断支援装置に送信することにより、診断支援装置に記憶された学習済みモデル２１０により画像の解析が実行されるようにしてもよい。

【0033】

図４は、本実施形態に係る医用画像処理システム１において、第１モダリティ装置１０において収集された生データの撮影条件と画像変換条件とを対応付けた第１対応表の一例を示す図である。図４に示すように、本実施形態に係る第１対応表Ｔ１では、第１モダリティ装置１０において生データが収集された際の撮影条件と、画像変換条件とが関連付けて保持されている。図４に示す第１対応表Ｔ１の例では、医用画像処理装置５０は、生データの撮影条件Ａ１～Ｆ１までの撮影条件毎に、画像変換条件ＲＥ１～ＲＥ６が関連付けて保持されている。例えば、医用画像処理装置５０は、撮影条件Ａ１の生データを取得すると、第１対応表Ｔ１から画像変換条件ＲＥ１を取得し、画像変換条件ＲＥ１を用いて撮影条件Ａ１の生データを入力画像ＩＭに変換する。

【0034】

図５は、本実施形態に係る医用画像処理システム１において、第１モダリティ装置１０において撮影された第１医用画像の撮影条件と画像変換手法情報とを対応付けた第２対応表の一例を示す図である。この図５に示すように、例えば、本実施形態に係る第２対応表Ｔ２では、第１モダリティ装置１０において第１医用画像を撮影した際に用いられた第１医用画像の撮影条件と、画像変換手法情報として、画像変換モデル識別情報と、画像変換モデル名称と、調整量と、使用画像比率情報として画像変換モデル内訳とが関連付けられて保持されている。また、本実施形態に係る第２対応表Ｔ２では、第１医用画像の撮影条件と、使用比率情報とが関連付けられて保持されている。図５に示す例において、撮影条件Ａ２の第１医用画像は入力画像ＩＭである。つまり、撮影条件Ａ２の第１医用画像は学習済みモデル２１０に最適な画像であるため、医用画像処理装置５０は、撮影条件Ａ２の第１医用画像を取得した場合、取得した撮影条件Ａ２の第１医用画像を変換することなく、学習済みモデル２１０に入力することができる。このため、第２対応表Ｔ２における第１医用画像の撮影条件Ａ２の欄には、画像変換モデル識別情報以外の情報が関連付けられていない。なお、第２対応表Ｔ２には、他の情報を含むようにしてもよい。

【0035】

画像変換モデル識別情報は、第１医用画像を入力画像ＩＭに変換する際に用いられる画像変換モデルを識別するための情報である。この第１医用画像の撮影条件と画像変換モデル識別情報とが第２対応表Ｔ２において関連付けて保持されているため、画像変換モデルが、第１医用画像の撮影条件に対応付けて記憶されていることとなる。図５に示すように、第１医用画像の撮影条件Ｂ２を例にとると、画像変換モデル識別情報は「ＭＯ３」と関連付けられており、第１医用画像の撮影条件Ｃ２を例にとると、画像変換モデル識別情報は「ＭＯ２」と関連付けられており、第１医用画像の撮影条件Ｈ２を例にとると、画像変換モデル識別情報は「ＭＯ２、ＭＯ３」と関連付けられている。つまり、図４に示す例においては、第１医用画像の撮影条件Ｂ２の場合、第１医用画像に画像変換モデルＭＯ３を適用することを示しており、第１医用画像の撮影条件Ｃ２の場合、第１医用画像に画像変換モデルＭＯ２を適用することを示しており、撮影条件Ｈ２の場合、第１医用画像に画像変換モデルＭＯ２と画像変換モデルＭＯ３とを適用することを示している。なお、図５に示す例においては、１つの第１医用画像の撮影条件に対して、１つ又は２つの画像変換モデルが対応付けられているが、１つの第１医用画像の撮影条件に対する画像変換モデルの数は、１つ又は２つに限られない。すなわち、１つの第１医用画像の撮影条件に対する画像変換モデルの数は任意であり、１つの第１医用画像の撮影条件に対して、３つ以上の画像変換モデルが対応付けられてもよい。

【0036】

画像変換モデル名称は、画像変換モデルの名称を示す情報である。図５に示すように、第１医用画像の撮影条件Ｂ２を例にとると、画像変換モデル名称は「ノイズ変換モデルＡ」と関連付けられており、第１医用画像の撮影条件Ｃ２を例にとると、画像変換モデルは「コントラスト変換モデルＡ」と関連付けられている。

【0037】

調整量は、第１医用画像に画像変換モデルを適用した場合に第１医用画像のノイズやコントラストが調整される量を示す情報である。図５に示すように、第１医用画像の撮影条件Ｂ２を例にとると、調整量は「１」と関連付けられているため、ノイズ除去が１増加するように調整されることを示している。また、第１医用画像の撮影条件Ｃ２を例にとると、調整量は「１」と関連付けられているため、コントラストが１増加するように調整されることを示している。

【0038】

画像変換モデル内訳は、画像変換モデルを生成する際に用いられた画像の種類の比率に関する情報である。画像変換モデルを生成する際に用いられた画像の種類とは、臨床画像や、臨床画像（加工）、ファントム等である。臨床画像は、被検体を撮影した画像であり、臨床画像（加工）は、被検体を撮影した画像に対して、各種の加工を施した画像であり、ファントムは、ファントムを撮影した画像である。臨床画像を用いた比率が大きいほど、画像変換モデルの信用度が高く、ファントムを用いた比率が大きいほど、画像変換モデルの信用度が低くなる。医用画像処理装置５０は、この画像変換モデル内訳をユーザに提示することにより、画像変換処理に用いられた画像変換モデルの信用度をユーザに提示することができる。図５に示すように、第１医用画像の撮影条件Ｂ２を例にとると、画像変換モデル内訳は、「臨床画像：８５％、臨床画像（加工）：１０％、ファントム：５％」と関連付けられており、第１医用画像の撮影条件Ｃ２を例にとると、「臨床画像：６０％、臨床画像（加工）：３０％、ファントム：１０％」と関連付けられている。

【0039】

使用比率情報は、入力画像ＩＭに変換する際に用いられた画像変換モデルの使用比率に関する情報である。図５に示すように、第１医用画像の撮影条件Ｈ２を例にとると、「２：３」と関連付けられているため、コントラスト変換モデルＡとノイズ変換モデルＡが２：３の使用比率で適用されることを示している。また、第１医用画像の撮影条件Ｂ２を例にとると、撮影条件Ｂ２の第１医用画像に用いられる画像変換モデルは１つであるため、使用比率情報は関連付けられていない。

【0040】

この医用画像処理装置５０において、第１医用画像に画像変換モデルを適用する場合をより詳細に説明する。図６は、本実施形態に係る医用画像処理装置５０において、第１医用画像に画像変換モデルを適用する場合の一例を示す図である。図６に示すように、医用画像処理装置５０は、撮影条件Ｄ２の第１医用画像ＦＭ１を取得すると、第２対応表Ｔ２を用いて、第１医用画像の撮影条件Ｄ２に対応付けられた画像変換モデルＭＯ１である高画質化変換モデルＡを撮影条件Ｄ２の第１医用画像ＦＭ１に適用する。これにより、撮影条件Ｄ２の第１医用画像ＦＭ１を入力画像ＩＭ１に変換することができる。ここで、本実施形態において高画質化とは、例えば、ノイズおよびコントラストの両方を調整することである。

【0041】

また、図６に示すように、医用画像処理装置５０は、撮影条件Ｃ２の第１医用画像ＦＭ２を取得すると、第２対応表Ｔ２を用いて、第１医用画像の撮影条件Ｃ２に対応付けられた画像変換モデルＭＯ２であるコントラスト変換モデルＡを撮影条件Ｃ２の第１医用画像ＦＭ２に適用する。これにより、撮影条件Ｃ２の第１医用画像ＦＭ２を入力画像ＩＭ２に変換することができる。さらに、図６に示すように、医用画像処理装置５０は、撮影条件Ｂ２の第１医用画像ＦＭ３を取得すると、第２対応表Ｔ２を用いて、第１医用画像ＦＭ３の撮影条件Ｂ２に対応付けられた画像変換モデルＭＯ３であるノイズ変換モデルＡを撮影条件Ｂ２の第１医用画像ＦＭ３に適用する。これにより、撮影条件Ｂ２の第１医用画像ＦＭ３を入力画像ＩＭ３に変換することができる。

【0042】

なお、図５及び図６に示すように、本実施形態に係る画像変換モデルは、ノイズ、コントラスト及び高画質化を行う画像変換モデルであるが、画像変換モデルの種類はこれに限られない。すなわち、作成される画像変換モデルの種類は任意であり、例えば、部位や体形、造影状態等に関する画像変換モデルがメモリ５１に記憶されていてもよい。

【0043】

図３に戻り、ディスプレイ５２は、各種の画像や情報を出力する。例えば、ディスプレイ５２は、第１モダリティ装置１０や第２モダリティ装置２０、第３モダリティ装置３０、医用データサーバ４０から取得した、生データや第１医用画像ＦＭ、第２医用画像、第３医用画像などを出力したり、生データや第１医用画像、第２医用画像などを変換した入力画像ＩＭを出力したり、ユーザからの各種操作を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）等を出力したりする。本実施形態においては、ディスプレイ５２は、例えば、液晶ディスプレイやＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ等によって構成される。このディスプレイ５２は、本実施形態における表示部に相当している。

【0044】

入力インターフェース５３は、ユーザからの各種の入力を受け付ける回路であり、本実施形態においては、入力インターフェース５３は、例えば、変換する医用データＭＤの選択や使用比率の調整等に関する入力操作を、ユーザから受け付ける。本実施形態においては、入力インターフェース５３は、例えば、マウスやキーボード、トラックボール、手動スイッチ、フットスイッチ、ボタン、ジョイスティック等により実現される。

【0045】

通信インターフェース５４は、ネットワークＮＷの形態に応じた種々の情報通信用プロトコルを実装する。通信インターフェース５４は、この各種プロトコルに従って、ネットワークＮＷを介して他の装置との通信を実現する。特に、本実施形態では、通信インターフェース５４を介して、医用画像処理装置５０は、ネットワークＮＷに接続されて、第１モダリティ装置１０や第２モダリティ装置２０、第３モダリティ装置３０、医用データサーバ４０との通信が実現される。

【0046】

処理回路５５は、各種の演算を行う演算回路であり、例えば、ＣＰＵやＧＰＵ等のプロセッサにより構成される。本実施形態に係る処理回路５５は、例えば、医用データＭＤを入力画像ＩＭに変換したり、学習済みモデル２１０が出力した画像の解析結果を出力したりする。

【0047】

このため、本実施形態に係る処理回路５５は、取得機能５５１と、変換機能５５２と、出力機能５５３と、第１特定機能５５４と、算出機能５５５と、フィルタリング機能５５６と、選択機能５５７と、調整機能５５８と、登録機能５５９とを有する。取得機能５５１は本実施形態における取得部に相当しており、変換機能５５２は本実施形態における変換部に相当しており、出力機能５５３は本実施形態における出力部に相当しており、第１特定機能５５４は本実施形態における第１特定部に相当しており、算出機能５５５は本実施形態における算出部に相当しており、フィルタリング機能５５６は本実施形態におけるフィルタリング部に相当しており、選択機能５５７は本実施形態における選択部に相当しており、調整機能５５８は本実施形態における調整部に相当しており、登録機能５５９は、本実施形態における登録部に相当している。

【0048】

図３に示す実施形態では、取得機能５５１と、変換機能５５２と、出力機能５５３と、第１特定機能５５４と、算出機能５５５と、フィルタリング機能５５６と、選択機能５５７と、調整機能５５８と、登録機能５５９とにて行われる各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態でメモリ５１に格納されている。処理回路５５はプログラムをメモリ５１から読み出し、実行することで、各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路５５は、図３の処理回路５５内に示された各機能を有することとなる。なお、図３においては単一の処理回路５５にて、取得機能５５１と、変換機能５５２と、出力機能５５３と、第１特定機能５５４と、算出機能５５５と、フィルタリング機能５５６と、選択機能５５７と、調整機能５５８と、登録機能５５９とが実現されるものとして説明したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路５５を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより、これらの機能を実現するものとしても構わない。

【0049】

取得機能５５１は、医用データＭＤを取得する。変換機能５５２は、取得機能５５１が取得した医用データＭＤを画像の解析結果を出力する学習済みモデル２１０の入力に適合する入力画像ＩＭに変換する。具体的には、変換機能５５２は、取得機能５５１が医用データＭＤとして生データを取得した場合には、生データの撮影条件に対応する画像変換条件を取得し、取得した画像変換条件を用いた画像変換処理を生データに対して実行することにより、生データを入力画像ＩＭに変換する。また、変換機能５５２は、取得機能５５１が医用データＭＤとして第１医用画像又は第２医用画像を取得した場合には、メモリ５１に記憶されている画像変換手法における画像変換モデルを用いた画像変換処理を第１医用画像又は第２医用画像に対して実行することにより、第１医用画像又は第２医用画像を入力画像ＩＭに変換する。

【0050】

出力機能５５３は、変換機能５５２により変換された入力画像ＩＭを出力する。第１特定機能５５４は、特定モデルを用いて、第１医用画像の画像変換処理に用いられる画像変換手法を特定する。本実施形態においては、第１特定機能５５４は、特定モデルを用いて、第１医用画像の画像変換処理に用いられる画像変換モデルを特定する。ここで特定モデルとは、医用画像に基づいて、医用画像の画像変換処理に用いられる画像変換モデルを特定するモデルである。具体的には、特定モデルは、医用画像の入力に対して、分類（classification）などにより、画像変換に用いられる画像変換モデルを特定するモデルである。

【0051】

なお、この特定モデルにおいて特定される画像変換モデルは、１つに限られず、撮影条件等に基づいて、複数の画像変換モデルが特定されてもよい。また、特定モデルを用いて複数の画像変換モデルが特定される場合、特定された複数の画像変換モデルの使用比率情報も特定される。

【0052】

算出機能５５５は、第１モダリティ装置１０と異なる第２モダリティ装置２０において撮影された第２医用画像に基づいて、第２医用画像の第１モダリティ装置１０における撮影条件を算出する。具体的には、第２医用画像を入力画像ＩＭに変換する場合、第１医用画像の第１モダリティにおける撮影条件と画像変換モデルが対応付けられているため、第２医用画像の第２モダリティ装置２０における撮影条件では、入力画像ＩＭに変換する際に用いられる画像変換モデルを特定できない。このため、算出機能５５５は、第２医用画像の第１モダリティ装置１０における撮影条件を算出することとなる。このように算出機能５５５が第２医用画像の第１モダリティ装置１０における撮影条件を算出することにより、変換機能５５２は、第２対応表Ｔ２を用いて、入力画像ＩＭに変換する際に用いられる画像変換モデルを特定して、第２医用画像を入力画像ＩＭに変換することができる。

【0053】

ここで、第２医用画像の第１モダリティ装置１０における撮影条件の算出は、例えば、第１モダリティ装置１０における撮影条件が不明の第２医用画像を用いて、第１モダリティ装置１０における撮影条件が既知の第１医用画像の撮影条件を調整することで行われる。

【0054】

図７及び図８は、本実施形態に係る医用画像処理装置５０において、第２医用画像の第１モダリティ装置１０における撮影条件の算出方法の一例を説明するための説明図である。図７に示す例において、算出機能５５５は、第１モダリティ装置１０における撮影条件が既知の第１医用画像ＦＭと、第１モダリティ装置１０における撮影条件を算出したい第２医用画像ＳＭとを取得して、第１医用画像ＦＭと、第２医用画像ＳＭと、第１医用画像ＦＭの撮影条件を指定する入力操作を受け付ける操作領域ＯＰ１とをディスプレイ５２に出力する。次に、算出機能５５５は、スライドバーＳＢ１に対する当該入力操作にしたがった調整後の第１医用画像ＦＭの撮影条件に基づいて第１モダリティ装置１０により撮影されることが推定される推定画像と、第２モダリティ装置２０において撮影された第２医用画像ＳＭとをディスプレイ５２に出力しながら、スライドバーＳＢ１に対する当該入力操作にしたがった第１医用画像ＦＭの撮影条件を調整する。なお、推定画像は、例えば、第１医用画像ＦＭと第１医用画像ＦＭの撮影条件を学習した第１モデルを用いて、入力操作にしたがった調整後の第１モダリティ装置１０における撮影条件に対応する推定画像をディスプレイ５２に出力する。

【0055】

そして、図８に示すように、算出機能５５５は、推定画像ＦＭ’が第２医用画像ＳＭと同等となった場合における操作領域ＯＰ１に出力された推定画像ＦＭ’の撮影条件を、第２医用画像ＳＭの第１モダリティ装置１０における撮影条件として算出する。

【0056】

また、第２医用画像の第１モダリティ装置１０における撮影条件の算出は、例えば、第１モダリティ装置１０における撮影条件が既知の第１医用画像ＦＭと、第１モダリティ装置１０における撮影条件を算出したい第２医用画像ＳＭとの類似度とを比較することにより、自動的に行われてもよい。

【0057】

図９は、本実施形態に係る医用画像処理装置５０において、第２医用画像ＳＭの第１モダリティ装置１０における撮影条件の算出方法の他の例を説明するための説明図である。図９に示すように、算出機能５５５は、複数の第１医用画像ＦＭと、第１モダリティ装置１０における撮影条件を算出したい第２医用画像ＳＭとを取得する。次に、算出機能５５５は、複数の第１医用画像ＦＭと、第１モダリティ装置１０における撮影条件を算出したい第２医用画像ＳＭとを比較して、複数の第１医用画像ＦＭのそれぞれと、第１モダリティ装置１０における撮影条件を算出したい第２医用画像ＳＭとの類似度を判断する。そして、算出機能５５５は、複数の第１医用画像ＦＭのうち類似度が閾値以上となった第１医用画像ＦＭの撮影条件を、第２医用画像ＳＭの第１モダリティ装置１０における撮影条件と推定することにより、第２医用画像ＳＭの第１モダリティ装置１０における撮影条件を算出してもよい。

【0058】

また、第２医用画像ＳＭの第１モダリティ装置１０における撮影条件の算出は、第１モダリティ装置１０の複数種類の撮影条件毎に各撮影条件の値を変更したときに得られる画像を学習した第２モデルを用いて、自動的に行われてもよい。

【0059】

図１０は、本実施形態に係る医用画像処理装置５０において、第２医用画像ＳＭの第１モダリティ装置１０における撮影条件の算出方法の他の例を説明するための説明図である。図１０に示すように、この第２モデルは、撮影条件の１つである管電圧の値を変更したときに推定される画像と、他の種類の撮影条件である再構成関数の値を変更したときに推定される画像とをそれぞれ学習したモデルである。この図１０に示される例では、管電圧を変更すると推定される画像の濃淡が変更される。また、再構成関数が変更されると、推定される画像の色味が変更される。

【0060】

この第２モデルを用いて、算出機能５５５は、第２モデルから、複数種類の撮影条件のうちの１種類の撮影条件を選択する。次に、算出機能５５５は、選択した１種類の撮影条件の値を変更しながら、当該第２モデルから取得される１種類の撮影条件の値に対応する画像と、第１モダリティ装置１０における撮影条件を算出したい第２医用画像ＳＭとを比較して、類似度を判断する。そして、算出機能５５５は、類似度が閾値以上となったときの値を有する１種類の撮影条件を確定することを、複数種類の撮影条件の全ての値が確定されるまで繰り返す。これにより、算出機能５５５は、複数種類の撮影条件毎に、第２医用画像ＳＭの第１モダリティ装置１０における撮影条件を推定して、第２医用画像ＳＭの第１モダリティ装置１０における撮影条件を算出してもよい。

【0061】

なお、第２医用画像ＳＭの第１モダリティ装置１０における撮影条件の算出方法は、上述した例に限られない。すなわち、第２医用画像ＳＭの第１モダリティ装置１０における撮影条件の算出方法は任意である。

【0062】

フィルタリング機能５５６は、算出機能５５５により算出された第２医用画像ＳＭの第１モダリティ装置１０における撮影条件に基づいて、メモリ５１に記憶されている第１医用画像ＦＭの撮影条件をフィルタリングする。選択機能５５７は、第２医用画像ＳＭと入力画像ＩＭとに基づいて、フィルタリング機能５５６によりフィルタリングされた第１医用画像ＦＭの撮影条件に対応付けられた画像変換モデルから、第２医用画像ＳＭの画像変換処理に用いられる画像変換モデルを選択する。

【0063】

調整機能５５８は、使用比率を調整する入力操作をユーザから受け付けて、受け付けた入力操作に基づいて、使用比率を調整する。登録機能５５９は、画像変換手法情報と、撮影条件とを対応付けてメモリ５１に登録する。

【0064】

図１１及び図１２は、本実施形態に係る医用画像処理装置５０で実行される変換処理の内容を説明するフローチャート図である。変換処理では、医用データＭＤを取得したり、医用データＭＤを入力画像ＩＭに変換したり、変換された入力画像ＩＭを学習済みモデル２１０に出力したりする。例えば、この変換処理は、ユーザが開始を指示することにより実行される処理である。

【0065】

図１１に示すように、まず、医用画像処理装置５０は、医用データＭＤを取得する（ステップＳ１１）。この医用データＭＤを取得する処理は、処理回路５５における取得機能５５１により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、第１モダリティ装置１０、第２モダリティ装置２０又は医用データサーバ４０から、医用データＭＤとして、第１モダリティ装置１０において収集された生データ、第１モダリティ装置１０において撮影された第１医用画像ＦＭ及び第２モダリティ装置２０において撮影された第２医用画像ＳＭのいずれかを取得する。

【0066】

次に、図１１に示すように、医用画像処理装置５０は、医用データＭＤの付帯情報を取得する（ステップＳ１３）。この医用データＭＤの付帯情報を取得する処理は、処理回路５５における取得機能５５１により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、第１モダリティ装置１０、第２モダリティ装置２０又は医用データサーバ４０から、医用データＭＤとともに、ステップＳ１１で取得した医用データＭＤの付帯情報を取得する。

【0067】

ここで、付帯情報とは、医用データＭＤに付帯する情報であり、被検体を撮影したモダリティ装置によって生成される。付帯情報は、例えば、医用データＭＤの撮影条件や医用データＭＤを生成したモダリティ装置のメーカに関する情報、生データや医用画像などの医用データＭＤのデータの種類に関する情報等を含む。

【0068】

なお、付帯情報は、ステップＳ１１において医用データＭＤとともに取得されてもよい。ステップＳ１１において医用データＭＤとともに付帯情報が取得された場合、このステップＳ１３における付帯情報を取得する処理は省略されてもよい。

【0069】

次に、図１１に示すように、医用画像処理装置５０は、医用データＭＤを特定する（ステップＳ１５）。この医用データＭＤを特定する処理は、処理回路５５における取得機能５５１により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、ステップＳ１３で取得した付帯情報に基づいて、ステップＳ１１で取得した医用データＭＤが、生データ、第１医用画像ＦＭ、及び、第２医用画像ＳＭのいずれであるかを特定する。

【0070】

次に、図１１に示すように、医用画像処理装置５０は、医用データＭＤが第１モダリティ装置１０により撮影されたか否かを判定する（ステップＳ１７）。この医用データＭＤが第１モダリティ装置１０により撮影されたか否かを判定する処理は、処理回路５５における変換機能５５２により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、ステップＳ１５における医用データＭＤの特定結果に基づいて、医用データＭＤが第１モダリティ装置１０により撮影されたか否かを判定する。

【0071】

そして、ステップＳ１７において、医用データＭＤが第１モダリティ装置１０により撮影された場合（ステップＳ１７：ＹＥＳ）、医用画像処理装置５０は、医用データＭＤが生データであるか否かを判定する（ステップＳ１９）。この医用データＭＤが生データであるか否かを判定する処理は、処理回路５５における変換機能５５２により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、ステップＳ１５における医用データＭＤの特定結果に基づいて、医用データＭＤが生データであるか否かを判定する。

【0072】

そして、ステップＳ１９において、医用データＭＤが生データである場合（ステップＳ１９：ＹＥＳ）、すなわち、取得機能５５１が医用データＭＤとして生データを取得した場合、医用画像処理装置５０は、生データの撮影条件に対応する画像変換条件を取得する（ステップＳ２１）。この生データの撮影条件に対応する画像変換条件を取得する処理は、処理回路５５における変換機能５５２により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、第１対応表Ｔ１を用いて、生データの撮影条件に対応する画像変換条件を取得する。より具体的には、変換機能５５２は、第１対応表Ｔ１を用いて、生データの撮影条件に対応する画像変換条件を特定し、特定した画像変換条件をメモリ５１から取得する。

【0073】

次に、図１１に示すように、医用画像処理装置５０は、生データを入力画像ＩＭに変換する（ステップＳ２３）。この生データを入力画像ＩＭに変換する処理は、処理回路５５における変換機能５５２により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、ステップＳ２１で取得した画像変換条件を用いた画像変換処理を生データに対して実行することにより、生データを入力画像ＩＭに変換する。より具体的には、ステップＳ２１において画像変換条件として再構成条件を取得した場合、医用画像処理装置５０は、取得した再構成条件に基づいて、再構成処理を生データに対して実行することにより、生データを入力画像ＩＭに変換する。

【0074】

次に、図１１に示すように、医用画像処理装置５０は、入力画像ＩＭを学習済みモデル２１０に出力する（ステップＳ２５）。この入力画像ＩＭを学習済みモデル２１０に出力する処理は、処理回路５５における出力機能５５３により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、ステップＳ２３で変換機能５５２により変換された入力画像ＩＭを、メモリ５１に記憶された学習済みモデル２１０に出力する。

【0075】

次に、図１１に示すように、医用画像処理装置５０は、解析結果ＡＲを取得する（ステップＳ２７）。この解析結果ＡＲを取得する処理は、処理回路５５における取得機能５５１により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、学習済みモデル２１０から、解析結果ＡＲを取得する。

【0076】

次に、図１１に示すように、医用画像処理装置５０は、解析結果ＡＲを出力する（ステップＳ２９）。この解析結果ＡＲを出力する処理は、処理回路５５における出力機能５５３により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、ステップＳ２７で取得した解析結果ＡＲをディスプレイ５２に出力して、変換処理を終了する。

【0077】

一方、ステップＳ１９において、医用データＭＤが生データでない場合（ステップＳ１９：ＮＯ）、すなわち、取得機能５５１が医用データＭＤとして第１医用画像ＦＭを取得した場合、医用画像処理装置５０は、第１医用画像ＦＭの撮影条件が記憶されているか否かを判定する（ステップＳ３１）。この第１医用画像ＦＭの撮影条件が記憶されているか否かを判定する処理は、処理回路５５における変換機能５５２により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、取得機能５５１により取得された第１医用画像ＦＭの撮影条件がメモリ５１に記憶されているか否かを判定する。より具体的には、変換機能５５２は、メモリ５１に記憶されている第２対応表Ｔ２を用いて、第１医用画像ＦＭの撮影条件がメモリ５１の第２対応表Ｔ２に記憶されているか否かを判定する。

【0078】

そして、ステップＳ３１において、第１医用画像ＦＭの撮影条件が記憶されていると判定した場合（ステップＳ３１：ＹＥＳ）、すなわち、第１医用画像ＦＭの撮影条件がメモリ５１に記憶されている場合には、医用画像処理装置５０は、第１医用画像ＦＭの撮影条件に対応する画像変換モデルを取得する（ステップＳ３３）。この第１医用画像ＦＭの撮影条件に対応する画像変換モデルを取得する処理は、処理回路５５における変換機能５５２により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、第２対応表Ｔ２を用いて、第１医用画像ＦＭの撮影条件に対応する画像変換モデルを取得する。より具体的には、変換機能５５２は、第２対応表Ｔ２を用いて、第１医用画像ＦＭの撮影条件に対応する画像変換モデルを特定し、特定した画像変換モデルをメモリ５１から取得する。なお、このステップＳ３３において、特定モデルを用いて複数の画像変換モデルが特定される場合、特定された複数の画像変換モデルの使用比率情報も特定される。

【0079】

次に、図１１に示すように、医用画像処理装置５０は、取得した画像変換モデルを用いて、第１医用画像ＦＭを入力画像ＩＭに変換する（ステップＳ３５）。この第１医用画像ＦＭを入力画像ＩＭに変換する処理は、処理回路５５における変換機能５５２により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、ステップＳ３３において取得した画像変換モデルを用いた画像変換処理を第１医用画像ＦＭに対して実行することにより、第１医用画像ＦＭを入力画像ＩＭに変換する。

【0080】

一方、ステップＳ３１において、第１医用画像ＦＭの撮影条件が記憶されていないと判定した場合（ステップＳ３１：ＮＯ）、すなわち、第１医用画像ＦＭの撮影条件がメモリ５１に記憶されていない場合には、医用画像処理装置５０は、第１医用画像ＦＭに対応する画像変換モデルを特定する（ステップＳ３７）。この第１医用画像ＦＭに対応する画像変換モデルを特定する処理は、処理回路５５における第１特定機能５５４により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、特定モデルに対して、第１医用画像ＦＭを入力することで、第１医用画像ＦＭの画像変換処理に用いられる画像変換モデルを特定する。

【0081】

次に、図１１に示すように、医用画像処理装置５０は、特定した画像変換モデルを用いて第１医用画像ＦＭを入力画像ＩＭに変換する（ステップＳ３９）。この第１医用画像ＦＭを入力画像ＩＭに変換する処理は、処理回路５５における変換機能５５２により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、ステップＳ３７において特定した画像変換モデルを用いた画像変換処理を第１医用画像ＦＭに対して実行することにより、第１医用画像ＦＭを入力画像ＩＭに変換する。

【0082】

一方、ステップＳ１７において、医用データＭＤが第１モダリティ装置１０により撮影されていない場合（ステップＳ１７：ＮＯ）、すなわち、取得機能５５１が医用データＭＤとして第１モダリティ装置１０と異なる第２モダリティ装置２０において撮影された第２医用画像ＳＭを取得した場合には、医用画像処理装置５０は、第２医用画像ＳＭの第２モダリティ装置２０における撮影条件が記憶されているか否かを判定する（ステップＳ４１）。この第２医用画像ＳＭの第２モダリティ装置２０における撮影条件が記憶されているか否かを判定する処理は、処理回路５５における変換機能５５２により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、取得機能５５１により取得された第２医用画像ＳＭの第２モダリティ装置２０における撮影条件がメモリ５１に記憶されているか否かを判定する。より具体的には、変換機能５５２は、メモリ５１に記憶されている第２対応表Ｔ２を用いて、第２医用画像ＳＭの第２モダリティ装置２０における撮影条件がメモリ５１の第２対応表Ｔ２に記憶されているか否かを判定する。

【0083】

そして、ステップＳ４１において、第２医用画像ＳＭの第２モダリティ装置２０における撮影条件が記憶されている場合（ステップＳ４１：ＹＥＳ）、医用画像処理装置５０は、第２医用画像ＳＭの第２モダリティ装置２０における撮影条件に対応する画像変換モデルを取得する（ステップＳ４３）。この第２医用画像ＳＭの第２モダリティ装置２０における撮影条件に対応する画像変換モデルを取得する処理は、処理回路５５における変換機能５５２により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、第２対応表Ｔ２を用いて、第２医用画像ＳＭの第２モダリティ装置２０における撮影条件に対応する画像変換モデルを取得する。より具体的には、変換機能５５２は、第２対応表Ｔ２を用いて、第２医用画像ＳＭの第２モダリティ装置２０における撮影条件に対応する画像変換モデルを特定し、特定した画像変換モデルをメモリ５１から取得する。

【0084】

次に、図１１に示すように、医用画像処理装置５０は、取得した画像変換モデルを用いて、第２医用画像ＳＭを入力画像ＩＭに変換する（ステップＳ４５）。この第２医用画像ＳＭを入力画像ＩＭに変換する処理は、処理回路５５における変換機能５５２により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、ステップＳ４３において取得した画像変換モデルを用いた画像変換処理を第２医用画像ＳＭに対して実行することにより、第２医用画像ＳＭを入力画像ＩＭに変換する。

【0085】

一方、ステップＳ４１において、第２医用画像ＳＭの第２モダリティ装置２０における撮影条件が記憶されていない場合（ステップＳ４１：ＮＯ）、医用画像処理装置５０は、第２医用画像ＳＭの第１モダリティ装置１０における撮影条件を算出する（ステップＳ４７）。この第２医用画像ＳＭの第１モダリティ装置１０における撮影条件を算出する処理は、処理回路５５における算出機能５５５により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、第２医用画像ＳＭに基づいて、第２医用画像ＳＭの第１モダリティ装置１０における撮影条件を算出する。

【0086】

次に、図１１に示すように、医用画像処理装置５０は、第２医用画像ＳＭの第１モダリティ装置１０における撮影条件が記憶されているか否かを判定する（ステップＳ４９）。この第２医用画像ＳＭの第１モダリティ装置１０における撮影条件が記憶されているか否かを判定する処理は、処理回路５５における変換機能５５２により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、医用画像処理装置５０は、算出機能５５５により算出された第２医用画像ＳＭの第１モダリティ装置１０における撮影条件がメモリ５１に記憶されているか否かを判定する。より具体的には、変換機能５５２は、メモリ５１に記憶されている第２対応表Ｔ２を用いて、第２医用画像ＳＭの第１モダリティ装置１０における撮影条件がメモリ５１の第２対応表Ｔ２に記憶されているか否かを判定する。

【0087】

そして、ステップＳ４９において、第２医用画像ＳＭの第１モダリティ装置１０における撮影条件が記憶されている場合（ステップＳ４９：ＹＥＳ）、すなわち、第２医用画像ＳＭの第１モダリティ装置１０における撮影条件がメモリ５１に記憶されている場合、医用画像処理装置５０は、第２医用画像ＳＭの第１モダリティ装置１０における撮影条件に対応する画像変換モデルを取得する（ステップＳ５１）。この第２医用画像ＳＭの第１モダリティ装置１０における撮影条件に対応する画像変換モデルを取得する処理は、処理回路５５における変換機能５５２により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、第２対応表Ｔ２を用いて、第２医用画像ＳＭの第１モダリティ装置１０における撮影条件に対応する画像変換モデルを取得する。より具体的には、変換機能５５２は、第２対応表Ｔ２を用いて、第２医用画像ＳＭの第１モダリティ装置１０における撮影条件に対応する画像変換モデルを特定し、特定した画像変換モデルをメモリ５１から取得する。

【0088】

次に、図１１に示すように、医用画像処理装置５０は、取得した画像変換モデルを用いて、第２医用画像ＳＭを入力画像ＩＭに変換する（ステップＳ５３）。この第２医用画像ＳＭを入力画像ＩＭに変換する処理は、処理回路５５における変換機能５５２により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、ステップＳ５１において取得した画像変換モデルを用いた画像変換処理を第２医用画像ＳＭに対して実行することにより、第２医用画像ＳＭを入力画像ＩＭに変換する。

【0089】

一方、ステップＳ４９において、第２医用画像ＳＭの第１モダリティ装置１０における撮影条件が記憶されていない場合（ステップＳ４９：ＮＯ）、すなわち、第２医用画像ＳＭの第１モダリティ装置１０における撮影条件がメモリ５１に記憶されていない場合、医用画像処理装置５０は、第１医用画像ＦＭの撮影条件をフィルタリングする（ステップＳ５５）。第１医用画像ＦＭの撮影条件をフィルタリングする処理は、処理回路５５におけるフィルタリング機能５５６により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、ステップＳ４７において算出された第２医用画像ＳＭの第１モダリティ装置１０における撮影条件に基づいて、第１医用画像ＦＭの撮影条件をフィルタリングする。より具体的には、フィルタリング機能５５６は、第２医用画像ＳＭの第１モダリティ装置１０における撮影条件に含まれる撮影部位及び撮影プロトコル名と同一の撮影部位及び撮影プロトコル名を含む第１医用画像ＦＭの撮影条件を、第２対応表Ｔ２に関連付けられている第１医用画像ＦＭの撮影条件からフィルタリングする。

【0090】

次に、図１１に示すように、医用画像処理装置５０は、画像変換モデルを選択する（ステップＳ５７）。この画像変換モデルを選択する処理は、処理回路５５における選択機能５５７により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、第２医用画像ＳＭと入力画像ＩＭに基づいて、フィルタリング部によりフィルタリングされた第１医用画像ＦＭの撮影条件に対応付けられた画像変換モデルから、第２医用画像ＳＭの画像変換処理に用いられる画像変換モデルを選択する。より具体的には、選択機能５５７は、第２医用画像ＳＭに対する入力画像ＩＭを取得して、第２医用画像ＳＭと、入力画像ＩＭとのコントラストやノイズなどの画質の差異を評価し、評価結果と、第２対応表Ｔ２に関連付けられた画像変換手法情報とを比較して、画像変換モデルを選択する。

【0091】

例えば、ステップＳ５７において、選択機能５５７は、第２医用画像ＳＭと入力画像ＩＭとの画質の差異を評価することにより、第２医用画像ＳＭを入力画像ＩＭに変換するためには、ノイズが０．５足りなくて、コントラストが１足りないとの評価結果を得た場合、第２対応表Ｔ２に関連付けられた画像変換手法情報を参照する。そして、選択機能５５７は、ノイズを０．５上げる画像変換モデルはないものの、コントラストを１上げる画像変換モデルが第２対応表Ｔ２に関連付けられていることから、評価結果に基づいて、画像変換モデルＭＯ２であるコントラスト変換モデルＡを選択する。なお、このステップＳ５７において、選択される画像変換モデルは１つに限られず、複数の画像変換モデルが選択されてもよい。この第２医用画像ＳＭの第１モダリティ装置１０における撮影条件と、選択機能５５７により選択された第１医用画像ＦＭの撮影条件は、類似していると呼ばれる場合もある。

【0092】

次に、図１１に示すように、医用画像処理装置５０は、選択した画像変換モデルを用いて、第２医用画像ＳＭを入力画像ＩＭに変換する（ステップＳ５９）。この第２医用画像ＳＭを入力画像ＩＭに変換する処理は、処理回路５５における変換機能５５２により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、ステップＳ５７において選択した画像変換モデルを用いた画像変換処理を第２医用画像ＳＭに対して実行することにより、第２医用画像ＳＭを入力画像ＩＭに変換する。

【0093】

次に、図１２に示すように、医用画像処理装置５０は、入力画像ＩＭをディスプレイ５２に出力する（ステップＳ６１）。この入力画像ＩＭをディスプレイ５２に出力する処理は、処理回路５５における出力機能５５３により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、ステップＳ３５、ステップＳ３９、ステップＳ４５、ステップＳ５３又はステップＳ５９において変換された入力画像ＩＭをディスプレイ５２に出力する。

【0094】

次に、図１２に示すように、医用画像処理装置５０は、画像変換手法情報及び使用比率情報を取得する（ステップＳ６３）。この画像変換手法情報を取得する処理は、処理回路５５における取得機能５５１により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、ステップＳ３５、ステップＳ３９、ステップＳ４５、ステップＳ５３又はステップＳ５９において画像を変換する際に用いられた画像変換手法に対応する画像変換手法情報及びステップＳ３５、ステップＳ３９、ステップＳ４５、ステップＳ５３又はステップＳ５９において用いられた画像変換モデルの使用比率情報を取得する。なお、ステップＳ６３において、入力画像ＩＭに変換する際に用いられた画像変換モデルが１つの場合には、画像変換手法情報のみ取得する。

【0095】

次に、図１２に示すように、医用画像処理装置５０は、複数の画像変換モデルが用いられたか否かを判定する（ステップＳ６４）。この複数の画像変換モデルが用いられたか否かを判定する処理は、処理回路５５における調整機能５５８により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、ステップＳ６３において取得した画像変換手法情報に基づいて、入力画像ＩＭを変換する際に複数の画像変換モデルが用いられたか否かを判定する。

【0096】

そして、ステップＳ６４において、複数の画像変換モデルが用いられていると判定された場合（ステップＳ６４：ＹＥＳ）、医用画像処理装置５０は、スライダーバーを含む操作領域を出力する（ステップＳ６５）。このスライダーバーを含む操作領域を出力する処理は、処理回路５５における調整機能５５８により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、ステップＳ６３において取得された画像変換手法情報及び使用比率情報に基づいて、画像変換モデルの使用比率を調整する入力操作を受け付ける、スライダーバーを含む操作領域をディスプレイ５２に出力する。

【0097】

図１３乃至図１５を用いて、入力画像ＩＭ及び操作領域の出力態様を説明する。図１３は、本実施形態に係る医用画像処理装置５０のディスプレイ５２に出力される入力画像ＩＭ及び操作領域の出力態様の一例を示す図である。図１４及び図１５は、本実施形態に係る医用画像処理装置５０において、操作領域における画像変換モデルの選択操作の一例を示す図である。図１３に示すように、医用画像処理装置５０は、入力画像ＩＭをディスプレイ５２に出力し、入力画像ＩＭの下方に操作領域ＯＰ２を出力している。また、医用画像処理装置５０は、操作領域ＯＰ２に、画像変換モデルを選択するためのプルダウンＰＤと、画像変換モデルの使用比率を調整可能なスライダーバーＳＢ２とを出力している。図１３に示す例においては、プルダウンＰＤにはコントラスト変換モデルＡが選択されているため、スライダーバーＳＢ２を操作することにより、コントラスト変換モデルＡの使用比率を増減することができる。具体的には、例えば、ユーザが、スライダーバーＳＢ２を、ｄ１方向に操作することにより、コントラスト変換モデルＡの使用比率が増加し、スライダーバーＳＢ２を、ｄ１方向と反対方向に操作することにより、コントラスト変換モデルＡの使用比率が減少する。

【0098】

また、図１４に示すように、ユーザが、入力インターフェース５３を介して、操作領域ＯＰ２におけるプルダウンＰＤをクリックすることにより、操作領域ＯＰ２には、選択可能な画像変換モデルを提示するプルダウンメニューが出力される。図１４に示す例においては、入力画像ＩＭに変換する際に複数の画像変換モデルが用いられているため、プルダウンメニューには、コントラスト変換モデルＡと、コントラスト変換モデルＢと、コントラスト変換モデルＣと、コントラスト変換モデルＤとが選択可能に出力されている。この図１４に示す例において、コントラスト変換モデルＢが選択されると、スライダーバーＳＢ２を操作することにより、コントラスト変換モデルＢの使用比率を増減することができる。また、このプルダウンメニューが出力された状態において、ユーザがマウスポインタＭＰを用いていずれかの画像変換モデルを指示することにより、指示された画像変換モデルの内訳が出力される。図１５に示す例においては、コントラスト変換モデルＡが指示されているため、コントラスト変換モデルＡの画像変換モデル内訳Ｒ１として、「臨床画像：８５％、臨床画像（加工）：１０％、ファントム：５％」が出力されている。また、図１５に示す例においてはコントラスト変換モデルＢが指示されているため、コントラスト変換モデルＡの画像変換モデル内訳Ｒ２として、「臨床画像：３５％、臨床画像（加工）：３０％、ファントム：２５％」が出力されている。

【0099】

次に、図１２に示すように、医用画像処理装置５０は、使用比率が調整されたか否かを判定する（ステップＳ６７）。この使用比率が調整されたか否かを判定する処理は、処理回路５５における調整機能５５８により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、入力インターフェース５３を介して、画像変換モデルの使用比率を調整する入力操作をユーザから受け付けて、画像変換モデルの使用比率が調整されたか否かを判定する。より具体的には、調整機能５５８は、使用比率を調整する入力操作として、スライダーバーＳＢ２に対する入力操作を受け付けて、使用比率が調整されたか否かを判定する。

【0100】

そして、ステップＳ６７において、使用比率が調整された場合（ステップＳ６７：ＹＥＳ）、医用画像処理装置５０は、入力画像ＩＭに変換する（ステップＳ６９）。この入力画像ＩＭに変換する処理は、処理回路５５における変換機能５５２により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、ステップＳ６７において調整された使用比率に基づいて、第１医用画像ＦＭ又は第２医用画像ＳＭを入力画像ＩＭに変換する。

【0101】

次に、図１２に示すように、医用画像処理装置５０は、入力画像ＩＭを出力する（ステップＳ７１）。この入力画像ＩＭを出力する処理は、処理回路５５における出力機能５５３により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、ステップＳ６９で変換された、調整後の使用比率に基づく入力画像ＩＭをディスプレイ５２に出力する。

【0102】

一方、ステップＳ６７において、使用比率が調整されない場合（ステップＳ６７：ＮＯ）又は、ステップＳ７１の後、医用画像処理装置５０は、使用比率の調整が終了したか否かを判定する（ステップＳ７３）。この使用比率の調整が終了したか否かを判定する処理は、処理回路５５における調整機能５５８により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、入力インターフェース５３を介して、使用比率の調整を終了するためのボタン（不図示）が押下されたか否かを判定することにより、使用比率の調整が終了したか否かを判定する。なお、使用比率の調整の終了は、ボタンが押下された場合に限られず、入力インターフェース５３を介して、画像変換手法情報の変更を終了するための音声入力を行うことにより、使用比率の調整の終了を判定するようにしてもよい。

【0103】

そして、ステップＳ７３において、使用比率の調整が終了していない場合（ステップＳ７３：ＮＯ）、医用画像処理装置５０は、ステップＳ６７に戻り、画像変換手法情報の変更が終了するまでステップＳ６７からの処理を繰り返す。

【0104】

一方、ステップＳ６４において、複数の画像変換モデルが用いられていると判定した場合（ステップＳ６４：ＮＯ）、又は、ステップＳ７３において、使用比率の調整が終了した場合（ステップＳ７３：ＹＥＳ）、医用画像処理装置５０は、入力画像ＩＭを学習済みモデル２１０に出力する（ステップＳ７５）。この入力画像ＩＭを学習済みモデル２１０に出力する処理は、処理回路５５における出力機能５５３により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、入力画像ＩＭを学習済みモデル２１０に出力する。

【0105】

次に、図１２に示すように、医用画像処理装置５０は、解析結果ＡＲを取得する（ステップＳ７７）。この解析結果ＡＲを取得する処理は、処理回路５５における取得機能５５１により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、学習済みモデル２１０が出力した入力画像ＩＭに対する解析結果ＡＲを取得する。

【0106】

次に、図１２に示すように、医用画像処理装置５０は、解析結果ＡＲ、画像変換手法情報及び使用比率情報を出力する（ステップＳ７９）この解析結果ＡＲ、画像変換手法情報、及び、使用比率情報を出力する処理は、処理回路５５における出力機能５５３により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、ステップＳ７５において、学習済みモデル２１０から出力された解析結果ＡＲとともに、入力画像ＩＭに変換する際に用いられた画像変換手法情報、及び、使用比率情報をディスプレイ５２に出力する。なお、ステップＳ７９において、入力画像ＩＭに変換する際に用いられた画像変換モデルが１つの場合には、解析結果ＡＲとともに、画像変換手法情報のみをディスプレイ５２に出力する。

【0107】

図１６は、本実施形態に係る医用画像処理装置５０のディスプレイ５２に出力される解析結果ＡＲ、画像変換手法情報、及び、使用比率情報の一例を示す図である。図１６に示すように、ディスプレイ５２には、解析結果ＡＲが出力され、解析結果ＡＲの下側には、レポートに関する情報などが表示されるレポート表示領域ＲＤが出力され、解析結果ＡＲの右側には情報表示領域ＩＤが出力されている。この情報表示領域ＩＤには、入力画像ＩＭの変換に用いられた画像変換モデルと、使用比率情報が出力されている。図１６に示す例において、情報表示領域ＩＤには、入力画像ＩＭの変換に用いられた画像変換モデルに関する画像変換手法情報として、コントラストＬｖと示されたコントラスト変換モデルと、ノイズ調整修正と示されたノイズ変換モデルと、高画質化と示された高画質化変換モデルと、その他の３つの変換モデルが出力され、使用比率情報として、コントラスト変換モデルと、ノイズ変換モデルと、高画質化変換モデルと、その他の３つの変換モデルとの比である「３：２：１：０：５：１」が出力されている。このように、解析結果ＡＲとともに画像変換手法情報及び使用比率情報をディスプレイ５２に出力することにより、ユーザはどのような画像変換モデルが用いられたかを知ることができる。

【0108】

このステップＳ７９を実行することにより、本実施形態に係る変換処理を終了する。

【0109】

図１７は、本実施形態に係る医用画像処理システム１の医用画像処理装置５０で実行される更新処理の内容を説明するフローチャート図である。この更新処理では、画像変換手法情報及び撮影条件を取得して、撮影条件が登録されていない場合や画像変換手法情報が更新された場合に、撮影条件を新たに登録したり、画像変換手法情報を更新したりする処理である。例えば、この更新処理は、入力画像ＩＭが学習済みモデル２１０に出力された場合に実行される処理である。

【0110】

図１７に示すように、まず、医用画像処理装置５０は、入力画像ＩＭが学習済みモデル２１０に出力されたか否かを判定する（ステップＳ８１）。この入力画像ＩＭが学習済みモデル２１０に出力されたか否かを判定する処理は、処理回路５５における登録機能５５９により実現される。そして、入力画像ＩＭが学習済みモデル２１０に出力されていない場合（ステップＳ８１：ＮＯ）、入力画像ＩＭが学習済みモデル２１０に出力されるまで、ステップＳ８１の処理を繰り返して待機する。

【0111】

一方、ステップＳ８１において、入力画像ＩＭが学習済みモデル２１０に出力された場合（ステップＳ８１：ＹＥＳ）、医用画像処理装置５０は、入力画像ＩＭの画像変換手法情報及び撮影条件を取得する（ステップＳ８３）。この入力画像ＩＭの画像変換手法情報及び撮影条件を取得する処理は、処理回路５５における登録機能５５９により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、入力画像ＩＭに変換する前の第１医用画像ＦＭ又は第２医用画像ＳＭの撮影条件及び入力画像ＩＭに変換する際に用いられた画像変換手法情報を取得する。

【0112】

次に、図１７に示すように、医用画像処理装置５０は、撮影条件が登録されているか否かを判定する（ステップＳ８５）。この撮影条件が登録されているか否かを判定する処理は、処理回路５５における登録機能５５９により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、入力画像ＩＭに変換する前の第１医用画像ＦＭ又は第２医用画像ＳＭの撮影条件が、第２対応表Ｔ２に登録されているか否かを判定する。

【0113】

そして、ステップＳ８５において、撮影条件が登録されていない場合（ステップＳ８５：ＮＯ）、医用画像処理装置５０は、画像変換手法情報及び撮影条件を対応付けて登録する（ステップＳ８７）。この画像変換手法情報及び撮影条件を対応付けて登録する処理は、処理回路５５における登録機能５５９により実現される。具体的には、ステップＳ８３で取得した画像変換手法情報及び撮影条件を対応付けて第２対応表Ｔ２に登録することにより、画像変換手法情報及び撮影条件をメモリ５１に登録する。

【0114】

一方、ステップＳ８５において、撮影条件が登録されている場合（ステップＳ８５：ＹＥＳ）、医用画像処理装置５０は、画像変換手法情報が異なるか否かを判定する（ステップＳ８９）。この画像変換手法情報が異なるか否かを判定する処理は、処理回路５５における登録機能５５９により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、第２対応表Ｔ２において撮影条件に対応付けられた画像変換手法情報と、ステップＳ８３で取得した画像変換手法情報が異なるか否かを判定する。

【0115】

そして、ステップＳ８９において、画像変換手法情報が異なる場合（ステップＳ８９：ＹＥＳ）、医用画像処理装置５０は、撮影条件に対応する画像変換手法情報を更新する（ステップＳ９１）。この撮影条件に対応する画像変換手法情報を更新する処理は、処理回路５５における登録機能５５９により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、第２対応表Ｔ２において撮影条件に対応付けられた画像変換手法情報をステップＳ８３で取得した画像変換手法情報に更新する。

【0116】

ステップＳ８７の後、ステップＳ８９において画像変換手法情報が異ならない場合（ステップＳ８９：ＮＯ）、及び、ステップＳ９１の後、本実施形態に係る更新処理を終了する。なお、この更新処理において、入力画像ＩＭを変換する際に複数の画像変換モデルが用いられている場合、医用画像処理装置５０は、画像変換手法情報及び撮影条件とともに、使用比率情報を取得して、撮影条件が登録されていない場合や画像変換手法情報及び／又は使用比率情報が更新された場合に、撮影条件に画像変換手法情報及び使用比率情報を対応付けて登録したり、画像変換手法情報及び／又は使用比率情報を更新したりするようにしてもよい。

【0117】

以上のように、本実施形態に係る医用画像処理システム１の医用画像処理装置５０によれば、医用画像処理装置５０は、医用データＭＤとして、生データを取得した場合、取得した生データの撮影条件に対応する画像変換条件を取得し、取得した画像変換条件を用いた再構成処理を生データに対して実行することにより、生データを入力画像ＩＭに変換することとしたので、学習済みモデル２１０に対して追加の学習を行うことなく、異なるモダリティ装置で撮影された画像を学習済みモデル２１０に対して適用できる。

【0118】

また、本実施形態に係る医用画像処理システム１の医用画像処理装置５０によれば、医用画像処理装置５０は、医用データＭＤとして、第１医用画像ＦＭを取得した場合、取得した第１医用画像ＦＭの撮影条件に対応する画像変換処理モデルを取得又は特定し、取得又は特定した画像変換モデルを用いて、第１医用画像ＦＭを入力画像ＩＭに変換することとしたので、生データの場合と同様に、学習済みモデル２１０に対して追加の学習を行うことなく、異なるモダリティ装置で撮影された画像を学習済みモデル２１０に対して適用できる。

【0119】

さらに、本実施形態に係る医用画像処理システム１の医用画像処理装置５０によれば、医用画像処理装置５０は、医用データＭＤとして第２医用画像ＳＭを取得した場合、第２医用画像ＳＭの第２モダリティ装置２０における撮影条件に対応する画像変換モデルを取得、又は、第２医用画像ＳＭから第２医用画像ＳＭの第１モダリティ装置１０における撮影条件を算出し、算出した第２医用画像ＳＭの第１モダリティ装置１０における撮影条件に対応する画像変換モデルを取得、或いは、第２医用画像ＳＭの画像変換処理に用いられる画像変換モデルを選択し、取得又は選択した画像変換モデルを用いて第２医用画像ＳＭを入力画像ＩＭに変換することとしたので、生データ及び第１医用画像ＦＭの場合と同様に、学習済みモデル２１０に対して追加の学習を行うことなく、異なるモダリティ装置で撮影された画像を学習済みモデル２１０に対して適用できる。

【0120】

なお、上述した第１実施形態において、第２対応表Ｔ２には、第２医用画像ＳＭの第２モダリティ装置２０における撮影条件が記憶されている場合も考慮したが、これに限られない。つまり、第２対応表Ｔ２には、第１医用画像ＦＭの撮影条件又は第２医用画像ＳＭの第１モダリティ装置１０における撮影条件のみが記憶されるようにしてもよい。この場合、図１１に示す変換処理のステップＳ４１乃至ステップＳ４５の処理は省略されるため、ステップＳ１７において医用データＭＤとして第２医用画像ＳＭが取得されたと判定された場合、医用画像処理装置５０は、ステップＳ４７における第２医用画像ＳＭの第１モダリティ装置１０における撮影条件を算出するようにしてもよい。

【0121】

〔第２実施形態〕
上述した第１実施形態に係る医用画像処理装置５０においては、医用データＭＤとして、第２医用画像ＳＭを取得し、第２医用画像ＳＭの第２モダリティ装置２０における撮影条件が記憶されていない場合には、第２医用画像ＳＭの第１モダリティ装置１０における撮影条件を算出することとしたが、これに限られない。第２実施形態に係る医用画像処理装置５０においては、第２医用画像ＳＭの第１モダリティ装置１０における撮影条件を算出することなく、特定モデルを用いて、第２医用画像ＳＭに対応する画像変換手法を特定するようにしてもよい。以下、上述した第１実施形態と異なる部分を説明する。

【0122】

図１８は、第２実施形態に係る医用画像処理装置５０の構成例を示すブロック図であり、上述した第１実施形態における図３に対応する図である。この図１８に示すように、本実施形態に係る医用画像処理装置５０は、上述した第１実施形態に係る医用画像処理装置５０に対して、処理回路５５に第２特定機能５６０を追加することにより構成されている。なお、第２特定機能５６０は、本実施形態に係る第２特定部に相当している。また、算出機能５５５、フィルタリング機能５５６及び選択機能５５７は、本実施形態との関係性が薄いため、処理回路５５の機能から省略されてもよい。また、第２特定機能５６０以外の構成及び機能は、上述した第１実施形態における図３と同様であるので、説明を省略する。

【0123】

第２特定機能５６０は、特定モデルを用いて、第２医用画像ＳＭの画像変換処理に用いられる画像変換手法を特定する。本実施形態においては、第２特定機能５６０は、特定モデルを用いて、第２医用画像ＳＭの画像変換処理に用いられる画像変換モデルを特定する。

【0124】

図１９は、第２実施形態に係る医用画像処理装置５０で実行される変換処理の内容を説明するフローチャート図であり、上述した第１実施形態における図１１に対応する図である。なお、図１９に示すステップＳ４５までの処理は、上述した第１実施形態における図１１と同等であるため、説明を省略する。

【0125】

図１９に示すように、ステップＳ４１において、第２医用画像ＳＭの第２モダリティ装置２０における撮影条件が記憶されていないと判定した場合（ステップＳ４１：ＮＯ）、医用画像処理装置５０は、第２医用画像ＳＭに対応する画像変換モデルを特定する（ステップＳ１０１）。この第２医用画像ＳＭに対応する画像変換モデルを特定する処理は、処理回路５５における第２特定機能５６０により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、特定モデルに対して、第２医用画像ＳＭを入力することで、第２医用画像ＳＭの画像変換処理に用いられる画像変換モデルを特定する。

【0126】

次に、図１９に示すように、医用画像処理装置５０は、特定した画像変換モデルを用いて第２医用画像ＳＭを入力画像ＩＭに変換する（ステップＳ１０３）。この第２医用画像ＳＭを入力画像ＩＭに変換する処理は、処理回路５５における変換機能５５２により実現される。具体的には、医用画像処理装置５０は、ステップＳ１０１において特定された画像変換モデルを用いた画像変換処理を第２医用画像ＳＭに対して実行することにより、第２医用画像ＳＭを入力画像ＩＭに変換する。なお、このステップＳ１０３より後のステップＳ６１以降の処理は、上述した第１実施形態における図１２と同等であるため、説明を省略する。

【0127】

以上のように、第２実施形態に係る医用画像処理システム１の医用画像処理装置５０によれば、医用画像処理装置５０は、医用データＭＤとして、第２医用画像ＳＭを取得した場合、第２医用画像ＳＭの第１モダリティ装置１０における撮影条件を算出することなく、特定モデルを用いて、第２医用画像ＳＭの画像変換処理に用いられる画像変換モデルを特定し、特定モデルにより特定された画像変換を用いて、第２医用画像ＳＭを入力画像ＩＭに変換することとしたので、学習済みモデル２１０に対して追加の学習を行うことなく、異なるモダリティ装置で撮影された画像を学習済みモデル２１０に対して適用できる。

【0128】

なお、上述した第２実施形態において、第２対応表Ｔ２には、第２医用画像ＳＭの第２モダリティ装置２０における撮影条件が記憶されている場合も考慮したが、これに限られない。つまり、第２対応表Ｔ２には、第１医用画像ＦＭの撮影条件又は第２医用画像ＳＭの第１モダリティ装置１０における撮影条件のみが記憶されるようにしてもよい。この場合、図１９に示す変換処理のステップＳ４１乃至ステップＳ４５の処理は省略されるため、ステップＳ１７において医用データＭＤとして第２医用画像ＳＭが取得されたと判定された場合、医用画像処理装置５０は、ステップＳ１０１において、第２医用画像ＳＭに対応する画像変換モデルを特定するようにしてもよい。

【0129】

〔第１実施形態及び第２実施形態の変形例〕
上述した第１実施形態及び第２実施形態の医用画像処理装置５０は、調整後の使用比率を調整前の初期の使用比率に戻すことも可能である。具体的には、医用画像処理装置５０は、変換処理のステップＳ６７において使用比率が調整された場合、調整後の使用比率を、ステップＳ６３において取得された使用比率情報に基づく初期の使用比率に戻すことも可能である。このように調整後の使用比率を調整前の初期の使用比率に戻すことを実現するために、医用画像処理装置５０は、初期の使用比率に戻すためのリセットボタンを操作領域ＯＰ２に出力する。そして、医用画像処理装置５０は、ユーザによるリセットボタンへの入力操作に基づいて、調整前の初期の使用比率に戻すようにしてもよい。

【0130】

上述した第１実施形態及び第２実施形態の医用画像処理装置５０は、調整前の初期の使用比率に対応する入力画像ＩＭをメモリ５１に保存することも可能である。具体的には、医用画像処理装置５０は、変換処理のステップＳ６１において出力される入力画像ＩＭと、ステップＳ６３において取得される画像変換手法情報及び使用比率情報とを保存することも可能である。この入力画像ＩＭと画像変換手法情報及び使用比率情報との保存は、医用データＭＤを入力画像ＩＭに変換した後に自動で行われてもよく、入力画像ＩＭと画像変換手法情報及び使用比率情報とを保存するための保存ボタンを操作領域ＯＰ２に出力して、ユーザにより手動で行われてもよい。

【0131】

また、入力画像ＩＭと入力画像ＩＭに対応する画像変換手法情報及び使用比率情報とがメモリ５１に保存されている場合、医用画像処理装置５０は、学習済みモデル２１０による解析結果ＡＲが出力された後に、メモリ５１に保存された入力画像ＩＭと画像変換手法情報及び使用比率情報とを読み出し、使用比率を調整して、調整後の使用比率に基づく入力画像ＩＭを学習済みモデル２１０又はディスプレイ５２出力するようにしてもよい。

【0132】

上述した第１実施形態及び第２実施形態の医用画像処理装置５０は、画像変換モデルを適用して変換された入力画像ＩＭに対して、追加的に画像変換モデルを適用できるようにすることも可能である。具体的には、医用画像処理装置５０は、追加的に適用する画像変換モデルを選択するための入力操作に基づいて、ステップＳ６１において出力された入力画像ＩＭに対して、追加的に適用するために選択された画像変換モデルを適用するようにしてもよい。より具体的には、医用画像処理装置５０は、例えば、ステップＳ６１において出力された入力画像ＩＭにコントラスト変換モデルＡが適用されている場合、このコントラスト変換モデルＡが適用された入力画像ＩＭにコントラスト変換モデルＢ等の他の画像変換モデルを適用するようにしてもよい。この場合、医用画像処理装置５０は、追加的に適用する画像変換モデルを選択するための選択ボタンを操作領域ＯＰ２に出力する。そして、医用画像処理装置５０は、ユーザによる選択ボタンへの入力操作に基づいて、選択された画像変換モデルを入力画像ＩＭに追加的に適用し、画像変換モデルが追加的に適用された入力画像ＩＭをディスプレイ５２に出力するようにしてもよい。

【0133】

上述した第１実施形態及び第２実施形態の医用画像処理装置５０は、第１医用画像ＦＭ又は第２医用画像ＳＭ対して画像変換モデルを適用するパターンを複数含んだセットであるパターンセットをプリセットし、プリセットされたパターンセットに基づいて、第１医用画像ＦＭ又は第２医用画像ＳＭに対して、パターン毎の画像変換モデルを適用した入力画像ＩＭをディスプレイ５２に出力するようにしてもよい。また、医用画像処理装置５０は、プリセットされたパターンセットに基づいて、第１医用画像ＦＭ又は第２医用画像ＳＭに対して、パターン毎の画像変換モデルを適用した入力画像ＩＭをメモリ５１に保存するようにしてもよい。具体的には、例えば、医用画像処理装置５０は、パターンセットとして、コントラスト変換モデルＡを適用するパターンと、ノイズ変換モデルＡを適用するパターンと、高画質化変換モデルＡを適用するパターンをプリセットしておき、取得機能５５１が取得した第１医用画像ＦＭ又は第２医用画像ＳＭに対して、コントラスト変換モデルＡと、ノイズ変換モデルＡと、高画質化変換モデルＡとをそれぞれ適用した３枚の入力画像ＩＭに変換するようにしてもよい。

【0134】

なお、上述した例においては、パターンセットにはコントラスト変換モデルＡを適用するパターンと、ノイズ変換モデルＡを適用するパターンと、高画質化変換モデルＡを適用するパターンとの３つのパターンが含まれることとしたが、パターンセットに含まれるパターンは３つに限られない。すなわち、パターンセットに含まれるパターン数は任意であり、１又は２つのパターンを含むようにしてもよく、４つ以上のパターンを含むようにしてもよい。

【0135】

上述した第１実施形態及び第２実施形態の医用画像処理装置５０において実行される変換処理において、ステップＳ３５、ステップＳ３９、ステップＳ５３及びステップＳ５９において変換された入力画像ＩＭをディスプレイ５２に出力する場合も考慮したが、これに限られない。つまり、変換処理において、医用画像処理装置５０は、変換された入力画像ＩＭを学習済みモデル２１０に出力するようにしてもよい。この場合、変換処理におけるステップＳ６１からステップＳ７３までの処理は省略されるため、医用画像処理装置５０は、ステップＳ３５、ステップＳ３９、ステップＳ５３及びステップＳ５９において入力画像ＩＭに変換した場合、ステップＳ７５において、入力画像ＩＭを学習済みモデル２１０に出力するようにしてもよい。

【0136】

なお、上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、或いは、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Ｓｉｍｐｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＣＰＬＤ）、及び、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。プロセッサは、メモリ５１に保存されたプログラムを読み出して実行することにより機能を実現する。なお、メモリ５１にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成して構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、プロセッサは、プロセッサ単一の回路として構成されている場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて、１つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。さらに、図３における複数の構成要素を１つのプロセッサへ統合して、その機能を実現するようにしてもよい。

【0137】

以上、いくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例としてのみ提示したものであり、発明の範囲を限定することを意図したものではない。本明細書で説明した新規な装置及び方法は、その他の様々な形態で実施することができる。また、本明細書で説明した装置及び方法の形態に対し、発明の要旨を逸脱しない範囲内で、種々の省略、置換、変更を行うことができる。添付の特許請求の範囲及びこれに均等な範囲は、発明の範囲や要旨に含まれるこのような形態や変形例を含むように意図されている。

【符号の説明】

【0138】

１…医用画像処理システム、１０…第１モダリティ装置、２０…第２モダリティ装置、３０…第３モダリティ装置、４０…医用データサーバ、５０…医用画像処理装置、５１…メモリ、５２…ディスプレイ、５３…入力インターフェース、５４…通信インターフェース、５５…処理回路、２１０…学習済みモデル、５５１…取得機能、５５２…変換機能、５５３…出力機能、５５４…第１特定機能、５５５…算出機能、５５６…フィルタリング機能、５５７…選択機能、５５８…調整機能、５５９…登録機能、５６０…第２特定機能

【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】

【図17】

【図18】

【図19】