(57)【要約】【課題】機械学習の学習結果データを検査情報に応じて選択的に取得することで適切な医用画像を迅速に取得可能にする。【解決手段】検査情報を取得する第１の取得部と、予め機械学習によって取得した少なくとも１つ以上の学習結果データを記憶する記憶部から、検査情報に基づいて選択された学習結果データを読み出す読出部と、第１の取得部により取得された検査情報に基づいて取得された医用画像を取得する第２の取得部と、第２の取得部により取得された前記医用画像を、読出部により読み出された学習結果データを用いて処理する処理部と、を備える。【選択図】  図１
2020092976.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査情報を取得する第１の取得手段と、
予め機械学習によって取得した少なくとも１つ以上の学習結果データを記憶する記憶手段から、前記検査情報に基づいて選択された学習結果データを読み出す読出手段と、
前記第１の取得手段により取得された前記検査情報に基づいて取得された医用画像を取得する第２の取得手段と、
前記第２の取得手段により取得された前記医用画像を、前記読出手段により読み出された学習結果データを用いて処理する処理手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記第２の取得手段は、前記検査情報に基づいて、放射線撮影の動作を制御し、該放射線撮影により得られた放射線画像を、前記検査情報に基づいて撮影された医用画像として取得す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】
前記検査情報は、放射線撮影の撮影部位と撮影方向を含むオーダ情報と、被写体の属性に関する被写体情報と、通常検査と緊急検査の種別を含む検査種類を示す情報、の少なくとも１つの情報を含むことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記記憶手段をさらに備えることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記読出手段は、外部に設けられた前記記憶手段から学習結果データを読み出すことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記第１の取得手段は、複数の検査情報のうちの１つをユーザに選択させる選択手段を備え、前記選択手段で選択された検査情報を取得することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記複数の検査情報のそれぞれについて読み出すべき学習結果データを決定し、検査情報と読み出す学習結果データの対応を示す学習結果データ取得情報を生成する生成手段をさらに備え、
前記読出手段は、前記学習結果データ取得情報を参照して、前記選択された検査情報に対応する学習結果データを前記記憶手段から読み出す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】
前記読出手段により読み出された学習結果データを保持する保持手段をさらに備え、
前記読出手段は、前記検査情報に基づいて選択された学習結果データのうち、前記保持手段に保持されていない学習結果データを前記記憶手段から読み出すことを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記読出手段により読み出された学習結果データを保持する保持手段をさらに備え、
前記読出手段は、前記保持手段に保持されている学習結果データ以外の学習結果データを前記学習結果データ取得情報の参照により特定し、特定した学習結果データを追加的に読み出すことを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記読出手段は、検査情報に基づいて選択された学習結果データを読み出す際に、新たに読み出す学習結果データと排他的な関係にある学習結果データを前記保持手段から破棄することを特徴とする請求項８または９に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記読出手段は、前記学習結果データ取得情報から、検査情報に依存せずに使用される学習結果データを特定し、特定した学習結果データを検査情報の選択に関わらず読み出すことを特徴とする請求項７または９に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記読出手段は、前記特定した学習結果データを、検査情報の選択に先立って前記記憶手段から予め読み出すことを特徴とする請求項１１に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
検査情報を取得する第１の取得手段と、
予め機械学習によって取得した少なくとも１つ以上の学習結果データを記憶する記憶手段から、前記検査情報に基づいて選択された学習結果データを読み出す読出手段と、
前記第１の取得手段により取得された前記検査情報に基づいて取得された医用画像を取得する第２の取得手段と、
前記第２の取得手段により取得された前記医用画像に対し、前記読出手段により読み出された学習結果データを用いて医用情報を生成する生成手段と、を備えることを特徴とする医用情報処理装置。
【請求項１４】
放射線検出装置と、前記放射線検出装置を制御する制御装置とを備える放射線撮影システムであって、
前記制御装置が、
検査情報を取得する第１の取得手段と、
予め機械学習によって取得した少なくとも１つ以上の学習結果データを記憶する記憶手段から、前記検査情報に基づいて選択された学習結果データを読み出す読出手段と、
前記第１の取得手段により取得された前記検査情報に基づいて撮影された放射線画像を前記放射線検出装置から取得する第２の取得手段と、
前記第２の取得手段により取得された前記放射線画像を、前記読出手段により読み出された学習結果データを用いて処理する処理手段と、を備えることを特徴とする放射線撮影システム。
【請求項１５】
医用画像のための画像処理方法であって、
検査情報を取得する第１の取得工程と、
予め機械学習によって取得した少なくとも１つ以上の学習結果データを記憶する記憶手段から、前記検査情報に基づいて選択された学習結果データを読み出す読出工程と、
前記第１の取得工程で取得された前記検査情報に基づいて取得された医用画像を取得する第２の取得工程と、
前記第２の取得工程で取得された前記医用画像を、前記読出工程で読み出された学習結果データを用いて処理する処理工程と、を備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１６】
医用情報を処理する医用情報処理方法であって、
検査情報を取得する第１の取得工程と、
予め機械学習によって取得した少なくとも１つ以上の学習結果データを記憶する記憶手段から、前記検査情報に基づいて選択された学習結果データを読み出す読出工程と、
前記第１の取得工程で取得された前記検査情報に基づいて取得された医用画像を取得する第２の取得工程と、
前記第２の取得工程で取得された前記医用画像に対し、前記読出工程で読み出された学習結果データを用いて医用情報を生成する生成手段と、を備えることを特徴とする医用情報処理方法。
【請求項１７】
コンピュータを、請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用画像を処理する画像処理装置及び画像処理方法、医用情報を生成する医用情報処理装置、放射線撮影システム及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医用情報処理装置には、機械学習を用いてユーザの傾向や嗜好に沿った情報を提供する機能や、画像解析精度を向上させる機能等がある。特許文献１には機械学習により画像認識精度を向上させ、対象物を検出する方法が記載されている。また、特許文献２にはニューラルネットワークを用いて、放射線画像の分割パターン、照射野、撮影体位、撮影部位を認識する方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−１８５００７号公報
【特許文献２】特開平４−２６１６４９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
機械学習による推論処理を当該医用情報処理装置で実施するように構成する場合、機械学習によって予め得られた学習結果データを推論処理部へ入力する必要がある。機械学習によって取得した学習結果データの容量が大きくなると、ハードディスク等の記憶媒体からの学習結果データの読み込み処理、及び読み込んだ学習結果データを推論処理に使用できる形にするためにメモリへ展開する処理に時間を要することになる。また、推論処理に不必要な学習結果データが多く含まれてしまい、処理の質の劣化を招く可能性もある。結果、適切な医用画像を迅速に表示することができなくなり、医用情報処理装置の操作性を低下させてしまう。
【０００５】
本発明は、機械学習の学習結果データを検査情報に応じて選択的に取得することで迅速な処理を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の目的を達成するための本発明の一態様による画像処理装置は、以下の構成を備える。すなわち、
検査情報を取得する第１の取得手段と、
予め機械学習によって取得した少なくとも１つ以上の学習結果データを記憶する記憶手段から、前記検査情報に基づいて選択された学習結果データを読み出す読出手段と、
前記第１の取得手段により取得された前記検査情報に基づいて取得された医用画像を取得する第２の取得手段と、
前記第２の取得手段により取得された前記医用画像を、前記読出手段により読み出された学習結果データを用いて処理する処理手段と、を備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、機械学習の学習結果データを検査情報に応じて選択的に取得することで迅速な処理を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１実施形態による放射線撮影システムの構成例を示す図。
【図２】第１実施形態による撮影処理を示すフローチャート。
【図３】第１実施形態による学習結果データの取得処理を示すフローチャート。
【図４】（ａ）は学習結果データ取得情報の例を示す図、（ｂ）は検査情報の例を示す図。
【図５】第２実施形態による放射線撮影システムの構成例を示す図。
【図６】第３実施形態による学習結果データの取得処理を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、添付図面を参照して本発明の好適な実施形態について説明する。なお、以下の実施形態において、放射線という用語は、Ｘ線の他、例えば、α線、β線、γ線粒子線、宇宙線などを含み得る。また、以下の実施形態は適宜組み合わせることが可能であり、実施形態を適宜組み合わせた形態も、本発明の実施形態に含まれる。
【００１０】
＜第１実施形態＞
図１は、第１実施形態による放射線撮影システムの構成例を示す図である。放射線撮影システムは、制御装置１００、放射線検出装置１１０、操作部１２０、放射線科情報システム、ＲＩＳ（放射線科情報システム）１３０、表示部１４０、放射線発生装置１５０を備えている。制御装置１００は、ＲＩＳ１３０と接続されており、放射線検出装置１１０と放射線発生装置１５０を用いた放射線撮影を制御する。
【００１１】
放射線検出装置１１０は、放射線発生装置１５０から照射され、被検者（図示しない）を通過した放射線を検出し、放射線に応じた画像データを出力する。なお、画像データを医用画像、放射線画像と言い換えることもできる。具体的には、放射線検出装置１１０は、被検者を透過した放射線を、透過放射線量に相当する電荷として検出する。例えば、放射線検出装置１１０には、放射線を電荷に変換するａ−Ｓｅなどの放射線を直接的に電荷に変換する直接変換型センサや、放射線を可視光に変換するＣｓＩなどのシンチレータとａ−Ｓｉなどの光電変換素子を用いた間接型センサが用いられる。さらに、放射線検出装置１１０は、検出された電荷をＡ／Ｄ変換することにより、画像データを生成し、制御装置１００へ出力する。
【００１２】
制御装置１００は、例えば、有線または無線のネットワークもしくは専用線で放射線検出装置１１０と接続されている。放射線検出装置１１０は、放射線発生装置１５０で発生した放射線を撮像し、画像データを制御装置１００に出力する。制御装置１００は、コンピュータ上で動作するアプリケーション機能を有している。すなわち、制御装置１００は、１つ以上のプロセッサーとメモリを有し、該プロセッサーがメモリに格納されたプログラムを実行することにより、以下で説明される各機能部を実現する。但し、各機能部の一部あるいはすべてが、専用のハードウエアにより実現されてもよい。制御装置１００は、放射線検出装置１１０から出力された画像データに対して画像処理を行ない、画像を生成し、表示部１４０に表示する。操作部１２０は、操作者からの指示を受け付ける。また、制御装置１００は、各構成要素を制御する機能を有している。制御装置１００は、放射線検出装置１１０の動作を制御しつつ、表示部１４０へ画像を出力したり、表示部１４０を用いたグラフィカルユーザインターフェースを提供したりする。
【００１３】
制御装置１００は、放射線発生装置１５０が放射線を発生するタイミングと放射線の撮影条件を制御する。制御装置１００において、画像取得部１０１は、放射線検出装置１１０が画像データを撮影するタイミングと出力するタイミングを制御する。検査情報入力部１０４は、検査情報を取得する第１の取得部の一例である。本実施形態の検査情報入力部１０４は、操作者が操作部１２０から手動入力した検査情報を入力する、または、ＲＩＳ１３０から検査情報を取得してユーザに操作部１２０を用いて選択させる。検査情報入力部１０４に入力された検査情報は、放射線検出装置１１０が当該検査情報に基づいて撮影した画像データと関連付けて管理される。
【００１４】
学習結果データ取得部１０５は、学習結果データ記憶部１０６から学習結果データを読み出す。学習結果データ記憶部１０６は、教師画像を用いた機械学習により得られた学習結果データを記憶する。また、学習結果データ取得部１０５は、検査情報に含まれる種々の単語および単語の組み合わせと、学習結果データ記憶部１０６に記憶されている学習結果データとを紐づける情報を含む。したがって、学習結果データ取得部１０５は、検査情報に含まれている単語に基づいて、画像処理部１０２（推論処理部１０３）の処理が使用する学習結果データを取得することができる。学習結果データ取得部１０５は、予め機械学習によって取得した学習結果データを記憶する記憶部（学習結果データ記憶部１０６）から、上記検査情報に基づいて選択された学習結果データを読み出す読出部の一例である。
【００１５】
画像取得部１０１は、第１の取得部（検査情報入力部１０４）により取得された検査情報に基づいて取得された医用画像を取得する第２の取得部の一例である。本実施形態では医用画像として、放射線検出装置１１０で撮影された放射線画像が取得される。画像処理部１０２は、放射線検出装置１１０から出力された画像データに対して、ノイズ除去などの画像処理を行う。また、画像処理部１０２は、放射線検出装置１１０から出力された画像に対して、トリミングや回転といった画像処理を行なうこともできる。推論処理部１０３は、照射野認識、階調処理などの、機械学習による学習結果データを用いた推論処理を行う。画像処理部１０２は、推論処理部１０３として、照射野認識、階調処理など目的に応じた複数の推論処理部を有するようにしてもよい。画像処理部１０２は、画像処理後の画像を表示部１４０に表示させる。画像処理部１０２および推論処理部１０３は、取得された医用画像を読出部（学習結果データ取得部１０５）により読み出された学習結果データを用いて処理する処理部の一例である。
【００１６】
次に、図２のフローチャートに従い、第１実施形態による放射線画像処理を説明する。ステップＳ２０１において、検査情報入力部１０４は、ＲＩＳ１３０から複数の検査情報を取得する。ステップＳ２０２において、学習結果データ取得部１０５は、ステップＳ２０１で取得された複数の検査情報のそれぞれについて、読み出すべき学習結果データを決定し、検査情報と読み出す学習結果データの対応を示す学習結果データ取得情報を生成する。学習結果データ取得情報については図４（ａ）により後述する。ステップＳ２０３において、検査情報入力部１０４は、ＲＩＳ１３０から取得した複数の検査情報のうち１つをユーザに選択させ、検査対象として設定する。かかる処理は例えば、取得された複数の検査情報をリスト形式で表示し、該リストから１つの検査情報を選択するユーザの操作入力に応じて、当該選択された検査情報が検査対象として設定することで実現される。なお、操作部１２０からユーザが検査情報を直接入力するようにしてもよい。その場合、ステップＳ２０３の選択操作は不要となり得る。
【００１７】
ステップＳ２０４で、制御装置１００は設定された検査情報に従って放射線検出装置１１０に対して準備状態へと遷移させるための信号を送信することにより検査を開始する。この信号に応じて、例えば放射線検出装置１１０は、主制御回路によりバイアス電源を制御し、２次元撮像素子にバイアス電圧を印加する。その後、画素に蓄積した暗電流信号を読み出すため、駆動回路により画素アレイから画像信号を読み出す初期化を行う。初期化の終了後、放射線検出装置１１０は、放射線画像を得るための準備が整った状態であることを示す状態情報を制御装置１００に送信する。また、制御装置１００（検査情報入力部１０４）は、ステップＳ２０３で選択された検査情報に基づいて放射線発生装置１５０の動作パラメータ（管電圧など）を設定する。制御装置１００は、放射線検出装置１１０からの状態情報により撮影準備が整ったことの通知を受けると、放射線発生装置１５０に曝射許可を通知する。
【００１８】
ステップＳ２０５では、画像取得部１０１が、放射線検出装置１１０によって撮影された放射線画像を取得する。より具体的には、例えば、曝射許可を通知された放射線発生装置１５０が曝射ボタンの操作に応じて放射線を照射すると、放射線検出装置１１０の駆動回路は照射された放射線を検出して得られた画像信号を読出し回路により読み出し、放射線画像を生成する。放射線検出装置１１０は制御装置１００へ生成した放射線画像を送信する。制御装置１００の画像取得部１０１は、この放射線画像を受信する。こうして、制御装置１００の検査情報入力部１０４と画像取得部１０１は、検査情報に基づいて、放射線撮影の動作を制御し、該放射線撮影により得られた放射線画像を、検査情報に基づいて撮影された放射線画像として取得するための制御部として機能する。
【００１９】
一方、ステップＳ２０６において、学習結果データ取得部１０５は、ステップＳ２０３で選択された検査情報とステップＳ２０２で生成された学習結果データ取得情報に基づいて、学習結果データ記憶部１０６から選択的に学習結果データを取得する。ステップＳ２０６の処理の詳細は図３のフローチャートにより後述する。ここで、検査情報とは、例えば図４（ｂ）に示すオーダ情報、被写体情報、検査種類などがある。例えば、オーダ情報は放射線撮影の撮影部位と撮影方向を含み、被写体情報は、被写体の属性（例えば、体厚、伸長、体重、性別、年齢）を含み、検査種類は当該検査が通常検査か緊急検査かの種別を含む。なお、ステップＳ２０５の処理は、ステップＳ２０４の処理（放射線画像の取得）と並行して実行され得る。
【００２０】
ステップＳ２０７において、画像処理部１０２は、画像取得部１０１が取得した放射線画像に対して診断画像処理を実行する。このとき、ステップＳ２０４で取得した学習結果データを用いて、推論処理部１０３が機械学習による推論処理を実行する。推論処理部１０３は、例えば、画像の特徴量を解析し、照射野を決定する処理、画像上に重畳するアノテーション等の表示内容を決定する処理、などを行う。また、診断画像処理は、そのような処理結果を表示部１４０に表示するようにしてもよい。ステップＳ２０７において、制御装置１００は、操作者の入力操作に応じて当該検査を終了する。
【００２１】
次に、図３のフローチャートを参照して、学習結果データ取得部１０５による学習結果データの取得処理（ステップＳ２０５の処理）を説明する。ステップＳ３０１において、学習結果データ取得部１０５は、ステップＳ２０３で選択された（確定した）検査情報を取得する。ステップＳ３０２で、学習結果データ取得部１０５は、ステップＳ２０２で予め生成、記憶した学習結果データ取得情報を参照して、ステップＳ３０１で取得された検査情報に応じた学習結果データを選択する。そして、ステップＳ３０３において、学習結果データ取得部１０５は、ステップＳ３０２で選択した学習結果データを学習結果データ記憶部１０６から読み出し、例えば推論処理部１０３が利用できるように展開して、不図示の保持部に保持する。
【００２２】
学習結果データ取得情報は、例えば、図４（ａ）に示す内容である。図４（ａ）の学習結果データによれば、検査情報［１］の場合には学習結果データＡ、Ｂ、Ｅを取得すること、検査情報［２］の場合には学習結果データＡ、Ｃ、Ｄ、Ｅを取得すること、が示されている。さらに、検査情報［３］の場合には、学習結果データＡとＣを取得することが示されている。学習結果データ取得部１０５は、このような学習結果データ取得情報を参照して、検査情報に応じて必要な学習結果データを選択的に取得する。例えば、学習結果データＡは照射野に関するもの、学習結果データＢは胸部の解剖学的特徴に関するもの、学習結果データＣは腹部の解剖学的特徴に関するものとし、検査情報［５］が胸部正面撮影の撮影オーダであったとする。この場合、少なくとも腹部に関わる学習結果データＣの取得は不要であり、図４（ａ）の例では、学習結果データＡとＢが取得されるように、学習結果データ取得情報が構成されている。したがって、ステップＳ３０１で検査情報［５］が取得された場合、学習結果データ取得部１０５は学習結果データＡとＢを学習結果データ記憶部１０６から読み出すことになる（ステップＳ３０２とＳ３０３）。
【００２３】
以上のように第１実施形態によれば、検査情報に対応する学習結果データを学習結果データ記憶部１０６から選択的に取得するため、必要な学習結果データの取得に要する時間が短縮され、画像処理部１０２による放射線画像の処理を迅速に実行できる。また、画像処理部１０２は、適切な学習結果データを用いた処理（例えば推論処理）を実現できる。結果、所望とする医用画像が迅速に得られることになり、医用画像装置の操作性が向上する。
【００２４】
＜第２実施形態＞
第１実施形態では、制御装置１００が学習結果データ記憶部１０６を有する構成（図１）を説明したが、これに限られるものではない。制御装置１００と通信可能に接続された外部記憶装置に学習結果データ記憶部１０６を設けてもよい。図５は、第２実施形態による放射線撮影システムの構成例を示すブロック図である。図５において、学習結果データ記憶部１０６が、制御装置１００の外部に設けられた外部記憶装置２００に配置されている。なお、図５において、第１実施形態と同様の構成には同一の参照番号を付してある。外部記憶装置２００としては、例えば、ネットワークストレージ、外部のコンピュータ、クラウド、等があげられる。
【００２５】
制御装置１００が学習結果データを取得するには、制御装置１００と外部記憶装置２００との間で通信を行うことが必要となるが、この通信の形態は、有線、無線などいかなるものであってもよい。
【００２６】
以上のような第２実施形態によれば、第１実施形態と同様に、検査情報に対応する学習結果データを選択的に取得するため、医用画像装置の操作性を向上することが可能となる。また、第２実施形態では、さらに、学習結果データを別施設の制御装置１００と共有することができるため、最新の学習結果データを配信、管理することが容易となる利点がある。
【００２７】
＜第３実施形態＞
第１実施形態では、学習結果データ取得情報を参照して、取得した検査情報に対応した学習結果データを選択し、選択した学習データを学習結果データ記憶部１０６から読み出していた。第３実施形態では、検査情報に基づいて選択された学習データがすでに取得済みとなっている場合には、その読み出しを行わないように制御する。このように、重複した学習データの読み出しを回避することで、処理をより軽減することができる。第３実施形態による放射線撮影システムの構成は第１実施形態（図１）と同様である。以下、第３実施形態による学習結果データ取得部１０５の動作をについて、図６に示すフローチャートを用いて説明する。なお、図６に示される処理は、図３で説明した処理に置き換わるものである。
【００２８】
第１実施形態と同様に、学習結果データ取得部１０５は、ステップＳ２０３で選択された検査情報を取得し（ステップＳ７０１）する。そして、学習結果データ取得部１０５は、取得した検査情報とステップＳ２０２で生成された学習結果データ取得情報とから取得するべき学習結果データを選択する（ステップＳ７０２）。
【００２９】
学習結果データ取得部１０５は、読み出された学習結果データを保持する保持部を有している。ステップＳ７０３〜Ｓ７０５において、学習結果データ取得部１０５は、ステップＳ７０２で検査情報に基づいて選択された学習結果データのうち、保持部に保持されていない学習結果データを学習結果データ記憶部１０６から読み出する。まず、ステップＳ７０３において、学習結果データ取得部１０５は、ステップＳ３０２で取得すると決定された学習結果データの一つについて取得済みの学習結果データであるかを判定する。ステップＳ７０３で未取得の学習結果データであると判定された場合、ステップＳ７０４において、学習結果データ取得部１０５は、学習結果データ記憶部１０６からその学習結果データを読み出す。一方、ステップＳ７０３で取得済みの学習結果データであると判定された場合は、ステップＳ７０４がスキップされ、新たな学習結果データの読み出しは行わない。ステップＳ７０５において、学習結果データ取得部１０５は、ステップＳ７０２で選択された学習結果データのすべてについて上記処理を実施したか否かを判定し、未処理の学習データがあれば処理をステップＳ７０３に戻す。ステップＳ７０５で、選択されたすべての学習データについて処理したと判定された場合、図６に示す処理が終了する。
【００３０】
なお、上記では、読み出すべき学習データが保持部に保持されているか否かで、その学習結果データを読み出すか否かを判定したが、これに限られるものではない。例えば、保持部に保持されている学習結果データ以外の学習結果データを前記学習結果データ取得情報の参照により特定し、特定した学習結果データを追加的に読み出して保持部に保持するようにしてもよい。
【００３１】
以上のように、第３実施形態によれば、検査情報に対応する学習結果データを選択的に取得するだけでなく、連続して実行する検査において未取得の学習結果データのみを取得していくようにしたので、より迅速に学習結果データを取得できる。また、読み出した学習結果データを推論処理部１０３が利用可能な形態に展開して保持するような構成においては、重複した展開処理が実行されることを回避することも可能になる。
【００３２】
＜第４実施形態＞
第３実施形態では、未取得の学習結果データを追加的に取得して保持していく。したがって、検査情報が多いと、学習結果データ取得部１０５の保持部の記憶容量がひっ迫する可能性がある。第４実施形態では、排他的な関係にある学習結果データ群については、常にそれらのうちの一つが保持されるようにして、保持部における記憶容量のひっ迫の発生を低減する。すなわち、学習結果データ取得部１０５は、検査情報に基づいて選択された学習結果データを読み出す際に、新たに読み出す学習結果データと排他的な関係にある学習結果データを保持部から破棄するように動作する。以下、第４実施形態による学習結果データ取得部１０５の動作を説明する。なお、放射線撮影システムの構成は第１実施形態（図１）と同様である。
【００３３】
制御装置１００において、学習結果データ取得部１０５の動作について、図４（ａ）に示す学習結果データ取得情報と図６に示したフローチャートを用いて説明する。図４（ａ）の例において、学習結果データＢとＣは同じ目的の推論処理に用いるデータであり、排他的に使用される。学習結果データ取得情報には、学習結果データＢとＣについて、排他的関係であることを示す関連情報が記憶されている。学習結果データ取得部１０５は、検査情報とこの関連情報に応じて学習結果データの取得と破棄を行う。すなわち、学習結果データ取得部１０５は、ステップＳ７０４において、学習結果データを取得するとともに、取得した学習結果データと排他的関係にある学習結果データが保持されていれば、それを破棄する。
【００３４】
例えば、図４（ａ）において、検査情報［１］、［２］、［３］の順で検査が実施される場合、検査情報［１］では学習結果データＡ、Ｂ、Ｅを取得し推論処理部１０３に入力する。次の検査情報［２］では、学習結果データＡとＥが取得済みなので、学習結果データＣとＤを取得し推論処理部１０３に入力する。この時、保持されている学習結果データＢは、取得された学習結果データＣに対して排他的関係にあるため、破棄される。次の検査情報［３］では、学習結果データＡとＣは推論処理部１０３に入力済みなので、学習結果データ取得処理を省略することができる。なお、排他的関係にある学習結果データの組み合わせは、ステップＳ２０２で生成された学習結果データ取得情報から決定されてもよいし、予め設定されていてもよい。
【００３５】
以上のように、第４実施形態によれば、同じ目的の推論処理に用いる学習結果データの取得処理に関し、学習結果データの排他的関係に基づいて学習結果データの破棄が行われる。そのため、学習結果データ取得部１０５の保持部における記憶容量のひっ迫の発生を低減することができる。なお、検査情報に関わらず必要となる学習結果データを必須とし、それ以外の学習結果データをオプションとして扱うようにしてもよい。その場合、オプションの学習結果データについては、ユーザが要求する放射線画像の質、精度に応じて任意に選択できるようにしてもよい。或いは、オプションの学習結果データについてはその使用料を別途課金するようにしてもよい。
【００３６】
＜第５実施形態＞
第１実施形態では、Ｓ３０１〜Ｓ３０３の処理により、検査情報に応じた学習結果データを取得し、推論処理に用いている。第５実施形態では、制御装置１００の学習結果データ取得部１０５が、検査情報に依存せずに使用される学習結果データ（すべての検査情報について選択される学習結果データ）を特定し、特定した学習結果データを検査情報の選択に関わらず読み出して保持する。より具体的には、その特定した学習結果データを、検査情報の選択に先立って学習結果データ記憶部１０６から予め読み出して取得しておく。
【００３７】
例えば、図４（ａ）の学習結果データ取得情報において、学習結果データＡは、すべての検査情報に関して選択される。例えば、学習結果データＡは、照射野に関する学習結果であり、すべての検査情報に取得された放射線画像に共通して実施される照射野認識の推論処理に共通して用いられる学習結果データである。学習結果データ取得部１０５は、そのような共通の学習結果データを事前に、例えば、ステップＳ２０３による検査情報の選択に先立って、取得する。そして、図３のステップＳ３０１〜Ｓ３０３では、学習結果データ取得部１０５は、事前に取得した学習結果データ以外の学習結果データを、選択された検査情報に応じて取得する。
【００３８】
以上のように第５実施形態によれば、検査情報に依存しない学習結果データを検査開始以前に取得しておくことができるので、撮影時において取得する学習結果データを削減でき、より迅速に必要な学習データを取得することができる。
【００３９】
上記した各実施形態によれば、推論処理に使用される、機械学習の学習結果データを検査情報に応じて選択的に取得し、適切な医用画像を迅速に表示することが可能になる。結果、医用画像装置の操作性を向上することができる。また、機械学習の推論処理部が用いる学習結果データの量が大きくなる場合でも、検査情報に対応する学習結果データを選択的にハードディスク等の記憶装置から取得することで、学習結果データの読み込み処理とメモリへの展開処理を効率化することができる。
【００４０】
なお、上記各実施形態では、医用画像に対して、学習結果データを用いて照射野認識や階調処理などの画像処理を行う例を示したがこれに限られるものではない。例えば、取得された学習結果データを用いて医用画像に対する医用情報を生成する医用情報処理装置が提供されてもよい。ここで、医用情報とは、例えば、医用画像におけるセグメンテーションや医用画像において検出された病変部などの診断支援情報である。この場合、医用情報処理装置は、検査情報を取得し、予め機械学習によって取得した少なくとも１つ以上の学習結果データを記憶する記憶部から、検査情報に基づいて選択された学習結果データを読み出す。そして、医用情報処理装置は、取得された検査情報に基づいて取得された医用画像を取得し、取得された医用画像に対し、記憶部から読み出された学習結果データを用いて医用情報を生成する。このような構成にいよれば、機械学習の学習結果データを検査情報に応じて選択的に取得して用いることにより、医用画像に対する医用情報を迅速に表示することが可能になる。
【００４１】
＜他の実施形態＞
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】
【００４２】
１００：制御装置、１０１：画像取得部、１０２：画像処理部、１０３：推論処理部、１０４：検査情報入力部、１０５：学習結果データ取得部、１０６：学習結果データ記憶部、１１０：放射線検出器、１２０：操作部、１３０：ＲＩＳ、１４０：表示部
【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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【図６】
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