(57)【要約】【課題】画像から関節に関する情報をより効率よく取得することが可能となる。【解決手段】脊椎動物の関節に関する関節画像に対して、関節の破壊の状態を示す値を取得する関節状態値取得処理を実行し、関節状態値取得処理の結果を示す値を取得する関節状態値取得部を備え、関節状態値取得部は、脊椎動物の関節に関する学習用関節画像と学習用関節画像に撮像された関節の破壊の状態を示す正解値とを用いて深層学習を行うことによって得られる学習結果を用いて、関節状態値取得処理の結果を取得する関節状態値取得装置である。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
脊椎動物の関節に関する関節画像に対して、前記関節の破壊の状態を示す値を取得する関節状態値取得処理を実行し、前記関節状態値取得処理の結果を示す値を取得する関節状態値取得部を備え、
前記関節状態値取得部は、脊椎動物の関節に関する学習用関節画像と前記学習用関節画像に撮像された関節の破壊の状態を示す正解値とを用いて深層学習を行うことによって得られる学習結果を用いて、前記関節状態値取得処理の結果を取得する
関節状態値取得装置。
【請求項２】
前記関節画像は、原画像に描画された関節の位置に基づいて行われる所定の処理がなされた処理後画像である
請求項１に記載の関節状態値取得装置。
【請求項３】
前記学習用関節画像は、複数の時点において撮像された同一の脊椎動物の関節に関する複数の画像を含み、
前記深層学習では、前記正解値と前記取得された値との差分と、前記学習用関節画像間の関節の破壊の状態の差分と、に基づいて得られる誤差を示す値を最小化するように学習される
請求項１又は２に記載の関節状態値取得装置。
【請求項４】
前記関節画像が単純レントゲン写真であり、前記関節の破壊の状態を示す値がシャープスコアである
請求項１から３のいずれか一項に記載の関節状態値取得装置。
【請求項５】
前記関節画像がリウマチ患者の手指・手関節及び／又は足指の写真である
請求項１から４のいずれか一項に記載の関節状態値取得装置。
【請求項６】
前記関節の破壊の状態は、ｍＴＳＳに基づいて定量化されたスコアで表される
請求項１から５のいずれか一項に記載の関節状態値取得装置。
【請求項７】
脊椎動物の関節に関する学習用関節画像と前記学習用関節画像に撮像された関節の破壊の状態を示す正解値とを用いて深層学習を行うことによって得られる学習結果を取得する関節状態学習部を備える
関節状態学習装置。
【請求項８】
脊椎動物の関節に関する画像に対して、前記画像に撮像された関節の位置を推定した結果を推定する関節位置特定部を備え、
前記関節位置特定部は、脊椎動物の関節に関する学習用関節画像と前記学習用関節画像に撮像された関節の位置とを用いて深層学習を行うことによって得られる学習結果を用いて、前記画像に撮像された関節の位置を推定する
関節位置特定装置。
【請求項９】
脊椎動物の関節に関する学習用関節画像と前記学習用関節画像に撮像された関節の位置とを用いて深層学習を行うことによって得られる学習結果を取得する関節位置学習部を備える
関節位置学習装置。
【請求項１０】
関節状態値取得装置が、脊椎動物の関節に関する関節画像に対して、前記関節の破壊の状態を示す値を取得する関節状態値取得処理を実行し、前記関節状態値取得処理の結果を示す値を取得する関節状態値取得ステップを有し、
前記関節状態値取得ステップにおいては、脊椎動物の関節に関する学習用関節画像と前記学習用関節画像に撮像された関節の破壊の状態を示す正解値とを用いて深層学習を行うことによって得られる学習結果を用いて、前記関節状態値取得処理の結果を取得する
関節状態値取得方法。
【請求項１１】
関節状態学習装置が、脊椎動物の関節に関する学習用関節画像と前記学習用関節画像に撮像された関節の破壊の状態を示す正解値とを用いて深層学習を行うことによって得られる学習結果を取得する関節状態学習ステップを有する
関節状態学習方法。
【請求項１２】
関節位置推定装置が、脊椎動物の関節に関する画像に対して、前記画像に撮像された関節の位置を推定した結果を推定する関節位置特定ステップを有し、
前記関節位置特定ステップにおいて、脊椎動物の関節に関する学習用関節画像と前記学習用関節画像に撮像された関節の位置とを用いて深層学習を行うことによって得られる学習結果を用いて、前記画像に撮像された関節の位置を推定する
関節位置特定方法。
【請求項１３】
関節位置学習装置が、脊椎動物の関節に関する学習用関節画像と前記学習用関節画像に撮像された関節の位置とを用いて深層学習を行うことによって得られる学習結果を取得する関節位置学習ステップを有する
関節位置学習方法。
【請求項１４】
請求項１から請求項６のうちいずれか一項の関節状態値取得装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【請求項１５】
請求項７に記載の関節状態学習装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【請求項１６】
請求項８に記載の関節位置特定装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【請求項１７】
請求項９に記載の関節位置学習装置としてコンピュータを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、関節状態値取得装置、関節状態学習装置、関節位置特定装置、関節位置学習装置、関節状態値取得方法、関節状態学習方法、関節位置特定方法、関節位置学習方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｘ線で撮影された画像からは、様々な情報を取得できる。関節の疾患によって生じた関節破壊の状態は、取得される情報の１つである。関節の疾患によって生じた関節破壊の状態は、様々な手法で定量化されている。例えば、関節の疾患の１つに関節リウマチがある。関節リウマチによる関節破壊の状態を定量化した指標の１つに、ｍＴＳＳ（modified Total Sharp Score）がある。ｍＴＳＳは、Ｘ線で撮影された手足の関節画像に基づいて関節破壊の状態を定量化した指標である。医師は、骨びらん（ERO）と関節裂隙狭小化（JSN）との状態をそれぞれ評価することでｍＴＳＳのスコアを算出する。ｍＴＳＳ等の関節破壊の状態を定量化する手法は、医師によって評価にばらつきがあったり、時間がかかったりする場合がある。例えば、ｍＴＳＳでは、熟練した医師でも１患者あたり１０分程度の時間がかかることがある。また、コンピュータを用いた関節破壊の状態の定量化も行われているものの、精度の面で問題があった。このため、ｍＴＳＳ等のように関節破壊の状態を定量化する手法は、主に疾患の治療に関する研究又は疾患の治療薬の治験に用いられるにとどまっており、日常の診療に用いるために、より簡便で高い精度で定量化を行なうことが必要である。このように、Ｘ線で撮影された画像から関節に関する情報をより効率よく取得することが求められていた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第４９３４７８６号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】van der Heijde DM,“Plain X-rays in rheumatoid arthritis:overview of scoring methods, their reliability and applicability.”, Bailliere’s Clin Rheumatol, 10, pp.435-453, 1996.
【非特許文献２】田中  栄、他３名、"関節リウマチ患者における手および足Ｘ線画像全自動評価システムの開発"、［online］、平成２８年５月３１日、科学研究費助成事業  研究成果報告書、［平成３１年３月１８日検索］、インターネット〈URL：https://kaken.nii.ac.jp/file/KAKENHI-PROJECT-25670630/25670630seika.pdf〉
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記事情に鑑み、本発明は、画像から関節に関する情報をより効率よく取得することができる技術を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様は、脊椎動物の関節に関する関節画像に対して、前記関節の破壊の状態を示す値を取得する関節状態値取得処理を実行し、前記関節状態値取得処理の結果を示す値を取得する関節状態値取得部を備え、前記関節状態値取得部は、脊椎動物の関節に関する学習用関節画像と前記学習用関節画像に撮像された関節の破壊の状態を示す正解値とを用いて深層学習を行うことによって得られる学習結果を用いて、前記関節状態値取得処理の結果を取得する関節状態値取得装置である。
【０００７】
本発明の一態様は、上記の関節状態値取得装置であって、前記関節画像は、原画像に描画された関節の位置に基づいて行われる所定の処理がなされた処理後画像である。
【０００８】
本発明の一態様は、上記の関節状態値取得装置であって、前記学習用関節画像は、複数の時点において撮像された同一の脊椎動物の関節に関する複数の画像を含み、前記深層学習では、前記正解値と前記取得された値との差分と、前記学習用関節画像間の関節の破壊の状態の差分と、に基づいて得られる誤差を示す値を最小化するように学習される。
【０００９】
本発明の一態様は、上記の関節状態値取得装置であって、前記関節画像が単純レントゲン写真であり、前記関節の破壊の状態を示す値がシャープスコアである。
【００１０】
本発明の一態様は、上記の関節状態値取得装置であって、前記関節画像がリウマチ患者の手指・手関節及び／又は足指の写真である。
【００１１】
本発明の一態様は、上記の関節状態値取得装置であって、前記関節の破壊の状態は、ｍＴＳＳに基づいて定量化されたスコアで表される。
【００１２】
本発明の一態様は、脊椎動物の関節に関する学習用関節画像と前記学習用関節画像に撮像された関節の破壊の状態を示す正解値とを用いて深層学習を行うことによって得られる学習結果を取得する関節状態学習部を備える関節状態学習装置である。
【００１３】
本発明の一態様は、脊椎動物の関節に関する画像に対して、前記画像に撮像された関節の位置を推定した結果を推定する関節位置特定部を備え、前記関節位置特定部は、脊椎動物の関節に関する学習用関節画像と前記学習用関節画像に撮像された関節の位置とを用いて深層学習を行うことによって得られる学習結果を用いて、前記画像に撮像された関節の位置を推定する関節位置特定装置である。
【００１４】
本発明の一態様は、脊椎動物の関節に関する学習用関節画像と前記学習用関節画像に撮像された関節の位置とを用いて深層学習を行うことによって得られる学習結果を取得する関節位置学習部を備える関節位置学習装置である。
【００１５】
本発明の一態様は、関節状態値取得装置が、脊椎動物の関節に関する関節画像に対して、前記関節の破壊の状態を示す値を取得する関節状態値取得処理を実行し、前記関節状態値取得処理の結果を示す値を取得する関節状態値取得ステップを有し、前記関節状態値取得ステップにおいては、脊椎動物の関節に関する学習用関節画像と前記学習用関節画像に撮像された関節の破壊の状態を示す正解値とを用いて深層学習を行うことによって得られる学習結果を用いて、前記関節状態値取得処理の結果を取得する関節状態値取得方法である。
【００１６】
本発明の一態様は、関節状態学習装置が、脊椎動物の関節に関する学習用関節画像と前記学習用関節画像に撮像された関節の破壊の状態を示す正解値とを用いて深層学習を行うことによって得られる学習結果を取得する関節状態学習ステップを有する関節状態学習方法である。
【００１７】
本発明の一態様は、関節位置推定装置が、脊椎動物の関節に関する画像に対して、前記画像に撮像された関節の位置を推定した結果を推定する関節位置特定ステップを有し、前記関節位置特定ステップにおいて、脊椎動物の関節に関する学習用関節画像と前記学習用関節画像に撮像された関節の位置とを用いて深層学習を行うことによって得られる学習結果を用いて、前記画像に撮像された関節の位置を推定する関節位置特定方法である。
【００１８】
本発明の一態様は、関節位置学習装置が、脊椎動物の関節に関する学習用関節画像と前記学習用関節画像に撮像された関節の位置とを用いて深層学習を行うことによって得られる学習結果を取得する関節位置学習ステップを有する関節位置学習方法である。
【００１９】
本発明の一態様は、上記の関節状態値特定装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。
【００２０】
本発明の一態様は、上記の関節状態学習装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。
【００２１】
本発明の一態様は、上記の関節位置特定装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。
【００２２】
本発明の一態様は、上記の関節位置学習装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２３】
本発明により、画像から関節に関する情報をより効率よく取得することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】実施形態の情報処理装置１００の機能構成を表す機能ブロック図である。
【図２】実施形態のアノテーション指示によって学習用画像に設定された情報の一具体例を示す図である。
【図３】実施形態の関節位置学習結果と関節状態学習結果との生成の流れの一具体例を示す図である。
【図４】実施形態の学習結果の生成の処理の流れの一具体例を示す図である。
【図５】実施形態の学習結果に基づいてスコアを算出する処理の流れの一具体例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
図１は、実施形態の情報処理装置１００の機能構成を表す機能ブロック図である。情報処理装置１００は、パーソナルコンピューターやサーバー装置又はメインフレーム等の情報処理装置を用いて構成される。情報処理装置１００は、関節リウマチに罹患した患者のＸ線画像に基づいて、ｍＴＳＳのスコアを算出する。Ｘ線画像は、例えばレントゲンで撮影された単純レントゲン写真である。情報処理装置１００は、所定の深層学習を用いて得られた学習結果に基づいてシャープスコア（ｍＴＳＳのスコア）を算出する。シャープスコアは、関節の破壊の状態を示す値である。関節の破壊の状態を示す値は、ｍＴＳＳに基づいて定量化されたスコアで表されてもよい。情報処理装置１００は、入力部１０１、表示部１０２、学習用画像記憶部１０３、学習結果記憶部１０４、診断対象画像記憶部１０５及び制御部１０６を備える。
【００２６】
入力部１０１は、キーボード、ポインティングデバイス（マウス、タブレット等）、ボタン、タッチパネル等の既存の入力装置を用いて構成される。入力部１０１は、ユーザーからの指示を情報処理装置１００に入力する際に操作される。入力部１０１は、入力装置を情報処理装置１００に接続するためのインターフェースであってもよい。この場合、入力部１０１は、入力装置においてユーザーの入力に応じ生成された入力信号を情報処理装置１００に入力する。ここで、ユーザーは、例えば情報処理装置１００の設置された場所に勤務する者であってもよい。ユーザーは、例えば、関節に関する疾患に罹患した患者を診察する医師であってもよい。ユーザーは例えば、医師から伝えられた情報を代理で入力する者であってもよい。
【００２７】
表示部１０２は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等の出力装置である。表示部１０２は、出力装置を情報処理装置１００に接続するためのインタフェースであってもよい。この場合、表示部１０２は、映像データから映像信号を生成し自身に接続されている映像出力装置に映像信号を出力する。
【００２８】
学習用画像記憶部１０３は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。学習用画像記憶部１０３は、複数の学習用画像を記憶する。学習用画像は、Ｘ線で撮影された両手又は両足に関する画像である。学習用画像は、例えば、関節リウマチに罹患した患者から撮影された両手又は両足の画像である。学習用画像には、患者の骨及び関節が撮像される。学習用画像は、例えば、単純レントゲン写真である。学習用画像は、手指・手関節及び／又は足指の画像であってもよい。学習用画像には、両手、両手関節又は両足指の画像が撮像されていてもよいし、片手、片手関節又は片足指の画像が撮像されていてもよい。学習用画像記憶部１０３は、同一の患者から２つの時点で撮影された画像を記憶する。同一の患者から撮影された画像は、画像ファイル名等の識別情報によって、情報処理装置１００が同一の患者から撮影された学習用画像であることを識別できるように記憶される。医師は、学習用画像記憶部１０３に記憶された１枚以上の学習用画像に基づいて、患者のｍＴＳＳのスコアを算出することができる。なお、学習用画像は、上述の画像に限定されない。学習用画像は、写真であってもよい。学習用画像記憶部１０３は、同一の患者から３つ以上の時点で撮影された画像を記憶してもよい。
【００２９】
学習結果記憶部１０４は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。学習結果記憶部１０４は、関節位置学習結果と関節状態学習結果とを記憶する。関節位置学習結果は、学習用画像記憶部１０３に記憶された学習用画像に基づいて生成された教師データを用いて所定の深層学習を行うことによって得られる。所定の深層学習とは、物体検出に関する深層学習である。所定の深層学習は、例えば、ＳＳＤ（Single Shot Multibox Detector）であってもよいし、Ｒ−ＣＮＮ（Region-based CNN）であってもよいし、ＳＰＰ−ｎｅｔ（Spatial Pyramid Pooling）であってもよいし、Ｆａｓｔ Ｒ−ＣＮＮであってもよい。関節位置学習結果は、物体検出に関する深層学習であればどのような深層学習が用いられてもよい。関節位置学習結果は、入力された画像に撮像された関節の位置と、関節の分類と、関節に対する所見と、を推定するために用いられる。なお、関節の位置とは、入力された画像に対して設定された基準座標と、基準座標からＸ軸方向の大きさを表す幅と、Ｙ軸方向の大きさを表す高さと、で表される。関節の位置は、基準座標と、幅と、高さと、で表される四角形で表される。関節の分類は、ＰＩＰ関節又はＭＰ関節等の入力された画像に撮像された関節の分類を表す。関節に対する所見とは、関節リウマチの進行度合いを表す情報である。所見とは、例えば、強直、完全圧壊、亜脱臼又は脱臼等の関節の状態を表す。
【００３０】
関節状態学習結果は、関節位置学習結果に基づいて推定された学習用画像の関節の位置と、関節の位置に基づいて生成された学習用関節画像と、に基づいて所定の深層学習を行うことによって得られる。関節状態学習結果を得るために用いられる深層学習は、画像認識に関する深層学習である。画像認識に関する深層学習は、例えば、ＣＮＮ（Convolution Neural Network）であってもよいし、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）であってもよいし、ＬＳＴＭ（Long Short-Term Memory）であってもよい。関節状態学習結果は、画像認識に関する深層学習であればどのような深層学習が用いられてもよい。関節状態学習結果は、入力された学習用関節画像に撮像された関節の破壊の状態を示す値を推定するために用いられる。ｍＴＳＳのスコアが算出される場合、関節の破壊の状態を示す値は、例えば、Ｅｒｏｓｉｏｎの値とＪＳＮの値とで表される。Ｅｒｏｓｉｏｎの値は、骨びらんの状態を表す。Ｅｒｏｓｉｏｎの値は０〜５で表される。ＪＳＮの値は、関節裂隙狭小化の状態を表す。ＪＳＮの値は０〜４で表される。
【００３１】
診断対象画像記憶部１０５は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。診断対象画像記憶部１０５は、複数の診断対象画像を記憶する。診断対象画像は、学習結果記憶部１０４に記憶された関節位置学習結果に入力される画像である。診断対象画像は、関節状態学習結果に基づいて、ｍＴＳＳのスコアの算出に用いられる画像である。診断対象画像は、Ｘ線で撮影された両手又は両足を表す画像である。診断対象画像は、例えば、単純レントゲン写真である。診断対象画像は、例えば、関節リウマチに罹患した患者から撮影された両手又は両足の画像である。診断対象画像は、患者の骨及び関節が撮像された画像である。診断対象画像は、両手又は両足の画像が撮像されていてもよいし、片手又は片足の画像が撮像されていてもよい。医師は、診断対象画像記憶部１０５に記憶された１枚以上の診断対象画像に基づいて、患者のｍＴＳＳのスコアを算出することができる。なお、診断対象画像は、上述の画像に限定されない。診断対象画像は、写真であってもよい。
【００３２】
制御部１０６は、情報処理装置１００の各部の動作を制御する。制御部１０６は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサ及びＲＡＭ（Random Access Memory）を備えた装置により実行される。制御部１０６は、プログラムを実行することによって、教師データ生成部１６１、関節位置学習部１６２、関節状態学習部１６３、関節位置推定部１６４及び関節状態推定部１６５として機能する。
【００３３】
教師データ生成部１６１は、学習用画像にアノテーションを行うことで教師データを生成する。教師データ生成部１６１は、ユーザーから入力部１０１を介してアノテーション指示を受け付ける。アノテーション指示は、学習用画像に撮像された関節の位置を示す指示であってもよいし、関節の破壊の状態を示す値を入力する指示であってもよい。アノテーション指示は、アノテーションに関する指示であればどのような指示であってもよい。
【００３４】
アノテーションについて具体的に説明する。教師データ生成部１６１は、入力部１０１に入力されたアノテーション指示に基づいて学習用画像記憶部１０３から学習用画像を取得する。教師データ生成部１６１は、取得された学習用画像を表示部１０２に出力する。次に、教師データ生成部１６１は、取得された学習用画像に撮像された関節の位置を示すアノテーション指示を受け付ける。関節の位置を示すアノテーション指示は、例えば学習用画像上の基準となる基準座標と、基準座標からの幅と高さとを指定した情報とを含む。関節の位置は、基準座標と、基準座標からの幅と高さとで表される四角形によって囲まれた領域の内側である。学習用画像に複数の関節が撮像されている場合、教師データ生成部１６１は、入力部１０１から複数の関節の位置を示す指示を受け付ける。
【００３５】
次に、教師データ生成部１６１は、関節の分類を示すアノテーション指示を受け付ける。関節の分類とは、例えば、ＰＩＰ関節又はＭＰ関節等の関節を表す名前である。教師データ生成部１６１は、関節の位置を示すアノテーション指示によって指定された関節毎に関節の分類を示す指示を入力部１０１から受け付ける。
【００３６】
次に、教師データ生成部１６１は、関節の破壊の状態を示す値を設定する。関節の破壊の状態を示す値は、例えば、Ｅｒｏｓｉｏｎ又はＪＳＮである。教師データ生成部１６１は、関節の位置を示す指示によって指定された関節毎に関節の破壊の状態を示す値を入力部１０１から受け付ける。なお、教師データ生成部１６１は、受け付けた値に応じた所見を学習用画像に設定してもよい。入力される所見とは、例えば、強直、完全圧壊、亜脱臼、脱臼、残存又は関節裂隙消失等の関節の状態である。例えば、強直又は完全圧壊は、Ｅｒｏｓｉｏｎの値が５である場合に設定される。亜脱臼又は残存は、ＪＳＮの値が３である場合に設定される。脱臼又は関節裂隙消失はＪＳＮの値が４である場合に設定される。教師データ生成部１６１は、関節の位置を示すアノテーション指示にて指定された全ての関節に、関節種類と関節の破壊の状態を示す値とが設定されると、設定された情報と学習用画像とに基づいて教師データを生成する。
【００３７】
図２は、実施形態のアノテーション指示によって学習用画像に設定された情報の一具体例を示す図である。図２は、１つの学習用画像に設定される情報である。図２によると、学習用画像には、基準座標毎に、幅、高さ、関節分類、Ｅｒｏｓｉｏｎ、ＪＳＮ及び所見が設定される。教師データ生成部１６１によって生成される教師データは、図２に示される情報と学習用画像とが対応付けされたデータである。
【００３８】
図１に戻って、情報処理装置１００の説明を続ける。関節位置学習部１６２は、生成された教師データに深層学習を行うことで関節位置学習結果を生成する。関節位置学習部１６２は、生成された関節位置学習結果を学習結果記憶部１０４に記録する。なお、本実施形態では、関節位置学習部１６２によって実行される深層学習は、ＳＳＤであるとして説明するが、物体検出に関する深層学習であればどのような学習方法であってもよい。まず、関節位置学習部１６２は、例えば深層学習のアルゴリズムに応じて、教師データに含まれる学習用画像と学習用画像に対応付けられたデータとから、所定の特徴量を抽出する。所定の特徴量は、関節の位置、関節の分類及び所見に関する特徴量である。特徴量は、例えば、基準座標の位置関係、関節の形状、画像のコントラスト、骨の境界又は画像の輝度値等の学習用画像から抽出される。関節位置学習部１６２は、抽出された特徴量に基づいて関節位置学習結果を生成する。関節位置学習部１６２は、生成された関節位置学習結果を学習結果記憶部１０４に記録する。なお、関節位置学習部１６２は、全ての教師データを用いて関節位置学習結果を生成するように構成されてもよいし、一部の教師データを用いて関節位置学習結果を生成するように構成されてもよい。なお、一部の教師データを用いて関節位置学習結果が生成された場合、残りの教師データは、学習結果の評価に用いられてもよい。
【００３９】
関節状態学習部１６３は、関節位置学習部１６２によって関節位置学習結果の生成に用いられた教師データに基づいて関節状態学習結果を生成する。関節状態学習部１６３は、生成された関節状態学習結果を学習結果記憶部１０４に記録する。なお、本実施形態では、関節状態学習部１６３によって実行される深層学習は、ＣＮＮであるとして説明するが、画像認識に関する深層学習であればどのような学習方法であってもよい。具体的には、関節状態学習部１６３は、生成された教師データのうち、所見が設定されていない教師データを取得する。次に、関節状態学習部１６３は、取得された教師データを関節毎にトリミングすることで学習用関節画像を生成する。関節状態学習部１６３は、教師データに設定された学習用画像の基準座標と幅と高さとで表される四角形をトリミングすることで学習用関節画像を生成する。学習用画像に複数の関節の位置が設定されている場合、関節状態学習部１６３は、複数の学習用関節画像を生成する。学習用関節画像は、学習用画像に設定された関節の分類、Ｅｒｏｓｉｏｎ、ＪＳＮ及び所見等の教師データ生成部１６１によって設定された情報と対応付けされる。
【００４０】
次に、関節状態学習部１６３は、学習パラメータを設定する。学習パラメータは、関節状態学習結果の生成に用いられる深層学習のパラメータである。関節状態学習部１６３は、関節状態学習結果の生成に用いる深層学習に応じて異なる学習パラメータを設定する。学習パラメータは、ＣＮＮの場合、例えばフィルタの大きさ、チャネル数、ストライド又はパディング等がある。関節状態学習部１６３は、入力部１０１を介してユーザーから学習パラメータを受け付けてもよいし、予め学習パラメータのセットを保持していてもよい。
【００４１】
関節状態学習部１６３は、設定された学習パラメータと、複数の学習用関節画像と、に基づいて所定の深層学習を行うことで関節状態学習結果を生成する。関節状態学習部１６３は、例えば深層学習のアルゴリズムに応じて、学習用関節画像と学習用関節画像に対応付けられたデータとから、所定の特徴量を抽出する。所定の特徴量は、Ｅｒｏｓｉｏｎの値又はＪＳＮの値に関する特徴量である。特徴量は、例えば、関節の形状、骨と骨との幅又は画像の輝度値等の学習用関節画像から抽出される。関節位置学習部１６２は、抽出された特徴量に基づいて関節状態学習結果を生成する。関節状態学習部１６３は、抽出された特徴量に基づいて関節状態学習結果を生成する。
【００４２】
関節状態学習部１６３は、生成された関節状態学習結果を評価する。具体的には、関節状態学習部１６３は、以下の数式（１）で表される誤差関数に基づいて、誤差に関する値を算出する。関節状態学習部１６３は、算出された誤差に関する値に基づいて関節状態学習結果を評価する。
【００４３】
【数１】
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【００４４】
数式（１）のＬｏｓｓは、２種類の誤差の合計を表す。２種類の誤差とは、ＳＣＥ（Softmax Cross Entropy）及びＭＳＥ（Mean Squared Error）である。ＳＣＥは、予測値と正解値との差分を表す。予測値とは、関節状態学習結果に入力された画像から得られる関節の破壊の状態を推定した値である。正解値とは、アノテーション指示によって入力された関節の破壊の状態を示す値である。数式（１）の第一項におけるｉは、Ｌｏｓｓの算出に用いられる学習用関節画像の識別情報を表す。Ｌｏｓｓの算出に用いられる学習用関節画像は、例えば関節状態学習結果の生成に用いられた学習用関節画像であってもよいし、学習結果の評価用の教師データに基づいて得られた学習用関節画像であってもよい。数式（１）の第一項におけるｙｉは、学習用関節画像に推定された予測値を表す。数式（１）の第一項におけるｙｉは、学習用関節画像に設定された正解値を表す。
【００４５】
数式（１）の第一項の算出について説明する。関節状態学習部１６３は、Ｌｏｓｓの算出に用いられる学習用関節画像を関節状態学習結果に入力することで予測値を推定する。関節状態学習部１６３は、アノテーション指示によって設定された正解値と推定された予測値との差分を算出することでＳＣＥを算出する。関節状態学習部１６３は、Ｌｏｓｓの算出に用いられるすべての学習用関節画像を用いて、予測値と差分値との差分を算出する。関節状態学習部１６３は、差分の合計値を算出することで、数式（１）の第一項を算出する。
【００４６】
ＭＳＥは、２つの時点の差分の平均二乗誤差を表す。数式（１）の第二項におけるｙ’は、同一の患者の２つの時点の学習用関節画像から推定された予測値の積を表す。数式（１）の第二項におけるｔ’は、同一の患者の２つの時点の学習用関節画像に設定された正解値の積に所定の定数γを加算した値を表す。所定の定数γは、揺らぎを考慮したノイズを表す。所定の定数γは差分が等しい別のスコアの組に関して、誤差を小さくするよう設計される。これにより数式（１）の第一項は各時点のスコアに関して最適化されるように働く。数式（１）の第二項は２つの時点のスコア差分に関して最適化されるように働く。
【００４７】
数式（１）の第二項の算出について説明する。関節状態学習部１６３は、同一の患者の２つの時点の学習用関節画像を取得する。関節状態学習部１６３は、取得された２つの学習用関節画像に対して推定された予測値をそれぞれ取得する。関節状態学習部１６３は、取得された２つの推定値の積を算出する。関節状態学習部１６３は、取得された２つの学習用関節画像に設定された正解値をそれぞれ取得する。関節状態学習部１６３は、取得された２つの正解値の積を算出する。関節状態学習部１６３は、算出された積に所定の定数γを加算する。関節状態学習部１６３は、推定値の積の値と、正解値の積にγを加算した値と、に基づいてＭＳＥを算出する。関節状態学習部１６３は、Ｌｏｓｓの算出に用いられるすべての学習用関節画像についてＭＳＥを算出する。関節状態学習部１６３は、算出されたすべてのＭＳＥの和を算出することで、数式（２）の第二項を算出する。
【００４８】
関節状態学習部１６３は、数式（１）によって算出される誤差に関する値が所定の制約条件を満たすか否かを判定する。所定の制約条件とは、例えば、数式（１）によって算出された値が最小値であることであってもよいし、予め定められた閾値以下であってもよいし、数式（１）によって算出された値に関する制約条件であればどのような条件であってもよい。数式（１）によって算出される誤差に関する値が所定の制約条件を満たさない場合、関節状態学習部１６３は、異なる学習パラメータを設定する。異なる学習パラメータは、予め設定された学習パラメータであってもよいし、入力部１０１を介してユーザーから受け付けてもよい。関節状態学習部１６３は、設定された学習パラメータに基づいて関節状態学習結果を生成する。数式（１）によって算出される誤差に関する値が所定の制約条件を満たす場合、関節状態学習部１６３は、生成された関節状態学習結果を学習結果記憶部１０４に記録する。
【００４９】
関節位置推定部１６４は、学習結果記憶部１０４に記録された関節位置学習結果に基づいて、関節位置推定処理を行うことで、診断対象画像に撮像された関節の位置を推定する。関節位置推定処理について説明する。関節位置推定部１６４は、診断対象画像を診断対象画像記憶部１０５から取得する。取得される診断対象画像は、ｍＴＳＳのスコアの算出に必要となる画像である。取得される診断対象画像は、例えば、同一の患者の両手及び両足に関するＸ線で撮影された画像である。関節位置推定部１６４は、関節位置学習結果を学習結果記憶部１０４から取得する。関節位置推定部１６４は、取得された診断対象画像を関節位置学習結果に入力する。関節位置学習結果に診断対象画像が入力されると、診断対象画像に撮像された関節の位置を表す基準座標と幅と高さとが設定された診断対象画像が出力される。次に、関節位置推定部１６４は、関節位置学習結果と診断対象画像とに基づいて、推定された関節毎に関節分類と所見とを推定する。このように関節位置推定部１６４は、関節位置学習結果に基づいて診断対象画像に基準座標と幅と高さと関節分類と所見とを設定する。関節位置推定部１６４は、関節位置特定部の一態様である。関節位置推定処理は、関節位置取得処理の一態様である。
【００５０】
関節状態推定部１６５は、学習結果記憶部１０４に記録された関節状態学習結果と、診断対象画像と、に基づいて、関節状態推定処理を実行することで診断対象画像に撮像された関節の破壊の状態を示す値を推定する。関節状態推定処理について説明する。関節状態推定部１６５は、関節状態学習結果を学習結果記憶部１０４から取得する。関節状態推定部１６５は、診断対象画像に基づいて診断対象関節画像を生成する。関節状態推定部１６５は、診断対象画像に設定された診断対象画像の基準座標と幅と高さとで表される四角形をトリミングすることで診断対象関節画像を生成する。診断対象画像に複数の関節の位置が設定されている場合、関節状態推定部１６５は、複数の診断対象関節画像を生成する。診断対象関節画像は、診断対象画像に設定された関節分類、Ｅｒｏｓｉｏｎ、ＪＳＮ及び所見等の関節位置推定部１６４によって設定された情報と対応付けされる。関節状態推定部１６５は、関節状態値取得部の一態様である。関節状態推定処理は、関節状態値取得処理の一態様である。
【００５１】
関節状態推定部１６５は、生成された診断対象関節画像のうち、１つの診断対象関節画像を選択する。関節状態推定部１６５は、選択された診断対象関節画像に所見が設定されているか否かを判定する。所見が設定されている場合、関節状態推定部１６５は、所見に対応付けされたスコアを診断対象関節画像に設定する。所見に対応付けされたスコアとは、例えば、所見が強直又は完全圧壊である場合には、Ｅｒｏｓｉｏｎの値が５として設定される。所見が、残存又は亜脱臼である場合には、ＪＳＮの値が３として設定される。所見が、関節裂隙消失又は脱臼である場合にはＪＳＮの値が４として設定される。予め関節状態推定部１６５は、予め所見に対応付けされたスコアを保持する。所見が設定されていない場合、関節状態推定部１６５は、関節状態学習結果に基づいて診断対象関節画像にスコアを設定する。
【００５２】
関節状態推定部１６５は、生成された全ての診断対象関節画像にスコアを設定したか否かを判定する。スコアが設定されていない診断対象関節画像がある場合、関節状態推定部１６５は、スコアが設定されていない診断対象関節画像を選択し、スコアを設定する。すべての診断対象関節画像にスコアが設定された場合、関節状態推定部１６５は、設定されたスコアの総合計値を算出する。関節の破壊の状態はスコアの総合計値によって定量化される。本実施形態では、スコアの総合計値は、ｍＴＳＳに基づいて定量化されたスコアを表す。
【００５３】
図３は、実施形態の関節位置学習結果と関節状態学習結果との生成の流れの一具体例を示す図である。図３は、学習用画像１０と教師データ２０と学習用関節画像３０とを含む。学習用画像１０は、学習用画像記憶部１０３に記憶される。教師データ生成部１６１は、学習用画像記憶部１０３から学習用画像１０を取得する。教師データ生成部１６１は、アノテーション指示に基づいて教師データ２０を生成する。教師データ２０は、例えば、関節の位置を示す関節領域２１を複数含む。関節領域２１は、関節の位置を示す指示に基づいて生成される。関節領域２１は、基準座標と幅と高さとに基づいて生成される。関節位置学習部１６２は、教師データ２０に対してＳＳＤ等の所定の深層学習を行うことで関節位置学習結果を生成する。次に、関節状態学習部１６３は、教師データ２０の関節領域２１毎にトリミングを行うことで学習用関節画像３０を生成する。関節状態学習部１６３は、学習用関節画像３０に対してＣＮＮ等の所定の深層学習を行うことで関節状態学習結果を生成する。
【００５４】
図４は、実施形態の学習結果の生成の処理の流れの一具体例を示す図である。図４は、学習結果の生成の処理は、ユーザーから入力部１０１を介して学習結果の生成の指示を受け付けると実行される。図４では、関節位置学習部１６２は、ＳＳＤに基づいて関節位置学習結果を生成する。図４では、関節状態学習部１６３は、ＣＮＮに基づいて関節状態学習結果を生成する。教師データ生成部１６１は、入力部１０１に入力されたアノテーション指示に基づいて学習用画像記憶部１０３から学習用画像を取得する（ステップＳ１０１）。教師データ生成部１６１は、取得された学習用画像を表示部１０２に出力する。次に、教師データ生成部１６１は、取得された学習用画像にアノテーションを行うことで教師データを生成する（ステップＳ１０２）。具体的には、教師データ生成部１６１は、取得された学習用画像に撮像された関節の位置を示すアノテーション指示を受け付ける。教師データ生成部１６１は、関節の位置を示すアノテーション指示に基づいて、学習用画像に撮像された関節の位置を示す基準座標と、基準座標からの幅と高さとを学習用画像に設定する。次に、教師データ生成部１６１は、関節の分類、関節の破壊の状態を示す値及び所見を学習用画像に設定する。所見は、関節の破壊の状態を示す値に応じて適宜設定される。教師データ生成部１６１は、関節の位置を示す指示にて指定された全ての関節に、関節の分類及び関節の破壊の状態を示す値が設定されると、設定された情報と学習用画像とに基づいて教師データを生成する。
【００５５】
関節位置学習部１６２は、教師データに基づいて物体検出に関する深層学習を行うことで関節位置学習結果を生成する（ステップＳ１０３）。関節位置学習部１６２は、生成された関節位置学習結果を学習結果記憶部１０４に記録する。
【００５６】
関節状態学習部１６３は、生成された教師データのうち、所見が設定されていない教師データを取得する。関節状態学習部１６３は、取得された教師データに設定された学習用画像の基準座標と幅と高さとで表される四角形を関節毎にトリミングすることで学習用関節画像を生成する（ステップＳ１０４）。関節状態学習部１６３は、学習パラメータを設定する（ステップＳ１０５）。関節状態学習部１６３は、設定された学習パラメータと、複数の学習用関節画像と、に基づいて所定の深層学習を行うことで関節状態学習結果を生成する（ステップＳ１０６）。
【００５７】
関節状態学習部１６３は、生成された関節状態学習結果を評価する（ステップＳ１０７）。関節状態学習部１６３は、数式（１）で表される誤差関数に基づいて、誤差に関する値を算出する。関節状態学習部１６３は、算出された誤差に関する値に基づいて関節状態学習結果を評価する。
【００５８】
関節状態学習部１６３は、数式（１）によって算出される誤差に関する値が所定の制約条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ１０８）。数式（１）によって算出された値が所定の制約条件を満たさない場合（ステップＳ１０８：ＮＯ）、関節状態学習部１６３は、ステップＳ１０５に遷移して異なる学習パラメータを設定する。数式（１）によって算出された値が所定の制約条件を満たす場合（ステップＳ１０８：ＹＥＳ）、関節状態学習部１６３は、生成された関節状態学習結果を学習結果記憶部１０４に記録する（ステップＳ１０９）。
【００５９】
図５は、実施形態の学習結果に基づいてスコアを算出する処理の流れの一具体例を示す図である。図５は、スコアの算出処理は、ユーザーから入力部１０１を介してスコア算出の指示を受け付けると実行される。関節位置推定部１６４は、診断対象画像を診断対象画像記憶部１０５から取得する（ステップＳ２０１）。関節位置推定部１６４は、関節位置学習結果を学習結果記憶部１０４から取得する。関節位置推定部１６４は、関節位置学習結果と診断対象画像とに基づいて、診断対象画像に撮像された関節の位置を推定する（ステップＳ２０２）。具体的には、関節位置推定部１６４は、診断対象画像に関節の位置を表す基準座標と幅と高さとを設定する。関節位置推定部１６４は、関節位置学習結果と診断対象画像とに基づいて、関節分類と所見とを推定する（ステップＳ２０３）。
【００６０】
関節状態推定部１６５は、診断対象画像に設定された診断対象画像の基準座標と幅と高さとで表される四角形をトリミングすることで診断対象関節画像を複数生成する（ステップＳ２０４）。関節状態推定部１６５は、生成された複数の診断対象関節画像のうち、１つの診断対象関節画像を選択する（ステップＳ２０５）。関節状態推定部１６５は、選択された診断対象関節画像に所見が設定されているか否かを判定する（ステップＳ２０６）。所見が設定されている場合（ステップＳ２０６：ＹＥＳ）、関節状態推定部１６５は、所見に対応付けされたスコアを診断対象関節画像に設定する（ステップＳ２０７）。所見が設定されていない場合（ステップＳ２０７：ＮＯ）、関節状態推定部１６５は、関節状態学習結果に基づいて診断対象関節画像にスコアを設定する（ステップＳ２０８）。
【００６１】
関節状態推定部１６５は、生成された全ての診断対象関節画像にスコアを付与したか否かを判定する（ステップＳ２０９）。スコアが付与されていない診断対象関節画像がある場合（ステップＳ２０９：ＮＯ）、関節状態推定部１６５は、ステップＳ２０５に遷移して他の診断対象関節画像を選択してスコアを付与する。すべての診断対象関節画像にスコアを付与した場合（ステップＳ２０９：ＹＥＳ）、関節状態推定部１６５は、設定されたスコアの総合計値を算出する（ステップＳ２１０）。
【００６２】
このように構成された情報処理装置１００は、関節に関する疾患を有する患者の関節に関する学習用関節画像と学習用関節画像に対応付けられた関節の破壊の状態を示す値とを用いて深層学習を行うことによって得られる関節状態学習結果に基づいて、診断対象画像に撮像された関節の破壊の状態を示す値を推定する。このため、情報処理装置１００は、より簡便で高い精度で関節破壊の程度を定量化することが可能になる。
【００６３】
また、情報処理装置１００は、関節状態学習結果に基づいて、診断対象画像に撮像された関節の破壊の状態を示す値を推定する。このため、医師が診断するよりも早く、関節の破壊の状態を示す値を推定することが可能になる。このため、医師は、日常の診療においても、関節の破壊の状態を定量化した指標を用いて診療を行うことが可能になる。
【００６４】
また、情報処理装置１００は、学習用関節画像と学習用関節画像に対応付けられた関節の位置に関する情報とを用いて深層学習を行うことによって得られる関節位置学習結果に基づいて、診断対象画像に撮像された関節の位置を推定する。このため、情報処理装置１００は、より簡単にＸ線で撮像された画像から関節の位置を特定することが可能になる。このように、情報処理装置１００によって、画像から関節に関する情報をより効率よく取得することが可能になる。
【００６５】
＜変形例＞
上述の実施形態では、関節リウマチにおける関節の破壊の状態を示す値を算出したが、算出対象となる疾患は関節リウマチに限定されない。例えば、情報処理装置１００は、他の膠原病又は変形性関節症等の他の関節に関する疾患に罹患した患者から撮影されたＸ線の画像に基づいて関節の破壊の状態を示す値を算出するように構成されてもよい。この場合、情報処理装置１００の関節位置学習部１６２と関節状態学習部１６３とは、対象となる疾患に応じて異なる関節位置学習結果と関節状態学習結果とを生成する。例えば、学習用画像は、両手又は両足に関する画像ではなく、情報処理装置１００の関節位置推定部１６４と関節状態推定部１６５は、生成された関節位置学習結果と関節状態学習結果とに基づいて、関節の破壊の状態を示す値を算出する。例えば、診断対象画像は、両手又は両足に関する画像ではなく、肘又は膝等の疾患に応じて他の関節に関する画像が用いられてもよい。このように、情報処理装置１００は、診断対象となる疾患に応じた学習結果を生成することで、関節リウマチに限られず様々な関節に関する疾患に関する関節の破壊の状態を定量化することが可能になる。
【００６６】
上述の実施形態では、関節リウマチに罹患した患者は人間であることを想定して説明したが、人間に限定されない。例えば、情報処理装置１００は、関節に関する疾患に罹患した脊椎動物であれば、どのような生物の関節の破壊の状態を定量化してもよい。この場合、情報処理装置１００の関節位置学習部１６２と関節状態学習部１６３とは、対象となる脊椎動物の関節に関するＸ線の画像に基づいて関節位置学習結果と関節状態学習結果とを生成する。情報処理装置１００の関節位置推定部１６４と関節状態推定部１６５は、生成された関節位置学習結果と関節状態学習結果とに基づいて、関節の破壊の状態を示す値を算出する。このように、情報処理装置１００は、診断対象となる脊椎動物に応じた学習結果を生成することで、人間に限られず様々な脊椎動物に関する関節の破壊の状態を定量化することが可能になる。
【００６７】
教師データ生成部１６１は、ユーザーからアノテーション指示を短い時間でより多く受け付けられるように構成されてもよい。例えば、学習用関節画像に関節の破壊の状態を示す値が設定されると、教師データ生成部１６１は、次に関節の破壊の状態を示す値を入力する関節を決定するように構成されてもよい。このように構成されることで、ユーザーは、１つの関節の破壊の状態を示す値を入力した後に、次の入力対象となる関節を学習用関節画像から選択する必要がなくなる。このため、ユーザーは、連続して関節の破壊の状態を示す値を入力することが可能になるため、短い時間でより多くの入力が可能になる。また、教師データ生成部１６１は、設定されうる複数の所見のうちいずれか１つを設定する際に、１回の入力を受け付けることで、いずれの所見を設定するか決定するように構成されてもよい。例えば、ＪＳＮの値として３が設定された場合、所見として残存又は亜脱臼のいずれかが設定される。この場合、教師データ生成部１６１は、所見が亜脱臼であるか否かの入力を受け付けることで、残存又は亜脱臼のいずれかを設定する。例えば、亜脱臼であるとする入力を受け付けた場合、教師データ生成部１６１は、所見として亜脱臼を設定する。亜脱臼でないとする入力を受け付けた場合、教師データ生成部１６１は、所見として残存を設定する。このため、ユーザーは、１回の入力で所見を入力することが可能になるため、短い時間でより多くの入力が可能になる。また、教師データ生成部１６１は、１つの学習用画像に対するアノテーション指示が終了すると、次の学習用画像を表示部１０２に表示するように構成してもよい。このように構成されることで、ユーザーは、学習用画像に対するアノテーション指示が終了しても、すぐに次の学習用画像に対するアノテーション指示を行うことが可能になる。このため、ユーザーは、連続して関節の破壊の状態を示す値を入力することが可能になるため、短い時間でより多くの入力が可能になる。
【００６８】
情報処理装置１００は、交差検証（Cross Validation）を行うことで関節状態学習結果をを生成するように構成されてもよい。例えば、情報処理装置１００は、学習用画像記憶部１０３に記憶された学習用画像のうち、５分の４を関節状態学習結果の生成に用いて、５分の１を生成された関節状態学習結果の検証に用いるように構成されてもよい。なお、関節状態学習結果の生成と検証とに用いられる学習用画像の割合は、４対１に限定されない。例えば、情報処理装置１００は、学習用画像記憶部１０３に記憶された学習用画像のうち、４分の３を関節状態学習結果の生成に用いて、４分の１を生成された関節状態学習結果の検証に用いるように構成されてもよい。
【００６９】
上述の実施形態では、関節位置学習部１６２、関節状態学習部１６３、関節位置推定部１６４及び関節状態推定部１６５は、いずれも同じ情報処理装置１００が備えるものとして説明したが、異なる情報処理装置１００が備えるように構成されてもよい。例えば、関節位置学習装置が関節位置学習部１６２を備えるように構成されてもよい。関節状態学習装置が関節状態学習部１６３を備えるように構成されてもよい。関節位置特定装置が関節位置推定部１６４を備えるように構成されてもよい。関節状態値取得装置が、関節状態推定部１６５を備えるように構成されてもよい。なお、関節状態値取得装置、関節状態学習装置、関節位置特定装置、関節位置学習装置は、いずれもパーソナルコンピューターやサーバー装置又はメインフレーム等の情報処理装置を用いて構成される。
【００７０】
情報処理装置１００は、ネットワークを介して通信可能に接続された複数台の情報処理装置を用いて実装されてもよい。この場合、情報処理装置１００が備える各機能部は、複数の情報処理装置に分散して実装されてもよい。例えば、関節位置学習部１６２と関節位置推定部１６４とはそれぞれ異なる情報処理装置に実装されてもよい。
【００７１】
上述した実施形態における情報処理装置１００をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバーやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のプログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。
【００７２】
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【産業上の利用可能性】
【００７３】
本発明は、脊椎動物の関節の破壊の状態を定量化する手法に適用可能である。
【符号の説明】
【００７４】
１００…情報処理装置，  １０１…入力部，  １０２…表示部，  １０３…学習用画像記憶部，  １０４…学習結果記憶部，  １０５…診断対象画像記憶部，  １０６…制御部，  １６１…教師データ生成部，  １６２…関節位置学習部，  １６３…関節状態学習部，  １６４…関節位置推定部，  １６５…関節状態推定部
【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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