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特開2024-178503超音波診断装置、データ管理システム、データ推定方法及びプログラム
(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】P2024178503
(43)【公開日】2024-12-25
(54)【発明の名称】超音波診断装置、データ管理システム、データ推定方法及びプログラム
(51)【国際特許分類】
A61B 8/14 20060101AFI20241218BHJP
【ＦＩ】
A61B8/14
【審査請求】未請求
【請求項の数】16
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023096663
(22)【出願日】2023-06-13
(71)【出願人】
【識別番号】000001270
【氏名又は名称】コニカミノルタ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110001254
【氏名又は名称】弁理士法人光陽国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】武田 義浩
【テーマコード（参考）】
4C601
【Ｆターム（参考）】
4C601EE11
4C601JC15
4C601KK25
4C601KK31
4C601KK34
4C601LL21
4C601LL33
(57)【要約】
【課題】診断に不慣れなユーザーでも、多様な画質の画像から適切に診断できるようにすることである。
【解決手段】超音波診断装置は、被検体に対して超音波を送受信する第１超音波探触子と、推定部と、を備える。推定部は、学習データを用いて機械学習された学習済みモデルを用いる。学習データは、第１超音波探触子と同じ種類の第２超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づく第１データと、所定の条件で撮像された第２データと、を含む。制御部１８は、第１超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づく第３データを、第２データと類似する第４データに変換して出力する。第３データは、第１超音波探触子を使用した元画像８１の元画像データである。第４データは、第２データに類似する変換画像８２の変換画像データである。
【選択図】図７
【解決手段】超音波診断装置は、被検体に対して超音波を送受信する第１超音波探触子と、推定部と、を備える。推定部は、学習データを用いて機械学習された学習済みモデルを用いる。学習データは、第１超音波探触子と同じ種類の第２超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づく第１データと、所定の条件で撮像された第２データと、を含む。制御部１８は、第１超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づく第３データを、第２データと類似する第４データに変換して出力する。第３データは、第１超音波探触子を使用した元画像８１の元画像データである。第４データは、第２データに類似する変換画像８２の変換画像データである。
【選択図】図７
【特許請求の範囲】
【請求項1】
被検体に対して超音波を送受信する第１超音波探触子と、
前記第１超音波探触子と同じ種類の第２超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づく第１データと、所定の条件で撮像された第２データと、を含む学習データを用いて機械学習された学習済みモデルを用いて、前記第１超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づく第３データを、前記第２データと類似する第４データに変換して出力する第１推定部と、
を備える超音波診断装置。
前記第１超音波探触子と同じ種類の第２超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づく第１データと、所定の条件で撮像された第２データと、を含む学習データを用いて機械学習された学習済みモデルを用いて、前記第１超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づく第３データを、前記第２データと類似する第４データに変換して出力する第１推定部と、
を備える超音波診断装置。
【請求項2】
前記第１データ及び前記第３データは、所定の受信信号又は前記受信信号に基づくＢモード画像データである請求項１に記載の超音波診断装置。
【請求項3】
前記第２データは、超音波データ、ＭＲＩデータ及びＣＴデータのうち少なくとも１つを含む請求項１又は２に記載の超音波診断装置。
【請求項4】
前記第４データは、超音波データ、ＭＲＩ風画像データ又はＣＴ風画像データである請求項１又は２に記載の超音波診断装置。
【請求項5】
前記第１データは、前記第２超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づくデータであり、
前記第２データは、前記第２超音波探触子とは異なる種類の第３超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づくデータである請求項１又は２に記載の超音波診断装置。
前記第２データは、前記第２超音波探触子とは異なる種類の第３超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づくデータである請求項１又は２に記載の超音波診断装置。
【請求項6】
前記第４データが加工画像であることを示す情報を出力する出力部を備える請求項１又は２に記載の超音波診断装置。
【請求項7】
前記第４データに対応する超音波探触子の種類、モダリティの種類、及び周波数の情報のうち少なくとも１つの情報を出力する出力部を備える請求項１又は２に記載の超音波診断装置。
【請求項8】
前記第３データが元画像であることを示す情報を出力する出力部を備える請求項１又は２記載の超音波診断装置。
【請求項9】
前記第３データを出力するか、又は前記第３データと前記第４データとを対応付けて出力する出力部を備える請求項１又は２に記載の超音波診断装置。
【請求項10】
前記第３データは第３画像データであり、かつ前記第４データは第４画像データであり、
前記第３画像データと前記第４画像データとを同一画面で表示又は切り替えて表示する表示部を備える請求項１又は２に記載の超音波診断装置。
前記第３画像データと前記第４画像データとを同一画面で表示又は切り替えて表示する表示部を備える請求項１又は２に記載の超音波診断装置。
【請求項11】
前記学習済みモデルは、
前記第１データと、前記第２データと、を含む学習データを用いて機械学習された第１学習済みモデルと、
前記第１超音波探触子と同じ種類の第２超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づく第５データと、当該第５データの属性を示す第６データと、を含む学習データを用いて機械学習された第２学習済みモデルと、を少なくとも含む複数の学習済みモデルを含み、
ユーザー操作により前記複数の学習済みモデルのいずれか一つの学習済みモデルの出力に切り替える切替手段を備え、
前記第１推定部は、前記第２学習済みモデルによって識別された第３データの属性と、前記切替手段と、に応じて選択された第１学習済みモデルを用いて、当該第３データを前記第２データと類似する第４データに変換して出力する請求項１又は２に記載の超音波診断装置。
前記第１データと、前記第２データと、を含む学習データを用いて機械学習された第１学習済みモデルと、
前記第１超音波探触子と同じ種類の第２超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づく第５データと、当該第５データの属性を示す第６データと、を含む学習データを用いて機械学習された第２学習済みモデルと、を少なくとも含む複数の学習済みモデルを含み、
ユーザー操作により前記複数の学習済みモデルのいずれか一つの学習済みモデルの出力に切り替える切替手段を備え、
前記第１推定部は、前記第２学習済みモデルによって識別された第３データの属性と、前記切替手段と、に応じて選択された第１学習済みモデルを用いて、当該第３データを前記第２データと類似する第４データに変換して出力する請求項１又は２に記載の超音波診断装置。
【請求項12】
前記切替手段は複数の切替部を含み、
第３データを識別して前記複数の切替部のうち一の切替部を選択する選択部を備える請求項１１に記載の超音波診断装置。
第３データを識別して前記複数の切替部のうち一の切替部を選択する選択部を備える請求項１１に記載の超音波診断装置。
【請求項13】
前記学習済みモデルを用いて前記第１データを変換した第４データと、所定の正解ラベルと、をデータセットとした学習データを用いて機械学習された識別器を用いて、前記第４データから第５データを出力する第２推定部を備える請求項１又は２に記載の超音波診断装置。
【請求項14】
請求項１又は２に記載の超音波診断装置と、
前記第３データ、又は前記第３データ及び前記第４データを前記超音波診断装置から受信して記憶する管理装置と、を備えるデータ管理システム。
前記第３データ、又は前記第３データ及び前記第４データを前記超音波診断装置から受信して記憶する管理装置と、を備えるデータ管理システム。
【請求項15】
被検体に対して超音波を送受信する第１超音波探触子と同じ種類の第２超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づく第１データと、所定の条件で撮像された第２データと、を含む学習データを用いて機械学習された学習済みモデルを用いて、前記第１超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づく第３データを、前記第２データと類似する第４データに変換して出力する推定工程、
を含むデータ推定方法。
を含むデータ推定方法。
【請求項16】
コンピューターを、
被検体に対して超音波を送受信する第１超音波探触子と同じ種類の第２超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づく第１データと、所定の条件で撮像された第２データと、を含む学習データを用いて機械学習された学習済みモデルを用いて、前記第１超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づく第３データを、前記第２データと類似する第４データに変換して出力する推定部、
として機能させるためのプログラム。
被検体に対して超音波を送受信する第１超音波探触子と同じ種類の第２超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づく第１データと、所定の条件で撮像された第２データと、を含む学習データを用いて機械学習された学習済みモデルを用いて、前記第１超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づく第３データを、前記第２データと類似する第４データに変換して出力する推定部、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、超音波診断装置、データ管理システム、データ推定方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、超音波探触子により、超音波を被検体内部に照射し、その反射波を受信して解析することにより、被検体内部の超音波画像を表示する超音波診断装置が知られている。被検体は、患者の生体などである。
【0003】
近年、超音波診断装置は、ＡＩ（Artificial Intelligence）技術を用いて様々な用途で使われてきている。具体的には、超音波診断装置は、超音波画像データ中から目的の臓器／組織を自動的に識別（認識）したり、識別結果を用いて自動計測に応用している。
【0004】
例えば、超音波画像に写っている識別対象物を識別する識別器から出力される識別結果を取得する超音波画像診断装置が知られている（特許文献１参照）。識別対象物は、臓器、身体構造、病変部、異常な輝度領域である。超音波画像診断装置は、ユーザーが関心を有する身体部位、計測対象、識別処理を行うプロセッサー、超音波探触子の種類に応じて、複数の識別器から使用する識別器を変更する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【特許文献1】特開２０２２－１７２５６５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
従来の超音波診断装置は、超音波探触子、装置、メーカー、送受信設定（周波数）に応じて、多様な画質で超音波画像を表示する。しかし、新人の医師、コメディカルなどの不慣れなユーザーは、上記の理由によって画像が変わった場合に、どのように見て良いか分からず診断が困難になるおそれがある。前記のような理由もあり、超音波診断装置は、ユーザーの検査スキルの依存が大きいモダリティといわれている。検査スキルのバラつきは、診断のバラつきへ繋がるリスクが大きい。
【0007】
特許文献１の超音波画像診断装置は、超音波探触子などに応じて、多様な画質で超音波画像を表示し、当該超音波画像のＡＩの識別結果を通知する。しかし、ユーザーは、表示された１つの超音波画像に応じて画像内容を理解してＡＩの識別結果が適切か否かを判断し、最終的な診断をしなければならない。
【0008】
本発明の課題は、診断に不慣れなユーザーでも、多様な画質の画像から適切に診断できるようにすることである。
【課題を解決するための手段】
【0009】
上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明の超音波診断装置は、
被検体に対して超音波を送受信する第１超音波探触子と、
前記第１超音波探触子と同じ種類の第２超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づく第１データと、所定の条件で撮像された第２データと、を含む学習データを用いて機械学習された学習済みモデルを用いて、前記第１超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づく第３データを、前記第２データと類似する第４データに変換して出力する第１推定部と、
を備える。
被検体に対して超音波を送受信する第１超音波探触子と、
前記第１超音波探触子と同じ種類の第２超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づく第１データと、所定の条件で撮像された第２データと、を含む学習データを用いて機械学習された学習済みモデルを用いて、前記第１超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づく第３データを、前記第２データと類似する第４データに変換して出力する第１推定部と、
を備える。
【0010】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の超音波診断装置において、
前記第１データ及び前記第３データは、所定の受信信号又は前記受信信号に基づくＢモード画像データである。
前記第１データ及び前記第３データは、所定の受信信号又は前記受信信号に基づくＢモード画像データである。
【0011】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の超音波診断装置において、
前記第２データは、超音波データ、ＭＲＩデータ及びＣＴデータのうち少なくとも１つを含む。
前記第２データは、超音波データ、ＭＲＩデータ及びＣＴデータのうち少なくとも１つを含む。
【0012】
請求項４に記載の発明は、請求項１又は２に記載の超音波診断装置において、
前記第４データは、超音波データ、ＭＲＩ風画像データ又はＣＴ風画像データである。
前記第４データは、超音波データ、ＭＲＩ風画像データ又はＣＴ風画像データである。
【0013】
請求項５に記載の発明は、請求項１又は２に記載の超音波診断装置において、
前記第１データは、前記第２超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づくデータであり、
前記第２データは、前記第２超音波探触子とは異なる種類の第３超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づくデータである。
前記第１データは、前記第２超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づくデータであり、
前記第２データは、前記第２超音波探触子とは異なる種類の第３超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づくデータである。
【0014】
請求項６に記載の発明は、請求項１又は２に記載の超音波診断装置において、
前記第４データが加工画像であることを示す情報を出力する出力部を備える。
前記第４データが加工画像であることを示す情報を出力する出力部を備える。
【0015】
請求項７に記載の発明は、請求項１又は２に記載の超音波診断装置において、
前記第４データに対応する超音波探触子の種類、モダリティの種類、及び周波数の情報のうち少なくとも１つの情報を出力する出力部を備える。
前記第４データに対応する超音波探触子の種類、モダリティの種類、及び周波数の情報のうち少なくとも１つの情報を出力する出力部を備える。
【0016】
請求項８に記載の発明は、請求項１又は２記載の超音波診断装置において、
前記第３データが元画像であることを示す情報を出力する出力部を備える。
前記第３データが元画像であることを示す情報を出力する出力部を備える。
【0017】
請求項９に記載の発明は、請求項１又は２に記載の超音波診断装置において、
前記第３データを出力するか、又は前記第３データと前記第４データとを対応付けて出力する出力部を備える。
前記第３データを出力するか、又は前記第３データと前記第４データとを対応付けて出力する出力部を備える。
【0018】
請求項１０に記載の発明は、請求項１又は２に記載の超音波診断装置において、
前記第３データは第３画像データであり、かつ前記第４データは第４画像データであり、
前記第３画像データと前記第４画像データとを同一画面で表示又は切り替えて表示する表示部を備える。
前記第３データは第３画像データであり、かつ前記第４データは第４画像データであり、
前記第３画像データと前記第４画像データとを同一画面で表示又は切り替えて表示する表示部を備える。
【0019】
請求項１１に記載の発明は、請求項１又は２に記載の超音波診断装置において、
前記学習済みモデルは、
前記第１データと、前記第２データと、を含む学習データを用いて機械学習された第１学習済みモデルと、
前記第１超音波探触子と同じ種類の第２超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づく第５データと、当該第５データの属性を示す第６データと、を含む学習データを用いて機械学習された第２学習済みモデルと、を少なくとも含む複数の学習済みモデルを含み、
ユーザー操作により前記複数の学習済みモデルのいずれか一つの学習済みモデルの出力に切り替える切替手段を備え、
前記第１推定部は、前記第２学習済みモデルによって識別された第３データの属性と、前記切替手段と、に応じて選択された第１学習済みモデルを用いて、当該第３データを前記第２データと類似する第４データに変換して出力する。
前記学習済みモデルは、
前記第１データと、前記第２データと、を含む学習データを用いて機械学習された第１学習済みモデルと、
前記第１超音波探触子と同じ種類の第２超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づく第５データと、当該第５データの属性を示す第６データと、を含む学習データを用いて機械学習された第２学習済みモデルと、を少なくとも含む複数の学習済みモデルを含み、
ユーザー操作により前記複数の学習済みモデルのいずれか一つの学習済みモデルの出力に切り替える切替手段を備え、
前記第１推定部は、前記第２学習済みモデルによって識別された第３データの属性と、前記切替手段と、に応じて選択された第１学習済みモデルを用いて、当該第３データを前記第２データと類似する第４データに変換して出力する。
【0020】
請求項１２に記載の発明は、請求項１１に記載の超音波診断装置において、
前記切替手段は複数の切替部を含み、
第３データを識別して前記複数の切替部のうち一の切替部を選択する選択部を備える。
前記切替手段は複数の切替部を含み、
第３データを識別して前記複数の切替部のうち一の切替部を選択する選択部を備える。
【0021】
請求項１３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の超音波診断装置において、
前記学習済みモデルを用いて前記第１データを変換した第４データと、所定の正解ラベルと、をデータセットとした学習データを用いて機械学習された識別器を用いて、前記第４データから第５データを出力する第２推定部を備える。
前記学習済みモデルを用いて前記第１データを変換した第４データと、所定の正解ラベルと、をデータセットとした学習データを用いて機械学習された識別器を用いて、前記第４データから第５データを出力する第２推定部を備える。
【0022】
請求項１４に記載の発明のデータ管理システムは、
請求項１又は２に記載の超音波診断装置と、
前記第３データ、又は前記第３データ及び前記第４データを前記超音波診断装置から受信して記憶する管理装置と、を備える。
請求項１又は２に記載の超音波診断装置と、
前記第３データ、又は前記第３データ及び前記第４データを前記超音波診断装置から受信して記憶する管理装置と、を備える。
【0023】
請求項１５に記載の発明のデータ推定方法は、
被検体に対して超音波を送受信する第１超音波探触子と同じ種類の第２超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づく第１データと、所定の条件で撮像された第２データと、を含む学習データを用いて機械学習された学習済みモデルを用いて、前記第１超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づく第３データを、前記第２データと類似する第４データに変換して出力する推定工程、
を含む。
被検体に対して超音波を送受信する第１超音波探触子と同じ種類の第２超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づく第１データと、所定の条件で撮像された第２データと、を含む学習データを用いて機械学習された学習済みモデルを用いて、前記第１超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づく第３データを、前記第２データと類似する第４データに変換して出力する推定工程、
を含む。
【0024】
請求項１６に記載の発明のプログラムは、
コンピューターを、
被検体に対して超音波を送受信する第１超音波探触子と同じ種類の第２超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づく第１データと、所定の条件で撮像された第２データと、を含む学習データを用いて機械学習された学習済みモデルを用いて、前記第１超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づく第３データを、前記第２データと類似する第４データに変換して出力する推定部、
として機能させる。
コンピューターを、
被検体に対して超音波を送受信する第１超音波探触子と同じ種類の第２超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づく第１データと、所定の条件で撮像された第２データと、を含む学習データを用いて機械学習された学習済みモデルを用いて、前記第１超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づく第３データを、前記第２データと類似する第４データに変換して出力する推定部、
として機能させる。
【発明の効果】
【0025】
本発明によれば、診断に不慣れなユーザーでも、多様な画質の画像から適切に診断できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【0026】
【図1】本発明の実施の形態の超音波診断システムの概略構成を示すブロック図である。
【図2】超音波診断装置の機能構成を示すブロック図である。
【図3】ＧＡＮの構成を示す図である。
【図4】Ｃｙｃｌｅ－ＧＡＮの構成を示す図である。
【図5】第１の超音波画像出力処理を示すフローチャートである。
【図6】第１の超音波画像出力処理のデータ及び処理を示す図である。
【図7】表示画面を示す図である。
【図8】（ａ）は、超音波画像を示す図である。（ｂ）は、ＭＲＩ風画像を示す図である。
【図9】第２の超音波画像出力処理を示すフローチャートである。
【図10】第３の超音波画像出力処理を示すフローチャートである。
【図11】第３の超音波画像出力処理のデータ及び処理を示す図である。
【図12】第４の超音波画像出力処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0027】
以下、図面を参照して、本発明の第１の実施の形態、その変形例、第２、第３の実施の形態を順に詳細に説明する。ただし、発明の範囲は、図示例に限定されない。
【0028】
（第１の実施の形態）
図１～図８（ｂ）を参照して、本発明の第１の実施の形態を説明する。まず、図１～図３を参照して、本実施の形態の装置構成を説明する。図１は、本実施の形態の画像管理システム１００の概略構成を示すブロック図である。図２は、超音波診断装置１０の機能構成を示すブロック図である。
図１～図８（ｂ）を参照して、本発明の第１の実施の形態を説明する。まず、図１～図３を参照して、本実施の形態の装置構成を説明する。図１は、本実施の形態の画像管理システム１００の概略構成を示すブロック図である。図２は、超音波診断装置１０の機能構成を示すブロック図である。
【0029】
図１に示すように、データ管理装置システムとしての画像管理システム１００は、病院などの医療施設に設置される。画像管理システム１００は、超音波画像データなどの医用画像データを管理するシステムである。
【0030】
画像管理システム１００は、超音波診断装置１０と、管理装置としての画像管理サーバー４０と、を備える。画像管理システム１００の各装置は、通信ネットワークＮを介してデータ通信可能に互いに接続されている。通信ネットワークＮは、ＬＡＮ（Local Area Network）などである。
【0031】
画像管理サーバー４０は、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）の装置である。画像管理サーバー４０は、超音波診断装置１０で生成された超音波画像データを受信及び記憶して管理する。
【0032】
なお、画像管理システム１００は、超音波診断装置１０以外のモダリティの検査装置が接続される構成としてもよい。検査装置は、ＭＲＩ（磁気共鳴診断装置）、ＣＴ（コンピューター断層撮影装置）、ＤＲ（デジタルＸ線撮影装置）などである。この構成において、画像管理サーバー４０は、当該各検査装置が生成する医用画像データを管理する。
【0033】
図２に示すように、超音波診断装置１０は、超音波診断装置本体１と、超音波探触子２Ａ，２Ｂと、を備える。超音波探触子２Ａ，２Ｂの一方は、超音波診断装置本体１に接続される。超音波探触子２Ａ，２Ｂは、互いに異なる種類の超音波探触子である。超音波探触子の種類とは、型番、商品名、バージョンなどである。ただし、同じ種類の超音波探触子とは、型番、商品名、バージョンなどが同じ超音波探触子に、物理的に同じ（製造番号が同じ）超音波探触子を含むものとする。ここでは、超音波探触子２Ａは、例えば、比較的、超音波の周波数が高く、超音波画像の解像度に優れた機能を有する。超音波探触子２Ｂは、例えば、比較的、超音波の周波数が低く、超音波画像のコントラストに優れた機能を有する。なお、超音波診断装置本体１に接続される超音波探触子は、１つ又は３以上の種類としてもよい。
【0034】
超音波探触子２Ａ，２Ｂは、被検体内に対して超音波（送信超音波）を送信するとともに、この被検体内で反射した超音波の反射波（反射超音波：エコー）を受信する。超音波探触子２Ａは、超音波探触子本体２１Ａと、ケーブル２２と、コネクター２３と、を有する。超音波探触子２Ｂは、超音波探触子本体２１Ｂと、ケーブル２２と、コネクター２３と、を有する。超音波探触子本体２１Ａは、超音波探触子２Ａのヘッダ部であり、超音波を送受信する。超音波探触子本体２１Ｂは、超音波探触子２Ｂのヘッダ部であり、超音波を送受信する。ケーブル２２は、超音波探触子本体２１Ａ又は２１Ｂとコネクター２３とに接続される。ケーブル２２は、超音波探触子本体２１Ａ，２１Ｂ用の駆動信号及び超音波の受信信号が流れるケーブルである。コネクター２３は、超音波診断装置本体１のレセプタクルのコネクター（図示略）に接続するためのプラグのコネクターである。
【0035】
また、コネクター２３は、記憶部（図示略）を有する。この記憶部には、自装置の超音波探触子の種類を含む識別情報が記憶されている。超音波探触子が超音波診断装置本体１に接続されている状態で、超音波診断装置本体１側からコネクター２３の記憶部にアクセスできる。
【0036】
超音波診断装置本体１は、コネクター２３、ケーブル２２を介して、超音波探触子本体２１Ａ又は２１Ｂと接続される。超音波診断装置本体１は、超音波探触子本体２１Ａ又は２１Ｂに電気信号の駆動信号を送信する。超音波診断装置本体１は、駆動信号により超音波探触子本体２１Ａ又は２１Ｂに被検体に対して送信超音波を送信させる。超音波探触子２Ａ，２Ｂは、超音波探触子本体２１Ａ，２１Ｂにて受信した被検体内からの反射超音波に応じて電気信号である受信信号を生成する。超音波診断装置本体１は、超音波探触子２Ａ，２Ｂで生成された受信信号に基づいて被検体内の内部状態を超音波画像データとして画像化する。
【0037】
超音波探触子本体２１Ａは、先端側に振動子２ａを有する。振動子２ａは、例えば、方位方向（走査方向）に一次元アレイ状に複数配列されている。なお、振動子２ａは、二次元アレイ状に配列されたものであってもよい。また、振動子２ａの個数は、任意に設定することができる。また、本実施の形態では、超音波探触子２Ａ，２Ｂとしてリニア走査方式の電子スキャンプローブを採用するものとする。しかし、超音波探触子２Ａ，２Ｂは、電子走査方式又は機械走査方式の何れでもよい。また、超音波探触子２Ａ，２Ｂは、リニア走査方式、セクタ走査方式又はコンベックス走査方式の何れでもよい。超音波診断装置本体１と超音波探触子２Ａ，２Ｂとは、ケーブル２２を介する有線通信に代えて、無線通信する構成としてもよい。無線通信は、ＵＷＢ（Ultra Wide Band）などである。
【0038】
超音波診断装置本体１は、操作入力部１１、送信部１２、受信部１３、画像生成部１４、画像処理部１５、表示制御部１６、表示部１７、制御部１８、記憶部１９、通信部３１を備える。制御部１８は、第１推定部、第２推定部、推定部、出力部、切替手段、選択部として機能する。
【0039】
操作入力部１１は、押しボタン、エンコーダー、レバースイッチ、ジョイスティック、トラックボール、キーボード、タッチパッド、マルチファンクションスイッチなどの操作要素を有する。操作入力部１１は、医師、技師などのユーザーからの各操作要素への操作入力を受け付け、その操作情報を制御部１８に出力する。
【0040】
送信部１２は、制御部１８の制御に従って、超音波探触子２Ａ又は２Ｂに電気信号である駆動信号を供給して超音波探触子２Ａ又は２Ｂに送信超音波を発生させる。送信部１２は、例えば、クロック発生回路、遅延回路、パルス発生回路を備える。クロック発生回路は、駆動信号の送信タイミングや送信周波数を決定するクロック信号を発生させる。遅延回路は、振動子２ａ毎に対応した個別経路毎に遅延時間を設定し、設定された遅延時間だけ駆動信号の送信を遅延させる。遅延回路は、当該遅延により送信超音波によって構成される送信ビームを集束させる。パルス発生回路は、所定の周期で駆動信号としてのパルス信号を発生させる。送信部１２は、例えば、超音波探触子２Ａ，２Ｂに配列された複数（例えば、１９２個）の振動子２ａのうちの連続する一部（例えば、６４個）を駆動して送信超音波を発生させる。そして、送信部１２は、送信超音波を発生させる毎に駆動する振動子２ａを方位方向（走査方向）にずらすことで走査（スキャン）する。
【0041】
受信部１３は、制御部１８の制御に従って、超音波探触子２Ａ又は２Ｂから電気信号である受信信号を受信する。受信部１３は、例えば、増幅器、Ａ／Ｄ変換回路、整相加算回路を備える。増幅器は、受信信号を、振動子２ａ毎に対応した個別経路毎に、予め設定された増幅率で増幅させる。Ａ／Ｄ変換回路は、増幅された受信信号をアナログ－デジタル変換（Ａ／Ｄ変換）する。整相加算回路は、Ａ／Ｄ変換された受信信号に対して、振動子２ａ毎に対応した個別経路毎に遅延時間を与えて時相を整え、これらを加算（整相加算）して音線データを生成する。
【0042】
画像生成部１４は、制御部１８の制御に従って、受信部１３からの音線データに対して包絡線検波処理や対数圧縮などを実施し、ダイナミックレンジやゲインの調整を行って輝度変換する。画像生成部１４は、当該輝度変換により、受信エネルギーとしての輝度値を有する画素からなるＢ（Brightness）モード画像データを生成する。すなわち、Ｂモード画像データは、受信信号の強さを輝度によって表したものである。また、画像生成部１４は、Ｂモード以外に、カラードプラモード、弾性画像モードなどの他の画像モードの断層画像データを生成する構成としてもよい。さらに、画像生成部１４は、Ｍ（Motion）モードなど、断層画像データ以外の画像データを生成する他の画像モードを有する構成としてもよい。
【0043】
画像処理部１５は、画像メモリー部１５ａを有する。画像メモリー部１５ａは、例えば、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）などの半導体メモリーにより構成されている。画像処理部１５は、制御部１８の制御に従って、画像生成部１４から入力されたＢモード画像データに適宜画像処理を行う。また、画像処理部１５は、制御部１８の制御に従って、入力された又は画像処理されたＢモード画像データをフレーム単位で画像メモリー部１５ａに記憶する。フレーム単位のＢモード画像データを超音波画像データということがある。画像処理部１５は、制御部１８の制御に従って、画像メモリー部１５ａに記憶された超音波画像データを、所定時間毎に１フレーム分ずつ表示制御部１６に送信する。画像メモリー部１５ａは、例えば、約１０秒分のフレーム画像データを保持可能な大容量メモリーにより構成されている。画像メモリー部１５ａは、ＦＩＦＯ（First-In First-Out）方式により、直近１０秒分の超音波画像データを保持する。
【0044】
表示制御部１６は、制御部１８の制御に従って、画像処理部１５から入力されたＢモード画像データに、座標変換などの処理を行って、表示用の画像信号に変換する。表示制御部１６は、画像信号を表示部１７に出力する。
【0045】
表示部１７は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ、無機ＥＬディスプレイなどの表示パネルを有する。表示部１７は、制御部１８の制御に従って、表示制御部１６から出力された画像信号に従って超音波画像を表示パネルに表示する。また、表示部１７は、制御部１８から入力される各種表示情報を表示パネルに表示する。
【0046】
制御部１８は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）を備える。制御部１８は、ＲＯＭに記憶されている各種処理プログラムを読み出してＲＡＭに展開し、展開したプログラムとＣＰＵとの協働で、超音波診断装置１０の各部を制御する。ＲＯＭは、半導体などの不揮発メモリーなどにより構成される。ＲＯＭは、超音波診断装置１０に対応するシステムプログラム及び該システムプログラム上で実行可能な各種処理プログラムや、ガンマテーブルなどの各種データなどを記憶する。これらのプログラムは、コンピューターが読み取り可能なプログラムコードの形態でＲＡＭに格納される。ＣＰＵは、ＲＡＭ上の当該プログラムコードに従った動作を逐次実行する。ＲＡＭは、ＣＰＵにより実行される各種プログラム及びこれらプログラムに係るデータを一時的に記憶するワークエリアを形成する。
【0047】
特に、制御部１８のＲＯＭには、後述する第１の超音波画像出力処理を実行するための第１の超音波画像出力プログラムが記憶されているものとする。
【0048】
記憶部１９は、超音波画像データなどの情報を書き込み及び読み出し可能に記憶するＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）などの記憶部である。特に、記憶部１９は、後述するＡＩの学習済みモデルとしての変換器、識別器が記憶される。
【0049】
通信部３１は、通信ネットワークＮに接続される。通信部３１は、ネットワークカードなどを備える。制御部１８は、通信部３１を介して、通信ネットワークＮに接続された画像管理サーバー４０などの外部機器との間で情報の送受信を行う。
【0050】
超音波診断装置１０が備える各部について、各々の機能ブロックの一部又は全部の機能は、集積回路などのハードウェア回路として実現できる。集積回路は、例えばＬＳＩ（Large Scale Integration）である。ＬＳＩは、集積度の違いにより、ＩＣ（Integrated Circuit）、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではない。集積回路化は、専用回路又は汎用プロセッサーで実現してもよいし、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）やＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサーを利用してもよい。また、各部は、機能ブロックの一部又は全部の機能をソフトウェアにより実行してもよい。この場合、このソフトウェアは一つ又はそれ以上のＲＯＭ、光ディスク又はハードディスクなどの記憶媒体に記憶されている。超音波診断装置１０の演算処理器は、ソフトウェアを記憶媒体から読み出して実行する。
【0051】
つぎに、図３及び図４を参照して、本実施の形態の画像データ変換に用いるＡＩアルゴリズムを説明する。ここでは、ＡＩアルゴリズムとして、ＧＡＮ（Generative Adversarial Network：敵対的生成ネットワーク）と、Ｃｙｃｌｅ－ＧＡＮと、を説明する。図３は、ＧＡＮの構成を示す図である。図４は、Ｃｙｃｌｅ－ＧＡＮの構成を示す図である。
【0052】
ＧＡＮは、データのラベリングが不要な教師なし学習で使用されるＡＩアルゴリズムの一種である。ＧＡＮは、データから特徴を学習（機械学習）することで、実在しないデータを生成したり、存在するデータの特徴に沿って変換できる。
【0053】
ＧＡＮは、ゼロサムゲームフレームワークで互いに競合する２つのニューラルネットワークのシステムによって実装される。２つのニューラルネットワークは、生成ネットワーク（Generator）と、識別ネットワーク（Discriminator）と、である。本実施の形態のように、画像データ生成を目的とするなら、Generatorは、画像データを出力する。Discriminatorは、Generatorから出力された画像データの正否を識別（判定）する。Generatorは、Discriminatorを欺こうと学習する。Discriminatorは、より正確に識別しようと学習する。このように、２つのネットワークが相反した目的のもとに学習する様が敵対的と呼称される所以である。
【0054】
図３に示すように、ＧＡＮは、Generator５１と、Discriminator５２と、を有する。Generator５１は、入力画像データ６１を変換して出力画像データ６２を出力する。Generator５１は、出力画像データ６２がDiscriminator５２に本物と識別されるように変換を行う。
【0055】
一方、Discriminator５２は、出力画像データ６２を入力画像データ６３とし、入力画像データ６３と本物画像データ６４とが入力される。Discriminator５２は、入力画像データ６３と本物画像データ６４とが本物か偽物かを識別して識別結果を出力する。このとき、Discriminator５２は、入力画像データ６３を偽物と識別し、本物画像データ６４を本物と識別するように、学習する。Generator５１は、Discriminator５２の識別結果を用いて、出力画像データ６２がDiscriminator５２に本物と識別されるように学習する。これらの学習が繰り返される。
【0056】
例えば、最初の入力画像データ６１が、ランダムな画素値を持った画像データとする。本物画像データ６４が、Ｂモード画像データとする。学習初期の出力画像データ６２は、滅茶苦茶な画像の画像データとなる。学習を繰り返すごとに、出力画像データ６２が、本物らしい画像となっていく。学習終盤の出力画像データ６２は、本物画像データ６４のような本物らしい画像となる。
【0057】
本実施の形態は、ＧＡＮの一種であるＣｙｃｌｅ－ＧＡＮを用いる。Ｃｙｃｌｅ－ＧＡＮは、ある画像データ群Ｘの画像の所定の特徴を抽出し、画像データ群Ｘの画像データをもう一方の画像データ群Ｙの所定の特徴の画像データに変換するＧＡＮである。画像データ群Ｘ，Ｙの特徴は、例えば、（馬、シマウマ）、（夏の風景、冬の風景）などのペアとなっている。また、Ｃｙｃｌｅ－ＧＡＮは、画像データ群Ｘと画像データ群Ｙとで相互に画像データの変換が可能である。
【0058】
図４に示すように、Ｃｙｃｌｅ－ＧＡＮは、Generator７１，７２と、Discriminator７３，７４と、を有する。Generator７１は、画像データ群Ｘの特徴を有する本物画像データＸ１を変換し、画像データ群Ｙの特徴を有する偽物画像データＹ１として出力する。Generator７１は、偽物画像データＹ１がDiscriminator７３に、画像データ群Ｙの本物と識別されるように変換を行う。
【0059】
一方、Discriminator７３は、偽物画像データＹ１と、画像データ群Ｙの特徴を有する本物画像データＹ２と、が入力される。Discriminator７３は、偽物画像データＹ１と本物画像データＹ２とが、画像データ群Ｙの本物か偽物かを識別して識別結果を出力する。このとき、Discriminator７３は、偽物画像データＹ１を画像データ群Ｙの偽物と識別し、本物画像データＹ２を本物と判別するように、学習する。Generator７１は、Discriminator７３の識別結果を用いて、偽物画像データＹ１がDiscriminator７３に、本物と識別されるように学習する。
【0060】
Generator７２は、画像データ群Ｙの本物画像データＹ２を変換し、画像データ群Ｘの特徴を有する偽物画像データＹ１として出力する。Generator７２は、偽物画像データＸ２がDiscriminator７４に、画像データ群Ｘの本物と識別されるように変換を行う。
【0061】
一方、Discriminator７４は、偽物画像データＸ２と、本物画像データＸ１と、が入力される。Discriminator７４は、偽物画像データＸ２と本物画像データＸ１とが、画像データ群Ｘの本物か偽物かを識別して識別結果を出力する。このとき、Discriminator７４は、偽物画像データＸ２を画像データ群Ｘの偽物と識別し、本物画像データＸ１を本物と判別するように、学習する。Generator７２は、Discriminator７４の識別結果を用いて、偽物画像データＸ２がDiscriminator７４に、本物と識別されるように学習する。
【0062】
本実施の形態において、記憶部１９は、Generator７１を記憶する。また、画像データ群Ｘ，Ｙの特徴（属性）のペアは、（超音波探触子２Ａ、超音波探触子２Ｂ）、（超音波探触子２Ａ、ＭＲＩ）、（超音波探触子２Ｂ、ＭＲＩ）とする。具体的には、記憶部１９は、Generator７１として、Generator７１Ａ，７１Ｂ（図６）を記憶する。Generator７１Ａは、超音波探触子２Ａを使用して生成された画像データ用の変換器である。Generator７１Ｂは、超音波探触子２Ｂを使用して生成された画像データ用の変換器である。Generator７１Ａは、Generator７１ａ，７１ｂを有する。Generator７１Ｂは、Generator７１ｃ，７１ｄを有する。
【0063】
「超音波探触子を使用して生成された（超音波）画像データ」とは、「超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づく（超音波）画像データ」の意味である。以下、「超音波探触子を使用して生成された（超音波）画像データ」は、簡単に、「超音波探触子を使用した（超音波）画像データ」とする。
【0064】
Generator７１ａは、超音波探触子２Ａを使用した超音波画像データを、超音波探触子２Ｂを使用した超音波画像風（超音波探触子２Ｂ風）の画質に画像変換する。Generator７１ｂは、超音波探触子２Ａを使用した超音波画像データを、ＭＲＩ画像風（ＭＲＩ風）の画質に画像変換する。Generator７１ｃは、超音波探触子２Ｂを使用した超音波画像データ→超音波探触子２Ａを使用した超音波画像風（超音波探触子２Ａ風）の画質に画像変換する。Generator７１ｄは、超音波探触子２Ｂを超音波使用した画像データ→ＭＲＩ風の画質に画像変換する。
【0065】
Generator７１ａ，７１ｃは、超音波探触子２Ａを使用した超音波画像データと、超音波探触子２Ｂを使用した超音波画像データと、を用いて学習されている。Generator７１ａ，７１ｃに対応するDiscriminator７３，７４も同様に学習されている。例えば、本物画像データＸ１は、超音波探触子２Ａを使用した超音波画像データである。本物画像データＹ２は、超音波探触子２Ｂを使用した超音波画像データである。
【0066】
Generator７１ｂと、これに対応するDiscriminator７３，７４とは、超音波探触子２Ａを使用した超音波画像データと、ＭＲＩ画像データと、を用いて学習されている。Generator７１ｄと、これに対応するDiscriminator７３，７４とは、超音波探触子２Ｂを使用した超音波画像データと、ＭＲＩ画像データと、を用いて学習されている。
【0067】
Ｃｙｃｌｅ－ＧＡＮは、厳格なペアとなる学習データ（訓練データ）無しに学習を進められる。具体的には、訓練データとしての画像データ群Ｘの本物画像データと、画像データ群Ｙの本物画像データとは、被検体の断面やポジショニングが異なっていてもよい。
【0068】
Ｘ→Ｙの画像変換のGenerator７１を用いる場合、本質的には、学習データとしての画像データ群Ｘの本物画像データは、何の画像データでもよい。ただし、変換精度を上げるために、訓練データとしての画像データ群Ｘの本物画像データは、変換前の１つの特徴（超音波探触子２Ａなど）に絞る方が好ましい。このように、Ｃｙｃｌｅ－ＧＡＮは、学習データの収集が比較的容易である。また、Ｃｙｃｌｅ－ＧＡＮは、変換したいターゲットの特徴に画像変換できる。
【0069】
学習が進むと、Generator７１により変換される変換画像データは、本物画像データＹ２に類似する画像データとなる。例えば、偽物画像データＹ１は、本物画像データＹ２に類似する画像データとなる。画像データが類似するとは、Ｃｙｃｌｅ－ＧＡＮにおける画像の特徴が同じであり、画像のコントラスト、階調、粒状性、鮮鋭度が類似することとする。また、本物画像データＹ２に類似する画像データとは、例えば、本物画像データＹ２と撮影方向が同じ画像データ（例えば、断層像データ）であることとする。
【0070】
また、本物画像データＹ２は、所定の条件で撮像された画像データである。所定の条件で撮像された画像データとは、例えば、本物画像データＸ１に使用された超音波探触子と異なる種類の超音波探触子を使用した画像データである。
【0071】
以下、Generator７１，７１Ａ，７１Ｂ，７１ａ～７１ｄを、変換器７１，７１Ａ，７１Ｂ，７１ａ～７１ｄとする。Discriminator７３，７４を、識別器７３，７４とする。
【0072】
つぎに、図５～図８（ｂ）を参照して、画像管理システム１００の動作を説明する。図５は、第１の超音波画像出力処理を示すフローチャートである。図６は、第１の超音波画像出力処理のデータ及び処理を示す図である。図７は、表示画面８０を示す図である。図８（ａ）は、超音波画像９１を示す図である。図８（ｂ）は、ＭＲＩ風画像９２を示す図である。
【0073】
図５を参照して、超音波診断装置１０で実行される第１の超音波画像出力処理を説明する。あらかじめ、超音波診断装置本体１に超音波探触子２Ａ又は２Ｂが接続されているものとする。また、変換器７１ａ～７１ｄが、記憶部１９に記憶されているものとする。
【0074】
超音波診断装置１０において、例えば、操作入力部１１を介してユーザーから第１の超音波画像出力処理の実行指示が入力される。制御部１８は、当該実行指示の入力に応じて、ＲＯＭに記憶された第１の超音波画像出力プログラムに従い、第１の超音波画像出力処理を実行する。
【0075】
まず、制御部１８は、超音波診断装置本体１に接続されている超音波探触子の種類を取得する（ステップＳ１１）。制御部１８は、接続されている超音波探触子のコネクター２３の記憶部に記憶されている当該超音波探触子の識別情報を読み出す。制御部１８は、読み出した識別情報に対応する超音波探触子の種類を取得する。図６に示すように、超音波探触子の種類は、例えば「超音波探触子２Ａ」又は「超音波探触子２Ｂ」である。
【0076】
制御部１８は、送信部１２及び受信部１３を制御して、超音波探触子を介して超音波を送受信させる（ステップＳ１２）。ステップＳ１２において、ユーザーは、超音波探触子の先端を被検体に当ててスキャンする。
【0077】
制御部１８は、受信部１３、画像生成部１４、画像処理部１５及び表示制御部１６を制御して、ステップＳ１２の超音波に基づく超音波画像データを生成する（ステップＳ１３）。ステップＳ１３の超音波画像データは、Ｂモード画像データであり、元画像データとする。図６に示すように、例えば、超音波探触子２Ａを使用した元画像データ、又は超音波探触子２Ｂを使用した元画像データが生成される。
【0078】
制御部１８は、操作入力部１１を介して、ユーザーから元画像データをＡＩの識別器により変換するか否かの設定情報の入力を受け付ける（ステップＳ１４）。ステップＳ１４において、制御部１８は、入力された設定情報に基づいて、元画像データを変換するか否かを判別する。
【0079】
元画像データを変換しない場合（ステップＳ１４；ＮＯ）、制御部１８は、ステップＳ１３で生成された元画像データを表示部１７に表示させる（ステップＳ１５）。制御部１８は、操作入力部１１を介してユーザーから画像データを画像管理サーバー４０に送信するか否かの入力を受け付ける（ステップＳ１６）。ステップＳ１６において、制御部１８は、当該入力に応じて、画像データを画像管理サーバー４０に送信するか否かを判別する。
【0080】
画像データを送信しない場合（ステップＳ１６；ＮＯ）、第１の超音波画像出力処理が終了する。画像データを送信する場合（ステップＳ１６；ＹＥＳ）、制御部１８は、通信部３１を介して、元画像データを画像管理サーバー４０に送信する（ステップＳ１７）。ステップＳ１７に対応して、画像管理サーバー４０は、元画像データを超音波診断装置１０から受信して、自装置の記憶部に記憶する。ステップＳ１７の後、第１の超音波画像出力処理が終了する。
【0081】
元画像データを変換する場合（ステップＳ１４；ＹＥＳ）、制御部１８は、操作入力部１１を介してユーザーからのＡＩの変換器の種類の入力を受け付ける（ステップＳ１８）。図６に示すように、ＡＩの変換器の種類は、例えば、変換器７１ａ，７１ｂ，７１ｃ，７１ｄである。ステップＳ１８では少なくとも変換器の変換後の特徴（超音波探触子２Ａ風、超音波探触子２Ｂ風、ＭＲＩ風）が入力さればよい。
【0082】
制御部１８は、ステップＳ１１で取得された超音波探触子の種類と、ステップＳ１８で入力された変換器の種類とに応じて、使用する変換器を設定する（ステップＳ１９）。図６に示すように、使用する変換器は、例えば、変換器７１ａ，７１ｂ，７１ｃ，７１ｄから、１つ設定される。ここでは、ステップＳ１１の超音波探触子の種類と、図４の本物画像データＸ１の超音波探触子の種類とが同じで、かつ、ステップＳ１８の変換器の種類に対応する変換器が設定される。
【0083】
制御部１８は、ステップＳ１９で設定された変換器を記憶部１９から読み出し、当該変換器により、ステップＳ１３の元画像データを変換する（ステップＳ２０）。変換した元画像データを変換画像データとする。図８に示すように、変換画像データは、例えば、変換器７１ａを用いた場合、超音波探触子２Ｂを使用した超音波画像の特徴の画質の超音波探触子２Ｂ風の加工画像データとなる。また、変換画像データは、変換器７１ｂ又は７１ｄを用いた場合、ＭＲＩ画像の特徴の画質のＭＲＩ風の加工画像データとなる。また、変換画像データは、例えば、変換器７１ｃを用いた場合、超音波探触子２Ａを使用した超音波画像の特徴の画質の超音波探触子２Ａ風の加工画像データとなる。
【0084】
制御部１８は、操作入力部１１を介してユーザーからの画像データの並列表示をするか否かの入力を受け付ける（ステップＳ２１）。ステップＳ２１において、制御部１８は、入力された情報に応じて、画像データの並列表示をするか否かを判別する。
【0085】
並列表示する場合（ステップＳ２１；ＹＥＳ）、制御部１８は、ステップＳ１３の元画像データとステップＳ２０の変換画像データとを表示部１７に並列表示する（ステップＳ２２）。ステップＳ２２では、例えば、図７に示す表示画面８０が表示される。表示画面８０は、元画像データが超音波探触子２Ａを使用して生成され、変換器７１ａを用いて画像変換された場合に対応する。
【0086】
表示画面８０は、元画像８１と、変換画像８２と、付帯情報８３，８４，８５，８６を有する。元画像８１は、超音波探触子２Ａを使用した元画像データの画像である。変換画像８２は、変換器７１ａを用いて元画像８１の元画像データが画像変換された変換画像データの画像である。元画像８１と変換画像８２とは、左右方向に並列に配列されている。ただし、元画像８１と変換画像８２とは、上下方向に並列に配置される構成としてもよい。
【0087】
付帯情報８３は、元画像８１が元画像であることを示す情報である。付帯情報８３は、例えば元画像８１の近傍に配置された「Original」の文字情報である。ただし、付帯情報８３は、他の文字情報や、マーク、元画像８１の枠などとしてもよい。付帯情報８４は、元画像８１に関する付帯情報である。付帯情報８３は、例えば元画像８１の近傍に配置された「Ｆｒｅｑ．Ｍｉｄ」の文字情報である。「Ｆｒｅｑ．Ｍｉｄ」は、元画像８１の超音波の送受信設定の周波数がミドルレベルであることを示す。付帯情報８３，８４は、例えば、白色とする。
【0088】
付帯情報８５は、変換画像８２が元画像の加工画像であること及びその内容を示す情報である。付帯情報８５は、例えば元画像８１の近傍に配置された「Probe 2B Style」の文字情報である。「Probe 2B Style」は、変換画像８２が「超音波探触子２Ｂ風」の特徴の画質の変換画像であることを示す。ただし、付帯情報８３は、他の文字情報や、マーク、変換画像８２の枠などとしてもよい。付帯情報８６は、変換画像８２に関する付帯情報である。付帯情報８６は、例えば元画像８１の近傍に配置された「Ｆｒｅｑ．Ｈｉｇｈ（ＡＩ）」の文字情報である。「Ｆｒｅｑ．Ｈｉｇｈ（ＡＩ）」は、変換画像８２の超音波の送受信設定の周波数がハイレベルであることと、ＡＩの加工画像であることと、を示す。付帯情報８５，８６は、例えば、黒色とする。このように、付帯情報８３，８４と、付帯情報８５，８６とは、異なる色に設定され、元画像と変換画像（加工画像）とを識別表示している。
【0089】
図５に戻り、制御部１８は、操作入力部１１を介してユーザーからの表示中の２つの画像の位置の切替入力を受け付ける（ステップＳ２３）。ステップＳ２３において、制御部１８は、当該入力に応じて、表示中の２つの画像の位置の切替入力があるか否かを判別する。切替入力がある場合（ステップＳ２３；ＹＥＳ）、制御部１８は、並列表示中の元画像と変換画像との位置を切り替える（ステップＳ２４）。ステップＳ２４では、例えば、表示画面８０が表示中の場合に、左側に変換画像８２が配置され右側に元画像８１が配置された右側の並列表示に切り替えられる。
【0090】
制御部１８は、操作入力部１１を介してユーザーからの画像の表示終了の入力を受け付ける（ステップＳ２５）。ステップＳ２５において、制御部１８は、当該入力に応じて、画像の表示を終了するか否かを判別する。切替入力がない場合（ステップＳ２３；ＮＯ）、処理はステップＳ２５に移行される。表示を終了しない場合（ステップＳ２５；ＮＯ）、処理はステップＳ２３に移行される。
【0091】
並列表示しない場合（ステップＳ２１；ＮＯ）、制御部１８は、ステップＳ２０の変換画像データを表示部１７に単独表示する（ステップＳ２６）。ステップＳ２６では、例えば、表示画面８０のうち、変換画像８２及び付帯情報８５，８６のみが表示される。
【0092】
制御部１８は、操作入力部１１を介してユーザーからの表示中の１つの画像の表示の切替入力を受け付ける（ステップＳ２７）。ステップＳ２７において、制御部１８は、当該入力に応じて、表示中の画像の切替入力があるか否かを判別する。切替入力がある場合（ステップＳ２７；ＹＥＳ）、制御部１８は、表示中の画像を、これに対応するもう一方の画像に表示を切り替える（ステップＳ２８）。ステップＳ２８では、例えば、変換画像８２及び付帯情報８５，８６のみが表示中の場合に、元画像８１及び付帯情報８３，８４のみの表示に切り替えられる。
【0093】
制御部１８は、操作入力部１１を介してユーザーからの画像の表示終了の入力を受け付ける（ステップＳ２９）。ステップＳ２９において、制御部１８は、当該入力に応じて、画像の表示を終了するか否かを判別する。表示を終了しない場合（ステップＳ２９；ＮＯ）、処理はステップＳ２７に移行される。
【0094】
表示を終了する場合（ステップＳ２５；ＹＥＳ）、制御部１８は、操作入力部１１を介してユーザーから画像データを送信するか否かの入力を受け付ける（ステップＳ３０）。表示を終了する場合（ステップＳ２９；ＹＥＳ）、処理はステップＳ３０に移行される。ステップＳ３０において、制御部１８は、当該入力に応じて、画像データを画像管理サーバー４０に送信するか否かを判別する。
【0095】
画像データを送信しない場合（ステップＳ３０；ＮＯ）、第１の超音波画像出力処理が終了する。画像データを送信する場合（ステップＳ３０；ＹＥＳ）、制御部１８は、通信部３１を介して、元画像データ及び変換画像データを対応付けて画像管理サーバー４０に送信する（ステップＳ３１）。ステップＳ３１に対応して、画像管理サーバー４０は、元画像データ及び変換画像データを超音波診断装置１０から受信する。画像管理サーバー４０は、元画像データ及び変換画像データを対応付けて、自装置の記憶部に記憶する。ステップＳ３１の後、第１の超音波画像出力処理が終了する。
【0096】
表示画面８０は、変換器７１ａを用いて、超音波探触子２Ａを使用した元画像８１の元画像データを、超音波探触子２Ｂ風の変換画像８２の変換画像データに変換する例であった。図８（ａ）に示すように、例えば、超音波探触子２Ａを使用した超音波画像の超音波画像９１の元画像データを考える。図８（ｂ）に示すように、変換器７１ｂを用いて、超音波画像９１の元画像データを、ＭＲＩの特徴の画質のＭＲＩ風画像９２の変換画像データに変換できる。
【0097】
以上、本実施の形態によれば、超音波診断装置１０は、被検体に対して超音波を送受信する超音波探触子２Ａ又は２Ｂとしての第１超音波探触子と、推定部としての制御部１８と、を備える。制御部１８は、学習データを用いて機械学習された学習済みモデルとしての変換器７１を用いる。学習データは、第１超音波探触子と同じ種類の第２超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づく第１データと、所定の条件で撮像された第２データと、を含む。第１データは、図４の本物画像データＸ１である。第２データは、図４の本物画像データＹ２である。制御部１８は、第１超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づく第３データを、第２データと類似する第４データに変換して出力する。第３データは、第１超音波探触子を使用した元画像データである。第４データは、本物画像データＹ２に類似する変換画像データである。
【0098】
このため、診断に不慣れなユーザーでも、元画像データ及び変換画像データにより、多様な画質の画像（元画像、変換画像）から適切に診断できるようになる。
【0099】
第１データ（本物画像データＸ１）及び第３データ（元画像データ）は、所定の受信信号に基づくＢモード画像データである。このため、診断に不慣れなユーザーでも、元画像データ及び変換画像データにより、多様な画質の画像（元画像、変換画像）から適切に診断できるようになる。
【0100】
第２データ（本物画像データＹ２）は、超音波画像データ及びＭＲＩ画像データを含む。このため、多様な特徴の画質の画像（超音波画像、ＭＲＩ風画像）から適切に診断できるようになる。
【0101】
第４データ（変換画像データ）は、超音波画像風画像データ又はＭＲＩ風画像データである。このため、多様な特徴の画質の画像（超音波画像、ＭＲＩ風画像）から適切に診断できるようになる。
【0102】
第１データ（本物画像データＸ１）は、第２超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づくデータである。第２データ（本物画像データＹ２）は、第２超音波探触子とは異なる超音波探触子２Ａ又は２Ｂとしての第３超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づくデータである。このため、第３超音波探触子風の画像データにより、多様な画質の画像（第１超音波探触子の超音波画像、第３超音波探触子風画像）から適切に診断できるようになる。
【0103】
制御部１８は、第４データ（変換画像データ）が加工画像であることを示す付帯情報８５，８６を表示部１７に表示する。このため、第４データが加工画像であるため確定診断／最終確認には適さなく、加工画像であることをユーザーに通知することで注意喚起できる。また、表示された元画像と変換画像との混同を防ぐことができる。
【0104】
制御部１８は、第４データ（変換画像データ）に対応する超音波探触子の種類及び周波数を示す付帯情報８５，８６を表示部１７に表示する。第４データ（変換画像データ）がＭＲＩ風画像データである場合、付帯情報は、超音波探触子の種類に代えて、モダリティの種類（ＭＲＩ）を含める。このため、第４データに対応する超音波探触子の種類、周波数、モダリティをユーザーに通知でき、第４データに推論処理が動いていることを通知できる。
【0105】
制御部１８は、第３データ（元画像データ）が元画像である旨を示す付帯情報８３，８４を表示部１７に表示する。このため、第３データが確定診断／最終確認に適しており、元画像であることをユーザーに通知（明示）できる。また、表示された元画像と変換画像（加工画像）との混乱を防ぐことができる。
【0106】
制御部１８は、第３データ（元画像データ）を表示するか、又は第３データと第４データ（変換画像データ）とを対応付けて表示する。このため、加工画像で確定診断／最終確認してしまうことを防ぎ、元画像で確定診断／最終確認することを促すことができる。
【0107】
また、画像管理システム１００は、超音波診断装置１０と、画像管理サーバー４０と、を備える。画像管理サーバー４０は、第３データ（元画像データ）、又は第３データ及び第４データ（変換画像データ）を対応付けて、超音波診断装置１０から受信して記憶する。制御部１８は、第３データ（元画像データ）、又は第３データと第４データ（変換画像データ）とを対応付けて、画像管理サーバー４０に送信する。このため、画像管理サーバー４０が、第３データのみ、又は第３データ及び第４データを受信でき、対応付けて記憶し管理できる。なお、制御部１８は、第３データ（元画像データ）、又は第３データと第４データ（変換画像データ）とを対応付けて、読影レポート上に出力する構成としてもよい。
【0108】
第３データは、元画像データである。かつ、第４データは、変換画像データである。超音波診断装置１０は、元画像データと変換画像データとを同一画面で表示又は切り替えて表示する表示部１７を備える。このため、変換画像を元画像と並べて表示、又は切り替えて表示でき、ユーザーに好ましい表示方式をとることにより、適切に診断できるようになる。
【0109】
【0110】
上記第１の実施の形態は、元画像データを変換画像データに変換する構成であった。本変形例は、元画像の画像化前の音線データを、変換画像の画像化前の音線データに変換する構成である。元画像の画像化前の音線データを、元画像化データとする。変換画像の画像化前の音線データを、変換画像化データとする。
【0111】
本変形例の装置構成は、上記第１の実施の形態と同様に、画像管理システム１００を用いる。ただし、超音波診断装置１０の制御部１８のＲＯＭには、第１の超音波画像出力プログラムに代えて、第２の超音波画像出力プログラムが記憶されている。第２の超音波画像出力プログラムは、後述する第２の超音波画像出力処理を実行するためのプログラムである。
【0112】
つぎに、図９を参照して、画像管理システム１００の動作を説明する。具体的には、図９を参照して、超音波診断装置１０で実行される第２の超音波画像出力処理を説明する。あらかじめ、超音波診断装置１０において、超音波診断装置本体１に超音波探触子２Ａ又は２Ｂが接続されているものとする。また、変換器７１ａ～７１ｄが、記憶部１９に記憶されているものとする。
【0113】
超音波診断装置１０において、例えば、操作入力部１１を介してユーザーから第２の超音波画像出力処理の実行指示が入力される。制御部１８は、当該実行指示の入力に応じて、ＲＯＭに記憶された第２の超音波画像出力プログラムに従い、第２の超音波画像出力処理を実行する。
【0114】
図９に示すステップＳ４１，Ｓ４２は、図５の第１の超音波画像出力処理のステップＳ１１，Ｓ１２と同様である。制御部１８は、受信部１３を制御して、ステップＳ１２の超音波に基づく超音波画像の音線データを生成する（ステップＳ４３）。ステップＳ４３の音線データは、Ｂモード画像を生成するための画像化データであり、元画像化データとする。制御部１８は、画像生成部１４、画像処理部１５及び表示制御部１６を制御して、ステップＳ４３の元画像化データに基づく超音波画像データを生成する（ステップＳ４４）。ステップＳ４４の超音波画像データは、Ｂモード画像データであり、元画像データとする。
【0115】
制御部１８は、操作入力部１１を介して、ユーザーから元画像化データをＡＩの識別器により変換するか否かの設定情報の入力を受け付ける（ステップＳ４５）。ステップＳ４５において、制御部１８は、入力された設定情報に基づいて、元画像化データを変換するか否かを判別する。
【0116】
元画像化データを変換しない場合（ステップＳ４５；ＮＯ）、制御部１８は、ステップＳ４４で生成された元画像データを表示部１７に表示させる（ステップＳ４６）。ステップＳ４７～Ｓ５０は、図５のステップＳ１６～Ｓ１９と同様である。制御部１８は、ステップＳ５０で設定された変換器を記憶部１９から読み出し、当該変換器により、ステップＳ４３の元画像化データを変換する（ステップＳ５１）。変換した元画像化データを変換画像化データとする。
【0117】
制御部１８は、画像生成部１４、画像処理部１５、表示制御部１６を制御して、ステップＳ５１の変換画像化データから変換画像データを生成する（ステップＳ５２）。ステップＳ５３～Ｓ６３は、図５のステップＳ２１～Ｓ３１と同様である。
【0118】
以上、本変形例によれば、第１データ（本物画像データＸ１に対応する音線データ）及び第３データ（元画像データに対応する音線データ）は、所定の受信信号としての音線データである。このため、第１の実施の形態と同様に、診断に不慣れなユーザーでも、元画像データ及び変換画像データにより、多様な画質の画像（元画像、変換画像）から適切に診断できるようになる。
【0119】
第２データ（本物画像データＹ２）は、超音波データ（音線データ）及びＭＲＩ画像データを含む。このため、多様な特徴の画質の画像（超音波画像、ＭＲＩ風画像）から適切に診断できるようになる。
【0120】
第４データ（変換画像データ）は、超音波データ（音線データ）及びＭＲＩ風画像データである。このため、多様な特徴の画質の画像（超音波画像、ＭＲＩ風画像）から適切に診断できるようになる。
【0121】
第１の実施の形態又は本変形例で説明したように、第１データ及び第３データは、同じデータ方式（画像データ又は音線データ）である。例えば、第１データがＢモード画像データである場合、第３データもＢモード画像データであることが好ましい。第１データが音線データである場合、第３データも音線データであることが好ましい。この構成の場合に、変換器の変換精度を上げることができる。
【0122】
本変形例では、第１データ及び第３データの受信信号として音線データを用いる構成としたが、これに限定されるものではない。当該受信信号として受信部１３のＲＦ（Radio Frequency）信号を用いる構成としてもよい。
【0123】
（第２の実施の形態）
図１０、図１１を参照して、本発明の第２の実施の形態の変形例を説明する。図１０は、第３の超音波画像出力処理を示すフローチャートである。図１１は、第３の超音波画像出力処理のデータ及び処理を示す図である。
図１０、図１１を参照して、本発明の第２の実施の形態の変形例を説明する。図１０は、第３の超音波画像出力処理を示すフローチャートである。図１１は、第３の超音波画像出力処理のデータ及び処理を示す図である。
【0124】
上記第１の実施の形態は、元画像データの属性として超音波診断装置本体１に接続されている超音波探触子の種類を記憶部から読み出し、変換器の設定に用いる構成であった。本実施の形態は、ＡＩの識別器を用いて、元画像データの属性としての超音波探触子の種類を識別し、変換器の設定に用いる構成である。
【0125】
本実施の形態の装置構成は、上記第１の実施の形態と同様に、画像管理システム１００を用いる。ただし、超音波診断装置１０の制御部１８のＲＯＭには、第１の超音波画像出力プログラムに代えて、第３の超音波画像出力プログラムが記憶されている。第３の超音波画像出力プログラムは、後述する第３の超音波画像出力処理を実行するためのプログラムである。
【0126】
つぎに、図１０、図１１を参照して、画像管理システム１００の動作を説明する。具体的には、図１０を参照して、超音波診断装置１０で実行される第３の超音波画像出力処理を説明する。あらかじめ、超音波診断装置１０において、超音波診断装置本体１に超音波探触子２Ａ又は２Ｂが接続されているものとする。また、図１１に示すように、変換器７１ａ～７１ｄと、識別器７３，７４としての識別器７３ａ，７４ｂが、記憶部１９に記憶されているものとする。
【0127】
識別器７３ａは、超音波探触子２Ｂを使用した超音波画像データを本物と識別する識別器である。識別器７４ａは、超音波探触子２Ａを使用した超音波画像データを本物と識別する識別器である。識別器７３ａ，７４ａは、例えば、図４において、超音波探触子２Ａを使用した超音波画像データと、超音波探触子２Ｂを使用した超音波画像データと、を用いて学習されている。例えば、本物画像データＸ１は、超音波探触子２Ａを使用した超音波画像データである。本物画像データＹ２は、超音波探触子２Ｂを使用した超音波画像データである。
【0128】
超音波診断装置１０において、例えば、操作入力部１１を介してユーザーから第３の超音波画像出力処理の実行指示が入力される。制御部１８は、当該実行指示の入力に応じて、ＲＯＭに記憶された第３の超音波画像出力プログラムに従い、第３の超音波画像出力処理を実行する。
【0129】
図９に示すステップＳ７１～Ｓ７６は、図５の第１の超音波画像出力処理のステップＳ１２～Ｓ１７と同様である。元画像データを変換する場合（ステップＳ７３；ＹＥＳ）、制御部１８は、識別器７３ａ，７３ｂを記憶部１９から読み出す（ステップＳ７７）。ステップＳ７７において、制御部１８は、識別器７３ａ，７３ｂを用いて、元画像データの画像属性を識別する。
【0130】
例えば、識別器７３ａに元画像データに入力して、本物との識別結果が得られる場合に、元画像データの属性として「超音波探触子２Ｂ」が得られる。識別器７４ａに元画像データに入力して、本物である識別結果が得られる場合に、元画像データの属性として「超音波探触子２Ｂ」が得られる。つまり、元画像データの属性として、超音波探触子の種類が得られる。
【0131】
ステップＳ７８は、図５のステップＳ１８に対応する。制御部１８は、ステップＳ７７で取得された元画像データの属性と、ステップＳ７８で入力された変換器の種類とに応じて、使用する変換器を設定する（ステップＳ７９）。ステップＳ８０～Ｓ９１は、図５のステップＳ２０～Ｓ３１と同様である。
【0132】
以上、本実施の形態によれば、記憶部１９に記憶する学習済みモデルは、第１学習済みモデルと、第２学習済みモデルとを少なくとも含む複数の学習済みモデルを含む。第１学習済みモデル（変換器７１）は、第１データと、第２データと、を含む学習データを用いて機械学習されている。第２学習済みモデル（識別器７３，７４）は、第５データと、第６データと、を含む学習データを用いて機械学習されている。第５データは、第１超音波探触子と同じ種類の第２超音波探触子で受信した画像生成用の受信信号に基づく。第６データは、第５データの属性を示す。制御部１８は、ユーザー操作により複数の学習済みモデルのいずれか一つの学習済みモデルの出力に切り替える。制御部１８は、第２学習済みモデルによって識別された第３データ（元画像データ）の属性と、ユーザー操作と、に応じて第１学習済みモデルを選択する。制御部１８は、選択された第１学習済みモデルを用いて、第３データを、第２データと類似する第４データに変換して出力する。このため、第２学習済みモデルにより、第３データの属性を当該第３データから容易に取得できる。
【0133】
制御部１８は、第３データの属性ごとに複数の切替部（図１１の「変換器切替」）を含む。制御部１８は、第３データの属性を識別して複数の切替部のうち一の切替部を選択する。このため、第２学習済みモデルにより、第３データの属性を当該第３データから容易に取得できる。
【0134】
【0135】
上記第１の実施の形態は、元画像データを変換して変換画像データを生成し表示及び送信する構成であった。本実施の形態は、変換画像データから画像中の所定の臓器／組織などの識別対象物を識別する構成である。
【0136】
本実施の形態の装置構成は、上記第１の実施の形態と同様に、画像管理システム１００を用いる。ただし、超音波診断装置１０の制御部１８のＲＯＭには、第１の超音波画像出力プログラムに代えて、第４の超音波画像出力プログラムが記憶されている。第４の超音波画像出力プログラムは、後述する第４の超音波画像出力処理を実行するためのプログラムである。
【0137】
つぎに、図１２を参照して、画像管理システム１００の動作を説明する。具体的には、図１２を参照して、超音波診断装置１０で実行される第４の超音波画像出力処理を説明する。あらかじめ、超音波診断装置１０において、超音波診断装置本体１に超音波探触子２Ａ又は２Ｂが接続されているものとする。また、被検体の識別対象物を識別するための識別器Ｄ１（図示略）が、記憶部１９に記憶されているものとする。
【0138】
識別器Ｄ１は、元画像データから変換器７１により変換された変換画像データの画像から所定の識別対象物を識別するＡＩの識別器である。識別器Ｄ１は、例えば、畳み込みニューラルネットワークで構成された学習済みモデルである。識別対象物は、臓器、組織の少なくとも１つである。臓器は、心臓、肝臓などである。組織は、臓器、神経、筋膜、筋肉、血管、胎盤、リンパ節脳、前立腺、頸動脈、乳房などである。また、識別対象物は、何らかの疾患を示す病変部や、超音波画像内の異常な輝度領域などとしてもよい。
【0139】
識別器Ｄ１は、画像内に識別対象物を含む変換画像データと、当該変換画像データの所定の正解ラベルとを用いて学習される。所定の正解ラベルは、識別対象物の撮影領域、撮影部位、位置、計測、画像の分類などが含まれる。識別器Ｄ１は、元画像データから変換器７１により変換された変換画像データが入力されると、当該変換画像データの画像内の識別対象物を識別し、その識別結果を出力する。例えば、識別器Ｄ１は、識別対象物の種類ごとに用意されるものとする。
【0140】
識別器Ｄ１は、従来それぞれの超音波探触子（プローブ）毎に画像データと正解ラベルを用いて学習されていた。この場合、例えば病変を識別対象とした場合には対応するそれぞれのプローブ毎に学習データを準備しなければ十分な性能を持った識別器にすることは困難であるし、新たな超音波探触子を追加するために新たに学習データを準備する必要があるため識別器を作成するために時間を要する。また、複数の超音波探触子に対応するということは学習済みモデルが多様な画質の画像に対して対応する必要があり、そのような場合には学習済みモデルのサイズが大きくなるため、超音波診断装置に必要なリアルタイム性が損なわれてしまう。
一方、変換画像データを入力とする場合には識別器が対応する画質の多様性を低減することが可能となる。これは学習済みモデルを小さくできることを意味する。また、新たに対応する超音波探触子を増やす場合には、変換器７１を作成すればよく、識別器のための学習データは大きく減らすことが可能となる。ここで変換器７１の作成にもちいる学習データには病変を含む画像が必須ではないため、十分な学習データを容易に準備して作成することができる。
一方、変換画像データを入力とする場合には識別器が対応する画質の多様性を低減することが可能となる。これは学習済みモデルを小さくできることを意味する。また、新たに対応する超音波探触子を増やす場合には、変換器７１を作成すればよく、識別器のための学習データは大きく減らすことが可能となる。ここで変換器７１の作成にもちいる学習データには病変を含む画像が必須ではないため、十分な学習データを容易に準備して作成することができる。
【0141】
超音波診断装置１０において、例えば、操作入力部１１を介してユーザーから第４の超音波画像出力処理の実行指示が入力される。制御部１８は、当該実行指示の入力に応じて、ＲＯＭに記憶された第４の超音波画像出力プログラムに従い、第４の超音波画像出力処理を実行する。
【0142】
図１２に示すように、ステップＳ１０１～Ｓ１１０は、図１０の第３の超音波画像出力処理のステップＳ７１～Ｓ８０と同様である。制御部１８は、操作入力部１１を介してユーザーからの識別したい識別対象物の種類の入力を受け付ける（ステップＳ１１１）。ステップＳ１１１において、制御部１８は、入力された識別対象物の種類に対応する識別器Ｄ１を記憶部１９から読み出して、識別用に設定する。
【0143】
制御部１８は、ステップＳ１１１で設定された識別器を用いて、ステップＳ１１０の変換画像データの識別対象物を識別し、識別結果を取得する（ステップＳ１１２）。ステップＳ１１３は、図１０のステップＳ８１と同様である。並列表示する場合（ステップＳ１１３；ＹＥＳ）、制御部１８は、ステップＳ１３の元画像データとステップＳ２０の変換画像データとを表示部１７に並列表示する（ステップＳ１１４）。ステップＳ１１４において、制御部１８は、元画像データと変換画像データとともに、ステップＳ１１２で取得した識別結果を表示する。識別結果は、変換画像の識別対象物の識別結果であり、例えば、当該変換画像の近傍に表示される。
【0144】
ステップＳ１１５～Ｓ１１７は、図１０のステップＳ８３～Ｓ８５と同様である。並列表示しない場合（ステップＳ１１３；ＮＯ）、制御部１８は、ステップＳ１１０の変換画像データを表示部１７に単独表示する（ステップＳ１１８）。ステップＳ１１８において、制御部１８は、変換画像データとともに、ステップＳ１１２で取得した識別結果を表示する。ステップＳ１１９～Ｓ１２３は、図１０のステップＳ８７～Ｓ９１と同様である。
【0145】
以上、本実施の形態によれば、制御部１８は、識別器Ｄ１を用いて、第４データ（変換画像データ）から第５データ（識別結果）を出力する。識別器Ｄ１は、学習済みモデル（変換器７１）を用いて第１データを変換した第４データと、所定の正解ラベルとをデータセットとした学習データを用いて機械学習されている。このため、第４データから容易に臓器／組織などの識別対象物を識別できる。
【0146】
以上の説明では、本発明に係るプログラムのコンピューター読み取り可能な媒体としてＲＯＭを使用した例を開示したが、この例に限定されない。その他のコンピューター読み取り可能な媒体として、フラッシュメモリなどの不揮発性メモリー、ＣＤ－ＲＯＭなどの可搬型記録媒体を適用することが可能である。また、本発明に係るプログラムのデータを通信回線を介して提供する媒体として、キャリアウエーブ（搬送波）も本発明に適用される。
【0147】
なお、上記実施の形態における記述は、本発明に係る超音波診断装置、画像管理システム、データ推定方法及びプログラムの一例であり、これに限定されるものではない。例えば、上記各実施の形態及び変形例の少なくとも２つを適宜組み合わせる構成としてもよい。
【0148】
また、上記実施の形態では、第２データ（本物画像データＹ２）の特徴は、第１データ（本物画像データＸ１）に使用した超音波探触子と異なる２種類の超音波探触子２Ａ又は２Ｂとした。しかし、これに限定されるものではない。第２データ及びこれに対応する第４データの特徴は、１種類又は３種類以上の超音波探触子としてもよい。
【0149】
また、上記実施の形態では、第２データ（本物画像データＹ２）の特徴は、第３データ（元画像データ）に使用した超音波診断装置と異なるモダリティであるＭＲＩとした。しかし、これに限定されるものではない。第２データの特徴は、ＣＴなど、他のモダリティとしてもよい。
【0150】
また、第２データ（本物画像データＹ２）の特徴は、第１データ（本物画像データＸ１）に使用した超音波診断装置と異なる種類の超音波診断装置としてもよい。第３データ（元画像データ）に使用する超音波診断装置は、第１データに使用した超音波診断装置と同じ種類となる。第４データ（変換画像データ）の特徴は、第２データの特徴の超音波診断装置に対応する。この構成では、図１１の付帯情報８３～８６などが、元画像及び変換画像に対応する超音波診断装置の機種名などの情報を含む。
【0151】
その他、上記実施の形態における画像管理システム１００の細部構成及び詳細動作に関しても、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。
【符号の説明】
【0152】
１００ 画像管理システム
１０ 超音波診断装置
１ 超音波診断装置本体
１１ 操作入力部
１２ 送信部
１３ 受信部
１４ 画像生成部
１５ 画像処理部
１５ａ 画像メモリー部
１６ 表示制御部
１７ 表示部
１８ 制御部
１９ 記憶部
３１ 通信部
２Ａ，２Ｂ 超音波探触子
２１Ａ，２１Ｂ 超音波探触子本体
２２ ケーブル
２３ コネクター
４０ 画像管理サーバー
Ｎ 通信ネットワーク
１０ 超音波診断装置
１ 超音波診断装置本体
１１ 操作入力部
１２ 送信部
１３ 受信部
１４ 画像生成部
１５ 画像処理部
１５ａ 画像メモリー部
１６ 表示制御部
１７ 表示部
１８ 制御部
１９ 記憶部
３１ 通信部
２Ａ，２Ｂ 超音波探触子
２１Ａ，２１Ｂ 超音波探触子本体
２２ ケーブル
２３ コネクター
４０ 画像管理サーバー
Ｎ 通信ネットワーク
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】