(57)【要約】【課題】びまん性肺疾患などの病変を血管と区別して高精度に検出することができる医用画像処理装置および方法並びにプログラムを提供する。【解決手段】医用画像を取得する医用画像取得部１１と、医用画像における病変領域を検出する病変検出部１２とを備え、病変検出部１２が、医用画像における病変領域候補を識別する第１の識別器１３と、第１の識別器１３によって識別された病変領域候補が血管領域であるか否かを識別する第２の識別器１４とを有し、第２の識別器１４によって血管領域であると識別されなかった病変候補領域を病変領域として検出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用画像を取得する医用画像取得部と、
前記医用画像における病変領域を検出する病変検出部とを備え、
前記病変検出部が、前記医用画像における病変領域候補を識別する第１の識別器と、前記第１の識別器によって識別された病変領域候補が血管領域であるか否か、または気管支領域であるか否かを識別する第２の識別器とを有し、前記第２の識別器によって前記血管領域または前記気管支領域であると識別されなかった前記病変候補領域を前記病変領域として検出する医用画像処理装置。
【請求項２】
前記第１の識別器が、２次元の前記医用画像を用いて前記病変領域候補を識別し、
前記第２の識別器が、３次元の前記医用画像を用いて前記病変領域候補が血管領域であるか否か、または気管支領域であるか否かを識別する請求項１記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記第１の識別器が、２次元の学習用医用画像を用いて機械学習されたものであり、
前記第２の識別器が、３次元の学習用医用画像を用いて機械学習されたものである請求項２記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記第１の識別器および前記第２の識別器の少なくとも１つが、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）を用いて機械学習されたものである請求項３記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
前記第１の識別器と前記第２の識別器とが、異なるスライス厚の学習用医用画像を用いて機械学習されたものである請求項１から４いずれか１項記載の医用画像処理装置。
【請求項６】
前記第１の識別器が、前記第２の識別器よりもスライス厚が厚い学習用医用画像を用いて機械学習されたものである請求項５記載の医用画像処理装置。
【請求項７】
前記病変領域が、腫瘍の病変領域またはびまん性肺疾患の病変領域である請求項１から６いずれか１項記載の医用画像処理装置。
【請求項８】
前記病変検出部が、基準スライス厚を予め保持したものであり、
前記医用画像が前記基準スライス厚以上の画像である場合には、前記第１の識別器による前記病変領域候補の識別のみを行い、前記病変領域候補を前記病変領域として検出する請求項１から７いずれか１項記載の医用画像処理装置。
【請求項９】
前記病変検出部が、前記医用画像が１枚の断面画像のみである場合には、前記第１の識別器による前記病変領域候補の識別のみを行い、前記病変領域候補を前記病変領域として検出する請求項１から８いずれか１項記載の医用画像処理装置。
【請求項１０】
医用画像を取得し、前記医用画像における病変領域候補を第１の識別器を用いて識別し、前記第１の識別器によって識別された病変領域候補が血管領域であるか否か、または気管支領域であるか否かを第２の識別器を用いて識別し、
前記第２の識別器によって前記血管領域または前記気管支領域であると識別されなかった前記病変候補領域を前記病変領域として検出する医用画像処理方法。
【請求項１１】
コンピュータを、医用画像を取得する医用画像取得部と、前記医用画像における病変領域を検出する病変検出部として機能させる医用画像処理プログラムであって、
前記病変検出部が、前記医用画像における病変領域候補を識別する第１の識別器と、前記第１の識別器によって識別された病変領域候補が血管領域であるか否か、または気管支領域であるか否かを識別する第２の識別器とを有し、前記第２の識別器によって前記血管領域または前記気管支領域であると識別されなかった前記病変候補領域を前記病変領域として検出する医用画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用画像に含まれる病変領域を検出する医用画像処理装置および方法並びにプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＣＴ（Computed Tomography）装置およびＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置等の医療機器の進歩により、より質の高い高解像度の３次元画像が画像診断に用いられるようになってきている。
【０００３】
ところで、肺の疾患として、びまん性肺疾患が知られている。びまん性肺疾患は、ＣＴ装置などによって撮影された断面画像上において特徴的なパターンで現れる。したがって、機械学習により生成された識別器を用いて検出することが有効である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特表２００６−５２１１１８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、たとえばＴＩＢ（tree-in-bud appearance）（点状影または粒状影）の場合、２次元の断面画像上では点状のパターンとして現れるので血管の断面と区別をつけることが難しい。
【０００６】
そこで、ＴＩＢと血管を区別するため、３次元画像で機械学習された識別器を用いることが考えられる。
【０００７】
しかしながら、びまん性肺疾患の場合、５ｍｍ以上の厚いスライス厚で撮影する場合が多く、機械学習する際に用いられる３次元の正解データを収集することは非常に困難であり、現実的でない。
【０００８】
なお、特許文献１には、３次元の強調フィルタを用いて小結節および血管を抽出することが開示されているが、上述したように肺疾患の３次元画像としては、スライス厚が厚い３次元画像しか収集することが困難であるため、３次元の強調フィルタとして高精度なフィルタを構成することは困難である。
【０００９】
本発明は、上記事情に鑑み、びまん性肺疾患などの病変を血管と区別して高精度に検出することができる医用画像処理装置および方法並びにプログラムを提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の医用画像処理装置は、医用画像を取得する医用画像取得部と、医用画像における病変領域を検出する病変検出部とを備え、病変検出部が、医用画像における病変領域候補を識別する第１の識別器と、第１の識別器によって識別された病変領域候補が血管領域であるか否か、または気管支領域であるか否かを識別する第２の識別器とを有し、第２の識別器によって血管領域または気管支領域であると識別されなかった病変候補領域を病変領域として検出する。
【００１１】
また、上記本発明の医用画像処理装置において、第１の識別器は、２次元の医用画像を用いて病変領域候補を識別することができ、第２の識別器は、３次元の医用画像を用いて病変領域候補が血管領域であるか否か、または気管支領域であるか否かを識別することができる。
【００１２】
また、上記本発明の医用画像処理装置において、第１の識別器は、２次元の学習用医用画像データを用いて機械学習されたものとすることができ、第２の識別器は、３次元の学習用医用画像データを用いて機械学習されたものとすることができる。
【００１３】
また、上記本発明の医用画像処理装置において、第１の識別器および第２の識別器の少なくとも１つは、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）を用いて機械学習されたものとすることができる。
【００１４】
また、上記本発明の医用画像処理装置において、第１の識別器と第２の識別器とは、異なるスライス厚の学習用医用画像を用いて機械学習されたものとすることができる。
【００１５】
また、上記本発明の医用画像処理装置において、第１の識別器は、第２の識別器よりもスライス厚が厚い学習用医用画像を用いて機械学習されたものすることができる。
【００１６】
また、上記本発明の医用画像処理装置において、病変領域は、腫瘍の病変領域またはびまん性肺疾患の病変領域とすることができる。
【００１７】
また、上記本発明の医用画像処理装置において、病変検出部は、基準スライス厚を予め保持することができ、医用画像が基準スライス厚以上の画像である場合には、第１の識別器による病変領域候補の識別のみを行い、病変領域候補を病変領域として検出することができる。
【００１８】
また、上記本発明の医用画像処理装置において、病変検出部は、医用画像が１枚の断面画像のみである場合には、第１の識別器による病変領域候補の識別のみを行い、病変領域候補を病変領域として検出することができる。
【００１９】
本発明の医用画像処理方法は、医用画像を取得し、医用画像における病変領域候補を第１の識別器を用いて識別し、第１の識別器によって識別された病変領域候補が血管領域であるか否か、または気管支領域であるか否かを第２の識別器を用いて識別し、第２の識別器によって血管領域または気管支領域であると識別されなかった病変候補領域を病変領域として検出する。
【００２０】
本発明の医用画像処理プログラムは、コンピュータを、医用画像を取得する医用画像取得部と、医用画像における病変領域を検出する病変検出部として機能させる医用画像処理プログラムであって、病変検出部が、医用画像における病変領域候補を識別する第１の識別器と、第１の識別器によって識別された病変領域候補が血管領域であるか否か、または気管支領域であるか否かを識別する第２の識別器とを有し、第２の識別器によって血管領域または気管支領域であると識別されなかった病変候補領域を病変領域として検出する。
【００２１】
本発明の他の医用画像処理装置は、コンピュータに実行させるための命令を記憶するメモリと、記憶された命令を実行するよう構成されたプロセッサであって、医用画像を取得し、医用画像における病変領域候補を第１の識別器を用いて識別する処理と、第１の識別器によって識別された病変領域候補が血管領域であるか否か、または気管支領域であるか否かを第２の識別器を用いて識別する処理と、第２の識別器によって血管領域または気管支領域であると識別されなかった病変候補領域を病変領域として検出する処理とを実行するプロセッサを備える。
【発明の効果】
【００２２】
本発明の医用画像処理装置および方法並びにプログラムによれば、医用画像を取得し、医用画像における病変領域候補を第１の識別器を用いて識別する。そして、第１の識別器によって識別された病変領域候補が血管領域であるか否か、または気管支領域であるか否かを第２の識別器を用いて識別し、第２の識別器によって血管領域または気管支領域であると識別されなかった病変候補領域を病変領域として検出する。これにより、びまん性肺疾患などの病変領域を血管領域と区別して高精度に検出することができる
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の医用画像処理装置の一実施形態を用いた医用画像診断支援システムの概略構成を示すブロック図
【図２】ＴＩＢおよび血管を含む断面画像の一例を示す図
【図３】（Ａ）血管の走行方向と断面画像との関係および（Ｂ）ＴＩＢと断面画像との関係を模式的に示す図
【図４】多層ニューラルネットワークの一例を示す図
【図５】第１の識別器の機械学習を説明するための図
【図６】本発明の医用画像処理装置の一実施形態を用いた医用画像診断支援システムの作用を説明するためのフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明の医用画像処理装置および方法並びにプログラムの一実施形態を用いた医用画像診断支援システムについて、図面を参照しながら詳細に説明する。図１は、本実施形態の医用画像診断支援システムの概略構成を示すブロック図である。
【００２５】
本実施形態の医用画像診断支援システムは、図１に示すように、医用画像処理装置１０と、表示装置２０と、入力装置３０と、３次元画像保管サーバ４０とを備えている。
【００２６】
医用画像処理装置１０は、コンピュータに本実施形態の医用画像処理プログラムをインストールすることによって構成されたものである。医用画像処理プログラムは、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）あるいはＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）等の記録媒体に記録されて配布され、その記録媒体からコンピュータにインストールされる。または、ネットワークに接続されたサーバコンピュータの記憶装置、もしくはネットワークストレージに、外部からアクセス可能な状態で記憶され、要求に応じて医師が使用するコンピュータにダウンロードされ、インストールされる。
【００２７】
医用画像処理装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）および半導体メモリ、並びにハードディスクおよびＳＳＤ(Solid State Drive)等のストレージデバイスなどを備えており、これらのハードウェアによって、図１に示すような医用画像取得部１１、病変検出部１２および表示制御部１５が構成されている。そして、ストレージデバイスにインストールされた医用画像処理プログラムがＣＰＵによって実行されることによって上記各部がそれぞれ動作する。なお、医用画像処理装置１０は、汎用ＣＰＵに限らず、特定用途のＡＳＩＣ（application specific integrated circuit）またはＦＰＧＡ（field-programmable gate array）などを用いて構成するようにしてもよい。
【００２８】
医用画像取得部１１は、手術前または検査前などに予め撮影された被検体の医用画像を取得するものである。医用画像としては、たとえばＣＴ装置およびＭＲＩ装置などから出力された複数の断面画像から構成される３次元画像、並びにＭＳ（Multi Slice）ＣＴ装置およびコーンビームＣＴ装置から出力された３次元画像などがある。医用画像は、３次元画像保管サーバ４０に被検体の識別情報とともに予め保管されており、医用画像取得部１１は、入力装置３０において入力された被検体の識別情報に対応する医用画像を３次元画像保管サーバ４０から読み出して取得するものである。
【００２９】
病変検出部１２は、医用画像取得部１１によって取得された医用画像に含まれる病変領域を検出するものである。病変領域としては、びまん性肺疾患の病変領域または腫瘍の病変領域などがある。びまん性肺疾患としては、たとえばＴＩＢなどがある。
【００３０】
ここで、びまん性肺疾患などの病変は、医用画像上において特徴的なパターンで現れるので、機械学習によって生成された識別器を用いて検出することが有効である。しかしながら、たとえばＴＩＢのような点状の病変の場合、２次元の断面画像上では、血管の断面と区別をつけることが難しい。図２は、ＴＩＢおよび血管を含む断面画像の一例を示す図であり、実線の楕円内の白いパターンが血管のパターンであり、破線の楕円内の白いパターンがＴＩＢのパターンであり、これらのパターンが非常に似ているのが分かる。
【００３１】
図３Ａは、血管（円柱）の走行方向と断面画像（平面）との関係を模式的に示した図であり、図３Ｂは、ＴＩＢ（球）と断面画像（平面）との関係を模式的に示した図である。図３Ａに示すように、断面画像の断面方向に対して垂直または垂直に近い方向に血管が走行している場合には、断面画像上にはその血管の走行方向に直交する方向の断面が現れるので、円形に近いパターンとなる。一方、図３Ｂに示すように、ＴＩＢは球に近い形であるので、やはり断面画像上には円形に近いパターンとなって現れる。すなわち、断面画像上には、血管とＴＩＢとの両方が円形に近いパターンとなって現れるため、これらを１つの識別器によって区別することは難しい。
【００３２】
そこで、上述したようにＴＩＢと血管を区別するため、３次元画像で機械学習された識別器を用いることが考えられる。
【００３３】
しかしながら、びまん性肺疾患の場合、５ｍｍ以上の厚いスライス厚で撮影する場合が多く、機械学習する際に用いられる３次元の正解データを収集することは非常に困難であり、現実的でない。
【００３４】
一方で、上述したようにびまん性肺疾患のパターンそのものを機械学習せずとも、血管であることさえ識別できれば、２次元での機械学習の誤認識を修正することは可能である。血管は、肺疾患とは無関係なのでスライス厚の薄い３次元画像を収集することが容易であり、多くの正解データを作成可能することができる。
【００３５】
本実施形態の病変検出部１２は、上述したような観点から構成されたものであり、第１の識別器１３と、第２の識別器１４との２つの識別器を備える。第１の識別器１３は、医用画像における病変領域候補を識別するものである。
【００３６】
第１の識別器１３は、機械学習であるディープラーニング（深層学習）によって生成された多層ニューラルネットワークからなる識別器である。多層ニューラルネットワークとしては、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）を用いることが好ましい。ただし、これに限らず、ａｄａｂｏｏｓｔおよびＳＶＭ（support vector machine）などその他の公知な手法を用いるようにしてもよい。
【００３７】
多層ニューラルネットワークでは、各層において、前段の階層により得られる異なる複数の特徴量のデータに対して各種カーネルを用いて演算処理を行う。そして、この演算処理によって得られる特徴量のデータに対して次段以降の層においてさらなる演算処理を行うことにより、特徴量の認識率を向上させ、入力されたデータを複数のクラスに分類することができる。
【００３８】
図４は多層ニューラルネットワークの一例を示す図である。図４に示すように多層ニューラルネットワーク５０は、入力層５１および出力層５２を含む複数の階層からなる。本実施形態においては、ＴＩＢの教師データを用いて、多層ニューラルネットワーク５０に学習させる。学習の際には、図５に示すように、ＴＩＢ領域が含まれていることが既知の２次元の断面画像（本発明の２次元の学習用医用画像データに相当する）から、予め定められたサイズ（例えば１．５ｃｍ×１．５ｃｍ）の関心領域Ｒを切り出し、その関心領域Ｒを教師データとして用いる。そして、多層ニューラルネットワーク５０に教師データを入力して、ＴＩＢ領域の有無の結果を出力させる。次いで、出力された結果を教師データと比較し、正解か不正解かに応じて、出力側から入力側に向かって、多層ニューラルネットワーク５０の各層に含まれるユニット（図４に丸印で示す）の各階層間における結合の重みを修正する。結合の重みの修正を、多数の教師データを用いて、予め定められた回数、または出力される分類結果の正解率が１００％になるまで繰り返し行い、機械学習を終了する。
【００３９】
なお、第１の識別器１３は、上述したように２次元の断面画像を用いて機械学習を行うので、断面画像のスライス厚は、厚くても特に問題はない。したがって、多くの病院で撮影されている５ｍｍ厚の断面画像を用いることができるので、より多くのＴＩＢの正解データを収集することができ、第１の識別器１３の識別精度を向上させることができる。ただし、機械学習に用いる断面画像は多数であることが望ましいが、１枚の断面画像でもよい。
【００４０】
そして、病変領域候補の識別を行う際には、識別対象の３次元画像の各断面画像から教師データと同じ大きさの関心領域が順次切り出され、その関心領域が第１の識別器１３に入力される。そして、切り出した関心領域の中心画素について、ＴＩＢ領域に属する画素であるか否かの識別結果が出力される。これにより、断面画像に含まれる全ての画素について、ＴＩＢ領域に属する画素であるか否かの識別結果が出力されるが、上述したように断面画像上におけるＴＩＢと血管は類似したパターンであるので、血管領域に属する画素についても、ＴＩＢ領域に属する画素として識別される。したがって、第１の識別器１３は、断面画像に含まれるＴＩＢ領域に属する画素と血管領域に属する画素とを病変領域候補の画素として識別する。
【００４１】
次に、第２の識別器１４について説明する。第２の識別器１４は、第１の識別器１３によって識別された病変領域候補が、血管領域であるか否かを識別するものである。本実施形態の第２の識別器１４は、第１の識別器１３と同様に、多層ニューラルネットワークからなる識別器である。多層ニューラルネットワークとしては、ＣＮＮを用いることが好ましい。ただし、これに限らず、ａｄａｂｏｏｓｔおよびＳＶＭなどその他の公知な手法を用いるようにしてもよい。
【００４２】
そして、第２の識別器１４についても、第１の識別器１３と同様に、機械学習によって生成されるが、入力の教師データとしては、血管領域が含まれていることが既知の３次元画像（本発明の３次元の学習用医用画像データに相当する）が用いられる。具体的には、上記３次元画像を構成する複数の断面画像について、それぞれ関心領域が切り出され、その関心領域を教師データとして用いることによって、３次元画像での機械学習が行われる。第２の識別器１４の教師データとして用いられる断面画像のスライス厚は、第１の識別器１３の教師データとして用いられる断面画像のスライス厚よりも、薄いスライス厚であることが好ましい。血管領域の場合、ＴＩＢと違って薄いスライス厚で撮影された３次元画像の正解データも多数入手することができるので、第２の識別器１４の精度を十分に確保することとができる。
【００４３】
なお、本実施形態においては、第１の識別器１３については、２次元の断面画像を用いて機械学習を行うようにしたが、これに限らず、第２の識別器１４と同様に、３次元画像を用いて機械学習するようにしてもよい。
【００４４】
そして、血管領域の識別を行う際には、第１の識別器１３によって識別された各断面画像の病変領域候補が、３次元の病変領域候補として第２の識別器１４に入力される。第２の識別器１４は、３次元の病変領域候補から３次元の関心領域を切り出し、その関心領域の中心画素が、血管領域に属する画素であるか否かを識別する。
【００４５】
そして、病変領域候補の全ての画素について、血管領域に属する画素であるか否かが第２の識別器１４によって識別され、病変検出部１２は、血管領域に属する画素であると識別された画素群からなる病変領域候補を血管領域として検出し、血管領域に属する画素ではないと識別された画素群からなる病変領域候補を病変領域として検出する。
【００４６】
図１に戻り、表示制御部１５は、病変検出部１２によって検出された病変領域に基づいて、識別対象の各断面画像または３次元画像に色を割り当てることによってマッピング画像を生成し、そのマッピング画像を表示装置２０に表示させるものである。
【００４７】
また、表示制御部１５は、医用画像取得部１１によって取得された３次元画像または各断面画像、および第１の識別器１３による病変領域候補の識別結果などを表示装置２０に表示可能なものである。
【００４８】
表示装置２０は、たとえば液晶ディスプレイなどを備えたものである。また、表示装置２０をタッチパネルによって構成し、入力装置３０と兼用するようにしてもよい。
【００４９】
入力装置３０は、マウスやキーボードなどを備えたものであり、ユーザによる種々の設定入力を受け付けるものである。具体的には、たとえば患者の識別情報の設定入力などを受け付けるものである。
【００５０】
次に、本実施形態の医用画像診断支援システムの作用について、図６に示すフローチャートを参照しながら説明する。
【００５１】
まず、ユーザによる患者の識別情報などの設定入力に応じて、患者の医用画像が取得される（Ｓ１０）。
【００５２】
医用画像を構成する各断面画像は第１の識別器１３に出力され、第１の識別器１３は、入力された各断面画像の各画素について、病変領域候補に属する画素か否かを識別する（Ｓ１２）。
【００５３】
次いで、第１の識別器１３によって識別された各断面画像の病変領域候補が、３次元の病変領域候補として第２の識別器１４に入力される。第２の識別器１４は、３次元の病変領域候補の各画素が、血管領域に属する画素であるか否かを識別する（Ｓ１４）。
【００５４】
そして、病変検出部１２は、血管領域に属する画素であると識別された画素群からなる病変領域候補を血管領域として検出し（Ｓ１６）、血管領域に属する画素ではないと識別された画素群からなる病変領域候補を病変領域として検出する（Ｓ１８）。
【００５５】
そして、表示制御部１５は、病変検出部１２によって検出された病変領域に基づいてマッピング画像を生成し、そのマッピング画像を表示装置２０に表示させる（Ｓ２０）。
【００５６】
上記実施形態の医用画像診断支援システムによれば、医用画像における病変領域候補を第１の識別器１３を用いて識別し、第１の識別器１３によって識別された病変領域候補が血管領域であるか否かを第２の識別器１４を用いて識別し、第２の識別器１４によって血管領域であると識別されなかった病変候補領域を病変領域として検出する。これにより、びまん性肺疾患などの病変領域を血管領域と区別して高精度に検出することができる
なお、上記実施形態においては、第１の識別器１３による病変候補領域の識別を行った後に、第２の識別器１４による識別を行って病変領域を検出するようにしたが、識別対象の断面画像のスライス厚が厚い場合には、第２の識別器１４による３次元の血管領域の識別を行ったとしても高精度な識別が難しい場合がある。
【００５７】
そこで、病変検出部１２において、基準スライス厚を予め保持し、入力された断面画像のスライス厚が、基準スライス厚以上である場合には、第１の識別器１３による病変領域候補の識別のみを行い、病変領域候補を病変領域として検出するようにしてもよい。なお、基準スライス厚としては、多くの病院で撮影されている５ｍｍ厚とすることが好ましい。
【００５８】
また、第２の識別器１４は、上述したように３次元の血管領域の識別を行うので、識別対象の医用画像が１枚の断面画像のみである場合には、血管領域を識別することができない。
【００５９】
そこで、病変検出部１２が、識別対象の医用画像が１枚の断面画像のみである場合には、第１の識別器１３による病変領域候補の識別のみを行い、病変領域候補を病変領域として検出するようにしてもよい。
【００６０】
また、上記実施形態においては、第２の識別器１４が、第１の識別器１３によって識別された病変領域候補が血管領域であるか否かを識別するようにしたが、これに限らず、病変領域候補が気管支領域であるか否かを識別するようにしてもよい。この場合、第２の識別器１４は、気管支領域が含まれていることが既知の３次元画像を教師データとして機械学習される。そして、第２の識別器１４によって気管支領域であると識別されなかった病変候補領域を病変領域として検出するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００６１】
１０   医用画像処理装置
１１   医用画像取得部
１２   病変検出部
１３   第１の識別器
１４   第２の識別器
１５   表示制御部
２０   表示装置
３０   入力装置
４０   ３次元画像保管サーバ
５０   多層ニューラルネットワーク
５１   入力層
５２   出力層
Ｒ     関心領域
【図１】
2018175343.tif 000003
【図２】
2018175343.tif 000004
【図３】
2018175343.tif 000005
【図４】
2018175343.tif 000006
【図５】
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【図６】
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