(57)【要約】      （修正有）【課題】効率的な学習およびリソース利用を実現できるデータ処理装置を提供する。【解決手段】データ処理装置１は、分類機能と演算機能とを含む処理回路を有する。分類機能は、入力データの物理的関係に基づき入力データの複数のチャネルをグループ化し、複数のサブセットに分類する。演算機能は、複数のサブセットについて、サブセット単位で前記入力データを畳み込み処理する。【選択図】図２
2020101910.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力データの物理的関係に基づき前記入力データの複数のチャネルをグループ化し、複数のサブセットに分類する分類部と、
前記複数のサブセットについて、サブセット単位で前記入力データを畳み込み処理する演算部と、
を具備するデータ処理装置。
【請求項２】
前記分類部は、前記物理的関係に基づいて前記複数のサブセットとは異なるチャネルの組み合わせで構成される追加サブセットを生成し、
前記演算部は、前記追加サブセット単位でさらに前記入力データを畳み込み処理する、請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
前記演算部は、同一のサブセットについて複数回畳み込み処理し、それぞれの畳み込み処理結果を下層への出力とする、請求項１または請求項２に記載のデータ処理装置。
【請求項４】
前記分類部は、前記複数のチャネルとして、第１チャネル数を有する第１データセットと、前記第１データセットとは異なる性質のデータでありかつ前記第１チャネル数とは異なる第２チャネル数を有する第２データセットとが存在する場合、前記物理的関係に基づいて前記第１データセットと前記第２データセットとからそれぞれ選択したチャネルをグループ化し、１つのサブセットとして分類する、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のデータ処理装置。
【請求項５】
前記演算部は、前記サブセットと前記入力データに関する前記複数のチャネル全てとを畳み込み処理する、請求項１から請求項４のいずれか１項に記載のデータ処理装置。
【請求項６】
前記複数のサブセットは、第１チャネル数を有する第１サブセットと、前記第１チャネル数よりも多い第２チャネル数を有する第２サブセットとを含む、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載のデータ処理装置。
【請求項７】
前記複数のサブセットは、条件を満たす前記物理的関係を有する複数のチャネルの中で離散的に選択されたチャネルの組み合わせで構成されるサブセットを含む、請求項１から請求項６のいずれか１項に記載のデータ処理装置。
【請求項８】
前記演算部は、畳み込みニューラルネットワークにおける畳み込み処理を行う、請求項１から請求項７のいずれか１項に記載のデータ処理装置。
【請求項９】
入力データと前記入力データに対する正解データとの組である学習用データを用いてモデルを学習させる学習装置であって、
前記入力データの物理的関係に基づき前記入力データの複数のチャネルをグループ化し、複数のサブセットに分類する分類部と、
前記複数のサブセットについて、サブセット単位で前記入力データを畳み込み処理するように学習させる学習部と、
を具備する学習装置。
【請求項１０】
入力データと前記入力データに対する正解データとの組である学習用データを用いてモデルを学習させる学習方法であって、
前記入力データの物理的関係に基づき前記入力データの複数のチャネルをグループ化し、複数のサブセットに分類し、
前記複数のサブセットについて、サブセット単位で前記入力データを畳み込み処理するように学習させる、学習方法。
【請求項１１】
ＭＲ信号を取得する収集部と、
前記ＭＲ信号から複数のＭＲ画像を生成する画像生成部と、
前記複数のＭＲ画像の物理的関係に基づき前記複数のＭＲ画像に対応する複数のチャネルをグループ化し、複数のサブセットに分類する分類部と、
前記複数のサブセットについて、サブセット単位で前記ＭＲ画像を畳み込み処理する学習済みモデルに従い、補正されたＭＲ画像を出力する演算部と、
を具備する磁気共鳴イメージング装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、データ処理装置、磁気共鳴イメージング装置、学習装置および学習方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的な畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Convolutional Neural Network）は、１００個のチャネルを入力とした場合、出力チャネルごとに、畳み込み処理された全１００個の総和が出力される。つまり、１００個のチャネルの入力に対して１００個のチャネルを出力する場合でも、入力チャネルが全て混ざったデータが出力されることになる。
【０００３】
このような畳み込み処理では、入力チャネルの位置関係が学習過程で無視される。また、入力されたチャネル同士の関係によっては、畳み込み処理には有効とはいえない、あまり役に立たないチャネルが存在する。しかし現状は、役に立たないと思われるチャネルも学習させ、不要なチャネルが淘汰されるように学習を行なっている。
そのため、学習の過程で無駄な係数が多く発生した状態で学習しており、モデルの学習においてコストおよび時間を消費し、学習後のモデルから得られる出力の精度が劣化してしまう問題がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１８／００８９５６２号明細書
【特許文献２】特開２０１８−０２６０９８号公報
【特許文献３】特開２０１８−５２３１８２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、効率的な学習およびリソース利用を実現できることである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本実施形態に係るデータ処理装置は、分類部と演算部とを含む。分類部は、入力データの物理的関係に基づき前記入力データの複数のチャネルをグループ化し、複数のサブセットに分類する。演算部は、前記複数のサブセットについて、サブセット単位で前記入力データを畳み込み処理する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、第１の実施形態に係るデータ処理システムを示す概念図である。
【図２】図２は、第１の実施形態に係るデータ処理装置を示すブロック図である。
【図３】図３は、第１の実施形態に係るＣＮＮへのデータ入出力の一例を示す図である。
【図４】図４は、第１の実施形態に係る畳み込み層におけるデータ入出力の詳細を示す図である。
【図５】図５は、第１の実施形態の第１の変形例に係る追加チャネルサブセットの生成例を示す図である。
【図６】図６は、第１の実施形態の第２の変形例に係る追加チャネルサブセットの生成例を示す図である。
【図７】図７は、第１の実施形態の第３の変形例に係るチャネルサブセットの生成例を示す図である。
【図８】図８は、第１の実施形態に係る第４の変形例に係るチャネルサブセットの生成例を示す図である。
【図９】図９は、第１の実施形態に係る第５の変形例に係るチャネルサブセットの生成例を示す図である。
【図１０】図１０は、第２の実施形態に係るＲｅｓＮｅｔにおけるチャネルサブセットの生成例を示す図である。
【図１１】図１１は、第２の実施形態に係るＤｅｎｓｅＮｅｔにおけるチャネルサブセットの生成例を示す図である。
【図１２】図１２は、第３の実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置（ＭＲＩ装置）の全体構成を示す図である。
【図１３】図１３は、第３の実施形態に係る入力データとしてＭＲ画像を用いる場合のチャネルサブセットの生成例を示す概念図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照しながら本実施形態に係わるデータ処理装置、磁気共鳴イメージング装置（ＭＲＩ装置）、学習装置および学習方法について説明する。以下の実施形態では、同一の参照符号を付した部分は同様の動作をおこなうものとして、重複する説明を適宜省略する。以下、一実施形態について図面を用いて説明する。
【０００９】
（第１の実施形態）
第１の実施形態で想定する、学習済みの機械学習モデル（以下、学習済みモデルと呼ぶ）の生成および利用の流れを示すデータ処理システムの概念図について図１を参照して説明する。
データ処理システムは、学習データ保管装置３と、データ処理装置１を含むモデル学習装置５と、モデル利用装置７とを含む。
【００１０】
学習データ保管装置３は、複数の学習サンプルを含む学習用データを記憶する。例えば、学習データ保管装置３は、大容量記憶装置が内蔵されたコンピュータまたはワークステーションである。または、学習データ保管装置３は、コンピュータにケーブルや通信ネットワークを介して通信可能に接続された大容量記憶装置であってもよい。当該記憶装置としては、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、集積回路記憶装置等が適宜利用可能である。
【００１１】
モデル学習装置５は、学習データ保管装置３に記憶された学習用データに基づいて、データ処理装置１を用いて、モデル学習プログラムに従い機械学習モデルを学習させ学習済みモデルを生成する。モデル学習装置５は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）及びＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のプロセッサを有するワークステーション等のコンピュータである。なお、モデル学習装置５の詳細については後述する。
本実施形態に係る機械学習モデルは、畳み込み層を有する畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Convolutional Neural Network）を想定するが、これに限らず、畳み込み処理を含む機械学習モデルであれば、本実施形態に適用可能である。
【００１２】
モデル学習装置５と学習データ保管装置３とはケーブル又は通信ネットワークを介して通信可能に接続されてもよいし、学習データ保管装置３がモデル学習装置５に搭載されてもよい。この場合、ケーブル又は通信ネットワーク等を介して、学習データ保管装置３からモデル学習装置５に学習データが供給される。
モデル学習装置５と学習データ保管装置３とは通信可能に接続されてなくてもよい。この場合、学習データが記憶された可搬型記憶媒体を介して、学習データ保管装置３からモデル学習装置５に学習用データが供給されればよい。
【００１３】
モデル利用装置７は、モデル学習装置５によりモデル学習プログラムに従い学習された学習済みモデルを使用して、処理対象の入力データに対応する出力データを生成する。モデル利用装置７は、例えば、コンピュータ、ワークステーション、タブレットＰＣ、スマートフォンでもよいし、特定の処理に用いられる装置、例えば医用診断装置でもよい。モデル利用装置７とモデル学習装置５とはケーブル又は通信ネットワークを介して通信可能に接続されてもよい。この場合、ケーブル又は通信ネットワーク等を介して、モデル学習装置５からモデル利用装置７に学習済みモデルが供給される。モデル利用装置７とモデル学習装置５とは、必ずしも通信可能に接続されてなくてもよい。この場合、学習済みモデルが記憶された可搬型記憶媒体等を介して、モデル学習装置５からモデル利用装置７に学習済みモデルが供給される。
【００１４】
なお、図１のデータ処理システムでは学習データ保管装置３、モデル学習装置５およびモデル利用装置７を別体として図示しているが、一体として構成されてもよい。
【００１５】
第１の実施形態に係るデータ処理装置１の一例について、図２のブロック図を参照して説明する。
データ処理装置１は、メモリ１１と、処理回路１３と、入力インタフェース１５と、通信インタフェース１７とを含む。なお、メモリ１１、入力インタフェース１５および通信インタフェース１７は、データ処理装置１ではなくモデル学習装置５に含まれてもよく、データ処理装置１およびモデル学習装置５で共用してもよい。
【００１６】
メモリ１１は、種々の情報を記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ、ＳＳＤ、集積回路記憶装置等の記憶装置である。メモリ１１は、例えば、機械学習モデルおよび学習用データを記憶する。メモリ１１は、上記記憶装置以外にも、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、フラッシュメモリ等の可搬型記憶媒体や、半導体メモリ素子等との間で種々の情報を読み書きする駆動装置であってもよい。また、メモリ１１は、データ処理装置１にネットワークを介して接続された他のコンピュータ内にあってもよい。
【００１７】
処理回路１３は、取得機能１３１と、分類機能１３３と、演算機能１３５と、学習機能１３７とを含む。まず、機械学習モデルの学習時について説明する。
【００１８】
取得機能１３１により処理回路１３は、学習データ保管装置３から学習用データを取得する。学習用データのうちの入力データは、１次元の時系列信号、２次元の画像データおよび３次元のボクセルデータといったどのようなデータでもよく、さらに高次元のデータであってもよい。
分類機能１３３により処理回路１３は、学習用データのうちの入力データの物理的関係に基づき、入力データの複数の入力チャネルをグループ化し、複数のサブセットを生成する。以下、グループ化された複数の入力チャネルのサブセットをチャネルサブセットと呼ぶ。本実施形態に係る物理的関係とは、例えば、時間、位置（座標）および距離などの物理量についての関係を示す。具体的に、入力データ同士の物理的関係が近い隣接チャネル間では、例えば、入力データが動画像であれば、動画像を構成する画像のフレーム番号が連続している画像間では、出力される時間が近いといえる。また、入力データが医用画像であれば、スライス位置（スライス番号）が連続している画像間では、撮影時間及び画像の空間座標が近いといえる。
【００１９】
学習機能１３７により処理回路１３は、演算機能１３５を介して複数のチャネルサブセットについて、チャネルサブセット単位で入力データの畳み込み処理を行う。学習機能１３７により処理回路１３は、学習用データのうちの出力データが出力されるように、学習用データを用いて機械学習モデルを学習させる。これにより、学習済みモデルが生成される。
【００２０】
次に、学習済みモデルの利用時について説明する。
取得機能１３１により処理回路１３は、処理対象データを取得する。
分類機能１３３により処理回路１３は、処理対象データの物理的関係に基づき、処理対象データの複数の入力チャネルをグループ化し、チャネルサブセットを生成する。
演算機能１３５により処理回路１３は、複数のチャネルサブセットについて、チャネルサブセット単位で処理対象データの畳み込み処理が行われるように、チャネルサブセットに学習済みモデルを適用して出力データを得る。
【００２１】
入力インタフェース１５は、ユーザから各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路１３に出力する。具体的には、入力インタフェース１５は、マウス、キーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック、タッチパッド及びタッチパネルディスプレイ等の入力機器に接続されている。入力インタフェース１５は、当該入力機器への入力操作に応じた電気信号を処理回路１３へ出力する。また、入力インタフェース１５に接続される入力機器は、ネットワーク等を介して接続された他のコンピュータに設けられた入力機器でもよい。
通信インタフェース１７は、例えば、モデル学習装置５、学習データ保管装置３、他のコンピュータとの間でデータ通信するためのインタフェースである。
【００２２】
なお、データ処理装置１において、メモリ１１が学習用データを記憶し、処理回路１３がモデル学習装置５と同様に機械学習モデルを学習させる学習機能を含んでもよい。これにより、データ処理装置１単体で、畳み込み層を含む機械学習モデルを学習させて学習済みモデルを生成できるようにしてもよい。
【００２３】
次に、第１の実施形態に係るＣＮＮへのデータ入出力の一例について図３を参照して説明する。
図３に示すように、第１の実施形態で想定するＣＮＮ３００は、入力層３０１、畳み込み層３０３、プーリング層３０５、全結合層３０７および出力層３０９を含む。なお、図３の例では、２つの畳み込み層３０３の後にプーリング層３０５を配置した処理ブロック３１１を、全結合層３０７の前に複数回繰り返して配置する例を示す。なお、当該処理ブロック３１１に限らず、畳み込み層３０３およびプーリング層３０５の接続数および接続順については適宜設定されればよい。
【００２４】
入力層３０１には、入力データが与えられる。入力データは、１つの入力データがベクトルデータであることを想定する。なお、入力データは、実装上、メモリ上に１つの入力データごとのまとまり（つまり１チャネル分）で配置され読み出されてもよいし、１つの入力データのうちの１つの要素ごとにまとめてチャネル分が配置され読み出されてもよい。
【００２５】
畳み込み層３０３では、入力層３０１からの入力データに対して畳み込み処理を行う。畳み込み処理の詳細については、図４を参照して後述する。
【００２６】
プーリング層３０５では、畳み込み処理されたデータに対して、例えばマックスプーリング処理が実行される。プーリング層３０５では一般的な処理を行えばよいため、詳細な説明は省略する。
【００２７】
全結合層３０７では、処理ブロック３１１で処理されたデータと全結合層３０７のチャネルとが層間で全結合される。
【００２８】
出力層３０９では、全結合層３０７からの出力に対して例えばソフトマックス関数を適用し、学習済みモデルからの最終的な出力である出力データを生成する。なお、ソフトマックス関数に限らず、ＣＮＮ３００からの所望する出力形式に合わせて出力層の関数として他の関数を選択してもよい。例えば二値分類のためにＣＮＮ３００を用いるのであればロジスティック関数を用い、回帰問題のためにＣＮＮ３００を用いるのであれば線形写像を用いればよい。
【００２９】
次に、第１の実施形態に係る畳み込み層３０３におけるデータ入出力の詳細について図４を参照して説明する。図４は、入力層３０１と畳み込み層３０３との層間結合を示す。なお、入力データはベクトルデータであるため、図面ではチャネルｘをベクトル表記とする。
【００３０】
入力層３０１では、ｍ個（ｍは正の整数）の入力データのチャネルｘ１〜ｘｍが与えられる。隣接チャネル間では、当該入力データ同士の物理的関係が連続する（または近い）ことを想定するが、これに限られない。
例えば、物理的関係が連続する入力データは、不連続なチャネル番号であってもよい。例えば、時系列に沿った♯１〜♯５の入力データが、チャネルｘ１〜ｘ５として設定されるのではなく、ｘ１，ｘ２，ｘ１０，ｘ５，ｘ８といった連続番号ではないチャネルとして設定されてもよい。
【００３１】
この場合、入力データの物理的関係とチャネル番号との対応関係を示すルックアップテーブルを予めメモリ１１に記憶しておく。分類機能１３３により処理回路１３が、チャネルサブセットの生成時に当該ルックアップテーブルを参照して、入力データの物理的関係が近いデータのチャネルをチャネルサブセットとして選択すればよい。
【００３２】
畳み込み層３０３は、畳み込み処理３０３１、正則化処理３０３３、活性化処理３０３５を含む。なお、正則化処理３０３３および活性化処理３０３５は必須ではなく、実装に合わせて適宜採用すればよい。
【００３３】
ここで、分類機能１３３により処理回路１３が、物理的関係が近いチャネルをグループ化して複数のチャネルサブセット４０１を生成する。言い換えれば、チャネルサブセット４０１は、所与の物理的条件に基づいてチャネルをグループ化することにより生成される。なお、図４に示すチャネルサブセット４０１のブロックは、チャネルサブセット４０１としてグループ化された入力層３０１のチャネルの組み合わせを説明の便宜上図示したものであり、入力層３０１に接続される新たな層を示すものではない。
図４の例では、チャネルｘ１〜ｘ３，チャネルｘ２〜ｘ４，・・・，チャネルｘｍ−２〜ｘｍの隣接する３つのチャネルがグループ化され、チャネルサブセット４０１が生成される。
【００３４】
畳み込み処理３０３１では、入力層３０１にある入力データのチャネルｘが、チャネルサブセット単位で畳み込み処理される。畳み込み処理３０３１では、チャネルサブセット単位で１つのカーネル（フィルタ）との畳み込み処理が行われ、畳み込み処理後のデータ（以下、特徴マップとも呼ぶ）が生成される。
【００３５】
具体的に、特徴マップｃ１は、チャネルｘ１からチャネルｘ３までの３つの近傍チャネルとカーネルとを畳み込み処理することで生成される。同様に、特徴マップｃ２は、１つ分チャネルをずらしたチャネルｘ２からチャネルｘ４までの３つの近傍チャネルとカーネルとを畳み込み処理することで生成される。図４の例では、結果としてｎ個（ｎは、ｍ＞ｎを満たす正の整数）の特徴マップｃｎが生成される。
【００３６】
なお、図４では１つのカーネルとの畳み込み処理を図示するが、畳み込み処理では複数のカーネルが用いられるため、１つのチャネルサブセットと複数のカーネルそれぞれとの畳み込み処理により、複数の特徴マップが生成される。つまり、１つのチャネルサブセットからカーネル数と同数の特徴マップが生成される。
【００３７】
チャネルサブセット４０１を構成するチャネルの組み合わせは、ユーザにより入力層３０１のチャネルが手動で選択されることで決定されてもよいし、自動的に決定されてもよい。
チャネルサブセット４０１が手動で決定される場合は、分類機能１３３により処理回路１３が、インタフェースを介してユーザ指示を受け付け、ユーザ指示に基づいて複数のチャネルがグループ化されチャネルサブセット４０１が生成されてもよい。
【００３８】
チャネルサブセット４０１が自動的に決定される場合は、分類機能１３３により処理回路１３が、例えば、入力データが時系列順であるという物理的関係があれば、所与の時間内に得られた複数の入力データをグループ化してチャネルサブセット４０１を生成すればよい。または、例えば第１の本実施形態に係るデータ処理装置１が地震の発生により生じるＰ波を推定する場合を想定する。この場合、分類機能１３３により処理回路１３が、各観測地点で観測された地震波を入力データとすると、震源地として想定される地点からの距離に応じて領域を分割し、地理的に近い各領域で観測された地震波をグループ化したチャネルサブセット４０１を生成すればよい。つまり、この場合のグループ化における物理的関係は距離である。
【００３９】
なお、チャネルサブセット４０１は、Ｌ１正則化を用いたＬａｓｓｏ回帰により最適解を探索する、いわゆるＬ１最適化を用いて決定されてもよい。また、入力データと決定されたチャネルサブセット４０１とを学習用データとして、当該学習用データにより入力データからチャネルサブセット４０１を出力するように学習させた学習済みモデルを用いて、チャネルサブセット４０１が決定されてもよい。
【００４０】
また、図４では、隣接するチャネルサブセット４０１間で重複しないチャネルの数、つまりチャネル間隔が１つずつずれる例を示すが、これに限らず、チャネルサブセット４０１間のチャネル間隔を広くしてもよい。例えば、チャネルｘ１からチャネルｘ１６までの１６チャネルをグループ化してチャネルサブセット４０１とし、チャネルｘ９からｘ２５までの１６チャネルをグループ化してチャネルサブセット４０１とするなど、チャネル間隔を空けてもよい。
つまり、チャネルサブセットとしてグループ化されるチャネル数および隣接するチャネルサブセット４０１間で重複するチャネル数は、物理的関係に従い適宜設定されればよい。
【００４１】
正則化処理３０３３では、畳み込み処理３０３１が行われた特徴マップが入力され、当該特徴マップに対してバッチ正則化（Batch Normalization）処理を実行する。バッチ正則化処理については、一般的な処理を用いればよいため、詳細な説明は省略する。
【００４２】
活性化処理３０３５では、正則化処理３０３３によるバッチ正則化処理後の特徴マップに対し、例えば、ＲｅＬＵ（Rectified Linear Unit）等の活性化関数を適用し、畳み込み層からの最終的な出力となるｎ個のデータｙ１〜ｙｎを生成する。
データｙ１〜ｙｎは、隣接する下層の畳み込み層３０３またはプーリング層３０５へ入力される。
【００４３】
図４に示すように本実施形態に係る畳み込み処理では、一般的な畳み込みニューラルネットワークで行われる畳み込み処理のように入力データのチャネルｘ１からチャネルｘｍの全てに対して畳み込み処理を行うのではなく、全チャネル数よりも少ないチャネル数で構成される、入力データの物理的関係に基づいたチャネルサブセットに対して畳み込み処理を行う。これにより、畳み込み処理における演算量およびメモリ量を大幅に減らすことができる。
【００４４】
（第１の実施形態に係る第１の変形例）
上述の第１の実施形態では、チャネルサブセット４０１と畳み込み層３０３からの出力とは１対１に対応するため、畳み込み層３０３から出力されるデータのチャネル数ｎは入力層３０１のチャネル数ｍよりも少なくなる。例えば、入力層３０１のチャネル数を１６個とし、３つのチャネルを用いてチャネルサブセット４０１を生成した場合、１４個のチャネルサブセット４０１が形成されるため、畳み込み層３０３から出力されるデータのチャネル数は１４個となる。このように、畳み込み層３０３へ入力されるデータのチャネル数に対して畳み込み層３０３から出力されるデータのチャネル数が少なくてもよいが、学習済みモデルの適用事例によっては、入力のチャネル数と出力のデータ数とを揃えることが望ましい場合もある。
そこで、チャネルサブセット４０１に加え、チャネルサブセット４０１でグループ化されたチャネル数未満でチャネルサブセット４０１とは異なる組み合わせで構成される、追加チャネルサブセットを生成してもよい。
【００４５】
第１の実施形態の第１の変形例に係る追加チャネルサブセットの生成例について図５を参照して説明する。
図５は、入力データのチャネルサブセット４０１と畳み込み層３０３とを示す。なお、畳み込み層３０３は、正則化処理３０３３および活性化処理３０３５は第１の実施形態と同様であるので畳み込み処理３０３１のみ示す。図５の例では、図４と同様に３つのチャネルで１つのチャネルサブセット４０１を生成しており、チャネルｘ１〜ｘ３で構成されるチャネルサブセット４０１から、チャネルｘｍ−２〜ｘｍで構成されるチャネルサブセット４０１まで生成される。
【００４６】
ここで、分類機能１３３により処理回路１３が、チャネルサブセット４０１を構成する３つのチャネルよりも少ない２つのチャネル（ｘ１，ｘ２）をグループ化し、追加チャネルサブセット５０１を生成する。同様に、分類機能１３３により処理回路１３が、チャネル（ｘｍ−１，ｘｍ）をグループ化し、追加チャネルサブセット５０１を生成する。追加チャネルサブセット５０１により特徴マップｃａ１と特徴マップＣａ２とを生成することができ、結果として出力チャネルｙａ１およびｙａ２が得られる。これによって、畳み込み層３０３に入力されるデータのチャネル数と畳み込み層３０３から出力されるデータのチャネル数を揃えることができる。なお、さらに追加チャネルサブセット５０１を増やすなどして、入力されるデータのチャネル数よりも出力されるデータのチャネル数を増やしてもよい。
【００４７】
また、追加チャネルサブセット５０１として用いる入力データのチャネル位置は、例えば入力データが時系列データであれば、チャネルサブセットとして選択される（グループ化される）頻度が少ない端部のチャネル（チャネル番号の先頭側と後方側）である、チャネル（ｘ１，ｘ２）およびチャネル（ｘｍ，ｘｍ−１）を用いることを想定する。
【００４８】
なお、端部のチャネルに限らず、どのチャネル位置においても追加チャネルサブセット５０１を生成できる。つまり、ｍ個の半数をｐ個とすると、ｘｐとｘｐ＋１とを追加チャネルサブセットとするなどの処理が行われてもよい。
【００４９】
以上に示した第１の実施形態に係る第１の変形例によれば、畳み込み層からの出力チャネル数を増加させることができる。
【００５０】
（第１の実施形態に係る第２の変形例）
第１の変形例と別の手法として、同じチャネルサブセットについて複数回畳み込みを行い、出力の数を増やしてもよい。
【００５１】
第１の実施形態の第２の変形例に係る追加チャネルサブセットの生成例について図６を参照して説明する。分類機能１３３により処理回路１３が、複数回畳み込み処理するチャネルサブセットを選択する。演算機能１３５により処理回路１３が、選択されたチャネルサブセットについて、複数回畳み込み処理を行う。
【００５２】
具体的には、演算機能１３５により処理回路１３が、例えばチャネルｘ１〜ｘ３から構成されるチャネルサブセット４０１について１度目の畳み込み処理を行い、処理結果として畳み込み層３０３からの出力チャネルｙ１を得るとする。さらに、同一のチャネルサブセット４０１について、２度目の畳み込み処理を行い、処理結果として畳み込み層からの出力チャネルｙａ１を得るとする。これにより、１つのチャネルサブセット４０１から２つの出力を得ることができ、当該２つの出力が下層への出力となる。複数回畳み込みするチャネルサブセット４０１の選択は、例えば端部のチャネルサブセットを選択してもよいし、設計に合わせて適宜選択すればよい。また、回数ごとに畳み込み処理における重みパラメータの初期値を変えて畳み込み処理を行ってもよい。
【００５３】
なお、複数回畳み込み処理を行って学習する場合、学習ごとにチャネルサブセット４０１としてグループ化されるチャネルの組み合わせを少し変更してもよい。例えば、チャネルサブセット４０１のグループ化の基準とする基準位置（基準チャネル）を小数点精度でずらしてもよい。具体的には、１回目の畳み込み処理により、チャネルｘ２を基準としてチャネルｘ１〜ｘ３を有するチャネルサブセット４０１を生成している場合、２回目の畳み込み処理では、隣接チャネルの中間位置であるチャネルｘ２とチャネルｘ３との間の仮想チャネルｘ２．５を基準として、チャネルサブセット４０１を生成してもよい。この場合は、４つのチャネルｘ１〜ｘ４がチャネルサブセットとしてグループ化される。このように学習させた学習済みモデルを用いることで、例えば画像処理の場合、実際には取得していないフレームについてフレーム補間と同様のデータを出力することもできる。
【００５４】
以上に示した第１の実施形態に係る第２の変形例によれば、同一のチャネルサブセットに対して複数回畳み込みを行うことで、回数に応じて出力されるデータを異ならせることができ、第１の変形例と同様に、出力されるデータのチャネル数を増やすことができる。
【００５５】
（第１の実施形態に係る第３の変形例）
入力データとして用いるデータは、異なる情報源から得られるデータでもよい。例えば、異なる医用診断装置から得られる別の種類のデータを用いてもよい。具体的には、心電図検査装置により取得したＥＣＧ信号と、ＭＲＩ装置により取得したＭＲ画像とを入力データとして学習させることを想定する。この場合、１秒間では、例えばＥＣＧ信号ではデータ数が１０００サンプル程度取得できる一方、ＭＲ画像ではＥＣＧ信号に比べてデータ取得に時間がかかるため１００サンプル程度しか取得できないと想定される。よって、同じ期間において取得できるサンプルの数が大きく異なる。
【００５６】
このような異なる種類のデータが入力データとして用いられる場合のチャネルサブセットの生成例について図７を参照して説明する。
図７では、ＥＣＧ信号とＭＲ画像とを入力データとして用いる例を示し、サンプル数が異なる、異なる種類の入力データが入力層３０１のチャネルとなる。例えば、第１の入力データセット７０１はＥＣＧ信号であり、入力層３０１の入力チャネルｘ１〜ｘ１０として設定されるとする。第２の入力データセット７０２はＭＲ画像であり、入力層３０１の入力チャネルｘ１１〜ｘ１５として設定されるとする。
【００５７】
第１の入力データセット７０１および第２の入力データセット７０２が時系列に沿ったデータである場合、分類機能１３３により処理回路１３は、入力データの物理的関係として同じ期間内に取得されたデータを、第１の入力データセット７０１および第２の入力データセット７０２それぞれから選択してチャネルサブセット４０１を生成する。具体的に、第１の入力データセット７０１のサンプル数は第２の入力データセット７０２のサンプル数の２倍であるので、第１の入力データセットのうちのチャネルｘ１およびチャネルｘ２と、第２の入力データセットのうちのチャネルｘ１１とがグループ化されチャネルサブセット４０１が生成される。
【００５８】
なお、第１の入力データセット７０１および第２の入力データセット７０２は、時系列において同期が取れた入力データセットで同じ期間内のデータをチャネルサブセットとして選択することを想定しているが、わざと同期が取れていない入力データセットによりチャネルサブセット４０１を生成してもよい。このように、同期が取れていない入力データをグループ化したチャネルサブセットにより機械学習モデルを学習させることで、異なる入力データセット間で同期が取れていないデータを処理対象とする場合でもロバストな実行結果を得ることができる。
【００５９】
また、第１の変形例に係る出力されるデータのチャネル数を増加させる手法を当該第３の変形例に適用する場合には、データセットの比率に応じて追加チャネルサブセットの数を設定しなくともよい。すなわち、第１の入力データセット７０１の数が第２の入力データセット７０２の数の２倍であり、第１の入力データセット７０１に対する追加チャネルサブセットを２０個増加させた場合でも、第２の入力データセット７０２に対する追加チャネルサブセットは必ずしも１０個である必要はなく、適宜増減させてもよい。
【００６０】
なお、異なる種類のデータとして異なる情報源（装置）で取得したデータを用いた例を示すが、同一の装置で異なる種類のデータを取得した場合も同様に処理することができる。例えば、解像度を高解像モードで取得した画像と、高解像モードの半分の解像度を有する低解像度モードで取得した画像とを入力データとしてもよい。この場合、高解像モードで取得した画像のデータ数は、低解像度モードの２倍であるので、上述した第３の変形例のチャネルサブセットの生成方法を同様に適用できる。
【００６１】
以上に示した第１の実施形態に係る第３の変形例によれば、入力データとして異なる種類のデータが入力される場合でも、入力データの物理的関係を考慮した畳み込み処理を行うことができる。
【００６２】
（第１の実施形態に係る第４の変形例）
上述した第１の実施形態および変形例では、チャネルの物理的関係を考慮してチャネルサブセットがデータの局所性を有するように生成している。第４の変形例では、このような局所性を考慮しつつ、チャネル全体に関する大域性をさらに考慮する。
【００６３】
第４の変形例に係るチャネルサブセットの生成例について図８を参照して説明する。
図８は、図４と同様のチャネルサブセット４０１に加え、全チャネルｘ１〜ｘｍを畳み込み層３０３への入力とする。特に、畳み込み処理３０３１では、各チャネルサブセット４０１と全チャネルｘ１〜ｘｍとを畳み込む。
【００６４】
以上に示した第４の変形例によれば、このようにチャネルサブセットと全チャネルとを畳み込み処理することで、チャネルサブセットにより局所的な物理的関係を学習しつつ、入力データ全体にかかるバイアス成分を除くことができる。特に、画像または音声信号の低周波成分などの単純なバイアスでは除外できない長期的な変動をも除くことができる。
【００６５】
（第１の実施形態に係る第５の変形例）
第５の変形例では、同じ入力データに対してデータ数が異なる複数種類のチャネルサブセットを生成する。
【００６６】
第５の変形例に係るチャネルサブセットの生成例について図９を参照して説明する。
分類機能１３３により処理回路１３は、入力データのうちの連続する３チャネルをグループ化した第１のチャネルサブセット９０１と、第１のチャネルサブセットよりも多くのチャネル数、ここでは６チャネルをグループ化した第２のチャネルサブセット９０２とを生成する。
【００６７】
演算機能１３５により処理回路１３が、第１のチャネルサブセット９０１と第２のチャネルサブセット９０２との間で、入力データの物理的関係に基づいてデータを畳み込み処理する。図９の例では、例えばチャネルｘ１〜ｘ３から構成される第１のチャネルサブセット９０１と、チャネルｘ１〜ｘ６から構成される第２のチャネルサブセット９０２とが処理対象のサブセットとして畳み込み処理され、特徴マップｃ１が生成される。
【００６８】
このようにチャネルサブセットを構成するデータ数を異ならせて複数のパターンのチャネルサブセットを生成することで、１つの入力データから複数の物理的関係を考慮したマルチレゾリューション対応の処理をすることができる。
【００６９】
なお、データ数が同じであっても、チャネルサブセットを構成するチャネルを異ならせれば、第５の変形例と同様の効果を得ることができる。すなわち、物理的関係が連続したチャネルを選択する代わりに、一定期間内などの条件を満たす物理的関係を有するチャネルの範囲の中で離散的にチャネルを選択したチャネルサブセットを生成してもよい。具体的にはチャネルｘ１〜ｘ３により構成される第１のチャネルサブセットと、チャネルｘ１，チャネルｘ４およびチャネルｘ６の第２のチャネルサブセットとを処理対象サブセットとして畳み込み処理を実行する。
この場合の第２のチャネルサブセットは、チャネルｘ１とチャネルｘ６とを含むため、チャネルｘ１からチャネルｘ６までの物理的関係の傾向を含むことができる。
【００７０】
なお、周期信号を処理する場合など、例えば５０Ｈｚの電源から生じるノイズを測定する場合などは、連続したチャネルを選択してチャネルサブセットを生成せずに、数チャネル分先のチャネルをグループ化して、言い換えれば数個おきのチャネルをグループ化してチャネルサブセットが生成されてもよい。これにより、周期信号の特性をふまえたチャネルサブセットを生成することができる。
【００７１】
なお、上述した第１の実施形態および各変形例で示す畳み込み層を有する機械学習モデルの学習時は、学習用データの入力データからチャネルサブセットを生成して畳み込み層への入力とし、学習用データの正解データを出力として機械学習モデルを学習させることで学習済みモデルが生成されればよい。
【００７２】
学習済みモデルの利用時には、演算機能１３５により処理回路１３が、処理対象の入力データのチャネルサブセットが学習済みモデルに入力され、学習済みモデルに基づき出力データを得ればよい。
【００７３】
第１の実施形態に係る学習済みモデルは、ＣＮＮが用いられるような処理に対して応用可能であり、例えば画像認識、画像識別、画像補正、音声認識、ＥＣＧのＲ波推定、デノイズ、自動運転、ゲノム解析、異常検知などに適用できる。
【００７４】
以上に示した第１の実施形態によれば、入力データの物理的関係を考慮したチャネルサブセットに対して畳み込み処理を行うことで、学習時にはチャネルの局所性を考慮した学習をすることができ、さらには学習するパラメータの数を大幅に減らすことができるので、必要な演算量およびメモリ量を削減することができる。
また利用時には、学習時と同様に必要な演算量及びメモリ量を削減できることに加え、物理的関係が遠いデータは畳み込み処理に用いられないため、学習の結果としてではなく学習の仕組みとして不要なノイズが発生するのを抑制することができる。
【００７５】
（第２の実施形態）  
第１の実施形態および第１の実施形態の各変形例に示したチャネルサブセットの生成手法は、プレーンなＣＮＮに限らず、いわゆるＲｅｓＮｅｔ（Residual Network）やＤｅｎｓｅＮｅｔ（Dense convolutional network）といった特殊な多層ＣＮＮについても同様に適用することができる。
【００７６】
ＲｅｓＮｅｔにおけるチャネルサブセットの生成例について図１０を参照して説明する。
図１０は、ＲｅｓＮｅｔにおけるＲｅｓｉｄｕａｌ  ｂｌｏｃｋの概念を示す。
Ｒｅｓｉｄｕａｌ  ｂｌｏｃｋは、複数の畳み込み層３０３によるルート１００１と、複数の畳み込み層３０３への入力が当該複数の畳み込み層３０３を迂回して出力に結合されるルート１００３とから形成される。ＲｅｓＮｅｔは、このようなＲｅｓｉｄｕａｌ  ｂｌｏｃｋが複数重ねられることで形成される。なお、Ｒｅｓｉｄｕａｌ  ｂｌｏｃｋにおける最後の畳み込み層の図示されない活性化処理（例えばＲｅＬＵ）は、入力と出力との結合の後に設けられてもよい。
【００７７】
ここで、上述の第１の実施形態および各変形例に係るチャネルサブセットの設計方法を適用するためには、Ｒｅｓｉｄｕａｌ  ｂｌｏｃｋにおける最後の畳み込み層３０３−２から出力されるデータのチャネル数が、Ｒｅｓｉｄｕａｌ  ｂｌｏｃｋへ入力されるデータのチャネル数と一致すればよい。つまり、分類機能１３３により処理回路１３が、複数の畳み込み層への入力（図１０中、（ａ））と畳み込み層３０３−２からの出力（同（ｂ））とのチャネル数を一致させるように、畳み込み層３０３−２から出力されるデータのチャネル数を、例えば第１の実施形態に係る第１の変形例または第２の変形例を用いて増加させればよい。
【００７８】
次に、ＤｅｎｓｅＮｅｔにおけるチャネルサブセットの生成例について図１１を参照して説明する。
図１１は、ＤｅｎｓｅＮｅｔにおけるＤｅｎｓｅ  ｂｌｏｃｋの概念を示す。
Ｄｅｎｓｅ  ｂｌｏｃｋでは、ある畳み込み層に対し、初期の入力と前段にある全ての畳み込み層の出力とが入力される。図１１の例では、最後の畳み込み層３０３−４への入力は、畳み込み層３０３−１への入力と、畳み込み層３０３−１〜３０３−３まで３つの出力との４つが入力される。
【００７９】
ここで、畳み込み層３０３−１へ入力されるデータのチャネル数が「３２」であり、畳み込み層３０３−１から出力されるデータのチャネル数も「３２」であったとすると、図１１中（ｄ）で示される畳み込み層３０３−４へ入力されるチャネル数は、３２×４＝１２８個のチャネルとなる。
そのため、畳み込み層３０３−４において、畳み込み層３０３−１〜３０３−３からそれぞれ出力されるチャネル＃１〜＃５を束ね、畳み込み層３０３−４への入力とすればよい。つまり、Ｍ番目の畳み込み層における入力チャネル＃１〜＃５は、チャネル＃１〜＃５に対応する入力データがＭチャネル分となる（すなわち、５×Ｍ個）。
【００８０】
第１の実施形態および各変形例に係るチャネルサブセットの生成方法を適用するために、Ｍチャネル分の入力からチャネルサブセットを生成する場合は、物理的関係を維持するようにインターリーブしてもよい。例えば、図１１中（ｃ）で示される畳み込み層３０３−３へ入力されるチャネルは、Ｄｅｎｓｅ  ｂｌｏｃｋへの入力データに対応するチャネル＃１〜＃５と、畳み込み層３０３−１から出力されるチャネル＃１〜＃５と、畳み込み層３０３−２から出力されるチャネル＃１〜＃５とがあり、各チャネルについて、３つのデータが存在する。
よって、分類機能１３３により処理回路１３は、これらのデータが畳み込み層３０３−３に入力される場合に、チャネルを「＃１，＃１，＃１，＃２，＃２，＃２，・・・」と並ぶように並び替えて、チャネルサブセットを生成すればよい。
【００８１】
または、データをインターリーブせずに、畳み込み層に入力されるデータを順次チャネルとして設定し、データの物理的関係が対応するチャネルを選択するようにしてもよい。具体的には、例えば、Ｄｅｎｓｅ  ｂｌｏｃｋへの入力データに対応するチャネル＃１〜＃５と、畳み込み層３０３−１から出力されるデータのチャネル＃１〜＃５と、畳み込み層３０３−２から出力されるデータのチャネル＃１〜＃５とを順番に並べて畳み込み層３０３−３の入力チャネルとする。つまり、畳み込み層３０３−３のデータは、当該畳み込み層３０３−３での入力チャネルとして「＃１，＃２，＃３，＃４，＃５，＃１，＃２，・・・」と設定される。
分類機能１３３により処理回路１３は、チャネルサブセットを生成する際に、同じチャネル番号のチャネル、すなわちデータのチャネル＃１の場合、畳み込み層３０３−３での入力チャネルの位置が１番目，６番目，１１番目のチャネルをグループ化してチャネルサブセットとしてもよい。
【００８２】
以上に示した第２の実施形態によれば、ＲｅｓＮｅｔまたはＤｅｎｓｅＮｅｔなどの特殊な多層ＣＮＮの構成に対しても、第１の実施形態に係るチャネルサブセットの生成および畳み込み処理を適用することができ、第１の実施形態と同様に、必要な演算量およびメモリ量を削減しつつ、学習の仕組みとして不要なノイズが発生するのを抑制することができる。
【００８３】
（第３の実施形態）
第３の実施形態では、上述の実施形態で学習された学習済みモデルを適用したモデル利用装置７の一例として、撮像したＭＲ画像に対し学習済みモデルを用いて画像処理を実行するＭＲＩ装置について説明する。
【００８４】
図１２を用いて、本実施形態におけるＭＲＩ装置２の全体構成について説明する。図１２は、本実施形態におけるＭＲＩ装置２の構成を示す図である。図１２に示すように、ＭＲＩ装置２は、静磁場磁石１０１と、傾斜磁場コイル１０３と、傾斜磁場電源１０５と、寝台１０７と、寝台制御回路１０９と、送信コイル１１３と、送信回路１１５と、受信コイル１１７と、受信回路１１９と、シーケンス制御回路１２１と、バス１２３と、インタフェース１２５と、ディスプレイ１２７と、記憶装置１２９と、処理回路１４１とを備える。なお、ＭＲＩ装置２は、静磁場磁石１０１と傾斜磁場コイル１０３との間に中空の円筒形状のシムコイルを有していてもよい。
【００８５】
静磁場磁石１０１は、中空の略円筒形状に形成された磁石である。なお、静磁場磁石１０１は、略円筒形状に限らず、開放型の形状で構成されてもよい。静磁場磁石１０１は、内部の空間に一様な静磁場を発生する。静磁場磁石１０１としては、例えば、超伝導磁石等が使用される。
【００８６】
傾斜磁場コイル１０３は、中空の円筒形状に形成されたコイルである。傾斜磁場コイル１０３は、静磁場磁石１０１の内側に配置される。傾斜磁場コイル１０３は、互いに直交するＸ、Ｙ、Ｚの各軸に対応する３つのコイルが組み合わされて形成される。Ｚ軸方向は、静磁場の方向と同方向であるとする。また、Ｙ軸方向は、鉛直方向とし、Ｘ軸方向は、Ｚ軸およびＹ軸に垂直な方向とする。傾斜磁場コイル１０３における３つのコイルは、傾斜磁場電源１０５から個別に電流供給を受けて、Ｘ、Ｙ、Ｚの各軸に沿って磁場強度が変化する傾斜磁場を発生させる。
【００８７】
傾斜磁場コイル１０３によって発生するＸ、Ｙ、Ｚ各軸の傾斜磁場は、例えば、周波数エンコード用傾斜磁場（リードアウト傾斜磁場ともいう）位相エンコード用傾斜磁場およびスライス選択用傾斜磁場を形成する。スライス選択用傾斜磁場は、撮像断面を決めるために利用される。位相エンコード用傾斜磁場は、空間的位置に応じて磁気共鳴（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ：以下、ＭＲと呼ぶ）信号の位相を変化させるために利用される。周波数エンコード用傾斜磁場は、空間的位置に応じてＭＲ信号の周波数を変化させるために利用される。
【００８８】
傾斜磁場電源１０５は、シーケンス制御回路１２１の制御により、傾斜磁場コイル１０３に電流を供給する電源装置である。
【００８９】
寝台１０７は、被検体Ｐが載置される天板１０７１を備えた装置である。寝台１０７は、寝台制御回路１０９による制御のもと、被検体Ｐが載置された天板１０７１を、ボア１１１内へ挿入する。寝台１０７は、例えば、長手方向が静磁場磁石１０１の中心軸と平行になるように、ＭＲＩ装置２が設置された検査室内に設置される。
【００９０】
寝台制御回路１０９は、寝台１０７を制御する回路であり、インタフェース１２５を介した操作者の指示により寝台１０７を駆動することで、天板１０７１を長手方向および上下方向へ移動させる。
【００９１】
送信コイル１１３は、傾斜磁場コイル１０３の内側に配置されたＲＦコイルである。送信コイル１１３は、送信回路１１５からＲＦ（Ｒａｄｉｏ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）パルスの供給を受けて、高周波磁場に相当する送信ＲＦ波を発生する。送信コイル１１３は、例えば、全身コイルである。全身コイルは、送受信コイルとして使用されてもよい。全身コイルと傾斜磁場コイル１０３との間には、これらのコイルを磁気的に分離するための円筒状のＲＦシールドが設置される。
【００９２】
送信回路１１５は、シーケンス制御回路１２１の制御により、ラーモア周波数等に対応するＲＦパルスを送信コイル１１３に供給する。
【００９３】
受信コイル１１７は、傾斜磁場コイル１０３の内側に配置されたＲＦコイルである。受信コイル１１７は、高周波磁場によって被検体Ｐから放射されるＭＲ信号を受信する。受信コイル１１７は、受信されたＭＲ信号を受信回路１１９へ出力する。受信コイル１１７は、例えば、１以上、典型的には複数のコイルエレメントを有するコイルアレイである。受信コイル１１７は、例えば、フェーズドアレイコイルである。
【００９４】
受信回路１１９は、シーケンス制御回路１２１の制御により、受信コイル１１７から出力されたＭＲ信号に基づいて、デジタル化された複素数データであるデジタルのＭＲ信号（以下、ＭＲデータと呼ぶ）を生成する。具体的には、受信回路１１９は、受信コイル１１７から出力されたＭＲ信号に対して各種信号処理を施した後、各種信号処理が施されたデータに対してアナログ／デジタル（Ａ／Ｄ（Ａｎａｌｏｇ  ｔｏ  Ｄｉｇｉｔａｌ））変換を実行する。受信回路１１９は、Ａ／Ｄ変換されたデータを標本化（サンプリング）する。これにより、受信回路１１９は、ＭＲデータを生成する。受信回路１１９は、生成されたＭＲデータをシーケンス制御回路１２１に出力する。
【００９５】
シーケンス制御回路１２１は、処理回路１４１から出力された検査プロトコルに従って、傾斜磁場電源１０５、送信回路１１５および受信回路１１９等を制御し、被検体Ｐに対する撮像を行う。検査プロトコルは、検査に応じた各種パルスシーケンスを有する。検査プロトコルには、傾斜磁場電源１０５により傾斜磁場コイル１０３に供給される電流の大きさ、傾斜磁場電源１０５により電流が傾斜磁場コイル１０３に供給されるタイミング、送信回路１１５により送信コイル１１３に供給されるＲＦパルスの大きさ、送信回路１１５により送信コイル１１３にＲＦパルスが供給されるタイミング、受信コイル１１７によりＭＲ信号が受信されるタイミング等が定義されている。また、シーケンス制御回路１２１は、受信回路１１９から受信したＭＲデータを処理回路１４１に出力する。
【００９６】
バス１２３は、インタフェース１２５と、ディスプレイ１２７と、記憶装置１２９と、処理回路１４１との間でデータを伝送させる伝送路である。バス１２３には、ネットワーク等を介して、各種生体信号計測器、外部記憶装置、各種モダリティなどが適宜接続されてもよい。例えば、生体信号計測器として、不図示の心電計がバスに接続される。
【００９７】
インタフェース１２５は、操作者からの各種指示や情報入力を受け付ける回路を有する。インタフェース１２５は、例えば、マウス等のポインティングデバイス、あるいはキーボード等の入力デバイスに関する回路を有する。なお、インタフェース１２５が有する回路は、マウス、キーボードなどの物理的な操作部品に関する回路に限定されない。例えば、インタフェース１２５は、ＭＲＩ装置２とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、受け取った電気信号を種々の回路へ出力するような電気信号の処理回路を有していてもよい。
【００９８】
ディスプレイ１２７は、処理回路１４１におけるシステム制御機能１４１１による制御のもとで、画像生成機能１４１３により生成された各種磁気共鳴画像（ＭＲ画像）、撮像および画像処理に関する各種情報などを表示する。ディスプレイ１２７は、例えば、ＣＲＴディスプレイや液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、ＬＥＤディスプレイ、プラズマディスプレイ、又は当技術分野で知られている他の任意のディスプレイ、モニタ等の表示デバイスである。
【００９９】
記憶装置１２９は、第１の実施形態および第２の実施形態で生成された学習済みモデルを格納する。さらに記憶装置１２９は、画像生成機能１４１３を介してｋ空間に配列されたＭＲデータ、画像生成機能１４１３により生成された画像データ等を記憶する。記憶装置１２９は、各種検査プロトコル、検査プロトコルを規定する複数の撮像パラメータを含む撮像条件等を記憶する。記憶装置１２９は、処理回路１４１で実行される各種機能に対応するプログラムを記憶する。記憶装置１２９は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスクドライブ（hard disk drive）、ソリッドステートドライブ（solid state drive）、光ディスク等である。また、記憶装置１２９は、ＣＤ−ＲＯＭドライブやＤＶＤドライブ、フラッシュメモリ等の可搬性記憶媒体との間で種々の情報を読み書きする駆動装置等であってもよい。
【０１００】
処理回路１４１は、ハードウェア資源として図示していないプロセッサ、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ等のメモリ等を有し、ＭＲＩ装置２を統括的に制御する。処理回路１４１は、システム制御機能１４１１と、画像生成機能１４１３と、分類機能１４１５と、演算機能１４１７とを含む。これら各種機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶装置１２９へ記憶されている。処理回路１４１は、これら各種機能に対応するプログラムを記憶装置１２９から読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読みだした状態の処理回路１４１は、図１２の処理回路１４１内に示された複数の機能等を有することになる。
【０１０１】
なお、図１においては単一の処理回路１４１にてこれら各種機能が実現されるものとして説明したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路１４１を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより機能を実現するものとしても構わない。換言すると、上述のそれぞれの機能がプログラムとして構成され、１つの処理回路が各プログラムを実行する場合であってもよいし、特定の機能が専用の独立したプログラム実行回路に実装される場合であってもよい。
【０１０２】
上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）或いは、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、およびフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。
【０１０３】
プロセッサは、記憶装置１２９に保存されたプログラムを読み出し実行することで各種機能を実現する。なお、記憶装置１２９にプログラムを記憶する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成しても構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、寝台制御回路１０９、送信回路１１５、受信回路１１９、シーケンス制御回路１２１等も同様に、上記プロセッサなどの電子回路により構成される。
【０１０４】
処理回路１４１は、システム制御機能１４１１により、ＭＲＩ装置２を制御する。具体的には、処理回路１４１は、記憶装置１２９に記憶されているシステム制御プログラムを読み出してメモリ上に展開し、展開されたシステム制御プログラムに従ってＭＲＩ装置２の各回路を制御する。例えば、処理回路１４１は、システム制御機能１４１１により、インタフェース１２５を介して操作者から入力される撮像条件に基づいて、検査プロトコルを記憶装置１２９から読み出す。なお、処理回路１４１は、撮像条件に基づいて、検査プロトコルを生成してもよい。処理回路１４１は、検査プロトコルをシーケンス制御回路１２１に送信し、被検体Ｐに対する撮像を制御する。
【０１０５】
処理回路１４１は、画像生成機能１４１３により、例えば、リードアウト傾斜磁場の強度に従って、ｋ空間のリードアウト方向に沿ってＭＲデータを充填する。処理回路１４１は、ｋ空間に充填されたＭＲデータに対してフーリエ変換を行うことにより、ＭＲ画像を生成する。
【０１０６】
分類機能１４１５により処理回路１４１は、分類機能１３３と同様に、生成したＭＲ画像を処理対象データとして、チャネルサブセットを生成する。例えばダイナミックＭＲＩなどの時間分解能を要求する撮像において、あるスライスにおいて時系列に沿った複数のＭＲ画像が生成されるので、複数のＭＲ画像が学習済みモデルへの入力チャネルとして設定される。分類機能１４１５により処理回路１４１は、物理的関係として時系列が近い隣接したチャネルをグループ化してチャネルサブセットを生成すればよい。
【０１０７】
演算機能１４１７により処理回路１４１は、演算機能１３５と同様に、チャネルサブセット単位で畳み込み処理が行われるようにチャネルサブセットに学習済みモデルを適用し、出力データを得る。学習済みモデルを適用した後の出力データとしては、例えばデノイズされたＭＲ画像でもよいし、腫瘍などがセグメンテーションされた画像でもよい。つまり、医用画像に対してＣＮＮなどの学習済みモデルを応用できる事例であれば、どのようなものでも適用できる。
【０１０８】
次に、学習時および利用時に入力データとしてＭＲ画像を用いる場合のチャネルサブセットの生成例について図１３を参照して説明する。
図１３は、スライス方向に沿って撮像されたスライス画像であるＭＲ画像とチャネルとの対応を示す。
【０１０９】
例えば、それぞれのＭＲ画像のデータが５つのチャネルに設定されることを想定する。
この場合、スライス１（チャネル＃１〜＃５）およびスライス２（チャネル＃６〜＃１０）を用いて第１のチャネルサブセットを生成する。スライス１、スライス２およびスライス３（チャネル＃１１〜＃１５）を用いて第２のチャネルサブセットを生成する。このようにすることで、近傍スライスの物理的関係を維持することができる。
なお、マルチスライス撮像を行うダイナミックＭＲＩの場合は、スライスごとに複数のＭＲ画像が生成される。よって、ＭＲ画像間の物理的関係としては、時系列（時間）と空間的位置との２つが存在する。この場合は、２つの物理的関係を考慮してチャネルサブセットを生成すればよい。
【０１１０】
なお、第３の実施形態ではＭＲＩ装置について説明したが、他の医用診断装置で取得された医用データに対しても、上述の処理を適用できる。すなわち、本実施形態に係る入力データは、医用撮像装置により被検体を撮像することにより収集された生データや、当該生データに再構成処理を施して生成される医用画像データでもよい。医用撮像装置は、例えば、ＭＲＩ装置、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置（ＣＴ装置）、Ｘ線診断装置、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）装置、ＳＰＥＣＴ装置（Single Photon Emission CT）装置及び超音波診断装置等の単一モダリティ装置であってもよいし、ＰＥＴ／ＣＴ装置、ＳＰＥＣＴ／ＣＴ装置、ＰＥＴ／ＭＲＩ装置、ＳＰＥＣＴ／ＭＲＩ装置等の複合モダリティ装置であってもよい。
【０１１１】
ＭＲＩ装置その他の医用撮像装置への学習済みモデルの供給は、医用撮像装置の製造から医用施設等への据付の間の任意の時点でもよいし、メンテナンス時でも良く、如何なる時点に行われてもよい。
【０１１２】
なお、本実施形態に係る生データは、医用撮像装置により収集されたオリジナルの生データのみに限定されない。例えば、本実施形態に係る生データは、医用画像データに順投影処理を施すことにより生成される計算上の生データであってもよい。また、本実施形態に係る生データは、オリジナルの生データに対して信号圧縮処理や解像度分解処理、信号補間処理、解像度合成処理等の任意の信号処理がなされた生データであってもよい。また、本実施形態に係る生データは、３次元の生データの場合、１軸又は２軸のみ復元処理がなされたハイブリッドデータであってもよい。同様に、本実施形態に係る医用画像は、医用撮像装置により生成されたオリジナルの医用画像のみに限定されない。例えば、本実施形態に係る医用画像は、オリジナルの医用画像に対して画像圧縮処理や解像度分解処理、画像補間処理、解像度合成処理等の任意の画像処理がなされた医用画像であってもよい。
【０１１３】
以上に示した第３の実施形態によれば、ＭＲＩ装置にＣＮＮを用いた学習済みモデルを実装することにより、高速かつ高品質な画像を生成することができる。学習済みモデルの利用時では、例えば入力データが複数のスライスで構成される医用画像があれば、物理的関係（時間またはスライス位置）が遠いスライスはチャネルサブセットに含まれないため畳み込み処理に用いられない。よって、近傍のスライス画像外からの不要なアーチファクトが発生するのを抑制した出力データを得ることができる。
【０１１４】
加えて、実施形態に係る各機能は、前記処理を実行するプログラムをワークステーション等のコンピュータにインストールし、これらをメモリ上で展開することによっても実現することができる。このとき、コンピュータに前記手法を実行させることのできるプログラムは、磁気ディスク（ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、半導体メモリなどの記憶媒体に格納して頒布することも可能である。
【０１１５】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【０１１６】
１  データ処理装置
２  ＭＲＩ装置
３  学習データ保管装置
５  モデル学習装置
７  モデル利用装置
１１  メモリ
１３  処理回路
１５  入力インタフェース
１７  通信インタフェース
１０１  静磁場磁石
１０３  傾斜磁場コイル
１０５  傾斜磁場電源
１０７  寝台
１０９  寝台制御回路
１１１  ボア
１１３  送信コイル
１１５  送信回路
１１７  受信コイル
１１９  受信回路
１２１  シーケンス制御回路
１２３  バス
１２５  インタフェース
１２７  ディスプレイ
１２９  記憶装置
１３１  取得機能
１３３，１４１５  分類機能
１３５，１４１７  演算機能
１３７  学習機能
３０１  入力層
３０３  畳み込み層
３０５  プーリング層
３０７  全結合層
３０９  出力層
３１１  処理ブロック
４０１  チャネルサブセット
５０１  追加チャネルサブセット
７０１  第１の入力データセット
７０２  第２の入力データセット
９０１  第１のチャネルサブセット
９０２  第２のチャネルサブセット
１００１，１００３  ルート
１０７１  天板
１４１１  システム制御機能
１４１３  画像生成機能
３０３１  畳み込み処理
３０３３  正則化処理
３０３５  活性化処理
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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