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▶ ジーイー・プレシジョン・ヘルスケア・エルエルシーの特許一覧
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B1)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-09-06
(45)【発行日】2024-09-17
(54)【発明の名称】超音波診断装置および記憶媒体
(51)【国際特許分類】
A61B 8/14 20060101AFI20240909BHJP
【ＦＩ】
A61B8/14
【請求項の数】
12
(21)【出願番号】P 2023088273
(22)【出願日】2023-05-29
【審査請求日】2023-05-31
(73)【特許権者】
【識別番号】319011672
【氏名又は名称】ジーイー・プレシジョン・ヘルスケア・エルエルシー
(74)【代理人】
【識別番号】100105588
【弁理士】
【氏名又は名称】小倉 博
(74)【代理人】
【識別番号】100129779
【弁理士】
【氏名又は名称】黒川 俊久
(74)【代理人】
【識別番号】100151286
【弁理士】
【氏名又は名称】澤木 亮一
(72)【発明者】
【氏名】谷川俊一郎
【審査官】後藤 昌夫
(56)【参考文献】
【文献】特開２０２２－１０６１０８（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２０－０９２７３９（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１９－２０９１３０（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２２－０９６４９１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２３－０６０７６７（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２１－１７１５５１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開平０４－２２４７３８（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２１－１３７１１６（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ａ６１Ｂ ８／００ ー ８／１５
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
超音波プローブと、表示部と、
前記超音波プローブおよび前記表示部と通信するプロセッサと
を含む超音波診断装置であって、
前記プロセッサは、
被検体の超音波画像を取得するための条件を設定すること、
前記条件に従って、前記超音波プローブに超音波ビームを送信させ、前記超音波プローブに前記被検体からのエコーを受信させ、前記超音波プローブで受信したエコーに基づいて前記被検体の超音波画像を生成すること、
前記表示部に表示される超音波画像に基づいて、学習済みモデルに入力される入力画像を作成すること、
を実行し、
前記プロセッサにより作成される各入力画像は、
前記被検体の深さ方向における長さが、第１の長さを有し、且つ
前記被検体の深さ方向に直交する方向における長さが、第２の長さを有するように作成され、
前記各入力画像の第１の長さは、互いに同じ長さであり、
前記各入力画像の第２の長さは、互いに同じ長さである、超音波診断装置。
【請求項2】
前記超音波画像に基づいて入力画像を作成することは、前記超音波画像に対して前処理を実行することを含む、
請求項１に記載の超音波診断装置。
【請求項3】
前記超音波画像の、前記被検体の深さ方向における長さが、所定の長さより大きい場合、前記前処理は、
前記超音波画像の一部を切り出すこと、および
切り出された画像に基づいて、前記入力画像を作成すること、
を含む、請求項２に記載の超音波診断装置。
【請求項4】
前記前処理は、所望のサイズの前記入力画像が作成されるように、前記切り出された画像に対して所定の処理を実行することを含む、請求項３に記載の超音波診断装置。
【請求項5】
前記所定の処理はゼロフィル処理を含む、請求項４に記載の超音波診断装置。
【請求項6】
前記超音波画像の、前記被検体の深さ方向における長さが、所定の長さより小さい場合、前記前処理は、
所望のサイズの前記入力画像が作成されるように、前記超音波画像に対して所定の処理を実行することを含む、請求項２に記載の超音波診断装置。
【請求項7】
前記所定の処理はゼロフィル処理を含む、請求項６に記載の超音波診断装置。
【請求項8】
前記第１の長さは、前記被検体の体表面の位置と、前記被検体の体内の位置との間の長さである、請求項１に記載の超音波診断装置。
【請求項9】
前記第２の長さは前記第１の長さに等しい、請求項１に記載の超音波診断装置。
【請求項10】
前記学習済みモデルは、ニューラルネットワークが複数のトレーニング画像を学習することによって作成されるものであり、各トレーニング画像は、
前記被検体の深さ方向における長さが、第１の長さを有し、且つ
前記被検体の深さ方向に直交する方向における長さが、第２の長さを有する、請求項１に記載の超音波診断装置。
【請求項11】
前記プロセッサは、前記学習済みモデルに前記入力画像を入力し、前記学習済みモデルを用いて、前記入力画像に含まれている部位を推論する、請求項１に記載の超音波診断装置。
【請求項12】
超音波プローブと通信するプロセッサによって実行可能な命令が格納された記録媒体であって、前記命令は、前記プロセッサに、被検体の超音波画像を取得するための条件を設定すること、
前記条件に従って、前記超音波プローブに超音波ビームを送信させ、前記超音波プローブに前記被検体からのエコーを受信させ、前記超音波プローブで受信したエコーに基づいて前記被検体の超音波画像を生成すること、
表示部に表示される超音波画像に基づいて、学習済みモデルに入力される入力画像を作成すること、
を実行させ、
前記プロセッサにより作成される各入力画像は、
前記被検体の深さ方向における長さが、第１の長さを有し、且つ
前記被検体の深さ方向に直交する方向における長さが、第２の長さを有するように作成され、
前記各入力画像の第１の長さは、互いに同じ長さであり、
前記各入力画像の第２の長さは、互いに同じ長さである、記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、撮影条件の変更が可能な超音波診断装置、当該超音波診断装置で実行される命令を含む記憶媒体に関する。
【背景技術】
【0002】
超音波診断装置を用いて被検体をスキャンする場合、ユーザは、被検体のスキャンを開始する前に、撮影部位ごとに撮影条件を設定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開２０２１－１７１５５９
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
撮影条件には様々なパラメータが含まれている。したがって、ユーザが撮影部位ごとに最適なパラメータを選択するのは困難である。そこで、超音波診断装置には、撮影部位ごとに、予め撮影条件を定めたプリセットが用意されている。ユーザは、被検体を撮影する場合、被検体の撮影条件に対応したプリセットを選択することにより、撮影部位に対応した撮影条件を設定することができる。
【0005】
しかし、ユーザによっては、適切なプリセットを選択することができない場合や、撮影部位に応じたパラメータの調整が十分に実行されない場合があり、適切な撮影条件で被検体の検査を実行することが困難な場合も多い。
【0006】
この問題に対処する方法として、深層学習の技術を使用して、被検体の超音波画像に基づいて被検体の撮影部位を判別し、ユーザにより設定されている現在の撮影条件が、被検体の撮影部位に適した撮影条件でない場合、撮影条件を自動で変更する技術が検討されている。
【0007】
被検体の撮影部位を推論する場合、被検体の超音波画像に基づいて入力画像を作成し、学習済みのニューラルネットワークに入力画像を入力し、撮影部位を推論する。
【0008】
しかし、超音波の視野角や超音波の深度（depth）によっては、推論された撮影部位が実際の撮影部位に一致しないことがある。この場合、撮影条件を自動変更すると、撮影条件が、実際の撮影部位に適していない撮影条件に変更されてしまう恐れがある。
【0009】
したがって、撮影部位の判別精度を向上させることができる技術が望まれている。
【課題を解決するための手段】
【0010】
本発明の第１の観点は、超音波プローブと、
ディスプレイと、
前記超音波プローブおよび前記ディスプレイと通信するプロセッサと
を含む超音波診断装置であって、
前記プロセッサは、
被検体の超音波画像を取得するための条件を設定すること、
前記条件に従って、前記超音波プローブに超音波ビームを送信させ、前記超音波プローブに前記被検体からのエコーを受信させ、前記超音波プローブで受信したエコーに基づいて前記被検体の超音波画像を生成すること、
前記ディスプレイに表示される超音波画像に基づいて、学習済みモデルに入力される入力画像を作成すること、
を実行し、
前記プロセッサにより作成される各入力画像は、
前記被検体の深さ方向における長さが、第１の長さを有し、且つ
前記被検体の深さ方向に直交する方向における長さが、第２の長さを有する
ように作成される、超音波診断装置である。
ディスプレイと、
前記超音波プローブおよび前記ディスプレイと通信するプロセッサと
を含む超音波診断装置であって、
前記プロセッサは、
被検体の超音波画像を取得するための条件を設定すること、
前記条件に従って、前記超音波プローブに超音波ビームを送信させ、前記超音波プローブに前記被検体からのエコーを受信させ、前記超音波プローブで受信したエコーに基づいて前記被検体の超音波画像を生成すること、
前記ディスプレイに表示される超音波画像に基づいて、学習済みモデルに入力される入力画像を作成すること、
を実行し、
前記プロセッサにより作成される各入力画像は、
前記被検体の深さ方向における長さが、第１の長さを有し、且つ
前記被検体の深さ方向に直交する方向における長さが、第２の長さを有する
ように作成される、超音波診断装置である。
【0011】
本発明の第２の観点は 超音波プローブと通信するプロセッサによって実行可能な命令が格納された記録媒体であって、前記命令は、前記プロセッサに、
被検体の超音波画像を取得するための条件を設定すること、
前記条件に従って、前記超音波プローブに超音波ビームを送信させ、前記超音波プローブに前記被検体からのエコーを受信させ、前記超音波プローブで受信したエコーに基づいて前記被検体の超音波画像を生成すること、
前記ディスプレイに表示される超音波画像に基づいて、学習済みモデルに入力される入力画像を作成すること、
を実行させ、
前記プロセッサにより作成される各入力画像は、
前記被検体の深さ方向における長さが、第１の長さを有し、且つ
前記被検体の深さ方向に直交する方向における長さが、第２の長さを有する
ように作成される、記憶媒体である。
被検体の超音波画像を取得するための条件を設定すること、
前記条件に従って、前記超音波プローブに超音波ビームを送信させ、前記超音波プローブに前記被検体からのエコーを受信させ、前記超音波プローブで受信したエコーに基づいて前記被検体の超音波画像を生成すること、
前記ディスプレイに表示される超音波画像に基づいて、学習済みモデルに入力される入力画像を作成すること、
を実行させ、
前記プロセッサにより作成される各入力画像は、
前記被検体の深さ方向における長さが、第１の長さを有し、且つ
前記被検体の深さ方向に直交する方向における長さが、第２の長さを有する
ように作成される、記憶媒体である。
【発明の効果】
【0012】
本発明では、各入力画像は、前記被検体の深さ方向における長さが、第１の長さを有し、且つ前記被検体の深さ方向に直交する方向における長さが、第２の長さを有するように作成される。したがって、入力画像の作成に使用される超音波画像の形状やサイズに関わらず、入力画像は、予め決められた第１の長さおよび第２の長さを有するように作成される。このため、入力画像のサイズを共通にすることができるので、撮像部位の推論精度を向上させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【0013】
【図1】本発明の第1の実施形態の超音波診断装置１で被検体をスキャンしている様子を示す図である。
【図2】超音波診断装置１のブロック図である。
【図3】原画像の概略図である。
【図4】原画像Ｐ１の説明図である。
【図5】原画像Ｐ２の説明図である。
【図6】原画像Ｐ１からトレーニング画像ＰＡ１を作成する方法の説明図である。
【図7】前処理の説明図である。
【図8】原画像Ｐ２からトレーニング画像ＰＡ２を作成する方法の説明図である。
【図9】前処理の説明図である。
【図10】原画像Ｐ１～Ｐｎと、原画像Ｐ１～Ｐｎを前処理することにより作成されたトレーニング画像ＰＡ１～ＰＡｎの概略図である。
【図11】正解データの説明図である。
【図12】学習済みモデル３１の作成方法の説明図である。
【図13】被検体の検査で実行されるフローチャートの一例を示す図である。
【図14】ステップＳＴ１１の説明図である。
【図15】次の新規の被検体５３の検査の様子を示す図である。
【図16】ステップＳＴ１１の説明図である。
【図17】ブランク領域の変形例を示す図である。
【図18】ブランク領域の変形例を示す図である。
【図19】ブランク領域の変形例を示す図である。
【図20】切出し画像の変形例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0014】
以下、発明を実施するための形態について説明するが、本発明は、以下の形態に限定されることはない。
【0015】
【0016】
超音波診断装置1は、超音波プローブ２、送信ビームフォーマ３、送信器４、受信器５、受信ビームフォーマ６、プロセッサ７、表示部８、メモリ９、およびユーザインターフェース１０を有している。超音波診断装置１は、本発明の超音波画像表示システムの一例である。
【0017】
超音波プローブ２は、アレイ状に配置された複数の振動素子２ａを有している。送信ビームフォーマ３および送信器４は、超音波プローブ２内に配列された複数の振動素子２ａをドライブし、振動素子２ａから超音波が送信される。振動素子２ａから送信された超音波は被検体５２（図１参照）内において反射し、反射エコーが振動素子２ａで受信される。振動素子２ａは、受信したエコーを電気信号に変換し、この電気信号をエコー信号として受信器５に出力する。受信器５はエコー信号に対して所定の処理を実行し、受信ビームフォーマ６に出力する。受信ビームフォーマ６は、受信器５から受け取った信号に受信ビームフォーミングを実行し、エコーデータを出力する。
【0018】
受信ビームフォーマ６は、ハードウェアビームフォーマであってもよいし、ソフトウェアビームフォーマであってもよい。受信ビームフォーマ６がソフトウェアビームフォーマである場合、受信ビームフォーマ６は、ｉ）グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）、ii）マイクロプロセッサ、iii）中央処理装置（ＣＰＵ）、iv）デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、v）論理演算を実行することができる他の種類のプロセッサ、のうちの１つまたは複数を含む１つまたは複数のプロセッサを備えることができる。受信ビームフォーマ６を構成するプロセッサは、プロセッサ７とは別のプロセッサで構成されていてもよいし、プロセッサ７で構成されていてもよい。
【0019】
超音波プローブ２は、送信ビームフォーミングおよび／または受信ビームフォーミングの全部または一部を行うための電気回路を含むことができる。例えば、送信ビームフォーマ３、送信器４、受信器５、および受信ビームフォーマ６の全部または一部は、超音波プローブ２内に設けることができる。
【0020】
プロセッサ７は、送信ビームフォーマ３、送信器４、受信器５、および受信ビームフォーマ６を制御する。また、プロセッサ７は、超音波プローブ２と電子通信している。プロセッサ７は、振動素子２ａのどれがアクティブであるか、および超音波プローブ２から送信される超音波ビームの形状を制御する。プロセッサ７は表示部８とも電子通信している。プロセッサ７は、エコーデータを処理して超音波画像を生成することができる。「電子通信」という用語は、有線通信と無線通信の両方を含むように定義することができる。プロセッサ７は、一実施形態によれば中央処理装置（ＣＰＵ）を含むことができる。他の実施形態によれば、プロセッサ７は、デジタル信号プロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、グラフィックスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）、または他のタイプのプロセッサなど、処理機能を実行することができる他の電子構成要素や１つ以上のプロセッサを含むことができる。他の実施形態によれば、プロセッサ７は、処理機能を実行することができる複数の電子構成要素を含むことができる。例えばプロセッサ７は、中央処理装置、デジタル信号プロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ、およびグラフィックスプロセッシングユニットを含む電子構成要素のリストから選択された２つ以上の電子構成要素を含むことができる。
【0021】
プロセッサ７は、ＲＦデータを復調する複合復調器（図示せず）を含むこともできる。別の実施形態では、処理チェーン（processing chain）の早い段階で復調を実行することができる。
【0022】
また、プロセッサ７は、受信ビームフォーマ６による処理によって得られたデータに基づいて、様々な超音波画像（例えば、Ｂモード画像、カラードップラ画像、Ｍモード画像、カラーＭモード画像、スペクトルドップラ画像、エラストグラフィ画像、ＴＶＩ画像、歪み画像、歪み速度画像、など）を生成することができる。また、１つまたは複数のモジュールが、これらの超音波画像を生成することができる。
【0023】
画像ビームおよび／または画像フレームは保存され、データがメモリに取得された時を示すタイミング情報を記録することができる。前記モジュールは、例えば、画像フレームを座標ビーム空間から表示空間座標に変換するために走査変換演算を実行する走査変換モジュールを含むことができる。被検体に処置が実施されている間にメモリから画像フレームを読み取り、その画像フレームをリアルタイムで表示する映像プロセッサモジュールを設けることもできる。映像プロセッサモジュールは画像フレームを画像メモリに保存することができ、超音波画像は画像メモリから読み取られ表示部８に表示される。
【0024】
本明細書において、「画像」という用語は、可視画像と可視画像を表すデータの両方を広く指すものとすることができる。また、「データ」という用語は、走査変換演算前の超音波データであるローデータ（ｒａｗ ｄａｔａ）と、走査変換演算後のデータである画像データを含み得る。
尚、プロセッサ７が担当する上述の処理タスクを、複数のプロセッサで実行するようにしてもよい。
尚、プロセッサ７が担当する上述の処理タスクを、複数のプロセッサで実行するようにしてもよい。
【0025】
また、受信ビームフォーマ６がソフトウェアビームフォーマである場合、ビームフォーマが実行する処理を、単一のプロセッサで実行させてもよいし、複数のプロセッサで実行させてもよい。
【0026】
表示部８は、例えば、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）表示部、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）、有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ－Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）表示部である。表示部８は、超音波画像を表示する。第1の実施形態では、表示部８は、図１に示すように、表示モニタ１８とタッチパネル１８１とを含んでいるが、表示部８は、表示モニタ１８とタッチパネル１８１との代わりに、１つの表示部で構成されてもよい。また、表示モニタ１８とタッチパネル１８１に代えて、２つ以上の表示装置を備えてもよい。
【0027】
メモリ９は、任意の既知のデータ記憶媒体である。一例では、超音波画像表示ステムは、メモリとして、非一過性の記憶媒体および一過性の記憶媒体を含む。また、超音波画像表示システムは、複数のメモリを含むこともできる。非一過性の記憶媒体は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ：ハードディスクドライブ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などの不揮発性の記憶媒体である。非一過性の記憶媒体は、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ）やＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）などの可搬性の記憶媒体を含むことができる。プロセッサ7によって実行されるプログラムは、非一過性の記憶媒体に記憶されている。一過性の記憶媒体は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などの揮発性の記憶媒体である。
【0028】
メモリ９には、プロセッサ７による実行が可能な１つ又は複数の命令が格納されている。この１つ又は複数の命令は、プロセッサ７に、各種動作を実行させる。
【0029】
尚、プロセッサ７は、外部記憶装置１５に有線接続又は無線接続することができるように構成することもできる。この場合、プロセッサ７に実行させる命令を、メモリ９と外部記憶装置１５との両方に分散させて記憶させることも可能である。
【0030】
ユーザインターフェース１０は、ユーザ５１（例えば、オペレータ）の入力を受け付けることができる。例えば、ユーザインターフェース１０は、ユーザ５１からの指示や情報の入力を受け付ける。ユーザインターフェース１０は、キーボード（ｋｅｙｂｏａｒｄ）、ハードキー（ｈａｒｄ ｋｅｙ）、トラックボール（ｔｒａｃｋｂａｌｌ）、ロータリーコントロール（ｒｏｔａｒｙ ｃｏｎｔｒｏｌ）およびソフトキー等を含んでいる。ユーザインターフェース１０は、ソフトキー等を表示するタッチスクリーンを含んでいてもよい。
超音波診断装置１は上記のように構成されている。
超音波診断装置１は上記のように構成されている。
【0031】
超音波診断装置を用いて被検体をスキャンする場合、ユーザは、被検体のスキャンを開始する前に、撮影部位ごとに撮影条件を設定する。
【0032】
撮影条件には様々なパラメータが含まれている。したがって、ユーザが撮影部位ごとに最適なパラメータを選択するのは困難である。そこで、超音波診断装置には、撮影部位ごとに、予め撮影条件を定めたプリセットが用意されている。ユーザは、被検体を撮影する場合、被検体の撮影条件に対応したプリセットを選択することにより、撮影部位に対応した撮影条件を設定することができる。
【0033】
しかし、ユーザによっては、適切なプリセットを選択することができない場合や、撮影部位に応じたパラメータの調整が十分に実行されない場合があり、適切な撮影条件で被検体の検査を実行することが困難な場合も多い。
【0034】
この問題に対処する方法として、深層学習の技術を使用して、被検体の超音波画像に基づいて被検体の撮影部位を判別し、ユーザにより設定されている現在の撮影条件が、被検体の撮影部位に適した撮影条件でない場合、撮影条件を自動で変更する技術が検討されている。
【0035】
被検体の撮影部位を推論する場合、被検体の超音波画像に基づいて入力画像を作成し、学習済みのニューラルネットワークに入力画像を入力し、撮影部位を推論する。
【0036】
しかし、超音波の視野角や超音波の深度（depth）によっては、推論された撮影部位が実際の撮影部位に一致しないことがある。この場合、撮影条件を自動変更すると、撮影条件が、実際の撮影部位に適していない撮影条件に変更されてしまう恐れがある。
【0037】
そこで、第１の実施形態の超音波診断装置１は、上記の問題に対処するために、撮影部位の推論精度を向上させることができるように構成されている。以下に、第１の実施形態について具体的に説明する。
【0038】
尚、第１の実施形態では、学習済みモデルを使用して被検体の撮影部位を推論し、この推論結果に基づいて、撮影条件を変更するかどうかを判断している。したがって、第１の実施形態では、被検体を検査する前に、学習済みモデルを生成する学習フェーズを実行し、被検体の撮影部位を推論するのに適した学習済みモデルを生成している。そこで、以下では、最初に、この学習済みモデルを生成する学習フェーズについて説明する。そして、学習フェーズを説明した後で、被検体の検査中に撮影条件を自動変更する方法について説明する。
【0039】
【0040】
図３は、原画像Ｐ１～Ｐｎの概略図である。
本実施形態では、原画像として、超音波画像Ｐｉ（ｉ＝１～ｎ）を用意する。超音波画像Ｐｉは、病院などの医療施設で取得された超音波画像や、医用機器メーカで取得された超音波画像などが含まれている。原画像としては、例えば、５０００例～１００００例の原画像が用意される。
本実施形態では、原画像として、超音波画像Ｐｉ（ｉ＝１～ｎ）を用意する。超音波画像Ｐｉは、病院などの医療施設で取得された超音波画像や、医用機器メーカで取得された超音波画像などが含まれている。原画像としては、例えば、５０００例～１００００例の原画像が用意される。
【0041】
原画像Ｐ１～Ｐｎには、検査対象となる様々な部位の画像が含まれている。検査対象部位は、例えば、「腹部」、「乳房」、「腎臓」などがあるが、これらの部位に限られることはなく、超音波検査の対象となる様々な部位を、検査対象の部位とすることができる。
以下に、各原画像について説明する。
以下に、各原画像について説明する。
【0042】
図４は、原画像Ｐ１の説明図である。
図４には、被検体１００と、被検体１００を撮影することにより得られた原画像Ｐ１が示されている。
図４の上段には、被検体１００が示されている。被検体１００の右側には、被検体１００の断面１０１の拡大図が示されている。断面１０１内には領域１０２が示されている。この領域１０２は、被検体の乳房の断面を表す領域である。領域１０２は正方形状の領域である。領域１０２の縦方向の長さＲＤ１（ｃｍ）は、被検体１００の深さ方向（ｙ方向）における長さを表している。また、領域１０２の横方向の長さＲＷ１（ｃｍ）は、被検体１００の深さ方向に直交する方向（被検体１００の幅方向）における長さを表している。
図４には、被検体１００と、被検体１００を撮影することにより得られた原画像Ｐ１が示されている。
図４の上段には、被検体１００が示されている。被検体１００の右側には、被検体１００の断面１０１の拡大図が示されている。断面１０１内には領域１０２が示されている。この領域１０２は、被検体の乳房の断面を表す領域である。領域１０２は正方形状の領域である。領域１０２の縦方向の長さＲＤ１（ｃｍ）は、被検体１００の深さ方向（ｙ方向）における長さを表している。また、領域１０２の横方向の長さＲＷ１（ｃｍ）は、被検体１００の深さ方向に直交する方向（被検体１００の幅方向）における長さを表している。
【0043】
図４の下段には、領域１０２の原画像Ｐ１の概略図が示されている。
原画像Ｐ１は正方形状であり、４つの辺２１、２２、２３、および２４を有している。原画像Ｐ１の縦方向の長さＤ１（ｃｍ）は、被検体１００の深さ方向（ｙ方向）における長さ（つまり、領域Ｒ１の長さＲＤ１）を表している。また、原画像Ｐ１の横方向の長さＷ１（ｃｍ）は、被検体１００の深さ方向に直交する方向（被検体１００の幅方向）における長さ（つまり、領域Ｒ１の長さＲＷ１）を表している。したがって、原画像Ｐ１の長さＤ１は領域１０２の長さＲＤ１を表し、原画像Ｐ１の長さＷ１は領域１０２の長さＲＷ１を表している。原画像Ｐ１の長さＤ１（領域１０２の長さＲＤ１）は、例えば、４（ｃｍ）であり、原画像Ｐ１の長さＷ１（領域１０２の長さＲＷ１）は、例えば４（ｃｍ）である。
原画像Ｐ１は正方形状であり、４つの辺２１、２２、２３、および２４を有している。原画像Ｐ１の縦方向の長さＤ１（ｃｍ）は、被検体１００の深さ方向（ｙ方向）における長さ（つまり、領域Ｒ１の長さＲＤ１）を表している。また、原画像Ｐ１の横方向の長さＷ１（ｃｍ）は、被検体１００の深さ方向に直交する方向（被検体１００の幅方向）における長さ（つまり、領域Ｒ１の長さＲＷ１）を表している。したがって、原画像Ｐ１の長さＤ１は領域１０２の長さＲＤ１を表し、原画像Ｐ１の長さＷ１は領域１０２の長さＲＷ１を表している。原画像Ｐ１の長さＤ１（領域１０２の長さＲＤ１）は、例えば、４（ｃｍ）であり、原画像Ｐ１の長さＷ１（領域１０２の長さＲＷ１）は、例えば４（ｃｍ）である。
【0044】
図５は、原画像Ｐ２の説明図である。
図５には、被検体１１０と、被検体１１０を撮影することにより得られた原画像Ｐ２が示されている。
図５の上段には、被検体１１０が示されている。被検体１１０の右側には、被検体１１０の断面１１１の拡大図が示されている。断面１１１内には領域１１２が示されている。この領域１１２は、被検体の腎臓の断面を表す領域である。領域１１２は略台形状の領域である。領域１１２の縦方向の長さＲＤ２（ｃｍ）は、被検体１１０の深さ方向（ｙ方向）における長さを表している。また、領域１１２の角ＲＣ１とＲＣ２との間の長さＲＷＳ２（ｃｍ）は、被検体の深さ方向に直交する方向（被検体の幅方向）における上辺側の長さを表している。また、領域１１２の角ＲＣ３とＲＣ４との間の長さＲＷＬ２（ｃｍ）は、被検体の幅方向における下辺側の長さを表している。
図５には、被検体１１０と、被検体１１０を撮影することにより得られた原画像Ｐ２が示されている。
図５の上段には、被検体１１０が示されている。被検体１１０の右側には、被検体１１０の断面１１１の拡大図が示されている。断面１１１内には領域１１２が示されている。この領域１１２は、被検体の腎臓の断面を表す領域である。領域１１２は略台形状の領域である。領域１１２の縦方向の長さＲＤ２（ｃｍ）は、被検体１１０の深さ方向（ｙ方向）における長さを表している。また、領域１１２の角ＲＣ１とＲＣ２との間の長さＲＷＳ２（ｃｍ）は、被検体の深さ方向に直交する方向（被検体の幅方向）における上辺側の長さを表している。また、領域１１２の角ＲＣ３とＲＣ４との間の長さＲＷＬ２（ｃｍ）は、被検体の幅方向における下辺側の長さを表している。
【0045】
図５の下段には、領域１１２の原画像Ｐ２の概略図が示されている。
原画像Ｐ２は略台形の形状を有している。原画像Ｐ２は、４つの辺２６、２７、２８、および２９を有している。辺２６、２８、および２９は直線であるが、辺２７は円弧の形状を有している。原画像Ｐ２の縦方向の長さＤ２（ｃｍ）は、被検体の深さ方向（ｙ方向）における長さ（つまり、領域１１２の長さＲＤ２）を表している。原画像Ｐ２の角Ｃ１とＣ２との間の長さＷＳ２（ｃｍ）は、被検体１１０の領域１１２の長さＲＷＳ２を表している。また、原画像Ｐ２の角Ｃ３とＣ４との間の長さＷＬ２（ｃｍ）は、被検体１１０の領域１１２の長さＲＷＬ２を表している。したがって、原画像Ｐ２の長さＤ２は領域１１２の長さＲＤ２を表し、原画像Ｐ２の長さＷＳ２は領域１１２の長さＲＷＳ２を表し、原画像Ｐ２の長さＷＬ２は領域１１２の長さＲＷＬ２を表している。原画像Ｐ２の長さＤ２（領域１１２の長さＲＤ２）は、例えば１０（ｃｍ）であり、原画像Ｐ２の長さＷＳ２（領域１１２の長さＲＷＳ２）は、例えば５（ｃｍ）であり、原画像Ｐ２の長さＷＬ２（領域１１２の長さＲＷＬ１）は、例えば１０（ｃｍ）である。
原画像Ｐ２は略台形の形状を有している。原画像Ｐ２は、４つの辺２６、２７、２８、および２９を有している。辺２６、２８、および２９は直線であるが、辺２７は円弧の形状を有している。原画像Ｐ２の縦方向の長さＤ２（ｃｍ）は、被検体の深さ方向（ｙ方向）における長さ（つまり、領域１１２の長さＲＤ２）を表している。原画像Ｐ２の角Ｃ１とＣ２との間の長さＷＳ２（ｃｍ）は、被検体１１０の領域１１２の長さＲＷＳ２を表している。また、原画像Ｐ２の角Ｃ３とＣ４との間の長さＷＬ２（ｃｍ）は、被検体１１０の領域１１２の長さＲＷＬ２を表している。したがって、原画像Ｐ２の長さＤ２は領域１１２の長さＲＤ２を表し、原画像Ｐ２の長さＷＳ２は領域１１２の長さＲＷＳ２を表し、原画像Ｐ２の長さＷＬ２は領域１１２の長さＲＷＬ２を表している。原画像Ｐ２の長さＤ２（領域１１２の長さＲＤ２）は、例えば１０（ｃｍ）であり、原画像Ｐ２の長さＷＳ２（領域１１２の長さＲＷＳ２）は、例えば５（ｃｍ）であり、原画像Ｐ２の長さＷＬ２（領域１１２の長さＲＷＬ１）は、例えば１０（ｃｍ）である。
【0046】
以下同様に、様々な被検体の様々な部位を撮影することにより得られた超音波画像が原画像として用意される。図４では、正方形状の原画像、図５では、略台形状の原画像が示されているが、超音波検査で得られる他の様々な形状（例えば、扇形状）の超音波画像を原画像として使用することができる。
【0047】
これらの原画像Ｐ１～Ｐｎの各々を使用して、トレーニング画像を作成する。以下に、各原画像からトレーニング画像を作成する方法について説明する。
【0048】
図６は、原画像Ｐ１からトレーニング画像ＰＡ１を作成する方法の説明図である。
本実施形態では、原画像Ｐ１を前処理することによって、トレーニング画像ＰＡ１が作成される。
先に説明したように、原画像Ｐ１は正方形状であり、原画像Ｐ１はＤ１＝Ｗ１＝４ｃｍのサイズを有している。一方、トレーニング画像ＰＡ１は原画像Ｐ１と同様に正方形状であるが、トレーニング画像ＰＡ１は原画像Ｐ１よりも大きいサイズを有している。本実施形態では、トレーニング画像ＰＡ１は、ＤＡ１＝ＷＡ１＝６ｃｍのサイズを有しているが、トレーニング画像のサイズは、６ｃｍに限定されることはなく、６ｃｍより短くてもよいし、６ｃｍより長くてもよい。
本実施形態では、原画像Ｐ１を前処理することによって、トレーニング画像ＰＡ１が作成される。
先に説明したように、原画像Ｐ１は正方形状であり、原画像Ｐ１はＤ１＝Ｗ１＝４ｃｍのサイズを有している。一方、トレーニング画像ＰＡ１は原画像Ｐ１と同様に正方形状であるが、トレーニング画像ＰＡ１は原画像Ｐ１よりも大きいサイズを有している。本実施形態では、トレーニング画像ＰＡ１は、ＤＡ１＝ＷＡ１＝６ｃｍのサイズを有しているが、トレーニング画像のサイズは、６ｃｍに限定されることはなく、６ｃｍより短くてもよいし、６ｃｍより長くてもよい。
【0049】
本実施形態では、原画像Ｐ１（Ｄ１＝Ｗ１＝４ｃｍ）からトレーニング画像（ＤＡ１＝ＷＡ１＝６ｃｍ）を作成するための前処理が実行される。以下に、前処理について説明する。尚、この前処理は、画像処理機能を有する装置で実行することができる処理であり、このような装置としては、例えば、通常のコンピュータを使用することができる。
【0050】
図７は、前処理の説明図である。
図７には、前処理の工程を説明するための概略図（ａ）および（ｂ）が図示されている。
先ず、概略図（ａ）について説明する。
概略図（ａ）には、原画像Ｐ１と、トレーニング画像ＰＡ１の輪郭Ｆが示されている。輪郭Ｆは破線で示されている。輪郭Ｆは、輪郭Ｆの上辺と原画像Ｐ１の上辺が一致するように図示されている。
原画像Ｐ１は、被検体の深さ方向における長さＤ１が４ｃｍである。また、原画像Ｐ１は、被検体の幅方向の長さＷ１も４ｃｍである。したがって、原画像Ｐ１の深さ方向の長さＤ１は、トレーニング画像の深さ方向の長さＤＡ１よりもΔＤ（＝３ｃｍ）短く、更に、原画像Ｐ１の幅方向の長さＷ１は、トレーニング画像の幅方向の長さＷＡ１よりもΔＷ（＝ΔＷ１＋ΔＷ２）（ΔＷ＝３ｃｍ）短い。そこで、原画像Ｐ１の深さ方向の不足分ΔＤ１と、原画像Ｐ１の幅方向の不足分ΔＷを解消するために、原画像Ｐ１に対して、トレーニング画像のサイズを満たすように、原画像Ｐ１の周囲のブランク領域ＢＬをゼロのデータで充填するゼロフィル処理を実行する。原画像Ｐ１に対してゼロフィル処理を実行した後の画像を概略図（ｂ）に示す。概略図（ｂ）では、ゼロフィル処理されたブランク領域ＢＬは、黒で塗りつぶされた領域として示されている。原画像Ｐ１のサイズは、トレーニング画像のサイズよりも小さいが、原画像Ｐ１の前処理として上記のゼロフィル処理を実行することにより、原画像Ｐ１のサイズを、トレーニング画像ＰＡ１のサイズに一致させることができる。尚、本実施形態では、ゼロフィル処理を実行することにより、所望のサイズのトレーニング画像ＰＡ１を作成している。しかし、トレーニング画像が所望のサイズを有することができるのであれば、ゼロフィル処理とは別の処理を実行してもよい。
図７には、前処理の工程を説明するための概略図（ａ）および（ｂ）が図示されている。
先ず、概略図（ａ）について説明する。
概略図（ａ）には、原画像Ｐ１と、トレーニング画像ＰＡ１の輪郭Ｆが示されている。輪郭Ｆは破線で示されている。輪郭Ｆは、輪郭Ｆの上辺と原画像Ｐ１の上辺が一致するように図示されている。
原画像Ｐ１は、被検体の深さ方向における長さＤ１が４ｃｍである。また、原画像Ｐ１は、被検体の幅方向の長さＷ１も４ｃｍである。したがって、原画像Ｐ１の深さ方向の長さＤ１は、トレーニング画像の深さ方向の長さＤＡ１よりもΔＤ（＝３ｃｍ）短く、更に、原画像Ｐ１の幅方向の長さＷ１は、トレーニング画像の幅方向の長さＷＡ１よりもΔＷ（＝ΔＷ１＋ΔＷ２）（ΔＷ＝３ｃｍ）短い。そこで、原画像Ｐ１の深さ方向の不足分ΔＤ１と、原画像Ｐ１の幅方向の不足分ΔＷを解消するために、原画像Ｐ１に対して、トレーニング画像のサイズを満たすように、原画像Ｐ１の周囲のブランク領域ＢＬをゼロのデータで充填するゼロフィル処理を実行する。原画像Ｐ１に対してゼロフィル処理を実行した後の画像を概略図（ｂ）に示す。概略図（ｂ）では、ゼロフィル処理されたブランク領域ＢＬは、黒で塗りつぶされた領域として示されている。原画像Ｐ１のサイズは、トレーニング画像のサイズよりも小さいが、原画像Ｐ１の前処理として上記のゼロフィル処理を実行することにより、原画像Ｐ１のサイズを、トレーニング画像ＰＡ１のサイズに一致させることができる。尚、本実施形態では、ゼロフィル処理を実行することにより、所望のサイズのトレーニング画像ＰＡ１を作成している。しかし、トレーニング画像が所望のサイズを有することができるのであれば、ゼロフィル処理とは別の処理を実行してもよい。
【0051】
尚、原画像Ｐ１に対してゼロフィル処理を実行する前に又は実行した後に、必要に応じて、他の前処理を実行するが、ここでは、他の前処理の説明は省略する。
このようにして、原画像Ｐ１からトレーニング画像ＰＡ１を作成することができる。
次に、原画像Ｐ２に基づいて、トレーニング画像を作成する例について説明する。
このようにして、原画像Ｐ１からトレーニング画像ＰＡ１を作成することができる。
次に、原画像Ｐ２に基づいて、トレーニング画像を作成する例について説明する。
【0052】
図８は、原画像Ｐ２からトレーニング画像ＰＡ２を作成する方法の説明図である。
先に説明したように、原画像Ｐ２は略台形状である。一方、トレーニング画像ＰＡ２は、先に説明したトレーニング画像ＰＡ１と同じ正方形であり、サイズも、トレーニング画像ＰＡ１と同じである（ＤＡ２＝ＷＡ２＝６ｃｍ）。
先に説明したように、原画像Ｐ２は略台形状である。一方、トレーニング画像ＰＡ２は、先に説明したトレーニング画像ＰＡ１と同じ正方形であり、サイズも、トレーニング画像ＰＡ１と同じである（ＤＡ２＝ＷＡ２＝６ｃｍ）。
【0053】
本実施形態では、原画像Ｐ２（略台形状）からトレーニング画像ＰＡ２（ＤＡ２＝ＷＡ２＝６ｃｍ）を作成するための前処理が実行される。以下に、前処理について説明する。
【0054】
図９は前処理の説明図である。
図９には、前処理の工程を説明するための概略図（ａ）～（ｅ）が図示されている。
先ず、概略図（ａ）について説明する。
概略図（ａ）には、原画像Ｐ２と、トレーニング画像ＰＡ２の輪郭Ｆが示されている。輪郭Ｆは破線で示されている。輪郭Ｆは、輪郭Ｆの上辺と原画像Ｐ２の上辺が一致するように図示されている。
図９には、前処理の工程を説明するための概略図（ａ）～（ｅ）が図示されている。
先ず、概略図（ａ）について説明する。
概略図（ａ）には、原画像Ｐ２と、トレーニング画像ＰＡ２の輪郭Ｆが示されている。輪郭Ｆは破線で示されている。輪郭Ｆは、輪郭Ｆの上辺と原画像Ｐ２の上辺が一致するように図示されている。
【0055】
原画像Ｐ２は、被検体の深さ方向における長さＤ２が１０ｃｍであり、原画像Ｐ２の上辺の長さＷＳ２は５ｃｍである。したがって、原画像Ｐ２の場合、上辺の長さＷＳ２は、トレーニング画像の幅ＷＡ２より２ｃｍ短いが、深さ方向における長さＤ２は、トレーニング画像の深さ方向の長さＤＡ２よりも３ｃｍ長い。そこで、原画像Ｐ２の中から、トレーニング画像に適した部分を切り出す。
【0056】
原画像Ｐ２からトレーニング画像に適した部分を切り出す様子は、概略図（ｂ）に示されている。
原画像Ｐ２は、深さ方向における長さＤ２は、トレーニング画像の長さＤＡ２よりも長い。そこで、被検体の深さ方向に関しては、原画像Ｐ２の体表面の位置Ｑ１から、深さ方向に６ｃｍだけ低い位置Ｑ２までの範囲を、トレーニング画像に使う画像部分とする。
原画像Ｐ２は、深さ方向における長さＤ２は、トレーニング画像の長さＤＡ２よりも長い。そこで、被検体の深さ方向に関しては、原画像Ｐ２の体表面の位置Ｑ１から、深さ方向に６ｃｍだけ低い位置Ｑ２までの範囲を、トレーニング画像に使う画像部分とする。
【0057】
一方、原画像Ｐ２の上辺の長さＷＳ２は、トレーニング画像の長さＷＡ２よりも短いので、原画像Ｐ２の左上角Ｃ１の位置Ｑ３から、右上角Ｃ２の位置Ｑ４までの範囲を、トレーニング画像に使う画像部分とする。
【0058】
したがって、原画像Ｐ２の位置Ｑ１、Ｑ２、Ｑ３、およびＱ４で囲まれる部分を、トレーニング画像に使う画像部分ＰＥ２として切り出す。概略図（ｃ）に、原画像Ｐ２から切り出された画像（以下、「切出し画像」と呼ぶ）ＰＥ２を示す。
【0059】
次に、切出し画像ＰＥ２に対して、トレーニング画像のサイズを満たすように、切出し画像ＰＥ２の側辺に沿うブランク領域ＢＬ１およびＢＬ２をゼロのデータで充填するゼロフィル処理を実行する。概略図（ｄ）は、ゼロフィル処理を実行する前の切出し画像ＰＥ２を示し、概略図（ｅ）は、ゼロフィル処理を実行した後の切出し画像ＰＥ２を示す。ゼロフィル処理された領域は、黒で塗りつぶされた領域として表示されている。したがって、原画像Ｐ２から得られた切出し画像ＰＥ２のサイズは、トレーニング画像のサイズよりも小さいが、前処理として上記のゼロフィル処理を実行することにより、原画像Ｐ２からトレーニング画像ＰＡ２を作成することができる。尚、本実施形態では、ゼロフィル処理を実行することにより、所望のサイズのトレーニング画像ＰＡ２を作成しているが、トレーニング画像が所望のサイズを有することができるのであれば、ゼロフィル処理以外の前処理を実行することにより、トレーニング画像を作成してもよい。
【0060】
尚、原画像Ｐ２に対してゼロフィル処理を実行する前に又は実行した後に、必要に応じて、他の前処理を実行するが、ここでは、他の前処理の説明は省略する。
このようにして、原画像Ｐ２からトレーニング画像ＰＡ２を作成することができる。
このようにして、原画像Ｐ２からトレーニング画像ＰＡ２を作成することができる。
【0061】
以下同様に、他の原画像に対しても、縦６ｃｍ×横６ｃｍの正方形状のトレーニング画像が生成されるように、前処理を実行する。したがって、図１０に示すように、原画像Ｐ１～Ｐｎから、共通のサイズを有するように作成されたトレーニング画像ＰＡ１～ＰＡｎを用意することができる。
次に、このトレーニング画像ＰＡ１～ＰＡｎに、正解データをラベリングする（図１１参照）。
次に、このトレーニング画像ＰＡ１～ＰＡｎに、正解データをラベリングする（図１１参照）。
【0062】
図１１は正解データの説明図である。
トレーニング画像ＰＡ１は乳房の画像である。したがって、トレーニング画像ＰＡ１には「乳房」が正解データとしてラベリングされる。
トレーニング画像ＰＡ１は乳房の画像である。したがって、トレーニング画像ＰＡ１には「乳房」が正解データとしてラベリングされる。
【0063】
また、トレーニング画像ＰＡ２は腎臓の画像である。したがって、トレーニング画像ＰＡ２には「腎臓」が正解データとしてラベリングされる。
【0064】
以下同様に、他のトレーニング画像ＰＡ３～ＰＡｎについても、正解データをラベリングする。したがって、全てのトレーニング画像ＰＡ１～ＰＡｎに正解データがラベリングされる。
【0065】
次に、図１２に示すように、ニューラルネットワーク３０に上記のトレーニング画像ＰＡ１～ＰＡｎを学習させることによって、学習済みモデル３１を作成する。学習済みモデル３１は、メモリ又は外部記憶装置に記憶される。尚、学習済みモデル３１は、ＡＩ学習、機械学習、又は深層学習などで使用される任意の学習アルゴリズムを使用して作成することができる。例えば、学習済みモデル３１は、教師あり学習によって作成してもよいし、教師なし学習によって作成してもよい。
【0066】
第１の実施形態では、学習済みモデル３１を利用して、撮影条件の自動変更を実行する。以下に、撮影条件の自動変更方法の一例について、図１３を参照しながら説明する。
【0067】
【0068】
また、ユーザ５１は、ユーザインターフェース１０（図２参照）を操作し、患者情報の入力、被検体の超音波画像を取得するための撮影条件の設定、および、その他の必要な設定を行う。尚、撮影条件には、超音波ビームの送信条件、被検体からのエコーの受信条件、受信したエコーに基づいて超音波画像を作成するために使用されるデータ処理条件など、超音波画像の取得に関連する任意の条件が含まれる。
【0069】
ここでは、被検体の撮影部位は「乳房」であるとする。したがって、ユーザは、乳房用の撮影条件を設定する。
【0070】
ユーザは、検査の準備が完了したら、被検体５２の検査を開始する。図１３では、検査開始時点をｔ０で示してある。
【0071】
尚、図１３には、時間軸の上に、「被検体」、「撮影部位」、および「撮影条件」が示されている。「被検体」は、検査されている被検体を表し、「撮影部位」は、その被検体の撮影部位を表し、「撮影条件」は、超音波診断装置に設定されている撮影条件を表している。例えば、検査開始時点ｔ０では、「被検体」は被検体５２であり、「撮影部位」は乳房であり、「撮影条件」は乳房用の撮影条件であることが図示されている。
【0072】
ユーザ５１は、被検体５２の撮影部位に超音波プローブ２を押し当てながらプローブを操作し、被検体５２をスキャンする。ここでは、被検体の撮影部位は乳房であるので、ユーザ５１は、図１に示すように、被検体５２の乳房に超音波プローブ２を押し当てている。超音波プローブ２は超音波を送信し、被検体５２内で反射したエコーを受信する。受信したエコーは電気信号に変換され、この電気信号をエコー信号として受信器５（図２参照）に出力する。受信器５はエコー信号に対して所定の処理を実行し、受信ビームフォーマ６に出力する。受信ビームフォーマ６は、受信器５から受け取った信号に受信ビームフォーミングを実行し、エコーデータを出力する。
【0073】
プロセッサ７は、エコーデータに基づいて超音波画像を生成する。超音波画像は表示部８に表示される。
【0074】
ユーザ５１は、表示部８に表示された超音波画像を確認し、必要に応じて超音波画像を保存する。そして、ユーザ５１は、被検体の検査を引き続き実行する。
【0075】
一方、プロセッサ７は、時点ｔ０において被検体の検査が開始された後、定期的に、撮影条件を変更するかどうかを判断し、必要に応じて撮影条件を自動的に変更するプロセス４１を実行する。本実施形態では、検査開始時点ｔ０の後の時点ｔ１において、１回目のプロセス４１が実行される。以下に、このプロセス４１について説明する。
【0076】
プロセス４１が開始されると、先ず、ステップＳＴ１０において、プロセッサ７は、時点ｔ０～ｔ１の間に取得された超音波画像に含まれる撮影部位を判別する。以下に、この判別ステップＳＴ１０について説明する。
【0077】
先ず、ステップＳＴ１１において、プロセッサは、時点ｔ０～時点ｔ１の間に取得され、表示部８に表示される超音波画像６１に基づいて、学習済みモデル３１に入力するための入力画像７１を生成する。
【0078】
図１４は、ステップＳＴ１１の説明図である。
プロセッサは、時点ｔ０～時点ｔ１の間に１つの超音波画像６１が取得されている場合、当該超音波画像６１に基づいて、学習済みモデル３１に入力するための入力画像７１を生成することができる。一方、時点ｔ０～時点ｔ１の間に複数の超音波画像が取得されている場合、プロセッサは、複数の超音波画像のうちの１つの超音波画像６１を選択し、選択された超音波画像６１に基づいて、学習済みモデル３１に入力するための入力画像７１を生成することができる。時点ｔ０～時点ｔ１の間に複数の超音波画像が取得されている場合、プロセッサは、典型的には、時点ｔ０～ｔ１の間で最後に取得された超音波画像（時点ｔ１の直前に取得された超音波画像）を、超音波画像６１として選択することができる。
プロセッサは、時点ｔ０～時点ｔ１の間に１つの超音波画像６１が取得されている場合、当該超音波画像６１に基づいて、学習済みモデル３１に入力するための入力画像７１を生成することができる。一方、時点ｔ０～時点ｔ１の間に複数の超音波画像が取得されている場合、プロセッサは、複数の超音波画像のうちの１つの超音波画像６１を選択し、選択された超音波画像６１に基づいて、学習済みモデル３１に入力するための入力画像７１を生成することができる。時点ｔ０～時点ｔ１の間に複数の超音波画像が取得されている場合、プロセッサは、典型的には、時点ｔ０～ｔ１の間で最後に取得された超音波画像（時点ｔ１の直前に取得された超音波画像）を、超音波画像６１として選択することができる。
【0079】
超音波画像６１は、矩形状の画像（Ｄ１＝Ｗ１＝４ｃｍ）である。したがって、超音波画像６１に対して、図７を参照しながら説明したトレーニング画像ＰＡ１の作成方法と同様の前処理が実行され、入力画像７１が生成される。尚、入力画像７１のサイズは、先に説明したトレーニング画像ＰＡ１のサイズと同じ（ＤＡ１＝ＷＡ１＝６ｃｍ）である。したがって、プロセッサは、超音波画像６１（Ｄ１＝Ｗ１＝４ｃｍ）から、超音波画像６１よりも大きいサイズの入力画像７１（ＤＡ１＝ＷＡ１＝６ｃｍ）を生成する。具体的には、以下のように前処理が行われる。
【0080】
プロセッサは、超音波画像６１に対して、入力画像７１のサイズを満たすように、超音波画像６１の周囲のブランク領域１６１をゼロのデータで充填するゼロフィル処理を実行する。ここでは、ブランク領域１６１は、超音波画像６１の４辺６１１～６１４のうちの３辺６１２、６１３、および６１４に沿うように設定される。図１４の（ａ）は、ゼロフィル処理前の超音波画像６１の概略図を示し、図１４の（ｂ）は、ゼロフィル処理後の超音波画像６１の概略図を示す。したがって、超音波画像６１自体は、入力画像７１のサイズよりも小さいが、超音波画像６１の前処理として上記のゼロフィル処理を実行することにより、超音波画像６１から、所望のサイズの入力画像７１を作成することができる。尚、本実施形態では、ゼロフィル処理を実行することにより、所望のサイズの入力画像７１を作成している。しかし、入力画像７１が所望のサイズを有することができるのであれば、ゼロフィル処理以外の前処理を実行してもよい。
【0081】
尚、超音波画像６１に対してゼロフィル処理を実行する前に又は実行した後に、必要に応じて、他の前処理を実行するが、ここでは、他の前処理の説明は省略する。入力画像７１を生成した後、ステップＳＴ１２に進む。
【0082】
ステップＳＴ１２では、プロセッサ７が、学習済みモデル３１を用いて、入力画像７１が表す部位を推論する。
プロセッサ７は、入力画像７１を学習済みモデル３１に入力し、学習済みモデル３１を用いて、入力画像７１に含まれている部位を推論する。推論ステップでは、プロセッサは、各撮像部位が入力画像７１に含まれる確率を計算する。そして、プロセッサは、撮像部位ごとに計算された確率に基づいて、入力画像７１に含まれる撮像部位を推論する。
プロセッサ７は、入力画像７１を学習済みモデル３１に入力し、学習済みモデル３１を用いて、入力画像７１に含まれている部位を推論する。推論ステップでは、プロセッサは、各撮像部位が入力画像７１に含まれる確率を計算する。そして、プロセッサは、撮像部位ごとに計算された確率に基づいて、入力画像７１に含まれる撮像部位を推論する。
【0083】
ここでは、乳房の確率が閾値を超えているとする。したがって、プロセッサは、入力画像７１に含まれる撮影部位は乳房であると推論する。撮影部位を推論した後、ステップＳＴ２０に進む。
【0084】
ステップＳＴ２０では、プロセッサは、推論した撮影部位に基づいて、条件を変更するかどうかを決定する。以下に、ステップＳＴ２０について具体的に説明する。
【0085】
先ず、ステップＳＴ２１において、プロセッサは、現在設定されている撮影条件が、ステップＳＴ１２で推論された撮影部位に対応する撮影条件であるかどうかを判断する。現在設定されている撮影条件が、ステップＳＴ１２で推論された撮影部位に対応する撮影条件である場合、プロセッサは、ステップＳＴ２２に進み、一方、現在設定されている撮影条件が、ステップＳＴ１２で推論された撮影部位に対応する撮影条件ではない場合、ステップＳＴ２３に進む。
【0086】
時点ｔ１では、設定されている撮影条件は乳房用の撮影条件である。一方、ステップＳＴ１２で推論された撮影部位は乳房である。したがって、現在設定されている撮影条件（乳房用の撮影条件）は、ステップＳＴ１２で推論された撮影部位（乳房）に対応した撮影条件であるので、ステップＳＴ２２に進み、プロセッサ７は、撮影条件を変更しないと決定し、プロセス４１を終了する。
【0087】
一方、ユーザ５１は、時点ｔ１以降も、超音波プローブ２を操作しながら被検体５２の検査を継続する。また、プロセッサは、時点ｔ１以降も、上記のプロセス４１を定期的に実行する。ここでは、時点ｔ１以降に実行されたプロセス４１では、撮影条件は変更しないと決定（ステップＳＴ２２）されたとする。したがって、撮影条件の自動変更が実行されることなく、被検体の乳房の検査が終了する。被検体の乳腺の撮影の終了時点は「ｔ２」で示してある。ユーザは、次の新規の被検体の検査の準備をする。
【0088】
図１５は、次の新規の被検体の検査の様子を示す図である。
以下では、新規の被検体５３の撮影部位が直前の被検体５２の撮影部位と異なる場合について説明する。ここでは、直前の被検体５２の撮影部位は乳房であったが、新規の被検体５３の撮影部位は腎臓である場合について説明する。
以下では、新規の被検体５３の撮影部位が直前の被検体５２の撮影部位と異なる場合について説明する。ここでは、直前の被検体５２の撮影部位は乳房であったが、新規の被検体５３の撮影部位は腎臓である場合について説明する。
【0089】
ユーザは、直前の被検体５２の乳房の検査を終了した後、新規の被検体５３の腎臓の検査の準備を行う。この場合、撮影部位は乳房から腎臓に変更されるので、ユーザは、撮影条件を、乳房用の撮影条件から、腎臓用の撮影条件に変更する必要がある。しかし、以下では、ユーザは、撮影条件を変更せずに、新規の被検体５３の腎臓の検査を開始した場合について考える。
【0090】
ユーザは、時点ｔ３において被検体５３の腎臓の検査を開始する。
ユーザ５１は、時点ｔ３から被検体５３の腎臓の検査を開始したが、撮影条件を変更していないので、設定されている撮影条件は、乳房用の撮影条件のままである。したがって、ユーザは、乳房用の撮影条件で、被検体５３の腎臓の検査を開始する。ユーザ５１は、図１５に示すように、被検体５３の腹部にプローブ５２を押し当てて腎臓の検査を行う。
ユーザ５１は、時点ｔ３から被検体５３の腎臓の検査を開始したが、撮影条件を変更していないので、設定されている撮影条件は、乳房用の撮影条件のままである。したがって、ユーザは、乳房用の撮影条件で、被検体５３の腎臓の検査を開始する。ユーザ５１は、図１５に示すように、被検体５３の腹部にプローブ５２を押し当てて腎臓の検査を行う。
【0091】
一方、プロセッサ７は、時点ｔ３において被検体５３の腎臓の検査が開始された後、定期的に、プロセス４１を実行する。本実施形態では、時点ｔ３の後の時点ｔ４において、プロセス４１が実行された場合について説明する。
【0092】
プロセス４１が開始されると、先ず、ステップＳＴ１０において、プロセッサ７は、時点ｔ３～ｔ４の間に取得された超音波画像に含まれる撮影部位を判別する。以下に、この判別ステップＳＴ１０について説明する。
【0093】
先ず、ステップＳＴ１１において、プロセッサは、時点ｔ３～時点ｔ４の間に取得され、表示部２に表示される超音波画像６２を前処理し、学習済みモデル３１に入力するための入力画像７２を生成する。
【0094】
図１６は、ステップＳＴ１１の説明図である。
プロセッサは、時点ｔ３～時点ｔ４の間に１つの超音波画像６２が取得されている場合、当該超音波画像６２に基づいて、学習済みモデル３１に入力するための入力画像７２を生成することができる。一方、時点ｔ３～時点ｔ４の間に複数の超音波画像が取得されている場合、プロセッサは、複数の超音波画像から１つの超音波画像６２を選択し、選択された超音波画像６２に基づいて、学習済みモデル３１に入力するための入力画像７２を生成することができる。時点ｔ３～時点ｔ４の間に複数の超音波画像が取得されている場合、プロセッサは、典型的には、時点ｔ３～時点ｔ４の間で最後に取得された超音波画像（例えば、時点ｔ４の直前に取得された超音波画像）を、超音波画像６２として選択することができる。
プロセッサは、時点ｔ３～時点ｔ４の間に１つの超音波画像６２が取得されている場合、当該超音波画像６２に基づいて、学習済みモデル３１に入力するための入力画像７２を生成することができる。一方、時点ｔ３～時点ｔ４の間に複数の超音波画像が取得されている場合、プロセッサは、複数の超音波画像から１つの超音波画像６２を選択し、選択された超音波画像６２に基づいて、学習済みモデル３１に入力するための入力画像７２を生成することができる。時点ｔ３～時点ｔ４の間に複数の超音波画像が取得されている場合、プロセッサは、典型的には、時点ｔ３～時点ｔ４の間で最後に取得された超音波画像（例えば、時点ｔ４の直前に取得された超音波画像）を、超音波画像６２として選択することができる。
【0095】
超音波画像６２は略台形の画像である。したがって、プロセッサは、超音波画像６２に対して、図９を参照しながら説明したトレーニング画像の作成方法と同様の前処理を実行し、入力画像７２を生成する。尚、入力画像７２のサイズは、先に説明したトレーニング画像ＰＡ２のサイズと同じであり、ＤＡ２＝ＷＡ２＝６ｃｍである。したがって、プロセッサは、略台形状の超音波画像６２から、矩形状の入力画像７２を生成する。具体的には、以下のように前処理が行われる。
【0096】
プロセッサは、図１６（ａ）に示すように、被検体の深さ方向に関しては、超音波画像６２の体表面の位置Ｑ１から、深さ方向に６ｃｍだけ離れた位置Ｑ２までの範囲を、入力画像の作成に使用する画像部分とする。また、幅方向に関しては、超音波画像６２の左上の角Ｃ１の位置Ｑ３から、右上の角Ｃ２の位置Ｑ４までの範囲を、トレーニング画像に使う画像部分とする。
【0097】
したがって、プロセッサは、図１６（ｂ）に示すように、超音波画像６２のＱ１～Ｑ４で規定された領域６２１を、入力画像の作成に使用する画像部分として決定し、超音波画像６２から画像部分６２１を切り出す（図１６（ｃ）参照）。
【0098】
次に、プロセッサは、超音波画像６２から切り出された切出し画像６２１に対して、入力画像７２のサイズを満たすように、切出し画像６２１の側辺に沿うブランク領域６２２および６２３をゼロのデータで充填するゼロフィル処理を実行する。図１６の（ｄ）は、ブランク領域６２２および６２３をゼロフィル処理する前の切出し画像６２１の概略図を示し、図１６の（ｅ）は、ブランク領域６２２および６２３をゼロフィル処理した後の切出し画像６２１の概略図を示す。したがって、超音波画像６２から、所望のサイズの入力画像７２を作成することができる。尚、本実施形態では、ゼロフィル処理を実行することにより、所望のサイズの入力画像７２を作成している。しかし、入力画像７２が所望のサイズを有することができるのであれば、ゼロフィル処理以外の前処理を実行してもよい。
【0099】
尚、超音波画像６２に対してゼロフィル処理を実行する前に又は実行した後に、必要に応じて、他の前処理を実行するが、ここでは、他の前処理の説明は省略する。入力画像７２を生成した後、ステップＳＴ１２に進む。
【0100】
ステップＳＴ１２では、プロセッサ７が、学習済みモデル３１を用いて、入力画像７２が表す部位を推論する。
プロセッサ７は、入力画像７２を学習済みモデル３１に入力し、学習済みモデル３１を用いて、入力画像７２に含まれている部位を推論する。推論ステップでは、プロセッサは、各撮像部位が入力画像７２に含まれる確率を計算する。そして、プロセッサは、撮像部位ごとに計算された確率に基づいて、入力画像７２に含まれる撮像部位を推論する。
プロセッサ７は、入力画像７２を学習済みモデル３１に入力し、学習済みモデル３１を用いて、入力画像７２に含まれている部位を推論する。推論ステップでは、プロセッサは、各撮像部位が入力画像７２に含まれる確率を計算する。そして、プロセッサは、撮像部位ごとに計算された確率に基づいて、入力画像７２に含まれる撮像部位を推論する。
【0101】
ここでは、腎臓の確率が最も高いとする。したがって、プロセッサは、入力画像に含まれている撮影部位は腎臓であると推論する。撮影部位を推論した後、ステップＳＴ２０に進む。
【0102】
ステップＳＴ２０では、プロセッサは、推論した撮影部位に基づいて、条件を変更するかどうかを決定する。以下に、ステップＳＴ２０について具体的に説明する。
【0103】
先ず、ステップＳＴ２１において、プロセッサは、現在設定されている撮影条件が、ステップＳＴ１２で推論された撮影部位に対応する撮影条件であるかどうかを判断する。現在設定されている撮影条件が、ステップＳＴ１２で推論された撮影部位に対応する撮影条件である場合、プロセッサは、ステップＳＴ２２に進み、一方、現在設定されている撮影条件が、ステップＳＴ１２で推論された撮影部位に対応する撮影条件ではない場合、ステップＳＴ２３に進む。
【0104】
時点ｔ４では、設定されている撮影条件は乳房用の撮影条件である。一方、ステップＳＴ１２で推論された撮影部位は腎臓である。したがって、現在設定されている撮影条件（乳房用の撮影条件）は、ステップＳＴ１２で推論された撮影部位（腎臓）に対応した撮影条件ではないので、ステップＳＴ２３に進む。
【0105】
ステップＳＴ２３では、プロセッサは、撮影条件を変更すると決定する。そして、ステップＳＴ２４に進み、撮影条件を、乳房用の撮影条件から、腎臓用の撮影条件に変更する。図１３では、時点ｔ４の直後に腎臓用の撮影条件に変更された様子が示されている。
【0106】
したがって、ユーザは、乳房の撮影条件で腎臓の撮影を開始するが、プロセッサは、ユーザが腎臓を撮影している途中で、撮影条件を、自動的に腎臓の撮影条件に変更する。このため、ユーザが撮影条件を変更し忘れても、プロセッサが撮影条件を変更した後は、ユーザは、腎臓の撮影条件に従って、腎臓を撮影することができるので、高品質な腎臓の画像を取得することができる。
【0107】
一方、ユーザ５１は、時点ｔ４以降も、超音波プローブ２を操作しながら被検体５３の腎臓の検査を継続し、プロセッサは、上記のプロセス４１を定期的に実行する。ここでは、時点ｔ４の後の時点ｔ５において、プロセス４１のフローを実行する。
【0108】
時点ｔ５においてプロセス４１のフローが開始されると、ステップＳＴ１１において、表示部８に表示される超音波画像６３を図９の方法で前処理することによって、入力画像７３が生成される。ステップＳＴ１２では、入力画像７３を学習済みモデル３１に入力して撮影部位を推論する。そして、ステップＳＴ２０で、撮影条件を変更するかどうかを判断しフローを終了する。
【0109】
一方、ユーザ５１は、時点ｔ５以降も、超音波プローブ２を操作しながら被検体５３の検査を継続する。プロセッサは、時点ｔ５以降も、上記のプロセス４１を定期的に実行する。尚、ここでは、時点ｔ５以降のプロセス４１では、撮影条件を変更しないと決定され（ステップＳＴ２２）、時点ｔ６において、被検体５３の検査が終了する。
【0110】
被検体５３の検査が終了したら、次の新規の被検体の検査においても、定期的にプロセス４１のフローを実行する。以下同様に、新規の被検体の検査のたびに、プロセス４１のフローが定期的に実行される。
【0111】
図１３では、被検体５３の検査の後も、定期的にプロセス４１が実行される様子が概略的に示されている。具体的には、時点ｔ６以降に、ステップＳＴ１１において、表示部８に表示される超音波画像６４、６５、・・・６ｍを前処理することによって、入力画像７４、７５、・・・７ｍが生成され、ステップＳＴ１２において、入力画像７４、７５、・・・７ｍに含まれる撮影部位が推論される。そして、ステップＳＴ２０で、撮影条件を変更するかどうかを判断し、必要に応じて撮影条件を変更し（ステップＳＴ２４）、プロセス４１のフローが終了する。
【0112】
以上説明したように、本実施形態では、超音波画像６１～６ｍの撮影条件に関わらず、予め決められたサイズを有するように入力画像７１～７ｍが生成される。したがって、被検体の撮影部位に応じてユーザ（又はプロセッサ）が超音波の視野角や超音波の深度などを変更したり、被検体を検査している間にユーザ（又はプロセッサ）が超音波の視野角や超音波の深度を変更したとしても、ステップＳＴ１１では、予め決められたサイズの入力画像７１～７ｍが得られる。したがって、例えば、時点ｔ４においてプロセッサが撮影条件を変更したり、ユーザが被検体５２（又は５３）の検査中に、超音波の深度などを手動で変更したとしても、ステップＳＴ１１では、予め決められたサイズの入力画像７１～７ｍが得られる。このため、ステップＳＴ１２では、プロセッサは、同一のサイズの入力画像７１～７ｍに基づいて推論を行うので、撮影部位の判別精度を向上させることができ、安定した推論結果を得ることができる。
【0113】
また、本実施形態では、入力画像の深さ方向の長さは、被検体の体表面から計測される長さである。しかし、予め決められたサイズの入力画像を生成するのであれば、入力画像の深さ方向の長さを、被検体の体表面とは別の基準面（例えば、被検体の体内に含まれる面や、臓器の表面）から計測される長さとして設定してもよい。
【0114】
尚、本実施形態では、図１４に示すように、ブランク領域１６１は、超音波画像６１の４辺６１１～６１４のうちの３辺６１２、６１３、および６１４に沿うように設定される。しかし、ブランク領域は、必ずしも、３辺に沿うように設定する必要な無く、様々なブランク領域を設定することができる。
【0115】
図１７～図１９は、ブランク領域の変形例を示す図である。
図１７は、ブランク領域１６２を、超音波画像６１の３辺６１１、６１２、および６１４に沿うように設定した例を示す。したがって、３辺６１１、６１２、および６１４に沿うブランク領域１６２がゼロで充填されるゼロフィル処理が実行される。
図１７は、ブランク領域１６２を、超音波画像６１の３辺６１１、６１２、および６１４に沿うように設定した例を示す。したがって、３辺６１１、６１２、および６１４に沿うブランク領域１６２がゼロで充填されるゼロフィル処理が実行される。
【0116】
図１８は、ブランク領域１６３を、超音波画像６１の２辺６１３および６１４に沿うように設定した例を示す。したがって、２辺６１３および６１４に沿うブランク領域１６３がゼロで充填されるゼロフィル処理が実行される。
【0117】
図１９は、ブランク領域１６４を、超音波画像６１の４辺６１１～６１４に沿うように設定した例を示す。したがって、４辺６１１～６１４に沿うブランク領域１６４がゼロで充填されるゼロフィル処理が実行される。
【0118】
このように、所望のサイズの入力画像を作成することができるのであれば、ブランク領域は超音波画像に対して任意の形状で設定することが可能である。
【0119】
また、本実施形態では、図１６に示すように、切出し画像６２１は、超音波画像６２の体表面の位置Ｑ１を基準にして切り出されている。しかし、切出し画像は、超音波画像６２の任意の位置を基準にして切り出すことができる。
【0120】
図２０は、切出し画像の変形例を示す図である。
図２０では、概略図（ａ１）に示すように、深さ方向に関しては、位置Ｑ１よりも下の位置Ｑ１１から、深さ方向に６ｃｍだけ低い位置Ｑ２１までの範囲を、トレーニング画像に使う画像部分とする例が示されている。したがって、位置Ｑ１１、Ｑ２１、Ｑ３、およびＱ４で囲まれた領域を、切出し画像６３１（概略図（ａ２）参照）。そして、切出し画像６３１の側辺にブランク領域６３２および６３３を設定し（概略図（ａ３））、ゼロフィル処理をする（概略図（ａ４））。このように、切出し画像を切り出す基準位置は、必ずしも体表面である必要は無く、超音波画像の撮影条件などに応じて、所望の位置を基準にして画像を切り出すことができる。
図２０では、概略図（ａ１）に示すように、深さ方向に関しては、位置Ｑ１よりも下の位置Ｑ１１から、深さ方向に６ｃｍだけ低い位置Ｑ２１までの範囲を、トレーニング画像に使う画像部分とする例が示されている。したがって、位置Ｑ１１、Ｑ２１、Ｑ３、およびＱ４で囲まれた領域を、切出し画像６３１（概略図（ａ２）参照）。そして、切出し画像６３１の側辺にブランク領域６３２および６３３を設定し（概略図（ａ３））、ゼロフィル処理をする（概略図（ａ４））。このように、切出し画像を切り出す基準位置は、必ずしも体表面である必要は無く、超音波画像の撮影条件などに応じて、所望の位置を基準にして画像を切り出すことができる。
【符号の説明】
【0121】
１ 超音波診断装置
２ 超音波プローブ
３ 送信ビームフォーマ
４ 送信器
５ 受信器
６ 受信ビームフォーマ
７ プロセッサ
８ 表示部
９ メモリ
１０ ユーザインターフェース
１８ 表示モニタ
２１、２２、２３、２４、２６、２７、２８、２９ 辺
３０ ニューラルネットワーク
３１ 学習済みモデル
４１ プロセス
５１ ユーザ
５２、５３ 被検体
６１～６ｍ 超音波画像
７１～７ｍ 入力画像
１００、１１０ 被検体
１０１、１１１ 断面
１０２、１１２ 領域
１６１、１６２、１６４、６２２、６２３、６３２、６３３ ブランク領域
１６３、６２１、６３１ 切出し画像
１８１ タッチパネル
６１１、６１２、６１３、６１４ 辺
２ 超音波プローブ
３ 送信ビームフォーマ
４ 送信器
５ 受信器
６ 受信ビームフォーマ
７ プロセッサ
８ 表示部
９ メモリ
１０ ユーザインターフェース
１８ 表示モニタ
２１、２２、２３、２４、２６、２７、２８、２９ 辺
３０ ニューラルネットワーク
３１ 学習済みモデル
４１ プロセス
５１ ユーザ
５２、５３ 被検体
６１～６ｍ 超音波画像
７１～７ｍ 入力画像
１００、１１０ 被検体
１０１、１１１ 断面
１０２、１１２ 領域
１６１、１６２、１６４、６２２、６２３、６３２、６３３ ブランク領域
１６３、６２１、６３１ 切出し画像
１８１ タッチパネル
６１１、６１２、６１３、６１４ 辺
【要約】 （修正有）
【課題】撮影部位の判別精度を向上させることができる技術を提供する。
【解決手段】超音波プローブ２と、表示部８と、超音波プローブ２および表示部８と通信するプロセッサ７とを含む超音波診断装置であって、プロセッサ７は、被検体の超音波画像を取得するための条件を設定すること、条件に従って、超音波プローブ２に超音波ビームを送信させ、超音波プローブ２に被検体からのエコーを受信させ、前記超音波プローブ２で受信したエコーに基づいて被検体の超音波画像を生成すること、表示部８に表示される超音波画像に基づいて、学習済みモデルに入力される入力画像（７１～７ｍ）を作成すること、を実行し、入力画像（７１～７ｍ）は、被検体の深さ方向における長さが、第１の長さ（６ｃｍ）を有し、且つ被検体の深さ方向に直交する方向における長さが第２の長さ（６ｃｍ）を有するように作成される、超音波診断装置１。
【選択図】図２
【解決手段】超音波プローブ２と、表示部８と、超音波プローブ２および表示部８と通信するプロセッサ７とを含む超音波診断装置であって、プロセッサ７は、被検体の超音波画像を取得するための条件を設定すること、条件に従って、超音波プローブ２に超音波ビームを送信させ、超音波プローブ２に被検体からのエコーを受信させ、前記超音波プローブ２で受信したエコーに基づいて被検体の超音波画像を生成すること、表示部８に表示される超音波画像に基づいて、学習済みモデルに入力される入力画像（７１～７ｍ）を作成すること、を実行し、入力画像（７１～７ｍ）は、被検体の深さ方向における長さが、第１の長さ（６ｃｍ）を有し、且つ被検体の深さ方向に直交する方向における長さが第２の長さ（６ｃｍ）を有するように作成される、超音波診断装置１。
【選択図】図２
【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】
【図20】
