(57)【要約】【課題】画像処理装置の処理能力の情報、又は画像処理装置が使用可能なデータベースの情報に基づいて学習を制御すること。【解決手段】画像処理装置は、複数のグループで構成される推論パラメータを、画像処理装置の処理能力の情報、又は画像処理装置が使用可能なデータベースの情報に基づいて制御された学習により生成する学習部と、学習によって生成された推論パラメータを用いた演算によって医用画像に対する推論処理を行う推論部と、推論処理の結果に基づいて医用画像に対する画像処理を行う画像処理部と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のグループで構成される推論パラメータを、画像処理装置の処理能力の情報、又は前記画像処理装置が使用可能なデータベースの情報に基づいて制御された学習により生成する学習手段と、
前記学習によって生成された推論パラメータを用いた演算によって医用画像に対する推論処理を行う推論手段と、
前記推論処理の結果に基づいて前記医用画像に対する画像処理を行う画像処理手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
操作手段からの入力情報、又は前記画像処理装置の処理能力の情報、又は画像処理装置が使用可能なデータベースの情報に基づき、前記学習手段の学習を制御する学習制御手段を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記学習制御手段は、前記操作手段からの入力情報が、前記推論処理の結果に対する修正を示す情報であるとき、前記学習手段に対する学習開始を指示することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記学習制御手段は、前記操作手段からの入力情報に基づき、前記複数の推論パラメータの中から前記学習手段の学習により生成する推論パラメータを決定することを特徴とする請求項２または３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記学習制御手段は、前記操作手段からの入力情報と、前記画像処理装置の処理能力の情報、又は画像処理装置が使用可能なデータベースの情報との照合に基づき、前記学習手段による学習開始または学習保留を決定することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記学習制御手段は、前記学習保留と決定したとき、前記医用画像および前記操作手段からの入力情報、前記学習により再度生成する推論パラメータの学習保留を示す学習保留情報を記憶手段に記憶することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記学習制御手段は、前記学習保留の状態から学習を開始する場合、前記記憶手段から読み出した、前記学習保留情報と前記医用画像および前記操作手段からの入力情報とを前記学習手段に転送し、前記学習手段に対して学習開始を指示することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記学習制御手段は、前記操作手段からの入力情報と、前記画像処理装置の処理能力の情報、又は画像処理装置が使用可能なデータベースの情報とを照合し、前記入力情報に基づく指示を実行できる環境か否かを判断することを特徴とする請求項５乃至７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記学習制御手段は、操作手段からの入力情報、又は前記画像処理装置の運用状況を示す情報、又は前記画像処理装置の処理能力の情報に基づき、前記学習手段の学習を制御することを特徴とする請求項２乃至８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記学習制御手段は、前記照合の結果に基づいて、前記入力情報に基づく指示を実行可能と判断する場合、前記学習手段による学習開始を決定し、前記入力情報に基づく指示を実行できないと判断する場合、学習保留を決定することを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記学習手段は、
単一の撮影現場で撮影された医用画像と、前記医用画像に対応する正解データを用いた機械学習により、前記単一の撮影現場での撮影で取得される医用画像に対して前記推論処理で用いる推論パラメータを生成することを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記複数の推論パラメータの内、少なくともいずれか一つは、初期設定された後に更新されない固定の推論パラメータが含まれることを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記固定の推論パラメータは、複数の撮影現場における推論処理で共通に用いられる推論パラメータであることを特徴とする請求項１２に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記学習手段は、
複数の撮影現場で撮影された医用画像と、前記医用画像に対応する正解データを用いた学習により、前記複数の撮影現場での撮影で取得される医用画像に対して前記推論処理で用いる前記固定の推論パラメータを生成することを特徴とする請求項１２または１３に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記学習手段は、単一の撮影現場での学習処理において、前記単一の撮影現場で撮影された医用画像と前記医用画像に対応する正解データとを格納する局所データベースを参照して前記学習処理を実行することを特徴とする請求項１４に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記学習手段は、前記複数の撮影現場での学習処理において、前記局所データベースに格納されているデータを含み、前記複数の撮影現場で撮影された医用画像と前記医用画像に対応する正解データとを格納する大規模データベース参照して学習処理を実行することを特徴とする請求項１５に記載の画像処理装置。
【請求項１７】
前記画像処理には、階調処理、ダイナミックレンジ調整処理、ノイズ抑制処理、エッジ強調処理、クロップ処理の少なくともいずれかひとつの処理が含まれることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１８】
画像処理装置で用いられる情報処理装置であって、
複数のグループで構成される推論パラメータを、前記画像処理装置の処理能力の情報、又は画像処理装置が使用可能なデータベースの情報に基づいて制御された学習により生成する学習手段と、
前記学習によって生成された推論パラメータを用いた演算によって医用画像に対する推論処理を行う推論手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項１９】
画像処理装置における画像処理方法であって
複数のグループで構成される推論パラメータを、前記画像処理装置の処理能力の情報、又は画像処理装置が使用可能なデータベースの情報に基づいて制御された学習により生成する学習工程と、
前記学習によって生成された推論パラメータを用いた演算によって医用画像に対する推論処理を行う推論工程と、
前記推論処理の結果に基づいて前記医用画像に対する画像処理を行う画像処理工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２０】
コンピュータに、請求項１９に記載の画像処理方法の各工程を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】
本発明は、画像処理装置、情報処理装置、画像処理方法及びプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
医用画像を対象とした画像処理には、撮影条件や被写体の個体差といった違いを吸収し、かつ、撮影目的、撮影部位、撮影者および読影者の要望に基づく最適化が行われることが必要とされる。
【０００３】
機械学習技術を用いて最適化を行うシステム構成として、例えば、特許文献１には、ユーザーのワークフローをモニタし、機械学習によりユーザーの好みを学習する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−１０６９５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１のような機械学習を用いる構成は、一般に精度の高い推論を行うために、大規模な学習データベースを用いた膨大な計算が必要とされる。このような大規模なデータベースや膨大な計算が可能な計算機を製品に搭載した場合、必要なタイミングで必要な規模の学習を行うことができない場合が生じ得る。
【０００６】
本発明は、上記の課題を鑑みてなされたものであり、画像処理装置の処理能力の情報、又は画像処理装置が使用可能なデータベースの情報に基づいて学習を制御することが可能な技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様に係る画像処理装置は、複数のグループで構成される推論パラメータを、画像処理装置の処理能力の情報、又は画像処理装置が使用可能なデータベースの情報に基づいて制御された学習により生成する学習手段と、
前記学習によって生成された推論パラメータを用いた演算によって医用画像に対する推論処理を行う推論手段と、
前記推論処理の結果に基づいて前記医用画像に対する画像処理を行う画像処理手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、画像処理装置の処理能力の情報、又は画像処理装置が使用可能なデータベースの情報に基づいて学習を制御することが可能な技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施形態に係る画像処理装置の概略構成を示す図。
【図２】推論部、学習部、学習制御部の関係を示すブロック図。
【図３】推論部の内部構成を示すブロック図。
【図４】推論部における推論処理の流れを説明するフローチャート。
【図５】学習制御部における第１の例の動作を説明するフローチャート。
【図６】学習制御部における第２の例の動作を説明するフローチャート。
【図７】学習制御部における第３の例の動作を説明するフローチャート。
【図８】学習制御部における第４の例の動作を説明するフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を例示的に詳しく説明する。尚、本発明において放射線とは、一般的に用いられるＸ線に限らず、放射性崩壊によって放出される粒子（光子を含む）の作るビームであるα線、β線、及びγ線などの他、同程度以上のエネルギーを有するビーム（例えば、粒子線や宇宙線など）も含まれる。以下、放射線としてＸ線を用いる場合を例に説明する。
【００１１】
（画像処理装置１００の概略構成）
図１は、本発明の実施形態に係る画像処理装置１００の概略構成を示す図である。画像処理装置１００は、放射線発生部１０１、放射線検出部１０２、データ収集部１０３、前処理部１０４、ＣＰＵ１０５、メインメモリ１０６、操作部１０７、表示部１０８、記憶部１０９を備えている。また、画像処理装置１００は、推論部１１１、画像処理部１１２、学習部１１３、学習制御部１１４を備えている。さらに、これらはＣＰＵバス１１０を介して互いにデータ授受が可能となるように接続されている。画像処理装置１００で用いられる情報処理装置（医用情報処理装置）には、例えば、学習部１１３と、推論部１１１とが含まれる。
【００１２】
（放射線撮影時の動作）
上述した画像処理装置１００において、メインメモリ１０６は、ＣＰＵ１０５での処理に必要な各種データを記憶すると共に、ＣＰＵ１０５のワーキング・メモリとして機能する。ＣＰＵ１０５は、メインメモリ１０６を用いて、操作部１０７からの操作に従い、システム又は装置全体の動作制御等を行う。これにより画像処理装置１００は、以下のように動作する。
【００１３】
まず、操作部１０７を介してユーザーから撮影指示が入力されると、この撮影指示はＣＰＵ１０５によりデータ収集部１０３に伝えられる。ＣＰＵ１０５は、撮影指示を受けると、放射線発生部１０１及び放射線検出部１０２を制御して放射線撮影を実行させる。
【００１４】
放射線撮影では、放射線発生部１０１が放射線ビームを照射し、放射線ビームは、被写体１４０を減衰しながら透過し、放射線検出部１０２に到達する。放射線検出部１０２は、放射線に応じた放射線強度信号をデータ収集部１０３に出力する。データ収集部１０３は、放射線検出部１０２から送られてきた放射線強度信号をデジタル信号に変換し、医用画像（以下、画像データともいう）として前処理部１０４に供給する。
【００１５】
前処理部１０４は、データ収集部１０３から供給された画像データに対して、オフセット補正やゲイン補正等の前処理を行う。この前処理部１０４で前処理が行われた画像データは、ＣＰＵバス１１０を介して、メインメモリ１０６、記憶部１０９、推論部１１１、画像処理部１１２に転送される。
【００１６】
推論部１１１は、転送された画像データに対する推論処理を行う。ここで、推論部１１１は、推論処理として、入力された画像データに対し、記憶部１０９に記憶された推論パラメータを用いた演算を行い、画像データに関する種々の推論結果を生成する。推論部１１１は生成した種々の推論結果を、画像処理部１１２、表示部１０８に転送する。
【００１７】
画像処理部１１２は、画像データを、推論結果に基づいて画像処理することで、表示用画像を生成する。表示部１０８は、推論部１１１で生成された推論結果および画像処理部１１２で生成された表示用画像をユーザーに表示する。ユーザーは表示された推論結果および表示用画像を確認し、必要に応じて推論結果または表示用画像の修正を、操作部１０７を介して行う。操作部１０７を介した入力には、例えば、マウス操作や、表示部１０８に表示される表示操作部（コンボボックス・コントロールやスライダー・コントロール）からの入力が含まれる。
【００１８】
学習制御部１１４は、操作部１０７を介したユーザー入力や画像処理装置１００の状態に応じて、学習部１１３に、画像データや操作部１０７から入力された入力情報の転送、学習規模の決定及び学習開始の指示といった制御を行う。学習部１１３は、学習制御部１１４からの制御に従って学習を行い、推論パラメータを生成、記憶部１０９に記憶させる。
【００１９】
（推論部１１１、学習部１１３の処理）
推論部１１１は、入力された画像データに対して、学習部１１３で生成された推論パラメータを用いた演算を行うことで推論結果を生成する。推論部１１１を実現する具体的な方法は特に限定しないが、たとえば、畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network、以下CNN）を用いることが可能である。この場合、推論パラメータは、CNNを構成する畳み込み層や全結合層で用いられる重みやバイアス値が相当する。
【００２０】
学習部１１３は、学習パラメータ（画像データと、画像データに対応する正解データ）を用いた機械学習アルゴリズムによって、CNNの重みやバイアス値を設定し最適化する。
【００２１】
一般に、機械学習アルゴリズムによる推論パラメータの最適化には、大規模な学習データ（画像データと対応する正解データ）および高性能の計算機（演算処理部）を要する。このため画像処理装置１００の状態や使用状況、画像データや正解データの収集状況、搭載している計算機の性能によっては、学習が困難な場合が生じ得る。
【００２２】
（推論部１１１、学習部１１３、学習制御部１１４の関係）
そこで実施形態１では、学習制御部１１４が、ユーザー入力や画像処理装置の状態を受け、必要なタイミングで必要な規模の学習を行うよう学習部１１３を制御することで、学習データ及び計算資源の使用を最適化する。学習制御部１１４による学習部１１３の制御を実行するための特徴的な構成である推論部１１１、学習部１１３、学習制御部１１４の関係を、図２に示すブロック図を用いて説明する。
【００２３】
学習部１１３は、複数のグループで構成される推論パラメータ（第ｎの推論パラメータと表記：ｎ＝１、２、・・・Ｎ）を、画像処理装置の処理能力を示す状態情報に基づいて制御された学習により生成する。学習部１１３は各推論パラメータに関してグループ単位での最適化を行う。ここで、状態情報には、画像処理装置１００の処理能力の情報、又は画像処理装置１００が使用可能なデータベースの情報が含まれる。すなわち、学習部１１３は、複数のグループで構成される推論パラメータ（第ｎの推論パラメータと表記：ｎ＝１、２、・・・Ｎ）を、画像処理装置１００の処理能力の情報、又は画像処理装置１００が使用可能なデータベースの情報に基づいて制御された学習により生成する。画像処理装置１００の処理能力の情報には、学習部１１３による推論パラメータの生成で使用する計算機の性能情報が含まれる。尚、状態情報は上記の例に限定されるものではなく、例えば、画像処理装置１００で使用可能なデータベースの情報、又は、画像処理装置１００の運用状況を示す情報、又は、画像処理装置１００の処理能力の情報（学習部１１３による推論パラメータの生成で使用する計算機の性能情報）であってもよい。
【００２４】
推論部１１１は、学習部１１３の学習によって生成された推論パラメータを用いた演算によって医用画像に対する推論処理を行う。すなわち、推論部１１１は、複数のグループに分けられた推論パラメータを用いた演算により推論処理を行う。
【００２５】
学習制御部１１４は、操作部１０７からの入力情報、又は画像処理装置の処理能力を示す状態情報に基づき、学習部１１３の学習を制御する。状態情報には、例えば、画像処理装置１００の処理能力の情報、又は画像処理装置１００が使用可能なデータベースの情報が含まれ、学習制御部１１４は、操作部１０７からの入力情報、又は画像処理装置１００の処理能力の情報、又は画像処理装置１００が使用可能なデータベースの情報に基づき、学習部１１３の学習を制御する。
【００２６】
学習制御部１１４は、グループ単位での学習の制御を、操作部１０７からの入力情報、又は画像処理装置１００の処理能力の情報、又は画像処理装置１００が使用可能なデータベースの情報に基づいて行う。学習制御部１１４は、操作部１０７からの入力情報と、画像処理装置１００の処理能力の情報、又は画像処理装置１００が使用可能なデータベースの情報とを照合し、入力情報に基づく指示を実行できる環境か否かを判断する。
【００２７】
学習制御部１１４は、操作部１０７からの入力情報が、推論部１１１における推論処理の結果に対する修正を示す情報であるとき、学習部１１３に対する学習開始を指示する。そして、学習制御部１１４は、操作部１０７からの入力情報に基づき、複数の推論パラメータ（第１の推論パラメータ〜第４の推論パラメータ）の中から学習部１１３の学習により生成する推論パラメータを決定する。
【００２８】
学習制御部１１４は、操作部１０７からの入力情報と、画像処理装置１００の処理能力の情報、又は画像処理装置１００が使用可能なデータベースの情報との照合に基づき、学習部１１３による学習開始または学習保留を決定する。学習制御部１１４は、照合の結果に基づいて、入力情報に基づく指示を実行可能と判断する場合、学習部１１３による学習開始を決定し、入力情報に基づく指示を実行できないと判断する場合、学習保留を決定する。また、学習制御部１１４は、学習状態などユーザーに提示すべき情報を表示部１０８に転送したり、データの転送指示を記憶部１０９に対して行ったりする。
【００２９】
（具体例：画像処理部１１２が階調処理を行う場合）
画像処理部１１２は、推論部１１１による推論処理の結果に基づいて医用画像に対する画像処理を行う。画像処理部１１２が行う画像処理には、階調処理、ダイナミックレンジ調整処理、ノイズ抑制処理、エッジ強調処理、クロップ処理の少なくともいずれかひとつの処理が含まれる。
【００３０】
以上の構成を有する画像処理装置１００において、画像処理部１１２が画像データに対して階調処理を行う場合を例に、推論および学習の流れをより詳細に説明する。ここでは階調処理を、画像データの診断上の関心領域を、撮影部位で定まる目標輝度値で描出されるように、画像データを階調変換するもの、と定義する。
【００３１】
（推論部１１１の処理）
図３は、推論部１１１の内部構成を示すブロック図である。上述の階調処理を行うために推論部１１１は、画像データから関心領域と目標輝度値を推論結果として生成する。さらに、ここでは推論結果の生成の過程で、画像データから複数の推論に使用可能な汎用特徴と、抽出すべき関心領域および目標輝度値を定める撮影部位を抽出する場合を考える。
【００３２】
本実施形態における推論部１１１は、機能構成として、汎用特徴抽出部３０１、撮影部位判別部３０２、関心領域抽出部３０３、目標輝度値算出部３０４を含むものとする。３０１〜３０４の各部は推論部１１１の一部であり、それぞれ学習部１１３が生成した第１〜第４の推論パラメータを用いた演算により推論を行うことが可能である。この推論部１１１において、入力された画像データから推論を行う流れを、図４に示すフローチャートを用いて説明する。
【００３３】
（ステップＳ４０１）
推論部１１１の汎用特徴抽出部３０１は、入力された画像データに対し、第１の推論パラメータを用いた演算処理を行うことで、汎用特徴を抽出する。
【００３４】
（ステップＳ４０２）
推論部１１１の撮影部位判別部３０２は、抽出した汎用特徴に対し、第２の推論パラメータを用いた演算処理を行うことで、撮影部位を判別する。ここで撮影部位を、例えば、予め頭は１、頸椎は２、胸部は３・・・といったラベルで定義すると、ここでの推論結果（撮影部位判別結果）はラベルで出力される。
【００３５】
（ステップＳ４０３）
推論部１１１の関心領域抽出部３０３は、抽出した汎用特徴と、判別した撮影部位とに対し、第３の推論パラメータを用いた演算処理を行うことで、関心領域を抽出する。ここで関心領域を、例えば、入力である画像データと同じサイズで関心領域を１、それ以外の領域を０で表すマップ形式の画像データ（以下、マップデータ）と定義すると、ここでの推論結果（関心領域抽出結果）はマップデータで出力される。
【００３６】
（ステップＳ４０４）
推論部１１１の目標輝度値算出部３０４は、判別した撮影部位に対し、第４の推論パラメータを用いた演算処理を行うことで、目標輝度値を算出する。ここで目標輝度値を、０〜２５５で表される出力輝度値範囲のひとつの値と定義すると、ここでの推論結果（目標輝度値算出結果）は０〜２５５の範囲のひとつの数値で出力される。
【００３７】
（画像処理部１１２、表示部１０８の処理）
以上、推論部１１１の処理によって、画像処理部１１２が実行する階調処理に必要な推論結果として、関心領域と目標輝度値が取得され、推論部１１１の処理の過程において汎用特徴の抽出および撮影部位の判別も行われる。
【００３８】
画像処理部１１２は、画像データを、推論部１１１が取得した推論結果（関心領域と目標輝度値）に基づいて階調変換を行い、表示用画像を生成する。階調変換では、画像処理部１１２は、関心領域を代表する画素値（たとえば関心領域を構成する画素の平均値や中央値）を求め、この画素値が目標輝度値になるような階調変換関数を生成し、画像データ全体の画素値を階調変換関数によって変換することで表示用画像を得る。得られた表示用画像は、表示部１０８に転送され、ユーザーに表示される。
【００３９】
ここでは、表示用画像だけではなく、推論結果である関心領域、目標輝度値、またその過程で得られた撮影部位を、ユーザーに表示する場合を説明する。
【００４０】
関心領域は、上述した通り関心領域を１、それ以外を０で表すマップデータである。従って、その推論結果を表示部１０８に示すには、たとえば表示用画像上に、関心領域をすべて含む外接図形（例えば、外接矩形や外接円）を色付きの枠でオーバーラップ表示すれば良い。さらにこの枠の形状や位置が、マウスによるクリック＆ドラッグでユーザー調整可能になっていれば、推論結果がユーザーの所望の結果とは異なる場合の修正動作に利用可能である。
【００４１】
目標輝度値は、上述した通り０〜２５５で表される出力輝度値範囲の中のひとつの数値であり、たとえばＧＵＩのスライダー・コントロールの初期値として表示すれば良い。さらにスライダー・コントロールがマウスや上下左右キーでユーザー操作可能になっていれば、推論結果がユーザーの所望の結果とは異なる場合の修正動作に利用可能である。
【００４２】
撮影部位は、上述した通り予め定義されたラベルであり、たとえばＧＵＩのコンボボックス・コントロールで表示すれば良い。さらにコンボボックス・コントロールがマウスや上下左右キーでユーザー操作可能になっていれば、推論結果がユーザーの所望の結果とは異なる場合の修正動作に利用可能である。
【００４３】
（学習部１１３の処理）
以上説明した推論部１１１の動作は、「第１の推論パラメータ〜第４の推論パラメータが、学習部１１３により最適化されていること」を前提としている。本実施形態の最も特徴的な構成は、このようにグループに分けられた推論パラメータの最適化を、学習制御部１１４が、画像処理装置の状態や操作部１０７からの入力情報に基づいて学習部１１３を制御することで行う点である。以下に、その具体的な学習制御部１１４の制御方法の例を説明する。
【００４４】
（初期化のための推論パラメータの最適化）
第１の例は、画像処理装置１００を製品としてリリースする際の、製品としての初期化のための推論パラメータ最適化である。大規模なデータベースを用い、推論部全体（図３の例では推論パラメータＰ１〜Ｐ４すべて）を最適化するため、一般に、高性能の計算機を用いなければ、機械学習に必要な計算量が現実的な処理時間内に収まらない。したがって、第１の例として説明する推論パラメータ最適化は、高性能な計算機や大規模なデータベースを利用可能な状態で、ユーザーであるメーカーが、学習部１１３に対して初期化を指示する場合を意味する。
【００４５】
初期化前は、推論パラメータは最適化されておらず、たとえば乱数が与えられている。この状態の推論部１１１は、画像データを処理しても意味のある推論結果を出力しない。これに対し、大規模なデータベースに格納された数千〜数十万の画像データと、対応する望ましい推論結果を意味する正解データを用いて、教師あり機械学習を実行することで、初期化としての最適化が実施される。この仮定の下での学習制御部１１４の動作の流れを、図５に示すフローチャートを用いて説明する。
【００４６】
（ステップＳ５０１）
ステップＳ５０１において、学習制御部１１４は操作部１０７から、入力情報を受け取る。ここでは、初期化のための推論パラメータ最適化を必要とするユーザーが、学習部１１３の初期化動作開始を指示する操作を行ったものとする。
【００４７】
（ステップＳ５０２）
ステップＳ５０２において、学習制御部１１４は画像処理装置１００に問い合わせ、画像処理装置１００から画像処理装置１００の処理能力を示す状態情報を受け取る。ここで、学習制御部１１４は、状態情報として、例えば、画像処理装置１００が使用可能なデータベース情報、計算機の性能情報を受け取るものとする。
【００４８】
（ステップＳ５０３）
学習制御部１１４は、ステップＳ５０３において、操作部１０７から入力された入力情報と、画像処理装置１００から取得した状態情報を照合し、ユーザー指示を実行できる環境かどうかを判断する。ここでは、ユーザーから指示された初期化のための推論パラメータの最適化に必要な大規模なデータベース、や高性能な計算機が利用可能であるか否かを判断する。
【００４９】
学習制御部１１４は、例えば、初期化のための推論パラメータと画像処理装置１００からの状態情報との照合の結果に基づいて、画像処理装置１００で使用可能なデータベース、又は、学習部１１３の計算処理能力により学習処理を実行できないと判断する場合、推論パラメータの初期化が不可能と判断する。また、学習制御部１１４は、照合の結果に基づいて、画像処理装置１００で使用可能なデータベース、又は、学習部１１３の計算処理能力により学習処理を実行できると判断する場合、推論パラメータの初期化が可能と判断する。判断の結果、ユーザーから指示された初期化が不可能であれば（Ｓ５０３−Ｎｏ）、ステップＳ５０４へ処理を進め、初期化が可能であれば（Ｓ５０３−Ｙｅｓ）、ステップＳ５０５へ処理を進める。
【００５０】
（ステップＳ５０４）
ステップＳ５０４において、学習制御部１１４は、初期化のための推論パラメータ最適化が不可能であることを、たとえば表示部１０８を介してユーザーに提示し、処理を終了する。ここで、学習制御部１１４は、表示部１０８の表示を制御する表示制御部として機能する。
【００５１】
（ステップＳ５０５）
ステップＳ５０５では、初期化のための推論パラメータ最適化が可能であるため、学習制御部１１４は、記憶部１０９から学習部１１３への学習データの転送を指示し、学習部１１３へ初期化学習開始の指示を行う。
【００５２】
（ステップＳ５０６）
学習部１１３は、ステップＳ５０６において、記憶部１０９から転送される学習データを用いた機械学習を行い、結果として得られる初期化のための推論パラメータ最適化がなされた推論パラメータを、記憶部１０９に保存する。
【００５３】
ここで記憶部１０９は大規模なデータベースであり、メーカーが収集した多数の画像データ、及び画像データに対応する望ましい推論結果である正解データが学習データとして記憶されているものとする。学習部１１３が行う機械学習は、これら学習データのうち、画像データを推論部１１１の入力として推論部に与えて推論結果を生成し、推論結果を正解データと比較した際の誤差を最小化することで推論パラメータを調整する。
【００５４】
ここで例として挙げた階調処理の場合、推論結果は関心領域と目標輝度値であり、正解データは関心領域の位置を表すマップデータ、目標輝度値は数値であり、たとえばユーザーが手動で作成したものである。初期化のための推論パラメータ最適化では、学習制御部１１４は、画像データと正解データを学習部１１３に読み込ませ、第１の推論パラメータ〜第４の推論パラメータを全て学習させる必要がある。これらのためのデータベースや計算機を製品上に搭載させることはコスト増加につながるため、たとえばメーカーの開発部門や工場に存在する学習用計算機において初期化のための最適化を行う。
【００５５】
続く第２の例〜第４の例では、上記の第１の例の初期化後に画像処理装置１００がリリースされた後、例えば臨床現場において、最適化が行われる場合を説明する。
【００５６】
（目標輝度値算出の最適化）
第２の例では、放射線撮影時、推論部１１１が動作し、推論結果及び表示用画像を表示部１０８に表示したところ、撮影部位と関心領域はユーザーの所望する結果であるが、輝度値がユーザーの所望する結果と異なっていた場合を仮定する。
【００５７】
この場合、ユーザーは、操作部１０７の一部であるスライダー・コントロールを用いて輝度値を所望する輝度値へと修正する。画像処理部１１２はこの修正された輝度値を用いて階調変換を行い、修正された表示用画像を生成する。表示部１０８は輝度値が修正された表示用画像を表示する。ユーザーは修正された表示用画像を確認し、所望の表示用画像が得られれば、修正を終了する。所望の表示用画像が得られていなければ、スライダー・コントロールを用いて、所望の結果が得られていない推論結果として表示用画像における輝度値を再度修正する。
【００５８】
学習制御部１１４は、次回以降の放射線撮影時に、推論部１１１がユーザーの所望する推論結果を生成するように、学習部１１３を制御し、推論パラメータを最適化する。この学習制御部１１４の動作の流れを、図６に示すフローチャートを用いて説明する。
【００５９】
（ステップＳ６０１）
ステップＳ６０１において、学習制御部１１４は、操作部１０７から、入力情報を受け取る。ここでは、操作部１０７の一部であるスライダー・コントロールを用いて、推論結果の目標輝度値から、正解輝度値へと修正する操作を行ったものとする。
【００６０】
このとき、学習制御部１１４が受け取る入力情報は、正解輝度値へと修正するためのスライダー・コントロールの操作は行われたが、撮影部位を表すコンボボックス・コントロールや、関心領域を表す矩形枠が修正されていない、という情報である。
【００６１】
（ステップＳ６０２）
ステップＳ６０２において、学習制御部１１４は、操作部１０７からの入力情報に基づき、最適化対象となる推論パラメータのグループを決定する。ステップＳ６０１で入力された入力情報から、学習制御部１１４は、「推論部１１１が、輝度目標値の算出のみ失敗した」と判断する。図３に示すように、輝度目標値は、撮影部位判別結果に対する第４の推論パラメータを用いた演算により算出される。したがって学習制御部１１４は、最適化対象となる推論パラメータのグループを、第４の推論パラメータと決定する。
【００６２】
（ステップＳ６０３）
ステップＳ６０３において、学習制御部１１４は、画像処理装置１００に問い合わせ、画像処理装置１００から画像処理装置１００の処理能力を示す状態情報を受け取る。ここで、学習制御部１１４は、状態情報として、例えば、画像処理装置が臨床の現場で運用されていることや、次の撮影までの時間など画像処理装置１００の運用状況を示す情報、又は画像処理装置１００の処理能力の情報として学習部１１３による推論パラメータの生成で使用する計算機の性能情報（計算機の性能などの計算機情報）を受け取る。
【００６３】
そして、以下のステップにおいて、学習制御部１１４は、操作部１０７からの入力情報、又は画像処理装置１００の運用状況を示す情報、又は画像処理装置１００の処理能力の情報に基づき、学習部１１３の学習を制御する。学習制御部１１４は、操作部１０７からの入力情報と、画像処理装置１００の運用状況を示す情報、又は画像処理装置１００の処理能力の情報との照合に基づき、学習部１１３による学習開始または学習保留を決定する。
【００６４】
（ステップＳ６０４）
ステップＳ６０４において、学習制御部１１４は、操作部１０７からの入力情報と、状態情報（画像処理装置１００の運用状況を示す情報、又は画像処理装置１００の処理能力の情報）との照合に基づき、学習部１１３による学習開始または学習保留を決定する。すなわち、学習制御部１１４は、ステップＳ６０２で決定した最適化対象の推論パラメータ、および画像処理装置１００から取得した状態情報を照合し、学習部１１３による推論パラメータの最適化が可能かどうかを判断する。
【００６５】
学習制御部１１４は、例えば、最適化対象の推論パラメータ（第４の推論パラメータ）と画像処理装置１００からの状態情報との照合の結果に基づいて、画像処理装置１００の運用状況、又は、学習部１１３の計算処理能力により学習処理を実行できないと判断する場合、推論パラメータの最適化が不可能（学習保留）と判断する。また、学習制御部１１４は、照合の結果に基づいて、画像処理装置１００の運用状況、又は、学習部１１３の計算処理能力により学習処理を実行できると判断する場合、推論パラメータの最適化が可能（学習開始）と判断する。学習制御部１１４は、判断の結果、推論パラメータの最適化が不可能であれば（Ｓ６０４−Ｎｏ）、ステップＳ６０５へ処理を進め、推論パラメータの最適化が可能であれば（Ｓ６０４−Ｙｅｓ）、ステップＳ６０６へ処理を進める。
【００６６】
（ステップＳ６０５）
学習制御部１１４は、学習保留と決定したとき、医用画像（画像データ）および操作部１０７からの入力情報、学習により再度生成する推論パラメータ（第４の推論パラメータ）の学習保留を示す学習保留情報を記憶部１０９に記憶する。すなわち、推論パラメータの最適化が不可能である場合、学習制御部１１４は、医用画像（画像データ）と、ユーザーが入力した入力情報として修正目標輝度値（正解データ）と、第４の推論パラメータの学習保留を示す学習保留情報を記憶部１０９へ転送する。また、学習制御部１１４は、学習部１１３に対して学習の非実施を指示し、処理を終了する。
【００６７】
学習制御部１１４は、学習保留の状態から学習を開始する場合、記憶部１０９から読み出した、学習保留情報と医用画像および操作部１０７からの入力情報とを学習部１１３に転送し、学習部１１３に対して学習開始を指示する。学習部１１３は、学習制御部１１４の指示に基づいて、保留されていた推論パラメータ（第４の推論パラメータ）の最適化を行い、記憶部１０９に保存されている以前の推論パラメータを最適化用学習の結果に基づいて更新する。
【００６８】
（ステップＳ６０６）
一方、推論パラメータの最適化が可能である場合、学習制御部１１４は、ステップＳ６０６において、推論に失敗した画像データとユーザーが入力した修正目標輝度値（正解データ）を学習部１１３へ転送し、第４の推論パラメータの最適化用学習開始の指示を学習部１１３へ行う。
【００６９】
学習部１１３は、学習制御部１１４の指示に基づいて、第４の推論パラメータの最適化用学習を行い、記憶部１０９に保存されている以前の第４の推論パラメータを最適化用学習の結果に基づいて更新し、処理を終了する。
【００７０】
この第４の推論パラメータの最適化は、ユーザーが修正を指示した画像データ及び修正によりスライダー・コントロールから入力された修正目標輝度値（正解データ）を用いた小規模な学習（微調整）により達成される。したがって、多くの場合、ステップＳ６０４は最適化可能と判断し、ステップＳ６０６に進み、リアルタイムに推論パラメータが最適化できると考えられる。
【００７１】
一方、次に示す例は、リアルタイムの推論パラメータの最適化が困難と考えられる例である。
【００７２】
（関心領域抽出の最適化）
第３の例では、放射線撮影時、推論部１１１が動作し、推論結果及び表示用画像を表示部１０８に表示したところ、撮影部位はユーザーの所望する結果であるが、関心領域がユーザーの所望する結果と異なっていた場合を仮定する。
【００７３】
この場合、ユーザーは、操作部１０７の一部であるマウスを用いて、表示用画像上にオーバーラップ表示されている関心領域を示す枠を、マウス操作で所望する関心領域位置へ修正する。画像処理部１１２はこの修正結果から関心領域代表値を算出して階調変換を行い、修正された表示用画像を生成する。表示部１０８は、画像処理部１１２により修正された表示用画像を表示する。ユーザーは修正された表示用画像を確認し、所望の表示用画像が得られれば、修正処理を終了する。所望の表示用画像が得られていなければ、マウス操作を再度行い、所望の結果が得られていない推論結果として表示用画像における関心領域を修正する。
【００７４】
学習制御部１１４は、次回以降の放射線撮影時に、推論部１１１がユーザーの所望する推論結果を生成するように、学習部１１３を制御し、推論部パラメータを最適化する。この学習制御部１１４の動作の流れを、図７に示すフローチャートを用いて説明する。
【００７５】
（ステップＳ７０１）
ステップＳ７０１において、学習制御部１１４は、操作部１０７から、入力情報を受け取る。ここでは、操作部１０７の一部であるマウスを用いて、推論結果の関心領域から、正解関心領域へと修正する操作を行ったものとする。
【００７６】
このとき、学習制御部１１４が受け取る操作部１０７からの入力情報は、正解関心領域へと修正するためのマウス操作による関心領域の修正は行われたが、撮影部位を表すコンボボックス・コントロールや、目標輝度値を表すスライダー・コントロールは修正されていない、という情報である。
【００７７】
（ステップＳ７０２）
ステップＳ７０２において、学習制御部１１４は、ユーザー入力情報に基づき、最適化対象となる推論パラメータのグループを決定する。ステップＳ７０１で入力された入力情報から、学習制御部１１４は、「推論部１１１が、関心領域抽出のみ失敗した」と判断する。図３に示すように関心領域は、撮影部位と汎用特徴から、第３の推論パラメータを用いた演算により抽出される。したがって学習制御部１１４は、最適化対象となる推論パラメータのグループを、第３の推論パラメータと決定する。
【００７８】
（ステップＳ７０３）
ステップＳ７０３において、学習制御部１１４は画像処理装置１００に問い合わせ、画像処理装置１００から画像処理装置１００の処理能力を示す状態情報を受け取る。ここで、学習制御部１１４は、状態情報として、例えば、画像処理装置が臨床の現場で運用されていることや、次の撮影までの時間など画像処理装置１００の運用状況を示す情報、又は画像処理装置１００の処理能力の情報として学習部１１３による推論パラメータの生成で使用する計算機の性能情報（計算機の性能などの計算機情報）を受け取る。
【００７９】
そして、以下のステップにおいて、学習制御部１１４は、操作部１０７からの入力情報、又は画像処理装置１００の運用状況を示す情報、又は画像処理装置１００の処理能力の情報に基づき、学習部１１３の学習を制御する。学習制御部１１４は、操作部１０７からの入力情報と、画像処理装置１００の運用状況を示す情報、又は画像処理装置１００の処理能力の情報との照合に基づき、学習部１１３による学習開始または学習保留を決定する。
【００８０】
（ステップＳ７０４）
ステップＳ７０４において、学習制御部１１４は、操作部１０７からの入力情報と、状態情報（画像処理装置１００の運用状況を示す情報、又は画像処理装置１００の処理能力の情報）との照合に基づき、学習部１１３による学習開始または学習保留を決定する。すなわち、学習制御部１１４は、ステップＳ７０２で決定した最適化対象の推論パラメータ、および画像処理装置１００から取得した状態情報を照合し、学習部１１３による推論パラメータの最適化が可能かどうかを判断する。
【００８１】
学習制御部１１４は、例えば、最適化対象の推論パラメータ（第３の推論パラメータ）と画像処理装置１００からの状態情報との照合の結果に基づいて、画像処理装置１００の運用状況、又は、学習部１１３の計算処理能力により学習処理を実行できないと判断する場合、推論パラメータの最適化が不可能（学習保留）と判断する。また、学習制御部１１４は、照合の結果に基づいて、画像処理装置１００の運用状況、又は、学習部１１３の計算処理能力により学習処理を実行できると判断する場合、推論パラメータの最適化が可能（学習開始）と判断する。学習制御部１１４は、判断の結果、推論パラメータの最適化が不可能であれば（Ｓ７０４−Ｎｏ）、ステップＳ７０５へ処理を進め、推論パラメータの最適化が可能であれば（Ｓ７０４−Ｙｅｓ）、ステップＳ７０６へ処理を進める。
【００８２】
（ステップＳ７０５）
学習制御部１１４は、学習保留と決定したとき、医用画像（画像データ）および操作部１０７からの入力情報、学習により再度生成する推論パラメータ（第３の推論パラメータ）の学習保留を示す学習保留情報を記憶部１０９に記憶する。すなわち、推論パラメータの最適化が不可能である場合、学習制御部１１４は、ステップＳ７０５において、医用画像（画像データ）と、ユーザーが入力した入力情報として修正関心領域（正解データ）と、第３の推論パラメータの学習保留を示す学習保留情報を記憶部１０９へ転送する。また、学習制御部１１４は、学習部１１３に対して学習の非実施を指示し、処理を終了する。
【００８３】
学習制御部１１４は、学習保留の状態から学習を開始する場合、記憶部１０９から読み出した、学習保留情報と医用画像および操作部１０７からの入力情報とを学習部１１３に転送し、学習部１１３に対して学習開始を指示する。学習部１１３は、学習制御部１１４の指示に基づいて、保留されていた推論パラメータ（第３の推論パラメータ）の最適化を行い、記憶部１０９に保存されている以前の推論パラメータを最適化用学習の結果に基づいて更新する。
【００８４】
（ステップＳ７０６）
一方、推論パラメータの最適化が可能である場合、学習制御部１１４は、ステップＳ７０６において、推論に失敗した画像データとユーザーが入力した修正関心領域（正解データ）を学習部１１３へ転送し、第３の推論パラメータの最適化用学習開始の指示を学習部１１３へ行う。
【００８５】
学習部１１３は、学習制御部１１４の指示に基づいて、第３の推論パラメータの最適化用学習を行い、記憶部１０９に保存されている以前の第３の推論パラメータを最適化用学習の結果に基づいて更新し、処理を終了する。
【００８６】
この第３の推論パラメータの最適化は、ユーザーが修正を指示した画像データ及び修正によりマウスから入力された修正関心領域（正解データ）を用いた学習により達成される。ただし、一般にこのようなセグメンテーションを目的とする学習部１１３の学習は、たとえば画像処理装置１００を運用しながらのリアルタイムでの学習は困難な計算量を要する。したがって、多くの場合、ステップＳ７０４は最適化不可能と判断し、ステップＳ７０５に進んで学習は行わずに処理を終了する。
【００８７】
この場合、推論パラメータの最適化は、たとえば一日の放射線撮影業務終了時など、ユーザーの業務を妨げずに学習が可能となったタイミングで行えばよい。学習が可能になったタイミングで、学習制御部１１４は、記憶部１０９に記憶した最適化用の学習保留情報や学習データ（推論に失敗した画像データとユーザーが入力した修正関心領域（正解データ））を読み出し、学習部１１３への学習開始指示を行う。学習部１１３は、学習制御部１１４の指示に基づいて、保留されていた推論パラメータの最適化を行い、記憶部に保存されている以前の推論パラメータを最適化用学習の結果に基づいて更新する。
【００８８】
（撮影部位判別の最適化）
第４の例では、放射線撮影時、推論部１１１が動作し、推論結果及び表示用画像を表示部１０８に表示したところ、撮影部位がユーザーの所望する結果と異なっていた場合を仮定する。なお、本実施形態において推論される関心領域および目標輝度値は、推論によって求められた撮影部位を用いて推論が行われる。従って、撮影部位の推論失敗時は関心領域および目標輝度値の推論も失敗するものと仮定する。
【００８９】
この場合、ユーザーは、操作部１０７の一部であるコンボボックス・コントロールに表示されている撮影部位を、所望する撮影部位へと修正する。推論部１１１はこの修正された撮影部位を用いて、第３の推論パラメータ、第４の推論パラメータを用いた演算による推論を実行し、修正された関心領域および目標輝度値の推論結果を生成する。画像処理部１１２は、修正された関心領域の代表値を算出し、修正された目標輝度値への階調変換を行い、修正された表示用画像を生成する。表示部１０８は修正された表示用画像を表示する。ユーザーは修正された表示用画像を確認し、所望の表示用画像が得られれば修正処理を終了する。所望の表示用画像が得られていなければ、操作部１０７を再度行い、所望の結果が得られていない推論結果（関心領域あるいは目標輝度値）を修正する。
【００９０】
学習制御部１１４は、次回以降の放射線撮影時に、推論部１１１がユーザーの所望する推論結果を生成するように、学習部１１３を制御し、推論部パラメータを最適化する。この学習制御部１１４の動作の流れを、図８に示すフローチャートを用いて説明する。
【００９１】
（ステップＳ８０１）
ステップＳ８０１において、学習制御部１１４は、操作部１０７から、入力情報を受け取る。ここでは、操作部１０７の一部であるコンボボックス・コントロールを用いて、推論結果の撮影部位から、正解撮影部位へと修正する操作を行ったものとする。撮影部位のみを修正すれば、修正された撮影部位と汎用特徴量に基づいた推論処理により、関心領域および目標輝度値の推論は成功する可能性もある。しかし、ここではすべて失敗し、関心領域、目標輝度値もユーザーが改めて正解を入力しなければならなかったと仮定する。
【００９２】
このとき、学習制御部１１４が受け取る入力情報は、撮影部位を表すコンボボックス・コントロール、関心領域のマウス入力、目標輝度値を設定するスライダー・コントロールの全てが修正された、という情報である。
【００９３】
（ステップＳ８０２）
ステップＳ８０２において、学習制御部１１４は、入力情報に基づき、最適化対象となる推論パラメータのグループを決定する。ステップＳ８０１の入力情報から、学習制御部１１４は、「推論部１１１が、すべての推論について失敗した」と判断する。図３に示すように撮影部位は第２の推論パラメータ、関心領域は第３の推論パラメータ、目標輝度値は第４の推論パラメータを用いた演算により抽出される。したがって学習制御部１１４は、最適化対象となる推論パラメータのグループを、少なくとも第２、第３、第４の推論パラメータと決定する。
【００９４】
（ステップＳ８０３）
ステップＳ８０３において、学習制御部１１４は画像処理装置１００に問い合わせ、画像処理装置１００から画像処理装置１００の処理能力を示す状態情報を受け取る。ここで、学習制御部１１４は、状態情報として、例えば画像処理装置が臨床の現場で運用されていることや、次の撮影までの時間など画像処理装置１００の運用状況を示す情報、又は画像処理装置１００の処理能力の情報として学習部１１３による推論パラメータの生成で使用する計算機の性能情報（計算機の性能などの計算機情報）を受け取る。
【００９５】
そして、以下のステップにおいて、学習制御部１１４は、操作部１０７からの入力情報、又は画像処理装置１００の運用状況を示す情報、又は画像処理装置１００の処理能力の情報に基づき、学習部１１３の学習を制御する。学習制御部１１４は、操作部１０７からの入力情報と、画像処理装置１００の運用状況を示す情報、又は画像処理装置１００の処理能力の情報との照合に基づき、学習部１１３による学習開始または学習保留を決定する。
【００９６】
（ステップＳ８０４）
学習制御部１１４は、学習保留と決定したとき、学習制御部１１４は、ステップＳ８０２で決定した最適化対象の推論パラメータ、および画像処理装置１００から取得した状態情報（画像処理装置１００の運用状況を示す情報、又は画像処理装置１００の処理能力の情報）を照合し、学習部１１３による推論パラメータの最適化が可能かどうかを判断する。
【００９７】
学習制御部１１４は、例えば、最適化対象の推論パラメータ（第２の推論パラメータ〜第４の推論パラメータ）と画像処理装置１００からの状態情報との照合の結果に基づいて、画像処理装置１００の運用状況、又は、学習部１１３の計算処理能力により学習処理を実行できないと判断する場合、推論パラメータの最適化が不可能（学習保留）と判断する。また、学習制御部１１４は、照合の結果に基づいて、画像処理装置１００の運用状況、又は、学習部１１３の計算処理能力により学習処理を実行できると判断する場合、推論パラメータの最適化が可能（学習開始）と判断する。学習制御部１１４は、判断の結果、推論パラメータの最適化が不可能であれば（Ｓ８０４−Ｎｏ）、ステップＳ８０５へ処理を進め、推論パラメータの最適化が可能であれば（Ｓ８０４−Ｙｅｓ）、ステップＳ８０６へ処理を進める。
【００９８】
（ステップＳ８０５）
学習制御部１１４は、学習保留と決定したとき、医用画像（画像データ）および操作部１０７からの入力情報、学習により再度生成する推論パラメータ（第２の推論パラメータ〜第４の推論パラメータ）の学習保留を示す学習保留情報を記憶部１０９に記憶する。すなわち、推論パラメータの最適化が不可能である場合、学習制御部１１４は、ステップＳ８０５において、医用画像（画像データ）と、ユーザーが入力した修正撮影部位、修正関心領域、修正目標輝度値（正解データ）、第２、第３、第４の推論パラメータの学習保留を示す学習保留情報を記憶部１０９へ転送する。また、学習制御部１１４は、学習部１１３に対して学習の非実施を指示し、処理を終了する。
【００９９】
学習制御部１１４は、学習保留の状態から学習を開始する場合、記憶部１０９から読み出した、学習保留情報と医用画像および操作部１０７からの入力情報とを学習部１１３に転送し、学習部１１３に対して学習開始を指示する。学習部１１３は、学習制御部１１４の指示に基づいて、保留されていた推論パラメータ（第２の推論パラメータ〜第４の推論パラメータ）の最適化を行い、記憶部１０９に保存されている以前の推論パラメータを最適化用学習の結果に基づいて更新する。
【０１００】
（ステップＳ８０６）
一方、推論パラメータの最適化が可能である場合、学習制御部１１４は、ステップＳ８０６において、推論に失敗した画像データとユーザーが入力した修正関心領域（正解データ）を学習部１１３へ転送し、第２、第３、第４の推論パラメータの最適化用学習開始の指示を学習部１１３へ行う。
【０１０１】
学習部１１３は、学習制御部１１４の指示に基づいて、第２、第３、第４の推論パラメータの最適化用学習を行い、記憶部１０９に保存されている以前の第２、第３、第４の推論パラメータを最適化用学習の結果に基づいて更新し、処理を終了する。
【０１０２】
以上、第２の例および第３の例と同様の動作の流れを説明したが、この第２、第３、第４の推論パラメータの最適化は、最適化範囲が広く、製品に搭載されている計算機の性能では、現実的な時間で最適化処理が終了しない可能性がある。また、時間的には処理が可能であっても、推論全体に影響する汎用特徴抽出を行うための第１の推論パラメータを最適化対象としないと、性能改善が見込めない可能性がある。一般に汎用特徴量を含む推論部の推論パラメータの最適化には大規模なデータベースと高性能の計算機が必要であり、設置されている製品上では学習を効率的に実行できない場合が生じ得る。
【０１０３】
このように、製品上での学習を効率的に行えない場合、画像データと正解データとの組み合わせを記憶部１０９に蓄積し、所定のタイミングでメーカーにデータを収集させる。そして、メーカーが学習処理を実行することにより、最適化された推論パラメータをバージョンアップ版として提供することで定期的な学習性能の性能改善が可能になる。
【０１０４】
（カスタマイズ）
第１の例で説明した初期化用の最適化で得られる推論パラメータは、様々な医用画像の撮影現場で用いられることを想定しており、特定の現場にとっては最適ではない可能性がある。これに対し、医用画像の撮影現場それぞれで最適なカスタマイズを行うのが第２の例や第３の例であり、大量の学習データを使うのではなく、閉じられた環境（例えば、単一の撮影現場）で得られたデータのみを使うことでカスタマイズが可能になる。すなわち学習制御部１１４は学習に用いるデータに関し、収集場所による使用・不使用を決める制御を行う。
【０１０５】
この場合、学習部１１３は、学習制御部１１４の制御に基づいて、単一の撮影現場で撮影された医用画像と、医用画像に対応する正解データを用いた機械学習により、単一の撮影現場での撮影で取得される医用画像に対して推論処理で用いる推論パラメータを生成する。ここで、学習部１１３は、単一の撮影現場での学習処理において、単一の撮影現場で撮影された医用画像と医用画像に対応する正解データとを格納する局所データベースを参照して学習処理を実行する。
【０１０６】
（リスクコントロール）
第１の例および第４の例で説明したように、第１〜第４の推論パラメータといった広い範囲の学習は、メーカーで行われる。これは大規模なデータベースや高性能な計算機が必要ということもあるが、臨床現場で大規模な学習を行うと推論部１１１が不安定になるというリスクも考慮している。
【０１０７】
複数の推論パラメータ（第１〜第４の推論パラメータ）の内、少なくともいずれか一つは、初期設定された後に更新されない固定の推論パラメータが含まれる。例えば、汎用特徴を抽出するような第１の推論パラメータは、医用画像の撮影現場においては学習による変更を許さない固定の推論パラメータとしても良い。この固定の推論パラメータは、複数の撮影現場における推論処理で共通に用いられる推論パラメータである。
【０１０８】
この場合、学習部１１３は、学習制御部１１４の制御に基づいて、複数の撮影現場で撮影された医用画像と、医用画像に対応する正解データを用いた学習により、複数の撮影現場での撮影で取得される医用画像に対して推論処理で用いる固定の推論パラメータを生成する。ここで、学習部１１３は、複数の撮影現場での学習処理において、局所データベースに格納されているデータを含み、複数の撮影現場で撮影された医用画像と医用画像に対応する正解データとを格納する大規模データベース参照して学習処理を実行する。
【０１０９】
そして、大規模データベースが使用可能な環境で学習・検証を行う初期化時やバージョンアップ時にのみ更新されるように構成することで、学習によって生じ得る意図しない変化を防ぐリスクコントロールを行うことが可能になる。
【０１１０】
本実施形態において、画像処理装置１００は、複数のグループに分けられた推論パラメータによる演算を行う推論部１１１と、この推論パラメータを生成する学習部１１３と、学習部を制御する学習制御部１１４とを備える。学習制御部１１４は、ユーザー入力や画像処理装置の状態を受け、必要なタイミングで必要な規模の学習を行うよう学習部１１３を制御することで、学習データ及び計算資源の使用を最適化することができる。
【０１１１】
（種々の変形及び変更）
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記の実施形態に限定されないことはいうまでもなく、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。例えば、上述した具体例では、画像処理部１１２が階調処理を行う場合を具体的な例として説明したが、その他の処理であっても良い。画像処理部１１２が実行するその他の画像処理には、ノイズ低減処理およびエッジ強調処理が含まれる。このとき、推論部１１１は画像データから、目標ノイズ低減効果、目標エッジ強調度を推論することが可能である。
【０１１２】
画像処理部１１２が実行するその他の画像処理には、ダイナミックレンジ調整処理が含まれる。このとき、推論部１１１は画像データから、ダイナミックレンジ調整を行う画素値範囲を推論することが可能である。
【０１１３】
画像処理部１１２が実行するその他の画像処理には、クロップ処理が含まれる。このとき、推論部１１１は画像データから、クロップ処理を行う画像上の位置を推論することが可能である。
【０１１４】
（ソフトウェアプログラム）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【符号の説明】
【０１１５】
１００：画像処理装置、１０１：放射線発生部、１０２：放射線検出部、
１０３：データ収集部、１０４：前処理部、１０５：ＣＰＵ、
１０６：メインメモリ、１０７：操作部、１０８：表示部、
１０９：記憶部、１１０：ＣＰＵバス、１１１：推論部、
１１２：画像処理部、１１３：学習部、１１４：学習制御部
【図１】
2020025779.tif 000003
【図２】
2020025779.tif 000004
【図３】
2020025779.tif 000005
【図４】
2020025779.tif 000006
【図５】
2020025779.tif 000007
【図６】
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【図７】
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【図８】
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