(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象者の身体部位の写る対象医用画像を取得するデータ取得部と、
第１分類モデルを備える第１モデル演算部であって、
前記第１分類モデルは、正常な身体部位の写る複数の第１学習医用画像を使用した教師なし学習により、与えられた医用画像に写る身体部位の正常の度合いを１クラス分類で評価するように訓練されており、
前記第１モデル演算部は、取得された前記対象医用画像を訓練された前記第１分類モデルに与えて、訓練された前記第１分類モデルの演算処理を実行することにより、前記対象医用画像に写る前記検査対象者の身体部位に対して前記１クラス分類で評価した正常の度合いを第１結果として取得する、
第１モデル演算部と、
第２分類モデルを備える第２モデル演算部であって、
前記第２分類モデルは、第２学習医用画像及び当該第２学習医用画像に写る身体部位が正常か否かを示す正解ラベルの組み合わせによりそれぞれ構成された複数の学習データセットを使用した教師あり学習により、与えられた医用画像に写る身体部位の正常の度合いを評価するように訓練されており、
前記複数の学習データセットの第２学習医用画像は、正常な身体部位の写る正常医用画像、及び異常な身体部位の写る異常医用画像を含み、
前記第２モデル演算部は、取得された前記対象医用画像を訓練された前記第２分類モデルに与えて、訓練された前記第２分類モデルの演算処理を実行することにより、前記対象医用画像に写る前記検査対象者の身体部位に対して評価した正常の度合いを第２結果として取得する、
第２モデル演算部と、
前記第１結果及び前記第２結果に基づいて、前記対象医用画像に写る前記検査対象者の身体部位が正常であるか否かを判定する判定部と、
前記判定の結果を出力する出力部と、
を備える、
診断支援装置。
【請求項２】
前記第１結果及び前記第２結果は、前記身体部位の正常の度合いを数値で示すように構成され、
前記判定部は、前記第１結果を優先する程度を規定する第１パラメータ及び前記第２結果を優先する程度を規定する第２パラメータを含む結合器を備え、
前記判定部の判定は、
取得された前記第１結果及び前記第２結果を前記結合器に与えることで、前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの各値を使用して、前記第１結果及び前記第２結果それぞれを重み付けすること、
重み付けされた前記第１結果及び第２結果を結合すること、並びに
前記結合により得られた数値を閾値と比較することにより、前記検査対象者の身体部位が正常であるか否かを判定すること、
により構成される、
請求項１に記載の診断支援装置。
【請求項３】
前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの各値は、それぞれに写る身体部位が正常であるか否か特定された複数の第３学習医用画像に対する前記判定の精度が最適化されるように調整されている、
請求項２に記載の診断支援装置。
【請求項４】
前記第１パラメータ、前記第２パラメータ、及び前記閾値の少なくともいずれか１つは、オペレータの入力により指定される、
請求項２に記載の診断支援装置。
【請求項５】
前記第１分類モデルは、与えられた医用画像を特徴量に変換するように構成される符号器、及び前記特徴量から前記医用画像を復号化するように構成される復号器を含み、
前記教師なし学習は、前記各第１学習医用画像を前記符号器に与えることで前記復号器により生成される復号化画像が前記各第１学習医用画像に適合するように、前記符号器及び前記復号器を訓練することを含む、
請求項１から４のいずれか１項に記載の診断支援装置。
【請求項６】
前記第１分類モデルは、前記教師なし学習により、前記符号器により得られる特徴量に基づいて前記１クラス分類の評価を行うよう訓練された１クラス分類器を含み、
前記第１分類モデルの演算処理は、取得された前記対象医用画像を訓練された前記符号器に与えることで、前記対象医用画像を対象特徴量に変換すること、及び前記変換により得られた前記対象特徴量を訓練された前記１クラス分類器に与えることで、訓練された前記１クラス分類器から前記第１結果を取得すること、を含む、
請求項５に記載の診断支援装置。
【請求項７】
前記１クラス分類器は、ニューラルネットワークにより構成される、
請求項６に記載の診断支援装置。
【請求項８】
前記第１分類モデルの演算処理は、前記検査対象者の身体部位が正常ではないと判定された場合に、
取得された前記対象医用画像を訓練された前記符号器に与えることで、前記対象医用画像を対象特徴量に変換すること、
前記変換により得られた前記対象特徴量を訓練された前記復号器に与えることで、前記対象特徴量から対象復号化画像を生成すること、
前記対象医用画像及び生成された前記対象復号化画像の間の差分を算出すること、並びに
算出される前記差分に基づいて、前記検査対象者の身体部位が正常ではないと判定されたことに関与する関連領域を前記対象医用画像内で特定すること、
を含み、
前記判定の結果を出力することは、特定された前記関連領域を示す情報を出力することを含む、
請求項５から７のいずれか１項に記載の診断支援装置。
【請求項９】
前記各学習データセットは、学習属性情報を更に備え、
前記第２分類モデルは、前記学習属性情報を更に使用した前記教師あり学習により、与えられた属性情報を考慮して、与えられた医用画像に写る身体部位の正常の度合いを評価するように訓練されており、
前記データ取得部は、前記検査対象者の属性を示す対象属性情報を更に取得し、
前記第２モデル演算部は、取得された前記対象属性情報を訓練された前記第２分類モデルに更に与えて、訓練された前記第２分類モデルの演算処理を実行することにより、前記第２結果を取得する、
請求項１から８のいずれか１項に記載の診断支援装置。
【請求項１０】
前記第２分類モデルは、畳み込みニューラルネットワークにより構成される、
請求項１から９のいずれか１項に記載の診断支援装置。
【請求項１１】
前記判定の結果を出力することは、前記判定の結果を示す結果情報を前記対象医用画像に関連付けることを含む、
請求項１から１０のいずれか１項に記載の診断支援装置。
【請求項１２】
前記結果情報は、ＤＩＣＯＭタグにより構成される、
請求項１１に記載の診断支援装置。
【請求項１３】
前記判定の結果を出力することは、前記判定の結果を示す情報を前記対象医用画像に合成することを含む、
請求項１から１０のいずれか１項に記載の診断支援装置。
【請求項１４】
正常な身体部位の写る複数の第１学習医用画像を取得する第１取得部と、
取得された前記複数の第１学習医用画像を使用して、第１分類モデルの教師なし学習を実施する第１学習部であって、
前記第１分類モデルは、医用画像の入力を受け付け、入力された当該医用画像に写る身体部位の正常の度合いを１クラス分類で評価するように構成され、
前記教師なし学習は、入力された医用画像が前記複数の第１学習医用画像のクラスに属する場合に入力された当該医用画像に写る身体部位は正常であると評価し、入力された医用画像が前記複数の第１学習医用画像のクラスに属さない場合に入力された当該医用画像に写る身体部位は正常ではないと評価するように前記第１分類モデルを訓練することを含む、
第１学習部と、
第２学習医用画像及び当該第２学習医用画像に写る身体部位が正常か否かを示す正解ラベルの組み合わせによりそれぞれ構成された複数の学習データセットを取得する第２取得部であって、前記複数の学習データセットの第２学習医用画像は、正常な身体部位の写る正常医用画像、及び異常な身体部位の写る異常医用画像を含む、第２取得部と、
取得された前記複数の学習データセットを使用して、第２分類モデルの教師あり学習を実施する第２学習部であって、
前記第２分類モデルは、医用画像の入力を受け付け、入力された当該医用画像に写る身体部位の正常の度合いを評価するように構成され、
前記教師あり学習は、前記各学習データセットについて、前記第２学習医用画像の入力に対して、入力された前記第２学習医用画像に写る身体部位に対して正常の度合いを評価した結果が対応する前記正解ラベルに適合するように前記第２分類モデルを訓練することを含む、
第２学習部と、
それぞれに写る身体部位が正常か否か特定された複数の第３学習医用画像を取得する第３取得部と、
訓練された前記第１分類モデル及び訓練された前記第２分類モデルを使用して、取得された前記各第３学習医用画像に写る身体部位が正常か否かを判定する判定部であって、
前記判定部は、前記各第３学習医用画像を訓練された前記第１分類モデルに与えることで、前記各第３学習医用画像に写る身体部位に対して１クラス分類で評価した正常の度合いを第１結果として取得し、
前記判定部は、前記各第３学習医用画像を訓練された前記第２分類モデルに与えることで、前記各第３学習医用画像に写る身体部位に対して評価した正常の度合いを第２結果として取得し、
前記第１結果及び前記第２結果は、前記身体部位の正常の度合いを数値で示すように構成され、
前記判定部は、前記第１結果を優先する程度を規定する第１パラメータ及び前記第２結果を優先する程度を規定する第２パラメータを含む結合器を備え、
前記判定部は、取得された前記第１結果及び前記第２結果を前記結合器に与えることで、前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの各値を使用して、前記第１結果及び前記第２結果それぞれを重み付けし、
前記判定部は、重み付けされた前記第１結果及び第２結果を結合し、
前記判定部は、前記結合により得られた数値を閾値と比較することにより、前記各第３学習医用画像に写る身体部位が正常であるか否かを判定する、
判定部と、
前記各第３学習医用画像に対する前記判定の精度が最適化されるように、前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの各値を調整する調整部と、
を備える、
モデル生成装置。
【請求項１５】
前記複数の第３学習医用画像は、１又は複数の限度見本を含み、
前記調整部は、前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの各値を、全ての前記１又は複数の限度見本に対する前記判定が誤らないように調整する、
請求項１４に記載のモデル生成装置。
【請求項１６】
身体部位の写る原初の医用画像に対して拡大処理を適用することで、前記複数の第１学習医用画像及び前記複数の学習データセットの前記第２学習医用画像の少なくとも一部を生成する拡大処理部を更に備える、
請求項１４又は１５に記載のモデル生成装置。
【請求項１７】
前記拡大処理は、前記原初の医用画像に対する、平行移動、回転、旋回、反転、切り抜き、コントラストの変更、拡大、縮小、又はこれらの組み合わせにより構成される、
請求項１６に記載のモデル生成装置。
【請求項１８】
正常な身体部位の写る複数の第１学習医用画像を取得する第１取得部と、
取得された前記複数の第１学習医用画像を使用して、第１分類モデルの教師なし学習を実施する第１学習部であって、
前記第１分類モデルは、医用画像の入力を受け付け、入力された当該医用画像に写る身体部位の正常の度合いを１クラス分類で評価するように構成され、
前記教師なし学習は、入力された医用画像が前記複数の第１学習医用画像のクラスに属する場合に入力された当該医用画像に写る身体部位は正常であると評価し、入力された医用画像が前記複数の第１学習医用画像のクラスに属さない場合に入力された当該医用画像に写る身体部位は正常ではないと評価するように前記第１分類モデルを訓練することを含む、
第１学習部と、
第２学習医用画像及び当該第２学習医用画像に写る身体部位が正常か否かを示す正解ラベルの組み合わせによりそれぞれ構成された複数の学習データセットを取得する第２取得部であって、前記複数の学習データセットの第２学習医用画像は、正常な身体部位の写る正常医用画像、及び異常な身体部位の写る異常医用画像を含む、第２取得部と、
取得された前記複数の学習データセット及び訓練済みの前記第１分類モデルを使用して、第２分類モデルの教師あり学習を実施する第２学習部であって、
前記第２分類モデルは、医用画像及び当該医用画像に対する前記第１分類モデルの評価の結果の入力を受け付け、入力された当該医用画像に写る身体部位の正常の度合いを評価するように構成され、
前記教師あり学習は、前記各学習データセットについて、前記第２学習医用画像及び前記第２学習医用画像に対する前記第１分類モデルの評価の結果の入力に対して、入力された前記第２学習医用画像に写る身体部位に対して正常の度合いを評価した結果が対応する前記正解ラベルに適合するように前記第２分類モデルを訓練することを含む、
第２学習部と、
を備える、
モデル生成装置。
【請求項１９】
前記第１分類モデルは、
疑似医用画像を生成するように構成された生成器、及び
医用画像の入力を受け付け、入力された医用画像の由来を識別するように構成された識別器、
を備え、
前記第１分類モデルを訓練することは、
入力された医用画像の由来が前記生成器か前記複数の第１学習医用画像かを識別するように前記識別器を訓練する第１ステップ、及び
前記識別器の識別性能を低下させる疑似医用画像を生成するように前記生成器を訓練する第２ステップ、
を交互に繰り返し実行することを含み、
前記第１分類モデルの評価の結果は、入力された医用画像及び前記生成器により生成された疑似医用画像の間の差異により構成される、
請求項１８に記載のモデル生成装置。
【請求項２０】
前記第１分類モデルは、医用画像の入力を受け付け、入力された医用画像を前記生成器により生成するために前記生成器に与える入力値を推定するように構成された推定器を更に備え、
前記第２学習部は、更に、前記各学習データセットについて、前記第２学習医用画像と前記第２学習医用画像に対する前記推定器の推定値から訓練済みの前記生成器が生成した疑似医用画像との間の差異を最小化するように前記推定器を訓練する、
請求項１９に記載のモデル生成装置。
【請求項２１】
検査対象者の身体部位の写る対象医用画像を取得するデータ取得部と、
請求項１８から２０のいずれか１項に記載のモデル生成装置により訓練された前記第１分類モデル及び前記第２分類モデルを使用して、取得された前記対象医用画像に写る前記検査対象者の身体部位が正常であるか否かを判定する判定部と、
前記判定の結果を出力する出力部と、
を備える、
診断支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、診断支援装置及びモデル生成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、人工知能を用いて、医用画像に対する診断を支援する技術の開発が進んでいる。例えば、特許文献１には、病変領域の所見分類結果を示す正解ラベルの付与された画像を使用して、多層ニューラルネットワークの教師あり学習を実施することが提案されている。この教師あり学習では、多層ニューラルネットワークは、訓練データである画像の入力に対して、入力された画像内の病変領域を分類した結果が対応する正解ラベルに適合するように訓練される。この教師あり学習により、訓練された多層ニューラルネットワークは、与えられた画像に対して病変領域を分類する能力を獲得することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１９−０８２８８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記特許文献１等に例示される教師あり学習により訓練された分類モデルによれば、病変の種別を分類する、病変領域の位置を特定する等の多様な分類タスクを遂行することができる。しかしながら、本件発明者らは、この方法には、次のような問題点があることを見出した。【０００５】
すなわち、教師あり学習とは、機械学習の手法の一つであり、端的には、訓練データ及び正解ラベルの間の対応関係を学習モデルに習得させる学習方法である。医用画像に対する分類タスクを遂行可能な訓練済み分類モデルを構築するためには、教師あり学習には、上記のとおり、訓練データである医用画像、及び当該医用画像に対する所見結果を示す正解ラベルの組み合わせにより構成される学習データセットが使用される。【０００６】
教師あり学習により構築される訓練済み分類モデルの分類精度に影響を及ぼす一つの要因は、使用される学習データセットの数である。つまり、教師あり学習に使用する学習データセットの数を多くすればするほど、構築される訓練済み分類モデルの分類精度が高くなることを期待することができる。特に、訓練データが多様でかつ大量であることにより、訓練済み分類モデルの分類精度の向上を期待することができる。【０００７】
定期的な健康診断等により、大量の医用画像を比較的に低コストでかつ容易に収集することができる。ところが、定期的な健康診断を受診する受診者の多くは健常である。そのため、異常な症例の訓練データとして利用可能な、被験者の正常でない身体部位の写る医用画像を大量に収集するのは困難で、かつ収集するためには時間及びコストもかかる。したがって、時間及びコストの面から、正常な症例及び異常な症例の混在した大量の学習データセットを用意するのは困難であり、これに起因して、教師あり学習により分類精度の高い訓練済み分類モデルを構築するのは困難である。【０００８】
本発明は、一側面では、このような事情を鑑みてなされたものであり、その目的は、比較的に低コストで、医用画像に対する分類精度の向上を図るための技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、上述した課題を解決するために、以下の構成を採用する。【００１０】
すなわち、本発明の一側面に係る診断支援装置は、データ取得部、第１分類モデルを備える第１モデル演算部、第２分類モデルを備える第２モデル演算部、判定部、及び出力部、を備える。データ取得部は、検査対象者の身体部位の写る対象医用画像を取得する。前記第１分類モデルは、正常な身体部位の写る複数の第１学習医用画像を使用した教師なし学習により、与えられた医用画像に写る身体部位の正常の度合いを１クラス分類で評価するように訓練されている。前記第１モデル演算部は、取得された前記対象医用画像を訓練された前記第１分類モデルに与えて、訓練された前記第１分類モデルの演算処理を実行することにより、前記対象医用画像に写る前記検査対象者の身体部位に対して１クラス分類で評価した正常の度合いを第１結果として取得する。一方、前記第２分類モデルは、第２学習医用画像及び当該第２学習医用画像に写る身体部位が正常か否かを示す正解ラベルの組み合わせによりそれぞれ構成された複数の学習データセットを使用した教師あり学習により、与えられた医用画像に写る身体部位の正常の度合いを評価するように訓練されており、前記複数の学習データセットの第２学習医用画像は、正常な身体部位の写る正常医用画像、及び異常な身体部位の写る異常医用画像を含む。前記第２モデル演算部は、取得された前記対象医用画像を訓練された前記第２分類モデルに与えて、訓練された前記第２分類モデルの演算処理を実行することにより、前記対象医用画像に写る前記検査対象者の身体部位に対して評価した正常の度合いを第２結果として取得する。判定部は、前記第１結果及び前記第２結果に基づいて、前記対象医用画像に写る前記検査対象者の身体部位が正常であるか否かを判定する。出力部は、前記判定の結果を出力する。【００１１】
上記のとおり、定期的な健康診断等により、正常な症例の学習医用画像は比較的に低コストでかつ容易に収集可能であるのに対して、正常でない（異常な）症例の学習医用画像を含む学習データセットを収集するのは困難でかつコストがかかる。そこで、当該構成に係る診断支援装置は、医用画像に写る検査対象者の身体部位が正常であるか否かを分類するのに、教師なし学習により生成される訓練済みの第１分類モデル及び教師あり学習により生成される訓練済みの第２分類モデルの２つの分類モデルを利用する。これにより、比較的に低コストでかつ容易に収集可能な正常な症例の学習医用画像を使用した教師なし学習で訓練された第１分類モデルにより、異常な症例の訓練データを含む少量の学習データセットを使用した教師あり学習で訓練された第２分類モデルの性能を補うことができる。したがって、当該構成によれば、比較的に低コストで、医用画像に対する分類精度の向上を図ることができる。なお、検査対象者は、人の身体を模した模型物（例えば、Ｘ線撮影用ファントム等）を含んでよい。【００１２】
上記一側面に係る診断支援装置において、前記第１結果及び前記第２結果は、前記身体部位の正常の度合いを数値で示すように構成されてよい。前記判定部は、前記第１結果を優先する程度を規定する第１パラメータ及び前記第２結果を優先する程度を規定する第２パラメータを含む結合器を備えてよい。前記判定部の判定は、取得された前記第１結果及び前記第２結果を前記結合器に与えることで、前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの各値を使用して、前記第１結果及び前記第２結果それぞれを重み付けすること、重み付けされた前記第１結果及び第２結果を結合すること、並びに前記結合により得られた数値（判定値）を閾値と比較することにより、前記検査対象者の身体部位が正常であるか否かを判定すること、により構成されてよい。当該構成によれば、各パラメータの値の調整により、分類精度の向上を適切に達成することができる。【００１３】
上記一側面に係る診断支援装置において、前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの各値は、それぞれに写る身体部位が正常であるか否か特定された複数の第３学習医用画像に対する前記判定の精度が最適化されるように調整されてよい。当該構成によれば、各パラメータの値の最適化により、分類精度の更なる向上を期待することができる。【００１４】
上記一側面に係る診断支援装置において、前記第１パラメータ、前記第２パラメータ、及び前記閾値の少なくともいずれか１つは、オペレータの入力により指定されてよい。当該構成によれば、分類精度の向上を図るために、各パラメータの値を容易に調整することができる。なお、オペレータは、診断支援装置を直接的又は間接的に操作する医師、その他のユーザを含んでよい。間接的に操作することは、診断支援装置に端末からアクセスして、診断支援装置の処理結果を端末により受信することを含んでよい。【００１５】
上記一側面に係る診断支援装置において、前記第１分類モデルは、与えられた医用画像を特徴量に変換するように構成される符号器、及び前記特徴量から前記医用画像を復号化するように構成される復号器を含んでよい。前記教師なし学習は、前記各第１学習医用画像を前記符号器に与えることで前記復号器により生成される復号化画像が前記各第１学習医用画像に適合するように、前記符号器及び前記復号器を訓練することを含んでよい。当該構成によれば、医用画像に写る身体部位の正常の度合いを１クラス分類で評価すると共に、正常な身体部位の写る医用画像を再構成可能な第１分類モデルを提供することができる。【００１６】
上記一側面に係る診断支援装置において、前記第１分類モデルは、前記教師なし学習により、前記符号器により得られる特徴量に基づいて前記１クラス分類の評価を行うように訓練された１クラス分類器を更に含んでもよい。前記第１分類モデルの演算処理は、前記変換により得られた前記対象特徴量を訓練された前記１クラス分類器に与えることで、訓練された前記１クラス分類器から前記第１結果を取得すること、を含んでよい。当該構成によれば、医用画像に写る身体部位の正常の度合いを適切に評価可能な第１分類モデルを提供することができる。なお、前記１クラス分類器は、機械学習可能な任意のモデルにより構成されてよい。例えば、前記１クラス分類器は、ニューラルネットワークにより構成されてよい。【００１７】
上記一側面に係る診断支援装置において、前記第１分類モデルの演算処理は、前記検査対象者の身体部位が正常ではないと判定された場合に、取得された前記対象医用画像を訓練された前記符号器に与えることで、前記対象医用画像を対象特徴量に変換すること、前記変換により得られた前記対象特徴量を訓練された前記復号器に与えることで、前記対象特徴量から対象復号化画像を生成すること、前記対象医用画像及び生成された前記対象復号化画像の間の差分を算出すること、並びに算出される前記差分に基づいて、前記検査対象者の身体部位が正常ではない（すなわち、異常である）と判定されたことに関与する関連領域を前記対象医用画像内で特定すること、を含んでよい。前記判定の結果を出力することは、特定された前記関連領域を示す情報を出力することを含んでよい。当該構成によれば、検査対象者の身体部位が正常であるか否かを分類すると共に、検査対象者の身体部位が正常ではないと判定された場合に、その判定に関与する関連領域を抽出することができる。なお、関連領域は、病変候補領域と読み替えられてよい。【００１８】
上記一側面に係る診断支援装置において、前記各学習データセットは、学習属性情報を更に備えてよい。前記第２分類モデルは、前記学習属性情報を更に使用した前記教師あり学習により、与えられた属性情報を考慮して、与えられた医用画像に写る身体部位の正常の度合いを評価するように訓練されていてもよい。前記データ取得部は、前記検査対象者の属性を示す対象属性情報を更に取得してもよい。前記第２モデル演算部は、取得された前記対象属性情報を訓練された前記第２分類モデルに更に与えて、訓練された前記第２分類モデルの演算処理を実行することにより、前記第２結果を取得してもよい。当該構成によれば、属性情報を更に考慮することにより、分類精度の向上を期待することができる。なお、属性は、例えば、年齢、性別、身長、体重、腹囲、胸囲等の人物の任意の特徴を含んでよい。【００１９】
上記一側面に係る診断支援装置において、前記第２分類モデルは、畳み込みニューラルネットワークにより構成されてよい。当該構成によれば、医用画像に写る身体部位が正常か否かを適切に分類可能な第２分類モデルを提供することができる。なお、第２分類モデルの構成は、このような例に限定されなくてよい。第２分類モデルは、機械学習可能な任意のモデルにより構成されてよい。【００２０】
上記一側面に係る診断支援装置において、前記判定の結果を出力することは、前記判定の結果を示す結果情報を前記対象医用画像に関連付けることを含んでよい。当該構成によれば、得られた対象医用画像の利便性を高めることができる。例えば、関連付けられた結果情報に基づいて、正常でないと判定された身体部位の写る対象医用画像のみを抽出することができる。これにより、正常でない身体部位の写る対象医用画像のみを表示装置に表示することができる。その結果、表示装置の表示効率を高めることができる。なお、結果情報のデータ形式は、特に限定されなくてよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。例えば、結果情報は、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）タグにより構成されてよい。【００２１】
上記一側面に係る診断支援装置において、前記判定の結果を出力することは、前記判定の結果を示す情報を前記対象医用画像に合成することを含んでよい。当該構成によれば、得られた対象医用画像の利便性を高めることができる。【００２２】
本発明の形態は、上記診断支援装置の形態に限られなくてよい。本発明の一側面は、上記診断支援装置で使用可能な訓練済みの第１分類モデル及び第２分類モデルを生成するモデル生成装置であってよい。なお、モデル生成装置は、学習装置と読み替えられてよい。【００２３】
例えば、本発明の一側面に係るモデル生成装置は、第１取得部、第１学習部、第２取得部、第２学習部、第３取得部、判定部、及び調整部を備える。第１取得部は、正常な身体部位の写る複数の第１学習医用画像を取得するする。第１学習部は、取得された前記複数の第１学習医用画像を使用して、第１分類モデルの教師なし学習を実施する。前記第１分類モデルは、医用画像の入力を受け付け、入力された当該医用画像に写る身体部位の正常の度合いを１クラス分類で評価するように構成される。前記教師なし学習は、入力された医用画像が前記複数の第１学習医用画像のクラスに属する場合に入力された当該医用画像に写る身体部位は正常であると評価し、入力された医用画像が前記複数の第１学習医用画像のクラスに属さない場合に入力された当該医用画像に写る身体部位は正常ではないと評価するように前記第１分類モデルを訓練することを含む。第２取得部は、第２学習医用画像及び当該第２学習医用画像に写る身体部位が正常か否かを示す正解ラベルの組み合わせによりそれぞれ構成された複数の学習データセットを取得する。前記複数の学習データセットの第２学習医用画像は、正常な身体部位の写る正常医用画像、及び異常な身体部位の写る異常医用画像を含む。第２学習部は、取得された前記複数の学習データセットを使用して、第２分類モデルの教師あり学習を実施する。前記第２分類モデルは、医用画像の入力を受け付け、入力された当該医用画像に写る身体部位の正常の度合いを評価するように構成される。前記教師あり学習は、前記各学習データセットについて、前記第２学習医用画像の入力に対して、入力された前記第２学習医用画像に写る身体部位に対して正常の度合いを評価した結果が対応する前記正解ラベルに適合するように前記第２分類モデルを訓練することを含む。第３取得部は、それぞれに写る身体部位が正常か否か特定された複数の第３学習医用画像を取得する。判定部は、訓練された前記第１分類モデル及び訓練された前記第２分類モデルを使用して、取得された前記各第３学習医用画像に写る身体部位が正常か否かを判定する。前記判定部は、前記各第３学習医用画像を訓練された前記第１分類モデルに与えることで、前記各第３学習医用画像に写る身体部位に対して１クラス分類で評価した正常の度合いを第１結果として取得する。前記判定部は、前記各第３学習医用画像を訓練された前記第２分類モデルに与えることで、前記各第３学習医用画像に写る身体部位に対して評価した正常の度合いを第２結果として取得する。前記第１結果及び前記第２結果は、前記身体部位の正常の度合いを数値で示すように構成される。前記判定部は、前記第１結果を優先する程度を規定する第１パラメータ及び前記第２結果を優先する程度を規定する第２パラメータを含む結合器を備える。前記判定部は、取得された前記第１結果及び前記第２結果を前記結合器に与えることで、前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの各値を使用して、前記第１結果及び前記第２結果それぞれを重み付けする。前記判定部は、重み付けされた前記第１結果及び第２結果を結合する。前記判定部は、前記結合により得られた数値（判定値）を閾値と比較することにより、前記各第３学習医用画像に写る身体部位が正常であるか否かを判定する。調整部は、前記各第３学習医用画像に対する前記判定の精度が最適化されるように、前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの各値を調整する。当該構成によれば、比較的に低コストで、医用画像に対する分類精度の比較的に良い訓練済みの機械学習モデル（第１分類モデル及び第２分類モデル）を生成することができる。【００２４】
上記一側面に係るモデル生成装置において、前記複数の第３学習医用画像は、１又は複数の限度見本を含んでよく、前記調整部は、前記第１パラメータ及び前記第２パラメータの各値を、全ての前記１又は複数の限度見本に対する前記判定が誤らないように調整してもよい。当該構成によれば、限度見本及びこれに類似する被検体に対する分類精度の向上を期待することができる。また、忌避すべき症例を限度見本に設定することで、その症例及び類似の症例に対して誤分類する確率を低減することができる。【００２５】
上記一側面に係るモデル生成装置は、身体部位の写る原初の医用画像に対して拡大処理を適用することで、前記複数の第１学習医用画像及び前記複数の学習データセットの前記第２学習医用画像の少なくとも一部を生成する拡大処理部を更に備えてもよい。当該構成によれば、コストを殆どかけることなく、学習医用画像の数を容易に増やすことができ、これによって、生成される訓練済みの第１分類モデル及び第２分類モデルによる分類の精度の向上を図ることができる。なお、拡大処理は、平行移動等の画像処理により、原初の医用画像に写る特徴の少なくとも一部を維持したまま、原初の医用画像と異なる新たな医用画像を生成する処理である。例えば、拡大処理は、前記原初の医用画像に対する、平行移動、回転、旋回、反転、切り抜き、コントラストの変更、拡大、縮小、又はこれらの組み合わせにより構成されてよい。【００２６】
上記一側面に係る診断支援装置及びモデル生成装置では、第１分類モデルの第１結果及び第２分類モデルの第２結果は並列に取り扱われている。しかしながら、各装置の構成は、このような例に限定されなくてよい。一例として、各装置は、第１分類モデルの第１結果が第２分類モデルに入力されるように構成されてよい。【００２７】
例えば、本発明の一側面に係るモデル生成装置は、第１取得部、第１学習部、第２取得部、及び第２学習部を備える。第１取得部は、正常な身体部位の写る複数の第１学習医用画像を取得する。第１学習部は、取得された前記複数の第１学習医用画像を使用して、第１分類モデルの教師なし学習を実施する。前記第１分類モデルは、医用画像の入力を受け付け、入力された当該医用画像に写る身体部位の正常の度合いを１クラス分類で評価するように構成される。前記教師なし学習は、入力された医用画像が前記複数の第１学習医用画像のクラスに属する場合に入力された当該医用画像に写る身体部位は正常であると評価し、入力された医用画像が前記複数の第１学習医用画像のクラスに属さない場合に入力された当該医用画像に写る身体部位は正常ではないと評価するように前記第１分類モデルを訓練することを含む。第２取得部は、第２学習医用画像及び当該第２学習医用画像に写る身体部位が正常か否かを示す正解ラベルの組み合わせによりそれぞれ構成された複数の学習データセットを取得する。前記複数の学習データセットの第２学習医用画像は、正常な身体部位の写る正常医用画像、及び異常な身体部位の写る異常医用画像を含む。第２学習部は、取得された前記複数の学習データセット及び訓練済みの前記第１分類モデルを使用して、第２分類モデルの教師あり学習を実施する。前記第２分類モデルは、医用画像及び当該医用画像に対する前記第１分類モデルの評価の結果の入力を受け付け、入力された当該医用画像に写る身体部位の正常の度合いを評価するように構成される。前記教師あり学習は、前記各学習データセットについて、前記第２学習医用画像及び前記第２学習医用画像に対する前記第１分類モデルの評価の結果の入力に対して、入力された前記第２学習医用画像に写る身体部位に対して正常の度合いを評価した結果が対応する前記正解ラベルに適合するように前記第２分類モデルを訓練することを含む。当該構成によれば、比較的に低コストで、医用画像に対する分類精度の比較的に良い訓練済みの機械学習モデル（第１分類モデル及び第２分類モデル）を生成することができる。【００２８】
上記一側面に係るモデル生成装置において、前記第１分類モデルは、疑似医用画像を生成するように構成された生成器、及び医用画像の入力を受け付け、入力された医用画像の由来を識別するように構成された識別器、を備えてもよい。前記第１分類モデルを訓練することは、入力された医用画像の由来が前記生成器か前記複数の第１学習医用画像かを識別するように前記識別器を訓練する第１ステップ、及び前記識別器の識別性能を低下させる疑似医用画像を生成するように前記生成器を訓練する第２ステップ、を交互に繰り返し実行することを含んでよい。前記第１分類モデルの評価の結果は、入力された医用画像及び前記生成器により生成された疑似医用画像の間の差異により構成されてよい。当該構成によれば、医用画像に写る身体部位が正常か否かを適切に分類可能な訓練済みの機械学習モデルを提供することができる。【００２９】
また、上記一側面に係るモデル生成装置において、前記第１分類モデルは、医用画像の入力を受け付け、入力された医用画像を前記生成器により生成するために前記生成器に与える入力値を推定するように構成された推定器を更に備えてよい。前記第２学習部は、更に、前記各学習データセットについて、前記第２学習医用画像と前記第２学習医用画像に対する前記推定器の推定値から訓練済みの前記生成器が生成した疑似医用画像との間の差異を最小化するように前記推定器を訓練してもよい。当該構成によれば、医用画像に写る身体部位が正常か否かを適切に分類可能な訓練済みの機械学習モデルを提供することができる。【００３０】
また、本発明の一側面に係る診断支援装置は、検査対象者の身体部位の写る対象医用画像を取得するデータ取得部と、上記いずれかの側面に係るモデル生成装置により訓練された前記第１分類モデル及び前記第２分類モデルを使用して、取得された前記対象医用画像に写る前記検査対象者の身体部位が正常であるか否かを判定する判定部と、前記判定の結果を出力する出力部と、を備える。当該構成によれば、比較的に低コストで、医用画像に対する分類精度の向上を図ることができる。【００３１】
上記各形態に係るモデル生成装置及び診断支援装置それぞれの別の態様として、本発明の一側面は、以上の各構成の全部又はその一部を実現する情報処理方法であってもよいし、プログラムであってもよいし、このようなプログラムを記憶した、コンピュータその他装置、機械等が読み取り可能な記憶媒体であってもよい。ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記憶媒体とは、プログラム等の情報を、電気的、磁気的、光学的、機械的、又は、化学的作用によって蓄積する媒体である。また、本発明の一側面は、上記いずれかの形態に係るモデル生成装置及び診断支援装置により構成される診断支援システムであってもよい。【００３２】
本発明の一側面に係る診断支援方法は、コンピュータが、検査対象者の身体部位の写る対象医用画像を取得するステップと、取得された前記対象医用画像を訓練された第１分類モデルに与えて、訓練された当該第１分類モデルの演算処理を実行することにより、前記対象医用画像に写る前記検査対象者の身体部位に対して１クラス分類で評価した正常の度合いを第１結果として取得するステップであって、前記第１分類モデルは、正常な身体部位の写る複数の第１学習医用画像を使用した教師なし学習により、与えられた医用画像に写る身体部位の正常の度合いを１クラス分類で評価するように訓練されている、ステップと、取得された前記対象医用画像を訓練された第２分類モデルに与えて、訓練された当該第２分類モデルの演算処理を実行することにより、前記対象医用画像に写る前記検査対象者の身体部位に対して評価した正常の度合いを第２結果として取得するステップであって、前記第２分類モデルは、第２学習医用画像及び当該第２学習医用画像に写る身体部位が正常か否かを示す正解ラベルの組み合わせによりそれぞれ構成された複数の学習データセットを使用した教師あり学習により、与えられた医用画像に写る身体部位の正常の度合いを評価するように訓練されており、前記複数の学習データセットの第２学習医用画像は、正常な身体部位の写る正常医用画像、及び異常な身体部位の写る異常医用画像を含む、ステップと、前記第１結果及び前記第２結果に基づいて、前記対象医用画像に写る前記検査対象者の身体部位が正常であるか否かを判定するステップと、前記判定の結果を出力するステップと、を実行する、情報処理方法である。【００３３】
本発明の一側面に係るモデル生成方法は、正常な身体部位の写る複数の第１学習医用画像を取得するステップと、取得された前記複数の第１学習医用画像を使用して、第１分類モデルの教師なし学習を実施するステップであって、前記第１分類モデルは、医用画像の入力を受け付け、入力された当該医用画像に写る身体部位の正常の度合いを１クラス分類で評価するように構成され、前記教師なし学習は、入力された医用画像が前記複数の第１学習医用画像のクラスに属する場合に入力された当該医用画像に写る身体部位は正常であると評価し、入力された医用画像が前記複数の第１学習医用画像のクラスに属さない場合に入力された当該医用画像に写る身体部位は正常ではないと評価するように前記第１分類モデルを訓練することを含む、ステップと、第２学習医用画像及び当該第２学習医用画像に写る身体部位が正常か否かを示す正解ラベルの組み合わせによりそれぞれ構成された複数の学習データセットを取得するステップであって、前記複数の学習データセットの第２学習医用画像は、正常な身体部位の写る正常医用画像、及び異常な身体部位の写る異常医用画像を含む、ステップと、取得された前記複数の学習データセット及び訓練済みの前記第１分類モデルを使用して、第２分類モデルの教師あり学習を実施するステップであって、前記第２分類モデルは、医用画像及び当該医用画像に対する前記第１分類モデルの評価の結果の入力を受け付け、入力された当該医用画像に写る身体部位の正常の度合いを評価するように構成され、前記教師あり学習は、前記各学習データセットについて、前記第２学習医用画像及び前記第２学習医用画像に対する前記第１分類モデルの評価の結果の入力に対して、入力された前記第２学習医用画像に写る身体部位に対して正常の度合いを評価した結果が対応する前記正解ラベルに適合するように前記第２分類モデルを訓練することを含む、ステップと、を実行する、情報処理方法である。
【発明の効果】
【００３４】
本発明によれば、比較的に低コストで、医用画像に対する分類精度の向上を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】図１は、本発明が適用される場面の一例を模式的に例示する。
【図２】図２は、実施の形態に係るモデル生成装置のハードウェア構成の一例を模式的に例示する。
【図３】図３は、実施の形態に係る診断支援装置のハードウェア構成の一例を模式的に例示する。
【図４】図４は、実施の形態に係るモデル生成装置のソフトウェア構成の一例を模式的に例示する。
【図５Ａ】図５Ａは、実施の形態に係るモデル生成装置による第１分類モデルの教師なし学習の処理過程の一例を模式的に例示する。
【図５Ｂ】図５Ｂは、実施の形態に係るモデル生成装置による第２分類モデルの教師あり学習の処理過程の一例を模式的に例示する。
【図５Ｃ】図５Ｃは、実施の形態に係るモデル生成装置によるパラメータ調整の処理過程の一例を模式的に例示する。
【図６】図６は、実施の形態に係る診断支援装置のソフトウェア構成の一例を模式的に例示する。
【図７】図７は、実施の形態に係るモデル生成装置のデータ拡大処理に関する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図８】図８は、実施の形態に係るモデル生成装置の第１分類モデルの教師なし学習に関する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図９】図９は、実施の形態に係るモデル生成装置の第２分類モデルの教師あり学習に関する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、実施の形態に係るモデル生成装置のパラメータ調整（最適化）に関する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、実施の形態に係る診断支援装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１２Ａ】図１２Ａは、実施の形態に係る結果情報の表示形態の一例を模式的に例示する。
【図１２Ｂ】図１２Ｂは、実施の形態に係る結果情報の表示形態の一例を模式的に例示する。
【図１３Ａ】図１３Ａは、実施の形態に係る関連領域の表示形態の一例を模式的に例示する。
【図１３Ｂ】図１３Ｂは、実施の形態に係る関連領域の表示形態の一例を模式的に例示する。
【図１３Ｃ】図１３Ｃは、実施の形態に係る関連領域の表示形態の一例を模式的に例示する。
【図１４Ａ】図１４Ａは、変形例に係る第２分類モデルの教師あり学習の処理過程の一例を模式的に例示する。
【図１４Ｂ】図１４Ｂは、変形例に係るパラメータ調整の処理過程の一例を模式的に例示する。
【図１４Ｃ】図１４Ｃは、変形例に係る診断支援装置の処理過程の一例を模式的に例示する。
【図１５】図１５は、変形例に係る第１分類モデルの教師なし学習の処理過程の一例を模式的に例示する。
【図１６Ａ】図１６Ａは、変形例に係る第１分類モデルの教師なし学習の処理過程の一例を模式的に例示する。
【図１６Ｂ】図１６Ｂは、変形例に係る第２分類モデルの教師あり学習の処理過程の一例を模式的に例示する。
【図１６Ｃ】図１６Ｃは、変形例に係る診断支援装置の処理過程の一例を模式的に例示する。
【図１７】図１７は、変形例に係る診断システムの構成を模式的に例示する。
【発明を実施するための形態】
【００３６】
以下、本発明の一側面に係る実施の形態（以下、「本実施形態」とも表記する）を、図面に基づいて説明する。ただし、以下で説明する本実施形態は、あらゆる点において本発明の例示に過ぎない。本発明の範囲を逸脱することなく種々の改良や変形を行うことができることは言うまでもない。つまり、本発明の実施にあたって、実施形態に応じた具体的構成が適宜採用されてもよい。なお、本実施形態において登場するデータを自然言語により説明しているが、より具体的には、コンピュータが認識可能な疑似言語、コマンド、パラメータ、マシン語等で指定される。
【００３７】
§１  適用例
図１は、本発明を適用した場面の一例を模式的に例示する。本実施形態に係る診断支援システム１００は、モデル生成装置１及び診断支援装置２を備えている。
【００３８】
本実施形態に係るモデル生成装置１は、機械学習を実施することで、訓練済みのモデルを生成するように構成されたコンピュータである。具体的に、モデル生成装置１は、被験者の正常な身体部位の写る複数の第１学習医用画像３１を取得し、取得された複数の第１学習医用画像３１を使用して、第１分類モデル５の教師なし学習を実施する。第１分類モデル５は、医用画像の入力を受け付け、入力された医用画像に写る身体部位の正常の度合いを１クラス分類（one-class classification）で評価するように構成される。一例では、１クラス分類で正常の度合いを評価するとは、学習用データを特徴空間に写像し、線形又は非線形の超平面からの距離を評価することである。これにより、例えば、与えられた医用画像に対する評価値が大きい場合にその医用画像に写る身体部位を異常、評価値が小さい場合に身体部位を正常とすることで、医用画像に写る身体部位が正常であるか否かの判別を行うことが可能となる。教師なし学習は、入力された医用画像が複数の第１学習医用画像３１のクラスに属する場合に入力された当該医用画像に写る身体部位は正常であると評価し、入力された医用画像が複数の第１学習医用画像３１のクラスに属さない場合に入力された当該医用画像に写る身体部位は正常ではないと評価するように第１分類モデル５を訓練することを含む。この訓練により、第１分類モデル５は、与えられた医用画像に写る身体部位の正常の度合いを１クラス分類で評価する能力を獲得する。
【００３９】
また、モデル生成装置１は、第２学習医用画像３３１及び当該第２学習医用画像３３１に写る身体部位が正常か否かを示す正解ラベル３３３の組み合わせによりそれぞれ構成された複数の学習データセット３３を取得する。複数の学習データセット３３の第２学習医用画像３３１は、正常な身体部位の写る正常医用画像、及び異常な身体部位の写る異常医用画像を含む。モデル生成装置１は、取得された複数の学習データセット３３を使用して、第２分類モデル６の教師あり学習を実施する。第２分類モデル６は、医用画像の入力を受け付け、入力された当該医用画像に写る身体部位の正常の度合いを評価するように構成される。教師あり学習は、各学習データセット３３について、第２学習医用画像３３１の入力に対して、入力された第２学習医用画像３３１に写る身体部位に対して正常の度合いを評価した結果が対応する正解ラベル３３３に適合するように第２分類モデル６を訓練することを含む。この訓練により、第２分類モデル６は、与えられた医用画像に写る身体部位の正常の度合いを評価する能力を獲得する。
【００４０】
各機械学習を実施した結果、モデル生成装置１は、訓練済みの第１分類モデル５及び第２分類モデル６を生成することができる。
【００４１】
一方、本実施形態に係る診断支援装置２は、訓練済みの第１分類モデル５及び第２分類モデル６を使用して、検査対象者の身体部位が正常であるか否かを分類するように構成されたコンピュータである。具体的に、診断支援装置２は、検査対象者の身体部位の写る対象医用画像２２１を取得する。診断支援装置２は、取得された対象医用画像２２１を訓練された第１分類モデル５に与えて、訓練された第１分類モデル５の演算処理を実行する。これにより、診断支援装置２は、対象医用画像２２１に写る検査対象者の身体部位に対して１クラス分類で評価した正常の度合いを第１結果として取得する。また、診断支援装置２は、取得された対象医用画像２２１を訓練された第２分類モデル６に与えて、訓練された第２分類モデル６の演算処理を実行する。これにより、診断支援装置２は、対象医用画像２２１に写る検査対象者の身体部位に対して評価した正常の度合いを第２結果として取得する。診断支援装置２は、第１結果及び第２結果に基づいて、対象医用画像２２１に写る検査対象者の身体部位が正常であるか否かを判定する。そして、診断支援装置２は、当該判定の結果を出力する。
【００４２】
以上のとおり、本実施形態では、モデル生成装置１において、正常な症例の第１学習医用画像３１を使用した教師なし学習により訓練済みの第１分類モデル５を生成すると共に、正常な症例及び異常な症例を含む学習データセット３３を使用した教師あり学習により訓練済みの第２分類モデル６を生成する。診断支援装置２では、生成された訓練済みの第１分類モデル５及び第２分類モデル６の２つの分類モデルを使用して、対象医用画像２２１に写る検査対象者の身体部位が正常であるか否かを推論する。異常な症例の第２学習医用画像３３１を含む学習データセット３３を大量に収集するのは困難でかつコストがかかるのに対して、正常な症例の第１学習医用画像３１は比較的に低コストでかつ容易に収集可能である。そのため、学習データセット３３の件数が少ないことで訓練済みの第２分類モデル６の分類精度が低くなる可能性があるが、比較的に低コストでかつ容易に収集された大量の第１学習医用画像３１を使用して訓練された第１分類モデル５によりその分類の性能を補うことができる。したがって、本実施形態によれば、比較的に低コストで、医用画像に写る検査対象者の身体部位が正常であるか否かについての分類精度の向上を図ることができる。
【００４３】
なお、医用画像は、診断の支援に利用可能であれば、その種類は、特に限定されなくてよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。医用画像は、例えば、Ｘ線写真、ＣＴ（Computed Tomography）画像、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）画像、超音波画像等であってよい。身体部位は、例えば、頭部、胸部、腹部等の身体のある範囲を占める部分の全部又は一部であってよい。或いは、身体部位は、その身体のある範囲を占める部分に存在する器官（臓器）又は組織の全部又は一部であってよい。
【００４４】
身体部位が正常とは、例えば、病変領域が存在しない又は存在しない蓋然性が高いと人又は機械により診断されることであってよく、真実には病変領域が存在することを含んでもよい。一方、身体部位が異常とは、例えば、病変領域が存在する又は存在する蓋然性が高いと人又は機械により診断されることであってよく、真実には病変領域が存在しないことを含んでもよい。
【００４５】
教師なし学習は、基本的には、正解ラベルを含まない学習データを使用した機械学習の手法である。教師なし学習は、自己教師あり学習及び敵対的学習を含んでもよい。一方、教師あり学習は、正解ラベルを含む学習データ（上記学習データセット３３）を使用した機械学習の手法である。
【００４６】
第１結果及び第２結果はそれぞれ、第１分類モデル５及び第２分類モデル６それぞれから直接的又は間接的に取得されてよい。すなわち、第１分類モデル５及び第２分類モデル６はそれぞれ、第１結果及び第２結果それぞれに対応する出力値を直接的に出力するように構成されてよい。或いは、第１結果及び第２結果はそれぞれ、第１分類モデル５及び第２分類モデル６それぞれの出力値に対して所定の演算（例えば、閾値判定、複数の数値を合計する等）を実行することにより得られてもよい。
【００４７】
図１の例では、モデル生成装置１及び診断支援装置２は、ネットワークを介して互いに接続されている。ネットワークの種類は、例えば、インターネット、無線通信網、移動通信網、電話網、専用網等から適宜選択されてよい。ただし、モデル生成装置１及び診断支援装置２の間でデータをやりとりする方法は、このような例に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。例えば、モデル生成装置１及び診断支援装置２の間では、記憶媒体を利用して、データがやりとりされてよい。
【００４８】
また、図１の例では、モデル生成装置１及び診断支援装置２は、それぞれ別個のコンピュータにより構成されている。しかしながら、本実施形態に係る診断支援システム１００の構成は、このような例に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。例えば、モデル生成装置１及び診断支援装置２は一体のコンピュータであってもよい。また、例えば、モデル生成装置１及び診断支援装置２のうちの少なくとも一方は、複数台のコンピュータにより構成されてもよい。
【００４９】
§２  構成例
［ハードウェア構成］
＜モデル生成装置＞
図２は、本実施形態に係るモデル生成装置１のハードウェア構成の一例を模式的に例示する。図２に示されるとおり、本実施形態に係るモデル生成装置１は、制御部１１、記憶部１２、通信インタフェース１３、入力装置１４、出力装置１５、及びドライブ１６が電気的に接続されたコンピュータである。なお、図２では、通信インタフェースを「通信Ｉ／Ｆ」と記載している。後述の図３でも同様の表記を用いる。
【００５０】
制御部１１は、ハードウェアプロセッサであるＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等を含み、プログラム及び各種データに基づいて情報処理を実行するように構成される。ＣＰＵは、プロセッサ・リソースの一例である。記憶部１２は、メモリ・リソースの一例であり、例えば、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブ等で構成される。本実施形態では、記憶部１２は、モデル生成プログラム８１、第１学習医用画像３１、学習データセット３３、調整用データセット３５、第１学習結果データ１２１、第２学習結果データ１２３、調整結果データ１２５等の各種情報を記憶する。
【００５１】
モデル生成プログラム８１は、各分類モデル（５、６）の機械学習に関する後述の情報処理（図７〜図１０）をモデル生成装置１に実行させるためのプログラムである。モデル生成プログラム８１は、当該情報処理の一連の命令を含む。複数の第１学習医用画像３１は、第１分類モデル５の機械学習に使用される。複数の学習データセット３３は、第２分類モデル６の機械学習に使用される。複数の調整用データセット３５は、第１結果を優先する程度を規定する第１パラメータ及び第２結果を優先する程度を規定する第２パラメータそれぞれの値を調整するのに使用される。第１学習結果データ１２１は、第１分類モデル５の機械学習の結果に関する情報を示す。第２学習結果データ１２３は、第２分類モデル６の機械学習の結果に関する情報を示す。調整結果データ１２５は、各パラメータの値の調整結果に関する情報を示す。本実施形態では、第１学習結果データ１２１、第２学習結果データ１２３、及び調整結果データ１２５は、モデル生成プログラム８１を実行した結果として生成される。
【００５２】
通信インタフェース１３は、例えば、有線ＬＡＮ（Local Area Network）モジュール、無線ＬＡＮモジュール等であり、ネットワークを介した有線又は無線通信を行うためのインタフェースである。モデル生成装置１は、この通信インタフェース１３を利用して、他の情報処理装置との間で、ネットワークを介したデータ通信を実行してもよい。
【００５３】
入力装置１４は、例えば、マウス、キーボード等の入力を行うための装置である。また、出力装置１５は、例えば、ディスプレイ（表示装置）、スピーカ等の出力を行うための装置である。入力装置１４及び出力装置１５は、例えば、タッチパネルディスプレイ等により、一体的に構成されてもよい。ユーザ等のオペレータは、入力装置１４及び出力装置１５を利用することで、モデル生成装置１を操作することができる。
【００５４】
ドライブ１６は、例えば、ＣＤドライブ、ＤＶＤドライブ等であり、記憶媒体９１に記憶されたプログラム等の各種情報を読み込むためのドライブ装置である。記憶媒体９１は、コンピュータその他装置、機械等が、記憶されたプログラム等の各種情報を読み取り可能なように、当該プログラム等の情報を、電気的、磁気的、光学的、機械的又は化学的作用によって蓄積する媒体である。上記モデル生成プログラム８１、第１学習医用画像３１、学習データセット３３、及び調整用データセット３５の少なくともいずれかは、記憶媒体９１に記憶されていてもよい。この場合、モデル生成装置１は、記憶媒体９１から、これらのうちの少なくともいずれかを取得してもよい。なお、図２では、記憶媒体９１の一例として、ＣＤ、ＤＶＤ等のディスク型の記憶媒体を例示している。しかしながら、記憶媒体９１の種類は、ディスク型に限られなくてもよく、ディスク型以外であってもよい。ディスク型以外の記憶媒体として、例えば、フラッシュメモリ等の半導体メモリを挙げることができる。ドライブ１６の種類は、記憶媒体９１の種類に応じて任意に選択されてよい。
【００５５】
なお、モデル生成装置１の具体的なハードウェア構成に関して、実施形態に応じて、適宜、構成要素の省略、置換及び追加が可能である。例えば、プロセッサ・リソースは、複数のハードウェアプロセッサを含んでもよい。ハードウェアプロセッサは、マイクロプロセッサ、ＦＰＧＡ（field-programmable gate array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等で構成されてよい。記憶部１２は、制御部１１に含まれるＲＡＭ及びＲＯＭにより構成されてもよい。通信インタフェース１３、入力装置１４、出力装置１５及びドライブ１６の少なくともいずれかは省略されてもよい。モデル生成装置１は、複数台のコンピュータで構成されてもよい。この場合、各コンピュータのハードウェア構成は、一致していてもよいし、一致していなくてもよい。また、モデル生成装置１は、提供されるサービス専用に設計された情報処理装置の他、汎用のサーバ装置、ＰＣ（Personal Computer）等であってもよい。
【００５６】
＜診断支援装置＞
図３は、本実施形態に係る診断支援装置２のハードウェア構成の一例を模式的に例示する。図３に示されるとおり、本実施形態に係る診断支援装置２は、制御部２１、記憶部２２、通信インタフェース２３、入力装置２４、出力装置２５、及びドライブ２６が電気的に接続されたコンピュータである。
【００５７】
診断支援装置２の制御部２１〜ドライブ２６及び記憶媒体９２はそれぞれ、上記モデル生成装置１の制御部１１〜ドライブ１６及び記憶媒体９１それぞれと同様に構成されてよい。制御部２１は、ハードウェアプロセッサであるＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等を含み、プログラム及びデータに基づいて各種情報処理を実行するように構成される。記憶部２２は、例えば、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブ等で構成される。記憶部２２は、診断支援プログラム８２、第１学習結果データ１２１、第２学習結果データ１２３、調整結果データ１２５等の各種情報を記憶する。
【００５８】
診断支援プログラム８２は、訓練済みの第１分類モデル５及び第２分類モデル６を使用して、検査対象者の身体部位が正常であるか否かを分類する後述の情報処理（図１１）を診断支援装置２に実行させるためのプログラムである。診断支援プログラム８２は、当該情報処理の一連の命令を含む。診断支援プログラム８２、第１学習結果データ１２１、第２学習結果データ１２３、及び調整結果データ１２５の少なくともいずれかは、記憶媒体９２に記憶されていてもよい。これに応じて、診断支援装置２は、これらのうちの少なくともいずれかを記憶媒体９２から取得してもよい。
【００５９】
なお、診断支援装置２の具体的なハードウェア構成に関して、実施形態に応じて、適宜、構成要素の省略、置換及び追加が可能である。例えば、診断支援装置２のプロセッサ・リソースは、複数のハードウェアプロセッサを含んでもよい。ハードウェアプロセッサは、マイクロプロセッサ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵ等で構成されてよい。記憶部２２は、制御部２１に含まれるＲＡＭ及びＲＯＭにより構成されてもよい。通信インタフェース２３、入力装置２４、出力装置２５、及びドライブ２６の少なくともいずれかは省略されてもよい。診断支援装置２は、複数台のコンピュータで構成されてもよい。この場合、各コンピュータのハードウェア構成は、一致していてもよいし、一致していなくてもよい。また、診断支援装置２は、提供されるサービス専用に設計された情報処理装置の他、汎用のサーバ装置、汎用のＰＣ等であってもよい。
【００６０】
［ソフトウェア構成］
＜モデル生成装置＞
図４は、本実施形態に係るモデル生成装置１のソフトウェア構成の一例を模式的に例示する。図５Ａは、第１分類モデル５の教師なし学習の処理過程の一例を模式的に例示する。図５Ｂは、第２分類モデル６の教師あり学習の処理過程の一例を模式的に例示する。図５Ｃは、第１パラメータ及び第２パラメータの各値を調整する処理過程の一例を模式的に例示する。
【００６１】
モデル生成装置１の制御部１１は、記憶部１２に記憶されたモデル生成プログラム８１をＲＡＭに展開する。そして、制御部１１は、ＣＰＵにより、ＲＡＭに展開されたモデル生成プログラム８１に含まれる命令を解釈及び実行して、各構成要素を制御する。これにより、図４に示されるとおり、本実施形態に係るモデル生成装置１は、第１取得部１１０、第１学習部１１１、第２取得部１１２、第２学習部１１３、第３取得部１１４、判定部１１５、調整部１１６、保存処理部１１７、原初データ取得部１１８、及び拡大処理部１１９をソフトウェアモジュールとして備えるコンピュータとして動作する。すなわち、本実施形態では、各ソフトウェアモジュールは、制御部１１（ＣＰＵ）により実現される。
【００６２】
第１取得部１１０は、被験者の正常な身体部位の写る複数の第１学習医用画像３１を取得する。第１学習部１１１は、取得された複数の第１学習医用画像３１を使用して、第１分類モデル５の教師なし学習を実施する。第１分類モデル５は、医用画像の入力を受け付け、入力された当該医用画像に写る身体部位が正常であるか否かを１クラス分類で分類した結果に対応する出力値を出力するように構成される。教師なし学習は、入力された医用画像が複数の第１学習医用画像３１のクラスに属する場合に入力された当該医用画像に写る身体部位は正常であると分類し、入力された医用画像が複数の第１学習医用画像３１のクラスに属さない場合に入力された当該医用画像に写る身体部位は正常ではないと分類するように第１分類モデル５を訓練することを含む。このように訓練可能であれば、第１分類モデル５の構成及び教師なし学習の方法はそれぞれ、特に限定されなくてよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。
【００６３】
図４に示されるとおり、本実施形態では、第１分類モデル５は、符号器５１及び復号器５３を含む。符号器５１は、与えられた医用画像を特徴量に変換（医用画像から特徴量を抽出）するように構成される。換言すると、符号器５１は、医用画像の入力を受け付け、入力された医用画像を特徴量に変換した結果に対応する出力値を出力するように構成される。復号器５３は、符号器５１により得られた特徴量から医用画像を復号化するように構成される。換言すると、復号器５３は、特徴量の入力を受け付け、入力された特徴量から元の医用画像を復号化した結果（復号化画像）を出力するように構成される。教師なし学習は、各第１学習医用画像３１を符号器５１に与えることで復号器５３により生成される復号化画像が各第１学習医用画像３１に適合するように、符号器５１及び復号器５３を訓練することを含む。すなわち、教師なし学習では、符号器５１及び復号器５３は、各第１学習医用画像３１及び対応する復号化画像の間の再構成誤差を最小化するように訓練される。
【００６４】
本実施形態では、第１分類モデル５は、１クラス分類器５５を更に含む。１クラス分類器５５は、符号器５１により得られる特徴量の入力を受け付け、入力された特徴量に基づいて医用画像に写る身体部位の正常の度合いを１クラス分類で評価した結果に対応する出力値を出力するように構成される。教師なし学習は、符号器５１により得られる特徴量に基づいて当該１クラス分類の評価を行うように１クラス分類器５５を訓練することを更に含む。換言すると、教師なし学習は、各第１学習医用画像３１を訓練された符号器５１に入力することで得られる各学習特徴量のクラスに入力された特徴量が属する場合に、与えられた医用画像に写る身体部位は正常であると評価し、各学習特徴量のクラスに入力された特徴量が属さない場合、与えられた医用画像に写る身体部位は正常ではないと評価するように、１クラス分類器５５を訓練することを含む。
【００６５】
第２取得部１１２は、第２学習医用画像３３１及び当該第２学習医用画像３３１に写る身体部位が正常か否かを示す正解ラベル３３３の組み合わせによりそれぞれ構成される複数の学習データセット３３を取得する。正解ラベル３３３のデータ形式は、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。例えば、正解ラベル３３３は、正常であるか否かを２値で示すように構成されてもよいし、或いは、異常のカテゴリ（正常であることを含む）を２値以上で示すように構成されてもよい。図５Ｂに示されるとおり、複数の学習データセット３３の第２学習医用画像３３１は、被験者の正常な身体部位の写る正常医用画像３３１１、及び被験者の異常な身体部位の写る異常医用画像３３１２を含む。第２分類モデル６は、医用画像の入力を受け付け、入力された当該医用画像に写る身体部位の正常の度合いを評価した結果に対応する出力値を出力するように構成される。第２学習部１１３は、取得された複数の学習データセット３３を使用して、第２分類モデル６の教師あり学習を実施する。教師あり学習は、各学習データセット３３について、第２学習医用画像３３１の入力に対して、入力された第２学習医用画像３３１に写る身体部位に対して正常の度合いを評価した結果が対応する正解ラベル３３３に適合するように第２分類モデル６を訓練することを含む。
【００６６】
第３取得部１１４は、それぞれに写る身体部位が正常か否か特定された複数の第３学習医用画像３５１を取得する。第３学習医用画像３５１に写る身体部位が正常か否かを特定する形式は、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。本実施形態では、第２学習医用画像３３１と同様に、各第３学習医用画像３５１には、正解ラベル３５３が付与される。各正解ラベル３５３は、対応する第３学習医用画像３５１に写る身体部位が正常か否かを示すように構成される。すなわち、第３取得部１１４は、第３学習医用画像３５１及び正解ラベル３５３の組み合わせによりそれぞれ構成される複数の調整用データセット３５を取得する。
【００６７】
判定部１１５は、訓練された第１分類モデル５及び訓練された第２分類モデル６を使用して、取得された各第３学習医用画像３５１に写る身体部位が正常か否かを判定する。具体的には、判定部１１５は、各第３学習医用画像３５１を訓練された第１分類モデル５に与えることで、各第３学習医用画像３５１に写る身体部位に対して１クラス分類で評価した正常の度合いを第１結果として取得する。また、判定部１１５は、各第３学習医用画像３５１を訓練された第２分類モデル６に与えることで、各第３学習医用画像３５１に写る身体部位に対して評価した正常の度合いを第２結果として取得する。本実施形態では、第１結果及び第２結果は、身体部位の正常の度合いを数値で示すように構成される。正常の度合いを数値で示すことは、正常である程度を直接的に示すこと、及び異常である程度を示すことにより正常である程度を間接的に示すことの少なくとも一方により構成されてよい。すなわち、第１結果及び第２結果はそれぞれ、正常である程度を示す数値及び異常である程度を示す数値の少なくとも一方により構成されてよい。度合いは、例えば、確率、指数等により表現されてよい。判定部１１５は、第１結果を優先する程度を規定する第１パラメータ及び第２結果を優先する程度を規定する第２パラメータを含む結合器７を備える。判定部１１５は、取得された第１結果及び第２結果を結合器７に与えることで、第１パラメータ及び第２パラメータの各値を使用して、第１結果及び第２結果それぞれを重み付けする。判定部１１５は、重み付けされた第１結果及び第２結果を結合する。判定部１１５は、結合により得られた数値（判定値）を閾値と比較することにより、各第３学習医用画像３５１に写る身体部位が正常であるか否かを判定する。調整部１１６は、各第３学習医用画像３５１に対する判定部１１５の判定の精度が最適化されるように、第１パラメータ及び第２パラメータの各値を調整する。図５Ｃに示されるとおり、複数の第３学習医用画像３５１は、１又は複数の限度見本（「限度医用画像」と称してもよい）３５２を含んでよい。複数の第３学習医用画像３５１の全てが限度見本３５２であってもよい。この場合、調整部１１６は、全ての１又は複数の限度見本３５２に対する判定部１１５の判定が誤らないように、第１パラメータ及び第２パラメータの各値を調整してもよい。
【００６８】
図５Ａ〜図５Ｃに示されるとおり、保存処理部１１７は、各機械学習及びパラメータ調整の結果に関する情報を生成する。保存処理部１１７は、訓練済みの第１分類モデル５に関する情報を第１学習結果データ１２１として生成する。保存処理部１１７は、訓練済みの第２分類モデル６に関する情報を第２学習結果データ１２３として生成する。保存処理部１１７は、調整された結合器７に関する情報を調整結果データ１２５として生成する。保存処理部１１７は、生成された第１学習結果データ１２１、第２学習結果データ１２３、及び調整結果データ１２５を所定の記憶領域に保存する。
【００６９】
原初データ取得部１１８は、被験者の身体部位の写る１又は複数の原初の医用画像３９０を取得する。拡大処理部１１９は、原初の医用画像３９０に対して拡大処理を適用することで、新たな医用画像３９５を生成する。拡大処理は、平行移動等の画像処理により、原初の医用画像３９０に写る特徴の少なくとも一部を維持したまま、原初の医用画像３９０と異なる新たな医用画像３９５を生成する処理である。
【００７０】
各学習医用画像（３１、３３１、３５１）の少なくとも一部には、原初の医用画像３９０及び新たな医用画像３９５の少なくともいずれかが用いられてよい。その他、各学習医用画像（３１、３３１、３５１）には、原初の医用画像３９０及び新たな医用画像３９５以外で個別に取得された医用画像が用いられてよい。なお、原初の医用画像３９０及び各学習医用画像（３１、３３１、３５１）は、例えば、Ｘ線撮影装置、コンピュータ断層撮影装置、磁気共鳴断層撮影装置等の撮影装置により被験者の身体部位を撮影することで得られた医用画像である。それぞれの収集に係る被験者の数は、任意に決定されてよい。被験者は、人の身体を模した模型物（例えば、Ｘ線撮影用ファントム等）を含んでよい。
【００７１】
（第１分類モデルの構成の一例）
符号器５１、復号器５３、及び１クラス分類器５５は、演算パラメータを有する機械学習可能なモデルにより構成される。それぞれに利用する機械学習モデルは、それぞれの演算処理を実行可能であれば、その種類は、特に限定されなくてよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。
【００７２】
図５Ａに示されるとおり、本実施形態では、符号器５１、復号器５３、及び１クラス分類器５５には、全結合型ニューラルネットワークが用いられる。符号器５１、復号器５３、及び１クラス分類器５５はそれぞれ、入力層（５１１、５３１、５５１）、中間（隠れ）層（５１２、５３２、５５２）、及び出力層（５１３、５３３、５５３）を備えている。各中間層（５１２、５３２、５５２）の数は、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。ただし、それぞれの構造は、このような例に限定されなくてよく、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。例えば、各中間層（５１２、５３２、５５２）は省略されてもよい。また、例えば、畳み込み層等の他の種類の層がそれぞれに含まれてもよい。
【００７３】
各層（５１１〜５１３、５３１〜５３３、５５１〜５５３）は、１又は複数のニューロン（ノード）を備えている。それぞれに含まれるニューロンの数は、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。例えば、入力層（５１１、５３１、５５１）及び出力層（５１３、５３３、５５３）に含まれるニューロンの数は、入力及び出力のデータの次元に応じて決定されてよい。具体例として、符号器５１の入力層５１１及び復号器５３の出力層５３３に含まれるニューロンの数は、医用画像の画素数に応じて決定されてよい。復号器５３及び１クラス分類器５５の各入力層（５３１、５５１）に含まれるニューロンの数は、符号器５１の出力層５１３に含まれるニューロンの数に応じて決定されてよい。１クラス分類器５５の出力層５５３に含まれるニューロンの数は、１クラス分類の結果の形式に応じて決定されてよい（例えば、１つ）。
【００７４】
隣接する層のニューロン同士は適宜結合される。図５Ａの例では、各ニューロンは、隣接する層の全てのニューロンと結合されている。しかしながら、各ニューロンの結合関係は、このような例に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜設定されてよい。各結合には、重み（結合荷重）が設定されている。各ニューロンには閾値が設定されており、基本的には、各入力と各重みとの積の和が閾値を超えているか否かによって各ニューロンの出力が決定される。閾値は、活性化関数により表現されてもよい。この場合、各入力及び各重みの積の和を活性化関数に入力し、活性化関数の演算を実行することで、各ニューロンの出力が決定される。活性化関数の種類は、特に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。それぞれに含まれる各ニューロン間の結合の重み及び各ニューロンの閾値は、それぞれの演算処理に利用される演算パラメータの一例である。
【００７５】
第１分類モデル５の各構成要素の各演算パラメータの値は、上記教師なし学習の過程で所望の能力を獲得するように調整される。まず、第１学習部１１１は、各第１学習医用画像３１を符号器５１の入力層５１１に入力し、符号器５１及び復号器５３の順伝播の演算処理を実行する。順伝播の演算処理は、入力側から順に各層に含まれる各ニューロンの発火判定を行うことである。符号器５１の順伝播の演算処理により、各第１学習医用画像３１から抽出された特徴量（に対応する出力値）を符号器５１の出力層５１３から得ることができる。次いで、復号器５３の順伝播の演算処理により、各第１学習医用画像３１に対応して特徴量から生成された復号化画像（に対応する出力値）を復号器５３の出力層５３３から得ることができる。第１学習部１１１は、各第１学習医用画像３１及び対応する復号画像の間の誤差（再構成誤差）が小さくなるように、符号器５１及び復号器５３の各演算パラメータの値を調整する。これにより、訓練済みの符号器５１及び復号器５３が生成される。
【００７６】
次に、第１学習部１１１は、各第１学習医用画像３１を訓練された符号器５１の入力層５１１に入力し、符号器５１及び１クラス分類器５５の順伝播の演算処理を実行する。１クラス分類器５５の順伝播の演算処理により、各第１学習医用画像３１に写る身体部位に対して正常の度合いを評価した結果に対応する出力値を１クラス分類器５５の出力層５５３から得ることができる。一例では、出力値は、特徴空間の原点からの距離を示す。第１学習部１１１は、この原点からの距離を最大化するように１クラス分類器５５の演算パラメータの値を調整する。これにより、識別境界のマージンが最大化された訓練済みの１クラス分類器５５が生成される。
【００７７】
保存処理部１１７は、上記教師なし学習により生成された訓練済みの第１分類モデル５の各構成要素の構造及び演算パラメータの値を示す情報を第１学習結果データ１２１として生成する。構造は、例えば、ニューラルネットワークにおける入力層から出力層までの層の数、各層の種類、各層に含まれるニューロンの数、隣接する層のニューロン同士の結合関係等により特定されてよい。システム内でモデルの構造が共通化される場合、この構造に関する情報は第１学習結果データ１２１から省略されてもよい。保存処理部１１７は、生成された第１学習結果データ１２１を所定の記憶領域に保存する。
【００７８】
（第２分類モデルの構成の一例）
第２分類モデル６も、第１分類モデル５と同様に、演算パラメータを有する機械学習可能なモデルにより構成される。第２分類モデル６に利用する機械学習モデルは、医用画像に写る身体部位の正常の度合いを評価する演算処理を実行可能であれば、その種類は、特に限定されなくてよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。
【００７９】
図５Ｂに示されるとおり、本実施形態では、第２分類モデル６には、畳み込みニューラルネットワークが用いられる。第２分類モデル６は、畳み込み層６１、プーリング層６２、及び全結合層（６３、６４）を備えている。畳み込み層６１は、与えられたデータに対する畳み込み演算を行うように構成される。畳み込み演算とは、与えられたデータと所定のフィルタとの相関を算出する処理に相当する。例えば、画像の畳み込みを行うことで、フィルタの濃淡パターンと類似する濃淡パターンを入力される画像から検出することができる。畳み込み層６１は、この畳み込み演算に対応するニューロン（ノード）であって、入力又は自分の層よりも前（入力側）に配置された層の出力の一部の領域に結合するニューロン（ノード）を備えている。プーリング層６２は、プーリング処理を行うように構成される。プーリング処理は、与えられたデータのフィルタに対する応答の強かった位置の情報を一部捨て、当該データ内に現れる特徴の微小な位置変化に対する応答の不変性を実現する。例えば、プーリング処理では、フィルタ内の最も大きな値が抽出され、それ以外の値が削除されてよい。全結合層（６３、６４）は、上記全結合型ニューラルネットワークの各層（５１１〜５１３、５３１〜５３３、５５１〜５５３）と同様である。
【００８０】
第２分類モデル６に含まれる各層６１〜６４の数は、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。また、畳み込み層６１及びプーリング層６２の配置も、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。図５Ｂの例では、最も入力側（図の左側）には、畳み込み層６１が配置され、最も出力側（図の右側）には全結合層（６３、６４）が配置され、全結合層６３の直前には、プーリング層６２が配置されている。これにより、最も入力側の畳み込み層６１が入力層を構成し、全結合層６４が出力層を構成している。畳み込み層６１及びプーリング層６２は交互に配置されてよい。ただし、第２分類モデル６の構造は、このような例に限定されなくてよい。例えば、複数の畳み込み層６１が連続して配置された後に、１又は複数のプーリング層６２が配置されてもよい。また、第２分類モデル６に含まれる層の種類は、これらに限られなくてよい。第２分類モデル６は、例えば、正規化層、ドロップアウト層等の他の種類の層を含んでもよい。
【００８１】
各全結合層（６３、６４）に含まれるニューロンの数は、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。例えば、出力層を構成する全結合層６４に含まれるニューロンの数は、第２分類モデル６による評価の形式に応じて決定されてよい。第２分類モデル６による評価は、例えば、正常であるか否かを分類すること、異常のカテゴリ（すなわち、種別）を識別すること等を含んでもよい。一例として、全結合層６４の出力値が、身体部位の正常の度合いを直接的に示す場合、全結合層６４に含まれるニューロンの数は、１つであってよい。或いは、全結合層６４の出力値が、正常及び異常それぞれの度合いを示す場合、全結合層６４に含まれるニューロンの数は、２つであってよい。或いは、全結合層６４の出力値が、異常のカテゴリ（正常を含む）に属する程度を示す場合、全結合層６４に含まれるニューロンの数は、カテゴリに応じて決定されてよい。この場合、異常の度合いは、異常の各カテゴリの出力値の合計値により与えられてよい。
【００８２】
畳み込み層６１及び全結合層（６３、６４）の各結合には、上記第１分類モデル５と同様に、重み（結合荷重）が設定される。各ニューロンの閾値（又は活性化関数）は適宜与えられてよい。畳み込み層６１及び全結合層（６３、６４）に含まれる各ニューロン間の結合の重み及び各ニューロンの閾値は、第２分類モデル６の演算処理に利用される演算パラメータの一例である。
【００８３】
第２分類モデル６の各演算パラメータの値は、上記教師あり学習の過程で所望の能力を獲得するように調整される。第２学習部１１３は、各学習データセット３３の第２学習医用画像３３１を第２分類モデル６の入力層（最も入力側の畳み込み層６１）に入力し、第２分類モデル６の順伝播の演算処理を実行する。この演算処理により、各第２学習医用画像３３１に写る身体部位に対して正常の度合いを評価した結果に対応する出力値を出力層（全結合層６４）から得ることができる。第２学習部１１３は、各学習データセット３３について、出力層から得られる評価結果及び正解ラベル３３３により示される正解の間の誤差を算出し、算出される誤差が小さくなるように、第２分類モデル６の各演算パラメータの値を調整する。これにより、訓練済みの第２分類モデル６が生成される。
【００８４】
保存処理部１１７は、上記教師あり学習により生成された訓練済みの第２分類モデル６の構造及び演算パラメータの値を示す情報を第２学習結果データ１２３として生成する。上記第１学習結果データ１２１と同様に、システム内でモデルの構造が共通化される場合、第２分類モデル６の構造に関する情報は第２学習結果データ１２３から省略されてもよい。保存処理部１１７は、生成された第２学習結果データ１２３を所定の記憶領域に保存する。
【００８５】
（結合器）
結合器７の構成は、第１結果及び第２結果を重み付けして結合し、医用画像に写る身体部位が正常であるか否かの最終的な判定結果を得るための演算処理を実行可能であれば、特に限定されなくてよく、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。
【００８６】
図５Ｃに示されるとおり、結合器７には、２層の全結合型ニューラルネットワークが用いられる。結合器７は、入力層７１及び出力層７２を備える。ただし、結合器７の構造は、このような例に限定されなくてよく、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。例えば、結合器７は、３層以上の全結合型ニューラルネットワークにより構成されてもよい。
【００８７】
各層（７１、７２）は、１又は複数のニューロン（ノード）を備える。各層（７１、７２）に含まれるニューロンの数は、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。例えば、入力層７１に含まれるニューロンの数は、各結果のデータの次元に応じて決定されてよい。出力層７２に含まれるニューロンの数は、最終的な判定結果のデータの次元に応じて決定されてよい。出力層７２の出力形式は、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。例えば、出力層７２は、閾値と比較して判定結果を導出するための判定値（すなわち、重み付けされた第１結果及び第２結果を結合した結果）又は直接的に判定結果を示す出力値を出力するように構成されてよい。なお、出力層７２の出力値が判定値を示す場合、結合器７の順伝播の演算処理は、第１結果及び第２結果それぞれを重み付けすること、並びに重み付けされた第１結果及び第２結果を結合することそれぞれに相当する処理を含んでいると解釈されてよい。一方、出力層７２の出力値が判定結果を直接的に示す場合、結合器７の順伝播の演算処理は、第１結果及び第２結果それぞれを重み付けすること、重み付けされた第１結果及び第２結果を結合すること、並びに結合により得られた判定値を閾値と比較することに相当する処理を含んでいると解釈されてよい。
【００８８】
各ニューロンの結合関係は、実施の形態に応じて適宜設定されてよい。各層（７１、７２）の各結合には、上記第１分類モデル５と同様に、重み（結合荷重）が設定される。各ニューロンの閾値（又は活性化関数）は適宜与えられてよい。第１結果の演算に関与する各ニューロン間の結合の重み及び各ニューロンの閾値は、第１パラメータの一例である。第２結果の演算に関与する各ニューロン間の結合の重み及び各ニューロンの閾値は、第２パラメータの一例である。
【００８９】
本実施形態では、各パラメータの値は、複数の調整用データセット３５を使用した機械学習により調整される。具体的に、判定部１１５は、各調整用データセット３５の第３学習医用画像３５１を訓練された第１分類モデル５の符号器５１に入力し、訓練された第１分類モデル５の符号器５１及び１クラス分類器５５の順伝播の演算処理を実行する。この演算処理により、判定部１１５は、各第３学習医用画像３５１に対する第１結果を１クラス分類器５５から取得する。また、判定部１１５は、各調整用データセット３５の第３学習医用画像３５１を訓練された第２分類モデル６に入力し、訓練された第２分類モデル６の順伝播の演算処理を実行する。この演算処理により、判定部１１５は、各第３学習医用画像３５１に対する第２結果を第２分類モデル６から取得する。そして、判定部１１５は、取得された第１結果及び第２結果を結合器７の入力層７１に入力し、結合器７の順伝播の演算処理を実行する。この演算処理により、判定値又は判定結果に対応する出力値を結合器７の出力層７２から取得することができる。調整部１１６は、各調整用データセット３５について、判定値により導出される又は出力値により示される判定結果及び正解ラベル３５３により示される正解の間の誤差を算出し、算出される誤差が小さくなるように、結合器７の各パラメータの値を調整する。複数の第３学習医用画像３５１に１又は複数の限度見本３５２が含まれる場合には、調整部１１６は、限度見本３５２に対する判定結果に誤りが生じないように、結合器７の各演算パラメータの値を調整する。これにより、調整済みの結合器７が生成される。
【００９０】
保存処理部１１７は、上記機械学習により生成された調整済みの結合器７の構造及び各パラメータの値を示す情報を調整結果データ１２５として生成する。上記第１学習結果データ１２１等と同様に、システム内でモデルの構造が共通化される場合、結合器７の構造に関する情報は調整結果データ１２５から省略されてもよい。保存処理部１１７は、生成された調整結果データ１２５を所定の記憶領域に保存する。
【００９１】
＜診断支援装置＞
図６は、本実施形態に係る診断支援装置２のソフトウェア構成の一例を模式的に例示する。診断支援装置２の制御部２１は、記憶部２２に記憶された診断支援プログラム８２をＲＡＭに展開する。そして、制御部２１は、ＣＰＵにより、ＲＡＭに展開された診断支援プログラム８２に含まれる命令を解釈及び実行して、各構成要素を制御する。これにより、図６に示されるとおり、本実施形態に係る診断支援装置２は、データ取得部２１１、第１モデル演算部２１２、第２モデル演算部２１３、判定部２１４、及び出力部２１５をソフトウェアモジュールとして備えるコンピュータとして動作する。すなわち、本実施形態では、診断支援装置２の各ソフトウェアモジュールは、上記モデル生成装置１と同様に、制御部２１（ＣＰＵ）により実現される。
【００９２】
データ取得部２１１は、検査対象者の身体部位の写る対象医用画像２２１を取得する。対象医用画像２２１は、撮影装置により検査対象者の身体部位を撮影することで得られた医用画像である。検査対象者は、上記被験者と同様に、人の身体を模した模型物を含んでよい。
【００９３】
第１モデル演算部２１２は、第１学習結果データ１２１を保持することで、訓練済みの第１分類モデル５を備える。第１モデル演算部２１２は、取得された対象医用画像２２１を訓練済みの第１分類モデル５に与えて、訓練済みの第１分類モデル５の演算処理を実行する。本実施形態では、第１分類モデル５の演算処理は、取得された対象医用画像２２１を訓練された符号器５１に与えることで、対象医用画像２２１を対象特徴量に変換すること、及び変換により得られた対象特徴量を訓練された１クラス分類器５５に与えることで、対象医用画像２２１に写る検査対象者の身体部位に対する第１結果に対応する出力値を訓練された１クラス分類器５５から取得すること、を含む。すなわち、第１モデル演算部２１２は、取得された対象医用画像２２１を訓練済みの符号器５１に入力し、訓練済みの符号器５１及び１クラス分類器５５の順伝播の演算処理を実行する。これにより、第１モデル演算部２１２は、当該第１結果に対応する出力値を訓練済みの第１分類モデル５から取得する。
【００９４】
第２モデル演算部２１３は、第２学習結果データ１２３を保持することで、訓練済みの第２分類モデル６を備える。第２モデル演算部２１３は、取得された対象医用画像２２１を訓練済みの第２分類モデル６に与えて、訓練済みの第２分類モデル６の演算処理を実行する。本実施形態では、第２モデル演算部２１３は、取得された対象医用画像２２１を訓練済みの第２分類モデル６の入力層に入力し、訓練済みの第２分類モデル６の順伝播の演算処理を実行する。これにより、第２モデル演算部２１３は、対象医用画像２２１に写る検査対象者の身体部位に対する第２結果に対応する出力値を訓練済みの第２分類モデル６の出力層から取得する。
【００９５】
判定部２１４は、第１結果及び第２結果に基づいて、対象医用画像２２１に写る検査対象者の身体部位が正常であるか否かを判定する。本実施形態では、第１結果及び第２結果は、身体部位の正常の度合いを数値で示すように構成される。判定部２１４は、調整結果データ１２５を保持することで、複数の第３学習医用画像３５１に対する判定精度が最適化されるように各値の調整された各パラメータを含む結合器７を備える。第１結果及び第２結果に基づいて判定することは、取得された第１結果及び第２結果を結合器７に与えることで、各パラメータの値を使用して、第１結果及び第２結果それぞれを重み付けすること、重み付けされた第１結果及び第２結果を結合すること、並びに結合により得られた判定値を閾値と比較することにより、検査対象者の身体部位が正常であるか否かを判定すること、により構成される。具体的には、判定部２１４は、各結果の値を結合器７の入力層７１に入力し、結合器７の順伝播の演算処理を実行する。これにより、判定部２１４は、判定値又は判定結果に対応する出力値を出力層７２から取得する。結合器７が判定値を出力するように構成される場合、判定部２１４は、得られた判定値を閾値と比較することで判定結果を導出する。出力部２１５は、判定部２１４による判定の結果を出力する。
【００９６】
なお、本実施形態では、第１分類モデル５の演算処理は、検査対象者の身体部位が正常ではないと判定される場合に、取得された対象医用画像２２１を訓練された符号器５１に与えることで、対象医用画像２２１を対象特徴量に変換すること、変換により得られた対象特徴量を訓練された復号器５３に与えることで、対象特徴量から対象復号化画像２２５を生成すること、対象医用画像２２１及び生成された対象復号化画像２２５の間の差分を算出すること、並びに算出された差分に基づいて、検査対象者の身体部位が正常ではないと判定されたことに関与する関連領域を対象医用画像２２１内で特定すること、を含んでもよい。この場合、判定の結果を出力することは、特定された関連領域を示す情報を出力することを含んでもよい。
【００９７】
具体的に、第１モデル演算部２１２は、対象医用画像２２１を訓練済みの符号器５１に入力し、訓練済みの符号器５１の順伝播の演算処理を実行することで、対象特徴量に対応する出力値を訓練済みの符号器５１から取得してもよい。この演算処理は、上記第１結果を得る処理と共通化されてよい。続いて、第１モデル演算部２１２は、得られた対象特徴量を訓練済みの復号器５３に入力し、訓練済みの復号器５３の順伝播の演算処理を実行することで、対象復号化画像２２５に対応する出力を訓練済みの復号器５３から取得してもよい。そして、第１モデル演算部２１２は、対象医用画像２２１及び生成された対象復号化画像２２５の間の差分を算出し、算出された差分に基づいて、対象医用画像２２１内で関連領域を特定してもよい。出力部２１５は、特定された関連領域を示す情報を上記判定結果として出力してもよい。
【００９８】
訓練済みの符号器５１及び復号器５３によれば、機械学習に使用された第１学習医用画像３１及びこれに類似する医用画像は精度よく再構成されるのに対して、それ以外の医用画像の再構成の精度は下がり得る。第１学習医用画像３１には、正常な身体部位の写る医用画像が用いられているため、異常な身体部位の写る医用画像に対する訓練済みの符号器５１及び復号器５３の再構成の精度は低くなり得る。つまり、異常な身体部位の写る部分に関して、訓練された符号器５１及び復号器５３は精度よく再構成することができない可能性が高くなる。したがって、上記演算処理において、対象医用画像２２１及び対象復号化画像２２５の間の差分（再構成誤差）に基づいて、病変の蓋然性の高い領域（病変候補領域）を関連領域として抽出することができる。なお、この関連領域を特定（抽出）する処理は、検査対象者の身体部位が正常と判定される場合にも実行されてよい。すなわち、関連領域を特定する処理は、検査対象者の身体部位が正常であるか否かの判定に関わらずに実行されてよい。
【００９９】
＜その他＞
モデル生成装置１及び診断支援装置２の各ソフトウェアモジュールに関しては後述する動作例で詳細に説明する。なお、本実施形態では、モデル生成装置１及び診断支援装置２の各ソフトウェアモジュールがいずれも汎用のＣＰＵによって実現される例について説明している。しかしながら、上記ソフトウェアモジュールの一部又は全部が、１又は複数の専用のプロセッサにより実現されてもよい。また、モデル生成装置１及び診断支援装置２それぞれのソフトウェア構成に関して、実施形態に応じて、適宜、ソフトウェアモジュールの省略、置換及び追加が行われてもよい。
【０１００】
§３  動作例
［モデル生成装置］
＜拡大処理＞
図７は、本実施形態に係るモデル生成装置１のデータ拡大処理に関する処理手順の一例を示すフローチャートである。ただし、以下のデータ拡大の処理手順は一例に過ぎず、各ステップは可能な限り変更されてよい。更に、以下のデータ拡大の処理手順について、実施の形態に応じて、適宜、ステップの省略、置換、及び追加が可能である。
【０１０１】
（ステップＳ１０１）
ステップＳ１０１では、制御部１１は、原初データ取得部１１８として動作し、被験者の身体部位の写る１又は複数の原初の医用画像３９０を取得する。
【０１０２】
原初の医用画像３９０は適宜生成されてよい。例えば、被験者の正常又は異常な身体部位を撮影装置により撮影することで、原初の医用画像３９０を生成することができる。生成された原初の医用画像３９０は、撮影により得られた生の医用画像又は何らかの画像処理により加工済みの医用画像であってよい。或いは、原初の医用画像３９０は、他の原初の医用画像に対して後述するステップＳ１０２の拡大処理を適用することで生成された新たな医用画像であってもよい。生成された原初の医用画像３９０には、当該原初の医用画像３９０に写る身体部位が正常であるか否かを示す正解ラベルが関連付けられてよい。身体部位が正常であるか否かの推論は、医師等の人手又は訓練済みの機械学習モデル等の機械により行われてよい。
【０１０３】
原初の医用画像３９０は、コンピュータの動作により自動的に生成されてもよいし、少なくとも部分的にオペレータの操作を含むことで手動的に生成されてもよい。また、原初の医用画像３９０の生成は、モデル生成装置１により行われてもよいし、モデル生成装置１以外の他のコンピュータにより行われてもよい。原初の医用画像３９０をモデル生成装置１が生成する場合、制御部１１は、自動的に又は入力装置１４を介したオペレータの操作により手動的に上記一連の生成処理を実行することで、１又は複数の原初の医用画像３９０を取得することができる。一方、原初の医用画像３９０を他のコンピュータが生成する場合、制御部１１は、例えば、ネットワーク、記憶媒体９１等を介して、他のコンピュータにより生成された１又は複数の原初の医用画像３９０を取得することができる。複数の原初の医用画像３９０を取得する場合、一部の原初の医用画像３９０がモデル生成装置１により生成され、その他の原初の医用画像３９０が１又は複数の他のコンピュータにより生成されてもよい。
【０１０４】
取得する原初の医用画像３９０の数は、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。原初の医用画像３９０を取得すると、制御部１１は、次のステップＳ１０２に処理を進める。
【０１０５】
（ステップＳ１０２）
ステップＳ１０２では、制御部１１は、拡大処理部１１９として動作し、取得された原初の医用画像３９０に対して拡大処理を適用することで、１又は複数の新たな医用画像３９５を生成する。拡大処理は、原初の医用画像３９０に対する、平行移動、回転、旋回、反転、切り抜き、コントラストの変更、拡大、縮小、又はこれらの組み合わせにより構成されてよい。なお、回転は、任意の点を中心に設定し、設定された中心を軸に画像を回す画像処理である。旋回は、任意の辺を固定し、固定された辺から上下左右に回す画像処理である。各画像処理の量は、例えば、オペレータの指定、プログラム内の設定値等により適宜決定されてよい。１つの原初の医用画像３９０から生成される新たな医用画像３９５の数は、特に限定されなくてよく、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。
【０１０６】
原初の医用画像３９０に正解ラベルが関連付けられている場合、新たな医用画像３９５にも正解ラベルが関連付けられてよい。拡大処理後も正解ラベルの内容の変更が不要な場合には、原初の医用画像３９０に関連付けられた正解ラベルが、新たな医用画像３９５にも関連付けられてよい。一方、拡大処理により正解ラベルの内容の変更を要する場合には、原初の医用画像３９０に関連付けられた正解ラベルを修正し又は新たな正解ラベルを生成し、修正された又は生成された正解ラベルが新たな医用画像３９５に関連付けられてよい。正解ラベルの修正又は生成は、人手又は機械的に行われてよい。正解ラベルの修正を機械的に行う場合、正解ラベルの修正内容は、拡大処理に応じて推定されてよい。新たな医用画像３９５を生成すると、制御部１１は、次のステップＳ１０３に処理を進める。
【０１０７】
（ステップＳ１０３）
ステップＳ１０３では、制御部１１は、生成された１又は複数の新たな医用画像３９５を所定の記憶領域に保存する。所定の記憶領域は、例えば、制御部１１内のＲＡＭ、記憶部１２、外部記憶装置、記憶メディア又はこれらの組み合わせであってよい。記憶メディアは、例えば、ＣＤ、ＤＶＤ等であってよく、制御部１１は、ドライブ１６を介して記憶メディアに新たな医用画像３９５を格納してもよい。外部記憶装置は、例えば、ＮＡＳ（Network Attached Storage）等のデータサーバであってよい。この場合、制御部１１は、通信インタフェース１３を利用して、ネットワークを介してデータサーバに新たな医用画像３９５を格納してもよい。また、外部記憶装置は、例えば、モデル生成装置１に接続された外付けの記憶装置であってもよい。生成された新たな医用画像３９５の保存が完了すると、制御部１１は、本動作例に係るデータ拡大に関する処理手順を終了する。
【０１０８】
＜第１分類モデルの機械学習＞
図８は、本実施形態に係るモデル生成装置１の第１分類モデル５の教師なし学習に関する処理手順の一例を示すフローチャートである。ただし、以下の第１分類モデル５の教師なし学習に関する処理手順は一例に過ぎず、各ステップは可能な限り変更されてよい。更に、以下の第１分類モデル５の教師なし学習に関する処理手順について、実施の形態に応じて、適宜、ステップの省略、置換、及び追加が可能である。
【０１０９】
（ステップＳ１１１）
ステップＳ１１１では、制御部１１は、第１取得部１１０として動作し、被験者の正常な身体部位の写る複数の第１学習医用画像３１を取得する。
【０１１０】
複数の第１学習医用画像３１の少なくとも一部には、原初の医用画像３９０及び新たな医用画像３９５の少なくともいずれかが用いられてよい。原初の医用画像３９０及び新たな医用画像３９５に正解ラベルが関連付けられている場合、制御部１１は、原初の医用画像３９０及び新たな医用画像３９５のデータベースから、正解ラベルに基づいて、第１学習医用画像３１として使用する原初の医用画像３９０及び新たな医用画像３９５の少なくともいずれかを抽出してよい。また、複数の第１学習医用画像３１の少なくとも一部は、原初の医用画像３９０及び新たな医用画像３９５以外から個別に取得されてもよい。この場合、第１学習医用画像３１を生成する方法は、上記原初の医用画像３９０を生成する方法と同様であってよい。なお、複数の第１学習医用画像３１の全てが、被験者の正常な身体部位の写る医用画像であることが望ましい。しかしながら、複数の第１学習医用画像３１の一部には、被験者の異常な身体部位の写る医用画像が含まれていてもよい。
【０１１１】
取得する第１学習医用画像３１の数は、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。第１学習医用画像３１を取得すると、制御部１１は、次のステップＳ１１２に処理を進める。
【０１１２】
（ステップＳ１１２）
ステップＳ１１２では、制御部１１は、第１学習部１１１として動作し、取得された複数の第１学習医用画像３１を使用して、第１分類モデル５の教師なし学習を実施する。
【０１１３】
本実施形態では、第１分類モデル５は、符号器５１、復号器５３、及び１クラス分類器５５を含む。制御部１１は、各第１学習医用画像３１を符号器５１に与えることで復号器５３により生成される復号化画像が各第１学習医用画像３１に適合する（すなわち、各第１学習医用画像３１及び対応する復号化画像の間の再構成誤差を最小化する）ように、符号器５１及び復号器５３を訓練する。その後、制御部１１は、複数の第１学習医用画像３１を使用して、訓練された符号器５１により得られる特徴量に基づいて、与えられた医用画像に写る身体部位の正常の度合いを１クラス分類で評価するように、１クラス分類器５５を訓練する。各訓練処理には、例えば、バッチ勾配降下法、確率的勾配降下法、ミニバッチ勾配降下法等が用いられてよい。
【０１１４】
なお、機械学習の処理対象となる符号器５１、復号器５３、及び１クラス分類器５５を構成するニューラルネットワークは適宜用意されてよい。それぞれの構造（例えば、層の数、各層に含まれるニューロンの数、隣接する層のニューロン同士の結合関係等）、各ニューロン間の結合の重みの初期値、及び各ニューロンの閾値の初期値は、テンプレートにより与えられてもよいし、オペレータの入力により与えられてもよい。また、再学習を行う場合には、制御部１１は、過去の機械学習を行うことで得られた学習結果データに基づいて、符号器５１、復号器５３、及び１クラス分類器５５を用意してもよい。
【０１１５】
符号器５１及び復号器５３の訓練処理の一例として、まず、制御部１１は、各第１学習医用画像３１を符号器５１の入力層５１１に入力し、符号器５１及び復号器５３の順伝播の演算処理を実行する。制御部１１は、この演算処理により、各第１学習医用画像３１から特徴量を抽出し、抽出された特徴量から生成された復号化画像に対応する出力値を復号器５３の出力層５３３から取得する。
【０１１６】
制御部１１は、各第１学習医用画像３１及び復号器５３から得られる対応する復号化画像の間の誤差（再構成誤差）を算出する。誤差の算出には、損失関数が用いられてよい。損失関数は、機械学習モデルの出力と正解との差分（すなわち、相違の程度）を評価する関数であり、出力値と正解（所望の値）との差分値が大きいほど、損失関数により算出される誤差の値は大きくなる。誤差の計算に利用する損失関数の種類は、特に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。損失関数には、例えば、平均二乗誤差、交差エントロピー誤差等の公知の損失関数が用いられてよい。
【０１１７】
制御部１１は、誤差逆伝播（Back propagation）法により、算出された誤差の勾配を用いて、復号器５３及び符号器５１の各演算パラメータ（各ニューロン間の結合の重み、各ニューロンの閾値等）の値の誤差を算出する。制御部１１は、算出された各誤差に基づいて、符号器５１及び復号器５３の各演算パラメータの値を更新する。各演算パラメータの値を更新する程度は、学習率により調節されてよい。学習率は、オペレータの指定により与えられてもよいし、プログラム内の設定値として与えられてもよい。
【０１１８】
制御部１１は、上記一連の更新処理により、算出される誤差の和が小さくなるように、符号器５１及び復号器５３の各演算パラメータの値を調整する。例えば、規定回数実行する、算出される誤差の和が閾値以下になる等の所定の条件を満たすまで、制御部１１は、上記一連の処理による各演算パラメータの値の調整を繰り返してもよい。これにより、制御部１１は、各第１学習医用画像３１を符号器５１に与えることで復号器５３により生成される復号化画像が各第１学習医用画像３１に適合するように、符号器５１及び復号器５３を訓練することができる。
【０１１９】
なお、符号器５１及び復号器５３の訓練処理において、上記更新処理の他に、制御部１１は、符号器５１から得られる特徴量と所定の確率分布（例えば、ガウス分布等）から得られる値との誤差を算出し、当該誤差の和が小さくなるように符号器５１の各演算パラメータの値を更に調整してもよい。これにより、制御部１１は、符号器５１の出力値（特徴量）を正規化してもよい。
【０１２０】
次に、１クラス分類器５５の訓練処理の一例として、制御部１１は、各第１学習医用画像３１を訓練された符号器５１の入力層５１１に入力し、符号器５１及び１クラス分類器５５の順伝播の演算処理を実行する。制御部１１は、この演算処理により、各第１学習医用画像３１に写る身体部位の正常の度合いを１クラス分類で評価した結果に対応する出力値を１クラス分類器５５の出力層５５３から得ることができる。
【０１２１】
１クラス分類器５５から得られる出力値は、正常な身体部位を特徴空間に写像した結果に対応する。制御部１１は、特徴空間上で、得られた出力値に対応する点と原点との距離を誤差として算出する。制御部１１は、誤差逆伝播法により、算出された誤差の勾配を用いて、１クラス分類器５５の各演算パラメータの値の誤差を算出する。制御部１１は、算出された各誤差に基づいて、１クラス分類器５５の各演算パラメータの値を更新する。１クラス分類器５５の各演算パラメータの値を更新する程度は、学習率により調節されてよい。
【０１２２】
制御部１１は、上記一連の更新処理により、算出される誤差が小さくなるように、１クラス分類器５５の各演算パラメータの値を調整する。上記符号器５１及び復号器５３と同様に、制御部１１は、所定の条件を満たすまで、上記一連の処理による１クラス分類器５５の各演算パラメータの値の調整を繰り返してもよい。これにより、制御部１１は、訓練された符号器５１により得られる特徴量に基づいて、与えられた医用画像が複数の第１学習医用画像３１のクラスに属する場合に当該医用画像に写る身体部位は正常であると評価し、与えられた医用画像が複数の第１学習医用画像３１のクラスに属さない場合に当該医用画像に写る身体部位は正常ではないと評価するように、１クラス分類器５５を訓練することができる。
【０１２３】
以上の教師なし学習により、第１分類モデル５の符号器５１及び１クラス分類器５５は、複数の第１学習医用画像３１から正常な身体部位の写る医用画像の分布を学習し、与えられた医用画像に写る身体部位の正常の度合いを１クラス分類で評価する能力を獲得する。また、復号器５３は、複数の第１学習医用画像３１の分布に含まれる医用画像に関して、符号器５１により得られる特徴量から与えられた医用画像を適切に復号化する能力を獲得する。第１分類モデル５の訓練処理が完了すると、制御部１１は、次のステップＳ１１３に処理を進める。
【０１２４】
（ステップＳ１１３）
ステップＳ１１３では、制御部１１は、保存処理部１１７として動作し、ステップＳ１１２の教師なし学習の結果に関する情報を第１学習結果データ１２１として生成する。本実施形態では、制御部１１は、上記教師なし学習により構築された訓練済みの符号器５１、復号器５３、及び１クラス分類器５５の構造及び各演算パラメータの値を示す情報を第１学習結果データ１２１として生成する。そして、制御部１１は、生成された第１学習結果データ１２１を所定の記憶領域に保存する。
【０１２５】
所定の記憶領域は、例えば、制御部１１内のＲＡＭ、記憶部１２、外部記憶装置、記憶メディア又はこれらの組み合わせであってよい。記憶メディアは、例えば、ＣＤ、ＤＶＤ等であってよく、制御部１１は、ドライブ１６を介して記憶メディアに第１学習結果データ１２１を格納してもよい。外部記憶装置は、例えば、ＮＡＳ（Network Attached Storage）等のデータサーバであってよい。この場合、制御部１１は、通信インタフェース１３を利用して、ネットワークを介してデータサーバに第１学習結果データ１２１を格納してもよい。また、外部記憶装置は、例えば、モデル生成装置１に接続された外付けの記憶装置であってもよい。第１学習結果データ１２１の保存が完了すると、制御部１１は、本動作例に係る第１分類モデル５の教師なし学習に関する処理手順を終了する。
【０１２６】
なお、生成された第１学習結果データ１２１は、任意のタイミングで診断支援装置２に提供されてよい。例えば、制御部１１は、ステップＳ１１３の処理として又はステップＳ１１３の処理とは別に、第１学習結果データ１２１を診断支援装置２に転送してもよい。診断支援装置２は、この転送を受信することで、第１学習結果データ１２１を取得してもよい。また、診断支援装置２は、通信インタフェース２３を利用して、モデル生成装置１又はデータサーバにネットワークを介してアクセスすることで、第１学習結果データ１２１を取得してもよい。また、例えば、診断支援装置２は、記憶媒体９２を介して、第１学習結果データ１２１を取得してもよい。また、例えば、第１学習結果データ１２１は、診断支援装置２に予め組み込まれてもよい。
【０１２７】
更に、制御部１１は、上記ステップＳ１１１〜ステップＳ１１３の処理を定期又は不定期に繰り返すことで、第１学習結果データ１２１を更新又は新たに生成してもよい。この繰り返しの際に、複数の第１学習医用画像３１の少なくとも一部の変更、修正、追加、削除等が適宜実行されてよい。そして、制御部１１は、更新した又は新たに生成した第１学習結果データ１２１を任意の方法で診断支援装置２に提供することで、診断支援装置２の保持する第１学習結果データ１２１を更新してもよい。
【０１２８】
＜第２分類モデルの機械学習＞
図９は、本実施形態に係るモデル生成装置１の第２分類モデル６の教師あり学習に関する処理手順の一例を示すフローチャートである。ただし、以下の第２分類モデル６の教師あり学習に関する処理手順は一例に過ぎず、各ステップは可能な限り変更されてよい。更に、以下の第２分類モデル６の教師あり学習に関する処理手順について、実施の形態に応じて、適宜、ステップの省略、置換、及び追加が可能である。
【０１２９】
（ステップＳ１２１）
ステップＳ１２１では、制御部１１は、第２取得部１１２として動作し、複数の学習データセット３３を取得する。
【０１３０】
複数の学習データセット３３の第２学習医用画像３３１の少なくとも一部には、原初の医用画像３９０及び新たな医用画像３９５の少なくともいずれかが用いられてよい。この場合、制御部１１は、原初の医用画像３９０及び新たな医用画像３９５のデータベースから、正常医用画像３３１１及び異常医用画像３３１２を含むように、第２学習医用画像３３１として使用する原初の医用画像３９０及び新たな医用画像３９５の少なくともいずれかを適宜抽出してよい。また、複数の学習データセット３３の第２学習医用画像３３１の少なくとも一部は、原初の医用画像３９０及び新たな医用画像３９５以外から個別に取得されてもよい。この場合、学習データセット３３を生成する方法は、上記原初の医用画像３９０を生成する方法と同様であってよい。更には、複数の学習データセット３３の第２学習医用画像３３１の一部は、複数の第１学習医用画像３１と重複してもよい。
【０１３１】
取得する学習データセット３３の数は、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。学習データセット３３を取得すると、制御部１１は、次のステップＳ１２２に処理を進める。
【０１３２】
（ステップＳ１２２）
ステップＳ１２２では、制御部１１は、第２学習部１１３として動作し、取得された複数の学習データセット３３を使用して、第２分類モデル６の教師あり学習を実施する。制御部１１は、各学習データセット３３について、第２学習医用画像３３１の入力に対して、入力された第２学習医用画像３３１に写る身体部位に対して正常の度合いを評価した結果が対応する正解ラベル３３３に適合するように、第２分類モデル６を訓練する。すなわち、制御部１１は、第２学習医用画像３３１を訓練データとして使用し、正解ラベル３３３を教師信号として使用して、第２分類モデル６の教師あり学習を実行する。上記ステップＳ１２１と同様に、この訓練処理には、例えば、バッチ勾配降下法、確率的勾配降下法、ミニバッチ勾配降下法等が用いられてよい。
【０１３３】
なお、上記第１分類モデル５と同様に、機械学習の処理対象となる第２分類モデル６を構成する畳み込みニューラルネットワークは適宜用意されてよい。第２分類モデル６の構造、各ニューロン間の結合の重みの初期値、及び各ニューロンの閾値の初期値は、テンプレートにより与えられてもよいし、オペレータの入力により与えられてもよい。また、再学習を行う場合には、制御部１１は、過去の機械学習を行うことで得られた学習結果データに基づいて、第２分類モデル６を用意してもよい。
【０１３４】
第２分類モデル６の訓練処理の一例として、まず、制御部１１は、各学習データセット３３の第２学習医用画像３３１を第２分類モデル６の入力層に入力し、第２分類モデル６の順伝播の演算処理を実行する。制御部１１は、この演算処理により、各第２学習医用画像３３１に写る身体部位に対して正常の度合いを評価した結果に対応する出力値を出力層から取得する。制御部１１は、各学習データセット３３について、当該演算処理で出力層から得られる出力値と正解ラベル３３３との間の誤差を算出する。上記ステップＳ１２１と同様に、当該誤差の算出には、損失関数が適宜用いられてよい。
【０１３５】
制御部１１は、誤差逆伝播法により、算出された誤差の勾配を用いて、第２分類モデル６の各演算パラメータの値の誤差を算出する。制御部１１は、算出された各誤差に基づいて、第２分類モデル６の各演算パラメータの値を更新する。第２分類モデル６の各演算パラメータの値を更新する程度は、学習率により調節されてよい。
【０１３６】
制御部１１は、上記一連の更新処理により、算出される誤差の和が小さくなるように、第２分類モデル６の各演算パラメータの値を調整する。上記ステップＳ１２１と同様に、制御部１１は、所定の条件を満たすまで、上記一連の処理による第２分類モデル６の各演算パラメータの値の調整を繰り返してもよい。これにより、制御部１１は、各学習データセット３３について、第２学習医用画像３３１の入力に対して、入力された第２学習医用画像３３１に写る身体部位に対して正常の度合いを評価した結果が対応する正解ラベル３３３に適合するように、第２分類モデル６を訓練することができる。
【０１３７】
以上の教師あり学習により、第２分類モデル６は、学習データセット３３に現れる症例に関して、与えられた医用画像に写る身体部位の正常の度合いを適切に評価する能力を獲得する。第２分類モデル６の訓練処理が完了すると、制御部１１は、次のステップＳ１２３に処理を進める。
【０１３８】
（ステップＳ１２３）
ステップＳ１２３では、制御部１１は、保存処理部１１７として動作し、ステップＳ１２２の教師あり学習の結果に関する情報を第２学習結果データ１２３として生成する。本実施形態では、制御部１１は、上記教師あり学習により構築された訓練済みの第２分類モデル６の構造及び各演算パラメータの値を示す情報を第２学習結果データ１２３として生成する。そして、制御部１１は、生成された第２学習結果データ１２３を所定の記憶領域に保存する。所定の記憶領域は、例えば、制御部１１内のＲＡＭ、記憶部１２、外部記憶装置、記憶メディア又はこれらの組み合わせであってよい。第２学習結果データ１２３の保存先は、第１学習結果データ１２１と同じであってもよいし、異なっていてもよい。
【０１３９】
第２学習結果データ１２３の保存が完了すると、制御部１１は、本動作例に係る第２分類モデル６の教師あり学習に関する処理手順を終了する。なお、上記第１学習結果データ１２１と同様に、第２学習結果データ１２３は、任意のタイミングで診断支援装置２に提供されてよい。また、上記ステップＳ１２１〜ステップＳ１２３の処理が定期又は不定期に繰り返されてよい。この繰り返しの際に、複数の学習データセット３３の少なくとも一部の変更、修正、追加、削除等が適宜実行されてよい。そして、更新又は新たに生成された第２学習結果データ１２３が任意の方法で診断支援装置２に提供されることで、診断支援装置２の保持する第２学習結果データ１２３が更新されてもよい。
【０１４０】
＜結合器のパラメータ調整＞
図１０は、本実施形態に係るモデル生成装置１のパラメータ調整に関する処理手順の一例を示すフローチャートである。上記データ拡大、第１分類モデル５の教師なし学習、第２分類モデル６の教師あり学習、及び以下のパラメータ調整に関する処理手順を含むモデル生成装置１の情報処理方法は、「モデル生成方法」の一例である。ただし、以下のパラメータ調整に関する処理手順は一例に過ぎず、各ステップは可能な限り変更されてよい。更に、以下のパラメータ調整に関する処理手順について、実施の形態に応じて、適宜、ステップの省略、置換、及び追加が可能である。
【０１４１】
（ステップＳ１３１）
ステップＳ１３１では、制御部１１は、第３取得部１１４として動作し、複数の調整用データセット３５を取得する。
【０１４２】
複数の調整用データセット３５の第３学習医用画像３５１の少なくとも一部には、原初の医用画像３９０及び新たな医用画像３９５の少なくともいずれかが用いられてよい。また、複数の調整用データセット３５の第３学習医用画像３５１の少なくとも一部は、原初の医用画像３９０及び新たな医用画像３９５以外から個別に取得されてもよい。この場合、調整用データセット３５を生成する方法は、上記原初の医用画像３９０を生成する方法と同様であってよい。更には、複数の調整用データセット３５の第３学習医用画像３５１の一部は、第１学習医用画像３１又は第２学習医用画像３３１と重複してもよい。なお、複数の調整用データセット３５の第３学習医用画像３５１は、１又は複数の限度見本３５２を含んでもよい。限度見本３５２は適宜選択されてよい。例えば、限度見本３５２は、オペレータ等により手動的に指定されてもよい。
【０１４３】
取得する調整用データセット３５の数は、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。調整用データセット３５を取得すると、制御部１１は、次のステップＳ１３２に処理を進める。
【０１４４】
（ステップＳ１３２及びステップＳ１３３）
ステップＳ１３２では、制御部１１は、判定部１１５として動作し、訓練された第１分類モデル５及び訓練された第２分類モデル６を使用して、各調整用データセット３５の第３学習医用画像３５１に写る身体部位が正常であるか否かを判定する。ステップＳ１３３では、制御部１１は、調整部１１６として動作し、各第３学習医用画像３５１に対する判定部１１５の判定の精度が最適化されるように、結合器７の各パラメータの値を調整する。
【０１４５】
本実施形態では、制御部１１は、ステップＳ１３２及びステップＳ１３３により、複数の調整用データセット３５を使用して、結合器７の教師あり学習を実施する。なお、上記ステップＳ１２１と同様に、結合器７の訓練処理には、例えば、バッチ勾配降下法、確率的勾配降下法、ミニバッチ勾配降下法等が用いられてよい。また、上記第１分類モデル５等と同様に、機械学習の処理対象となる結合器７を構成するニューラルネットワークは適宜用意されてよい。結合器７の構造、各ニューロン間の結合の重みの初期値、及び各ニューロンの閾値の初期値は、テンプレートにより与えられてもよいし、オペレータの入力により与えられてもよい。また、再学習を行う場合には、制御部１１は、過去の機械学習を行うことで得られた学習結果データに基づいて、結合器７を用意してもよい。
【０１４６】
具体的に、ステップＳ１３２では、制御部１１は、各調整用データセット３５の第３学習医用画像３５１を訓練された第１分類モデル５の符号器５１に入力し、訓練された第１分類モデル５の符号器５１及び１クラス分類器５５の順伝播の演算処理を実行する。制御部１１は、この演算処理により、各第３学習医用画像３５１に対する第１結果を訓練済みの１クラス分類器５５から取得する。また、制御部１１は、各調整用データセット３５の第３学習医用画像３５１を訓練された第２分類モデル６に入力し、訓練された第２分類モデル６の順伝播の演算処理を実行する。制御部１１は、この演算処理により、各第３学習医用画像３５１に対する第２結果を訓練済みの第２分類モデル６から取得する。そして、制御部１１は、取得された第１結果及び第２結果を結合器７の入力層７１に入力し、結合器７の順伝播の演算処理を実行する。制御部１１は、この演算処理により、各第３学習医用画像３５１について、閾値と比較して判定結果を導出するための判定値又は直接的に判定結果を示す出力値を出力層７２から取得する。閾値は適宜与えられてよい。
【０１４７】
続いて、ステップＳ１３３では、制御部１１は、各調整用データセット３５について、判定値により導出される又は出力値により示される判定結果及び正解ラベル３５３により示される正解の間の誤差を算出する。上記ステップＳ１２１等と同様に、当該誤差の算出には、損失関数が適宜用いられてよい。制御部１１は、誤差逆伝播法により、算出された誤差の勾配を用いて、結合器７の各パラメータの値の誤差を算出する。制御部１１は、算出された各誤差に基づいて、結合器７の各パラメータの値を更新する。結合器７の各パラメータの値を更新する程度は、学習率により調節されてよい。
【０１４８】
制御部１１は、上記一連の更新処理により、算出される誤差の和が小さくなるように、結合器７の各パラメータの値を調整する。上記ステップＳ１２１等と同様に、制御部１１は、所定の条件を満たすまで、ステップＳ１３２及びステップＳ１３３の一連の処理による結合器７の各パラメータの値の調整を繰り返してもよい。更には、複数の第３学習医用画像３５１に１又は複数の限度見本３５２が含まれる場合には、制御部１１は、限度見本３５２に対する判定結果に誤りが生じなくなるまで、結合器７の各演算パラメータの値の調整を繰り返してもよい。これにより、制御部１１は、各第３学習医用画像３５１に対する判定の精度が最適化されるように、結合器７の各パラメータの値を調整することができる。結合器７の各パラメータの値の調整が完了すると、制御部１１は、次のステップＳ１３４に処理を進める。
【０１４９】
（ステップＳ１３４）
ステップＳ１３４では、制御部１１は、保存処理部１１７として動作し、ステップＳ１３３のパラメータの調整結果に関する情報を調整結果データ１２５として生成する。本実施形態では、制御部１１は、上記教師あり学習により構築された訓練済みの結合器７の構造及び各パラメータの値を示す情報を調整結果データ１２５として生成する。そして、制御部１１は、生成された調整結果データ１２５を所定の記憶領域に保存する。所定の記憶領域は、例えば、制御部１１内のＲＡＭ、記憶部１２、外部記憶装置、記憶メディア又はこれらの組み合わせであってよい。調整結果データ１２５の保存先は、第１学習結果データ１２１及び第２学習結果データ１２３の少なくとも一方と同じであってもよいし、或いは、第１学習結果データ１２１及び第２学習結果データ１２３と異なっていてもよい。
【０１５０】
調整結果データ１２５の保存が完了すると、制御部１１は、本動作例に係る結合器７の各パラメータ調整に関する処理手順を終了する。なお、上記第１学習結果データ１２１等と同様に、調整結果データ１２５は、任意のタイミングで診断支援装置２に提供されてよい。また、上記ステップＳ１３１〜ステップＳ１３４の処理が定期又は不定期に繰り返されてよい。この繰り返しの際に、複数の調整用データセット３５の少なくとも一部の変更、修正、追加、削除等が適宜実行されてよい。同様に、１又は複数の限度見本３５２の少なくとも一部の変更、修正、追加、削除等が適宜実行されてよい。そして、更新又は新たに生成された調整結果データ１２５が任意の方法で診断支援装置２に提供されることで、診断支援装置２の保持する調整結果データ１２５が更新されてもよい。
【０１５１】
［診断支援装置］
図１１は、本実施形態に係る診断支援装置２の処理手順の一例を示すフローチャートである。以下の診断支援装置２の処理手順は、「診断支援方法」の一例である。ただし、以下の診断支援装置２の処理手順は一例に過ぎず、各ステップは可能な限り変更されてよい。更に、以下の診断支援装置２の処理手順について、実施の形態に応じて、適宜、ステップの省略、置換、及び追加が可能である。
【０１５２】
（ステップＳ２０１）
ステップＳ２０１では、制御部２１は、データ取得部２１１として動作し、検査対象者の身体部位の写る対象医用画像２２１を取得する。対象医用画像２２１を取得する方法は、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。例えば、制御部２１は、撮影装置から直接的に対象医用画像２２１を取得してもよい。また、例えば、制御部２１は、他のコンピュータから対象医用画像２２１を取得してもよい。取得する対象医用画像２２１の数は、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。対象医用画像２２１を取得すると、制御部２１は、次のステップＳ２０２に処理を進める。なお、複数の対象医用画像２２１を取得した場合、制御部２１は、対象医用画像２２１毎にステップＳ２０２以降の処理を実行する。
【０１５３】
（ステップＳ２０２）
ステップＳ２０２では、制御部２１は、第１モデル演算部２１２として動作し、訓練された第１分類モデル５を使用することで、取得された対象医用画像２２１に写る対象者の身体部位に対する第１結果を取得する。すなわち、制御部２１は、取得された対象医用画像２２１を訓練された第１分類モデル５に与えて、訓練された第１分類モデル５の演算処理を実行することで、第１結果に対応する出力値を訓練された第１分類モデル５から取得する。
【０１５４】
本実施形態では、制御部２１は、第１学習結果データ１２１を参照して、訓練済みの符号器５１及び１クラス分類器５５の設定を行う。制御部２１は、対象医用画像２２１を訓練済みの符号器５１の入力層５１１に入力し、訓練済みの符号器５１の順伝播の演算処理を実行する。この演算処理により、制御部２１は、対象特徴量に対応する出力値を出力層５１３から取得する。続いて、制御部２１は、取得された対象特徴量を訓練済みの１クラス分類器５５の入力層５５１に入力し、訓練済みの１クラス分類器５５の順伝播の演算処理を実行する。この演算処理により、制御部２１は、第１結果に対応する出力値を出力層５５３から取得する。第１結果を取得すると、制御部２１は、次のステップＳ２０３に処理を進める。
【０１５５】
（ステップＳ２０３）
ステップＳ２０３では、制御部２１は、第２モデル演算部２１３として動作し、訓練された第２分類モデル６を使用することで、取得された対象医用画像２２１に写る対象者の身体部位に対する第２結果を取得する。すなわち、制御部２１は、取得された対象医用画像２２１を訓練された第２分類モデル６に与えて、訓練された第２分類モデル６の演算処理を実行することで、第２結果に対応する出力値を訓練された第２分類モデル６から取得する。
【０１５６】
本実施形態では、制御部２１は、第２学習結果データ１２３を参照して、訓練済みの第２分類モデル６の設定を行う。制御部２１は、対象医用画像２２１を訓練済みの第２分類モデル６の入力層に入力し、訓練済みの第２分類モデル６の順伝播の演算処理を実行する。この演算処理により、制御部２１は、第２結果に対応する出力値を出力層から取得する。第２結果を取得すると、制御部２１は、次のステップＳ２０４に処理を進める。
【０１５７】
なお、ステップＳ２０３の処理を実行するタイミングは、このような例に限定されなくてよく、実施の形態に応じて適宜変更されてよい。例えば、ステップＳ２０３の処理は、ステップＳ２０２の前、又はステップＳ２０２と並列に実行されてもよい。
【０１５８】
（ステップＳ２０４）
ステップ２０４では、制御部２１は、判定部２１４として動作し、第１結果及び第２結果に基づいて、対象医用画像２２１に写る検査対象者の身体部位が正常であるか否かを最終的に判定する。
【０１５９】
本実施形態では、制御部２１は、調整結果データ１２５を参照して、訓練済みの結合器７の設定を行う。制御部２１は、取得された第１結果及び第２結果を訓練済みの結合器７の入力層７１に入力し、訓練済みの結合器７の順伝播の演算処理を実行する。この演算処理により、制御部２１は、判定値又は判定結果に対応する出力値を出力層７２から取得する。出力層７２が判定値を出力するように構成される場合、制御部２１は、得られた判定値を閾値と比較することで判定結果を導出する。閾値は適宜与えられてよい。判定結果を取得すると、制御部２１は、次のステップＳ２０５に処理を進める。
【０１６０】
（ステップＳ２０５）
ステップＳ２０５では、制御部２１は、ステップＳ２０４の判定結果に基づいて、処理の分岐先を決定する。ステップＳ２０４において、検査対象者の身体部位は正常ではないと判定した場合、制御部２１は、ステップＳ２０６に処理を進める。他方、検査対象者の身体部位は正常であると判定した場合、制御部２１は、ステップＳ２０６〜ステップＳ２０８の処理を省略し、ステップＳ２０９に処理を進める。
【０１６１】
（ステップＳ２０６）
ステップＳ２０６では、制御部２１は、第１モデル演算部２１２として動作し、訓練された復号器５３を使用して、対象特徴量から対象復号化画像２２５を生成する。
【０１６２】
本実施形態では、制御部２１は、第１学習結果データ１２１を参照して、訓練済みの符号器５１及び復号器５３の設定を行う。制御部２１は、対象医用画像２２１を訓練済みの符号器５１の入力層５１１に入力し、訓練済みの符号器５１の順伝播の演算処理を実行する。この演算処理により、制御部２１は、対象特徴量に対応する出力値を出力層５１３から取得する。続いて、制御部２１は、取得された対象特徴量を訓練済みの復号器５３の入力層５３１に入力し、訓練済みの復号器５３の順伝播の演算処理を実行する。この演算処理により、制御部２１は、対象復号化画像２２５に対応する出力値を出力層５３３から取得する。なお、ステップＳ２０２の処理結果を利用する場合、制御部２１は、ステップＳ２０６において符号器５１に関する処理を省略してよい。対象復号化画像２２５を取得すると、制御部２１は、次のステップＳ２０７に処理を進める。
【０１６３】
（ステップＳ２０７及びステップＳ２０８）
ステップＳ２０７では、制御部２１は、第１モデル演算部２１２として動作し、対象医用画像２２１及び生成された対象復号化画像２２５の間の差分を算出する。次のステップＳ２０８では、制御部２１は、第１モデル演算部２１２として動作し、算出された差分に基づいて、検査対象者の身体部位が正常ではないと判定されたことに関与する関連領域を対象医用画像２２１内で特定する。
【０１６４】
上記のとおり、対象復号化画像２２５では、異常の蓋然性の高い部分が精度よく再構成されず、対象医用画像２２１の対応する部分との差が大きくなる。そのため、制御部２１は、対象医用画像２２１及び対象復号化画像２２５の対応する画素同士の差分を算出し、各画素の差分値を閾値と比較する。閾値は適宜与えられてよい。この処理により、制御部２１は、画素の差分値が閾値以上である（又は閾値を超える）部分を関連領域として抽出することができる。関連領域を特定すると、制御部２１は、次のステップＳ２０９に処理を進める。
【０１６５】
なお、ステップＳ２０６〜ステップＳ２０９の処理は、検査対象者の身体部位は正常であると判定した場合にも実行されてよい。この場合、ステップＳ２０５の処理は省略されてよい。ステップＳ２０６〜ステップＳ２０８の処理の少なくとも一部（特に、ステップＳ２０６）は、ステップＳ２０２において実行されてよい。また、この場合、関連領域の特定結果は、無視されてもよいし、或いは検査対象者の身体部位が正常ではないと判定した場合と同様に取り扱われてもよい。
【０１６６】
（ステップＳ２０９）
ステップＳ２０９では、制御部２１は、出力部２１５として動作し、検査対象者の身体部位が正常であるか否かを判定した結果に関する情報を出力する。
【０１６７】
出力先及び出力する情報の内容はそれぞれ、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。出力先は、例えば、出力装置２５、他のコンピュータの出力装置、ＲＡＭ、記憶部２２、データサーバ、外部記憶装置、他のコンピュータの記憶装置等であってよい。一方、出力情報の内容に関して、制御部２１は、例えば、判定結果を示す結果情報をそのまま出力してもよい。また、例えば、制御部２１は、判定結果に基づいて、所定の情報処理を実行してもよい。そして、制御部２１は、所定の情報処理の結果を示す情報を結果情報として出力してもよい。一例として、制御部２１は、判定結果に応じて特定のメッセージ（例えば、身体部位が正常ではない蓋然性が高いことを知らせるための警告）を出力してもよい。結果情報は、対象医用画像２２１と共に出力されてよいし、或いは単独で出力されてもよい。ステップＳ２０１において、複数の対象医用画像２２１を取得している場合、制御部２１は、複数の対象医用画像２２１を表示装置に一覧表示してもよい。この場合、制御部２１は、正常ではないと判定された対象医用画像２２１を優先的に又は区別して表示してもよい。
【０１６８】
また、判定の結果を出力することは、判定の結果を示す結果情報を対象医用画像２２１に関連付けることを含んでもよい。結果情報のデータ形式は、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。一例として、結果情報は、ＤＩＣＯＭタグにより構成されてよい。また、判定の結果を出力することは、ステップＳ２０８により特定された関連領域を示す情報を出力することを含んでもよい。この場合、関連領域は、対象医用画像２２１と共に出力されてよいし、或いは単独で出力されてもよい。
【０１６９】
図１２Ａ及び図１２Ｂは、判定の結果を示す情報を対象医用画像２２１と共に出力する形態の一例を模式的に例示する。図１２Ａの例では、制御部２１は、判定の結果を示す文字表記２５１を対象医用画像２２１に合成し、得られた合成画像を出力装置２５等に出力する。文字表記２５１の内容及び配置は、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。関連領域が特定されている場合、文字表記２５１は、関連領域以外の領域に配置されてよい。この例のとおり、判定の結果を出力することは、判定の結果を示す情報を対象医用画像２２１に合成することを含んでもよい。なお、この場合に、判定の結果を示す情報は、文字表記２５１の例に限られなくてもよい。判定の結果を示す情報には、文字以外に、例えば、記号、印、図形等が用いられてよい。
【０１７０】
図１２Ｂの例では、制御部２１は、対象医用画像２２１を出力装置２５等に出力する際に、対象医用画像２２１の外枠２５２の色調（色相、明度、彩度）を判定結果に応じて変更する。すなわち、制御部２１は、正常であると判定された対象医用画像２２１及び正常ではないと判定された対象医用画像２２１の間で外枠２５２の色調が異なるように各対象医用画像２２１を出力してもよい。外枠２５２の色調は、視覚効果の一例である。この例のとおり、制御部２１は、対象医用画像２２１の視覚効果により判定の結果を表現してもよい。なお、視覚効果は、外枠２５２の色調の例に限られなくてよい。視覚効果には、外枠２５２の色調以外に、例えば、テクスチャ、パターン等が用いられてよい。
【０１７１】
図１３Ａ〜図１３Ｃは、対象医用画像２２１と共に関連領域を示す情報を出力する形態の一例を模式的に例示する。図１３Ａの例では、制御部２１は、ボックス２５５の表示により、対象医用画像２２１上で関連領域を示す。ボックス２５５は、関連領域を示す情報の一例である。ボックス２５５の形状は、特定された関連領域の形状と一致していてもよい。或いは、ボックス２５５の形状には、或いは関連領域を含むような所定の形状が採用されてもよい。所定の形状は、例えば、矩形、円形、楕円形等であってよい。また、ボックス２５５の視覚効果は、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。
【０１７２】
図１３Ｂの例では、制御部２１は、強調領域２５６の表示により、対象医用画像２２１上で関連領域を示す。強調領域２５６は、関連領域を示す情報の一例である。強調領域２５６は、視覚効果が他の領域（強調領域２５６以外の領域）と異なるように構成される。視覚効果は、例えば、色調等により規定されてよい。上記ボックス２５５と同様に、強調領域２５６の形状は、特定された関連領域の形状と一致していてもよいし、或いは強調領域２５６の形状には、所定の形状が採用されてもよい。
【０１７３】
図１３Ｃの例では、制御部２１は、ヒートマップ２５７の表示により、対象医用画像２２１上で関連領域を示す。ヒートマップ２５７は、関連領域を示す情報の一例である。ヒートマップ２５７では、対象医用画像２２１及び対象復号化画像２２５の間の差分の大きい画素ほど大きな値（例えば、濃い色）で表現される。ヒートマップ２５７は、各画素の差分値に基づいて適宜生成されてよい。
【０１７４】
なお、図１２Ａ、図１２Ｂ、及び図１３Ａ〜図１３Ｃでは、説明の便宜上、対象医用画像２２１の一例として、胸部のＸ線画像を用いた。このＸ線画像は、Xiaosong Wang, Yifan Peng, Le Lu, Zhiyong Lu, Mohammadhadi Bagheri, Ronald Summers, ChestX-ray8: Hospital-scale Chest X-ray Database and Benchmarks on Weakly-Supervised Classification and Localization of Common Thorax Diseases, IEEE CVPR, pp. 3462-3471, 2017（参考ＵＲＬ：https://nihcc.app.box.com/v/ChestXray-NIHCC）で公開されているものである。ただし、対象医用画像２２１は、各図の例に限定されるものではない。判定結果に関する情報の出力が完了すると、制御部２１は、本動作例に係る診断支援装置２の処理手順を終了する。
【０１７５】
［特徴］
以上のとおり、本実施形態では、モデル生成装置１において、上記ステップＳ１１１及びステップＳ１１２により、正常な症例の第１学習医用画像３１を使用した教師なし学習により訓練済みの第１分類モデル５を生成する。これと共に、上記ステップＳ１２１及びステップＳ１２２により、正常な症例及び異常な症例を含む学習データセット３３を使用した教師あり学習により訓練済みの第２分類モデル６を生成する。異常な症例の第２学習医用画像３３１を含む学習データセット３３を大量に収集するのは困難でかつコストがかかるのに対して、正常な症例の第１学習医用画像３１は比較的に低コストでかつ容易に収集可能である。そのため、ステップＳ１２２で使用する学習データセット３３の件数が少ないことで訓練済みの第２分類モデル６の分類精度が低くなる可能性がある。これに対して、ステップＳ１１２において、比較的に低コストでかつ容易に収集された大量の第１学習医用画像３１を使用することで、訓練済みの第１分類モデル５の分類精度を高めることができる。この訓練済みの第１分類モデル５により、訓練済みの第２分類モデル６の分類精度を補うことができる。したがって、本実施形態によれば、比較的に低コストで、医用画像に写る検査対象者の身体部位が正常であるか否かについての分類精度の向上を図ることができる。診断支援装置２では、上記ステップＳ２０１〜ステップＳ２０４において、生成された訓練済みの第１分類モデル５及び第２分類モデル６の２つの分類モデルを使用することで、対象医用画像２２１に写る検査対象者の身体部位が正常であるか否かを高精度に判定可能であることを期待することができる。
【０１７６】
また、本実施形態では、診断支援装置２は、訓練済みの第１分類モデル５による第１結果及び訓練済みの第２分類モデル６による第２結果を結合するように構成された結合器７を備えている。ステップＳ１３１〜ステップＳ１３３により、結合器７の各パラメータの値は、複数の第３学習医用画像３５１に対する判定の精度が最適化されるように調整されている。これにより、対象医用画像２２１に写る検査対象者の身体部位が正常であるか否かを分類する精度の更なる向上を図ることができる。更に、本実施形態では、複数の第３学習医用画像３５１は限度見本３５２を含んでもよい。これにより、限度見本３５２及びこれに類似する被検体に対する分類精度の向上を期待することができる。また、忌避すべき症例を限度見本３５２に設定することで、その症例及び類似の症例に対して誤分類する確率を低減することができる。
【０１７７】
また、本実施形態では、ステップＳ２０９において、判定の結果を示す結果情報を対象医用画像２２１に対してアノテーションすることができる。これにより、対象医用画像２２１の利便性を高めることができる。例えば、図１２Ａ及び図１２Ｂのように、対象医用画像２２１と共に判定結果を視覚的に表示することで、医師の読影業務における異常の見落としを抑制し、かつ当該読影業務の効率化を図ることができる。また、例えば、関連付けられた結果情報に基づいて、正常でないと判定された身体部位の写る対象医用画像２２１のみを抽出することができる。これにより、正常でない身体部位の写る対象医用画像２２１を優先的に表示装置（例えば、出力装置２５）に表示することができため、読影業務を行う医師の負担を減らすことができる。
【０１７８】
また、本実施形態では、モデル生成装置１により生成される訓練済みの符号器５１及び復号器５３により、異常である又はその蓋然性の高い領域を関連領域として抽出することができる。診断支援装置２では、ステップＳ２０９において、この関連領域を示す情報を対象医用画像２２１に対してアノテーションすることができる。これにより、対象医用画像２２１の利便性を高めることができる。例えば、図１３Ａ〜図１３Ｃのように、対象医用画像２２１上で関連領域を明示することで、医師の読影業務の効率化を図ることができる。
【０１７９】
なお、教師あり学習により、アノテーションする箇所を特定する能力を機械学習モデルに獲得させるためには、学習データセットは、学習医用画像内のアノテーションする箇所を示すラベルを更に含まなければならない。健康診断等における一般的な読影業務では、目視により医用画像を確認するに留まり、アノテーションする箇所を入力することは少ない。そのため、この場合には、アノテーションする箇所を示すラベルを入力する作業を追加する分だけ、学習データセットを収集するコストが更に高くなる。更に、この作業は専門性が高く、大量の学習データセットを収集するのは極めて困難である。これに対して、本実施形態では、アノテーションする箇所を示すラベルを用いることなく、大量の第１学習医用画像３１を使用して、比較的に高精度に関連領域を特定する能力を第１分類モデル５に獲得させることができる。したがって、本実施形態によれば、比較的に低コストで、医用画像内で関連領域を特定する能力を機械学習モデルに獲得させることができる。
【０１８０】
また、本実施形態では、ステップＳ１０１及びステップＳ１０２により、原初の医用画像３９０から１又は複数の新たな医用画像３９５を生成することができる。生成された新たな医用画像３９５は、各学習医用画像（３１、３３１、３５１）として利用可能である。したがって、本実施形態によれば、コストを殆どかけることなく、各学習医用画像（３１、３３１、３５１）の数を容易に増やすことができ、これによって、生成される訓練済みの第１分類モデル５及び第２分類モデル６による分類の精度の向上を図ることができる。
【０１８１】
また、本実施形態では、第１分類モデル５は、１クラス分類器５５を含む。１クラス分類器５５は、ニューラルネットワークにより構成される。第２分類モデル６は、畳み込みニューラルネットワークにより構成される。これらにより、検査対象者の身体部位が正常か否かを適切に分類可能な第１分類モデル５及び第２分類モデル６を提供することができる。
【０１８２】
§４  変形例
以上、本発明の実施の形態を詳細に説明してきたが、前述までの説明はあらゆる点において本発明の例示に過ぎない。本発明の範囲を逸脱することなく種々の改良又は変形を行うことができることは言うまでもない。例えば、以下のような変更が可能である。なお、以下では、上記実施形態と同様の構成要素に関しては同様の符号を用い、上記実施形態と同様の点については、適宜説明を省略した。以下の変形例は適宜組み合わせ可能である。
【０１８３】
＜４．１＞
上記実施形態では、符号器５１、復号器５３、１クラス分類器５５、及び結合器７には、全結合型ニューラルネットワークが用いられている。また、第２分類モデル６には、畳み込みニューラルネットワークが用いられている。しかしながら、それぞれに用いられるニューラルネットワークの種類は、このような例に限定されなくてよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。例えば、符号器５１には、畳み込みニューラルネットワークが用いられてよい。また、例えば、第２分類モデル６には、全結合型ニューラルネットワークが用いられてよい。
【０１８４】
また、第１分類モデル５及び第２分類モデル６には、ニューラルネットワーク以外の機械学習モデルが用いられてよい。例えば、符号器５１及び復号器５３は、主成分分析により導出された固有ベクトルを用いた直交射影行列により構成されてよい。この場合、教師なし学習は、主成分分析を行うことを含んでよい。また、例えば、１クラス分類器５５は、１クラスサポートベクタマシン等により構成されてよい。また、例えば、異常な身体部位の写る医用画像等の、第１学習医用画像３１とは大きく異なる医用画像が訓練済みの符号器５１に与えられた場合、基本的には、この医用画像に対して得られる特徴量は、各第１学習医用画像３１に対して得られる特徴量から外れた値になる。そのため、１クラス分類器５５は、訓練済みの符号器５１により得られる各第１学習医用画像３１の特徴量の分布及び識別境界（例えば、閾値）を示す情報により構成されてよい。この場合、１クラス分類器５５は、与えられた医用画像の特徴量及び各第１学習医用画像３１の特徴量の間の距離に基づいて、与えられた医用画像の特徴量が外れ値か否かを判定することで、与えられた医用画像に写る身体部位の正常の度合いを評価してもよい。同様に、第１分類モデル５は、複数の第１学習医用画像３１を含むデータ群及び識別境界を示す情報により構成されてよい。この場合、第１分類モデル５は、与えられた医用画像及び各第１学習医用画像３１の間の距離に基づいて、与えられた医用画像が外れ値か否かを判定することで、与えられた医用画像に写る身体部位の正常の度合いを評価してもよい。また、例えば、第２分類モデル６は、回帰モデル、サポートベクタマシン等により構成されてよい。各機械学習の方法は、各モデルの構成に応じて適宜選択されてよい。
【０１８５】
＜４．２＞
上記実施形態において、第１分類モデル５及び第２分類モデル６それぞれの入力及び出力の形式は、上記の例に限定されなくてよく、実施の形態に応じて適宜変更されてよい。例えば、第２分類モデル６による分類は、対象医用画像２２１内の関連領域を推定することが含まれてよい。すなわち、第２分類モデル６の出力値には、関連領域を示す情報が含まれてよい。この場合、正解ラベル３３３には、第２学習医用画像３３１内の関連領域を示す情報が含まれてよい。また、例えば、第１分類モデル５及び第２分類モデル６の少なくとも一方は、人物の属性を示す属性情報の入力を更に受け付けるように構成されてもよい。
【０１８６】
図１４Ａは、属性情報の入力を更に受け付けるように構成される本変形例に係る第２分類モデル６の教師あり学習の処理過程の一例を模式的に例示する。図１４Ｂは、本変形例に係る結合器７のパラメータ調整の処理過程の一例を模式的に例示する。図１４Ｃは、本変形例に係る診断支援装置２の処理過程の一例を模式的に例示する。
【０１８７】
図１４Ａに示されるとおり、第２分類モデル６Ａが属性情報の入力を更に受け付けるように構成される場合、各学習データセット３３Ａは、被験者の属性を示す学習属性情報３３９を更に備える。学習属性情報３３９は、教師あり学習の訓練データとして使用される学習用の属性情報である。この点を除き、各学習データセット３３Ａは、上記各学習データセット３３と同様に構成されてよい。上記ステップＳ１２１では、制御部１１は、第２学習医用画像３３１、正解ラベル３３３、及び学習属性情報３３９の組み合わせによりそれぞれ構成される複数の学習データセット３３Ａを取得する。
【０１８８】
第２分類モデル６Ａは、属性情報の入力を更に受け付ける点を除き、上記第２分類モデル６と同様に構成されてよい。属性情報の入力を受け付ける構成は、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。一例として、第２分類モデル６Ａは、全結合層６３に属性情報が入力されるように構成されてよい。他の例として、第２分類モデル６Ａは、畳み込み層６１及びプーリング層６２に対して並列に配置される１つ以上の層を更に備えてもよい。この場合、第２分類モデル６Ａは、最も入力側に配置される層に属性情報が入力され、最も出力側に配置される層の出力が全結合層６３に入力されるように構成されてよい。
【０１８９】
上記ステップＳ１２２では、第２分類モデル６Ａは、学習属性情報３３９を更に使用した教師あり学習により、与えられた属性情報を考慮して、与えられた医用画像に写る身体部位の正常の度合いを評価するように訓練される。すなわち、制御部１１は、各学習データセット３３について、第２学習医用画像３３１及び学習属性情報３３９の入力に対して、入力された第２学習医用画像３３１に写る身体部位に対して正常の度合いを評価した結果が対応する正解ラベル３３３に適合するように、第２分類モデル６Ａを訓練する。訓練方法は、上記実施形態と同様であってよい。ステップＳ１２３では、制御部１１は、訓練済みの第２分類モデル６Ａに関する情報を第２学習結果データ１２３Ａとして生成する。第２学習結果データ１２３Ａは、上記第２学習結果データ１２３と同様であってよい。上記実施形態と同様に、生成された第２学習結果データ１２３Ａは、任意の方法で診断支援装置２に提供されてよい。
【０１９０】
また、図１４Ｂに示されるとおり、上記学習データセット３３Ａと同様に、各調整用データセット３５Ａは、被験者の属性を示す学習属性情報３５９を更に備える。学習属性情報３５９は、学習属性情報３３９と同様である。この点を除き、各調整用データセット３５Ａは、上記各調整用データセット３５と同様であってよい。上記ステップＳ１３１では、制御部１１は、第３学習医用画像３５１、正解ラベル３５３、及び学習属性情報３５９の組み合わせによりそれぞれ構成される複数の調整用データセット３５Ａを取得する。
【０１９１】
ステップＳ１３２では、制御部１１は、上記実施形態と同様に、各調整用データセット３５Ａの第３学習医用画像３５１を訓練済みの第１分類モデル５に与えて、訓練済みの第１分類モデル５の演算処理を実行する。これにより、制御部１１は、各第３学習医用画像３５１に対する第１結果を訓練済みの第１分類モデル５から取得する。また、制御部１１は、各調整用データセット３５Ａの第３学習医用画像３５１及び学習属性情報３５９を訓練済みの第２分類モデル６Ａに与えて、訓練済みの第２分類モデル６Ａの演算処理を実行する。これにより、制御部１１は、各第３学習医用画像３５１に対する第２結果を訓練済みの第２分類モデル６Ａから取得する。そして、制御部１１は、取得された第１結果及び第２結果を結合器７に与えて、結合器７の演算処理を実行する。これにより、制御部１１は、各第３学習医用画像３５１について、判定値又は判定結果を示す出力値を結合器７から取得する。ステップＳ１３３では、制御部１１は、上記実施形態と同様に、各調整用データセット３５Ａについて、判定値により導出される又は出力値により示される判定結果及び正解ラベル３５３の間の誤差が小さくなるように、結合器７の各パラメータの値を調整する。これにより、制御部１１は、各調整用データセット３５Ａの第３学習医用画像３５１に対する判定の精度が最適化されるように、結合器７の各パラメータの値を調整する。
【０１９２】
一方、図１４Ｃに示されるとおり、本変形例に係る診断支援装置２（第２モデル演算部２１３）は、第２学習結果データ１２３Ａを保持することで、訓練済みの第２分類モデル６Ａを備える。上記ステップＳ２０３を実行する前までに、制御部２１は、データ取得部２１１として動作し、検査対象者の属性を示す対象属性情報２２９を取得する。つまり、本変形例では、データ取得部２１１は、対象属性情報２２９を更に取得するように構成される。対象属性情報２２９は、診断支援の処理に使用される属性情報である。上記ステップＳ２０３では、制御部２１は、取得された対象属性情報２２９を訓練済みの第２分類モデル６Ａに更に与えて（すなわち、対象医用画像２２１及び対象属性情報２２９を訓練済みの第２分類モデル６Ａに入力し）、訓練済みの第２分類モデル６Ａの演算処理を実行する。この演算処理により、制御部２１は、第２結果に対応する出力値を訓練済みの第２分類モデル６Ａから取得する。これらの点を除き、本変形例に係る診断支援装置２は、上記実施形態と同様の処理により、対象医用画像２２１に写る身体部位が正常であるか否かを判定し、その判定の結果を出力することができる。
【０１９３】
本変形例によれば、人物の属性を更に考慮して、身体部位が正常であるか否かの判定を遂行することができる。そのため、当該判定精度の更なる向上を期待することができる。なお、属性は、例えば、年齢、性別、身長、体重、腹囲、胸囲等の人物の何らかの特徴に関する。属性情報（学習属性情報、対象属性情報）は、入力装置を介したオペレータの入力等により適宜取得されてよい。また、第１分類モデル５も、属性情報の入力を更に受け付けるように構成されてよい。一例として、訓練済みの第１分類モデル５は、属性情報により示される属性のクラス毎に生成されてもよい。この場合、属性のクラス分けは、オペレータの指定、クラスタリング等により行われてよい。
【０１９４】
＜４．３＞
上記実施形態において、ステップＳ２０５〜ステップＳ２０８の処理は省略されてもよい。診断支援装置２において訓練済みの復号器５３を使用しない場合、第１学習結果データ１２１から訓練済みの復号器５３に関する情報は省略されてよい。
【０１９５】
また、上記実施形態において、第１分類モデル５の構成から１クラス分類器５５が省略されてよい。上記のとおり、対象復号化画像２２５では、異常の蓋然性の高い部分が精度よく再構成されず、対象医用画像２２１の対応する部分との差が大きくなる。そのため、この場合に、訓練済みの第１分類モデル５は、対象医用画像２２１及び対象復号化画像２２５の間の差分値（例えば、対応する画素同士の値の差の合計）に基づいて、検査対象者の身体部位の正常の度合いを評価してもよい。
【０１９６】
また、上記実施形態では、第１分類モデル５は、符号器５１、復号器５３、及び１クラス分類器５５を備えている。しかしながら、第１分類モデル５の構成は、教師なし学習により医用画像に写る身体部位の正常の度合いを評価する能力を獲得可能であれば、このような例に限定されなくてよく、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。
【０１９７】
図１５は、本変形例に係る第１分類モデルの教師なし学習の処理過程の一例を模式的に例示する。本変形例に係る第１分類モデルは、推定器５１Ｂ、生成器５３Ｂ、及び識別器５７を備える。生成器５３Ｂは、ノイズ（潜在変数）の入力を受け付け、入力されたノイズから生成した疑似画像を出力するように構成される。識別器５７は、画像の入力を受け付け、入力された画像の由来を識別する、すなわち、入力された画像が学習データの画像か生成器５３Ｂにより生成された疑似画像かを識別するように構成される。推定器５１Ｂは、医用画像の入力を受け付け、入力された医用画像を生成器５３Ｂにより生成するために生成器５３Ｂに与える入力値（ノイズ）を推定するように構成される。換言すると、推定器５１Ｂは、生成器５３Ｂの出力（疑似画像）から入力（ノイズ）を推定するように構成される。推定器５１Ｂは、符号器５１に対応し、生成器５３Ｂは、復号器５３に対応する。推定器５１Ｂ、生成器５３Ｂ、及び識別器５７はそれぞれ、複数の演算パラメータを備える。生成器５３Ｂ及び識別器５７は、上記符号器５１等と同様に、ニューラルネットワークにより構成されてよい。推定器５１Ｂは、ニューラルネットワークにより構成されてもよいし、或いは、回帰モデル等の関数式により構成されてもよい。
【０１９８】
本変形例では、第１分類モデルの教師なし学習は、生成器５３Ｂ及び識別器５７の間の敵対的学習により構成される。すなわち、ステップＳ１１２では、制御部１１は、所定の確率分布（例えば、ガウス分布）から複数のノイズ３７１を取得する。制御部１１は、取得された各ノイズ３７１を生成器５３Ｂに入力して、生成器５３Ｂの演算処理を実行する。これにより、制御部１１は、各ノイズ３７１から生成された疑似医用画像３７３を生成器５３Ｂから取得する。制御部１１は、各疑似医用画像３７３を識別器５７に入力し、識別器５７の演算処理を実行することで、各疑似医用画像３７３に対する識別結果に対応する出力値を識別器５７から取得する。この場合、医用画像の由来は生成器５３Ｂであると識別する（図の「偽」に対応）ことが正解である。制御部１１は、識別器５７から得られる出力値とこの正解との間の誤差を算出する。同様に、制御部１１は、各第１学習医用画像３１を識別器５７に入力し、識別器５７の演算処理を実行することで、各第１学習医用画像３１に対する識別結果に対応する出力値を識別器５７から取得する。この場合、医用画像の由来は複数の第１学習医用画像３１であると識別する（図の「真」に対応）ことが正解である。制御部１１は、識別器５７から得られる出力値とこの正解との間の誤差を算出する。制御部１１は、生成器５３Ｂの各演算パラメータの値を固定した上で、例えば、誤差逆伝播法により、算出される誤差の和が小さくなるように、識別器５７の各演算パラメータの値を調整する。これにより、制御部１１は、入力された医用画像の由来が生成器５３Ｂであるか複数の第１学習医用画像３１であるか（すなわち、入力された医用画像が疑似医用画像３７３か第１学習医用画像３１か）を識別するように、識別器５７を訓練する。
【０１９９】
また、制御部１１は、識別器５７の識別性能を低下させる疑似医用画像３７３を生成するように生成器５３Ｂを訓練する。具体的に、制御部１１は、各疑似医用画像３７３を識別器５７に入力し、識別器５７の演算処理を実行することで、各疑似医用画像３７３に対する識別結果に対応する出力値を識別器５７から取得する。生成器５３Ｂの訓練では、医用画像の由来が複数の第１学習医用画像３１であると誤る（図の「真」に対応）ことが正解である。制御部１１は、識別器５７から得られる出力値とこの正解との間の誤差を算出する。制御部１１は、識別器５７の各演算パラメータの値を固定した上で、例えば、誤差逆伝播法により、算出される誤差の和が小さくなるように、生成器５３Ｂの各演算パラメータの値を調整する。これにより、制御部１１は、識別器５７の識別性能を低下させる疑似医用画像３７３を生成するように生成器５３Ｂを訓練することができる。
【０２００】
制御部１１は、上記識別器５７の訓練及び生成器５３Ｂの訓練を交互に繰り返し実行する。繰り返す回数は、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。これにより、訓練済みの生成器５３Ｂ及び識別器５７を生成することができる。識別器５７の訓練によれば、生成器５３Ｂの性能に応じて、入力された医用画像の由来を識別する能力を識別器５７に獲得させることができる。一方、生成器５３Ｂの訓練によれば、識別器５７の識別性能に応じて、識別器５７が第１学習医用画像３１と誤るような疑似医用画像３７３を生成する能力を生成器５３Ｂに獲得させることができる。したがって、識別器５７及び生成器５３Ｂの訓練を交互に繰り返すことで、識別器５７の識別性能の向上に応じて、生成器５３Ｂは、第１学習医用画像３１に類似する（すなわち、正常な身体部位の写る）疑似医用画像３７３を生成する能力を獲得することができる。
【０２０１】
次に、制御部１１は、訓練済みの生成器５３Ｂの出力から入力を推定する推定器５１Ｂを生成する。推定器５１Ｂを生成する方法は、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。一例として、制御部１１は、複数のノイズ３７１を所定の確率分布から取得する。制御部１１は、訓練済みの生成器５３Ｂを使用して、各ノイズ３７１から疑似医用画像３７３を生成する。これにより、制御部１１は、ノイズ３７１及び疑似医用画像３７３の組み合わせによりそれぞれ構成される複数のデータセットを生成する。制御部１１は、任意の方法により、疑似医用画像３７３からノイズ３７１を逆演算する関数式を推定器５１Ｂとして導出してもよい。
【０２０２】
その他の例として、推定器５１Ｂがニューラルネットワーク等の機械学習モデルにより構成される場合、制御部１１は、各データセットについて、疑似医用画像３７３を推定器５１Ｂに入力することで推定器５１Ｂから得られる推定の結果が対応するノイズ３７１に適合するように、推定器５１Ｂを訓練してもよい。これにより、訓練済みの生成器５３Ｂの出力から入力を適切に推定可能な訓練済みの推定器５１Ｂを生成することができる。
【０２０３】
また、その他の例として、制御部１１は、第１学習医用画像３１及び第２学習医用画像３３１の少なくとも一方（以下、単に「学習医用画像」と記載する）を使用して、訓練済みの推定器５１Ｂを生成してもよい。具体的には、制御部１１は、学習医用画像を推定器５１Ｂに入力し、推定器５１Ｂの演算処理を実行する。この演算処理により、制御部１１は、学習医用画像に対応するノイズを推定した結果に対応する出力値を推定器５１Ｂから取得する。続いて、制御部１１は、推定器５１Ｂにより推定されたノイズを訓練済みの生成器５３Ｂに入力して、訓練済みの生成器５３Ｂの演算処理を実行する。この演算処理により、制御部１１は、推定されたノイズから生成された疑似医用画像を訓練済みの生成器５３Ｂから取得する。そして、制御部１１は、生成された疑似医用画像及び学習医用画像の間の誤差（再構成誤差）を算出する。このとき、制御部１１は、学習医用画像を訓練済みの識別器５７に入力し、訓練済みの識別器５７の演算処理を実行してもよい。そして、制御部１１は、訓練済みの識別器５７から得られる識別結果の誤差を更に算出してもよい。制御部１１は、例えば、誤差逆伝播法により、算出される誤差の和が小さくなるように、推定器５１Ｂの各演算パラメータの値を調整する。これにより、制御部１１は、学習医用画像及び学習医用画像に対する推定器５１Ｂの推定値から訓練済みの生成器５３Ｂが生成した疑似医用画像の間の差異、並びに学習医用画像に対する訓練済みの識別器５７の識別結果の誤差を最小化するように、推定器５１Ｂを訓練する。この訓練処理の結果、訓練済みの生成器５３Ｂの出力から入力を適切に推定可能な訓練済みの推定器５１Ｂを生成することができる。
【０２０４】
以上により、訓練済みの第１分類モデルを生成することができる。本変形例では、診断支援装置２は、訓練済みの推定器５１Ｂ、訓練済みの生成器５３Ｂ、及び訓練済みの識別器５７を使用して、対象医用画像２２１に写る検査対象者の身体部位の正常の度合いを評価する。具体的に、ステップＳ２０２では、制御部２１は、対象医用画像２２１を訓練済みの推定器５１Ｂに入力し、訓練済みの推定器５１Ｂの演算処理を実行する。この演算処理により、制御部２１は、対象医用画像２２１に対応するノイズを推定した結果を訓練済みの推定器５１Ｂから取得する。続いて、制御部２１は、推定されたノイズを訓練済みの生成器５３Ｂに入力し、訓練済みの生成器５３Ｂの演算処理を実行する。この演算処理により、制御部２１は、対象医用画像２２１に対応する疑似医用画像を生成した結果を訓練済みの生成器５３Ｂから取得する。また、制御部２１は、対象医用画像２２１を訓練済みの識別器５７に入力し、訓練済みの識別器５７の演算処理を実行する。この演算処理により、制御部２１は、対象医用画像２２１に対する識別結果を取得する。
【０２０５】
第１分類モデルの教師なし学習には、正常な身体部位の写る第１学習医用画像３１が用いられているため、対象医用画像２２１に写る検査対象者の身体部位が正常である可能性が高いほど、訓練済みの生成器５３Ｂにより生成される疑似医用画像は対象医用画像２２１に類似する。すなわち、疑似医用画像及び対象医用画像２２１の間の差分値が小さくなる。また、対象医用画像２２１に写る検査対象者の身体部位が正常である可能性が高いほど、訓練済みの識別器５７は、対象医用画像２２１の由来が複数の第１学習医用画像３１であると識別する可能性が高くなる。そのため、制御部２１は、疑似医用画像及び対象医用画像２２１の間の差分値、並びに訓練済みの識別器５７の出力値（識別結果）に基づいて、対象医用画像２２１に写る検査対象者の身体部位の正常の度合いを評価することができる。本変形例によれば、上記実施形態と同様に、与えられた医用画像に写る身体部位の正常の度合いを１クラス分類で評価可能な第１分類モデルを提供することができる。
【０２０６】
なお、本変形例では、上記２つの指標のうちのいずれか一方の指標のみでも上記分類を行うことができる。そのため、上記２つの指標のうちのいずれか一方は省略されてよい。訓練済みの識別器５７による識別結果を省略する場合、訓練済みの第１分類モデルは、訓練済みの推定器５１Ｂ及び生成器５３Ｂにより構成されてよい。すなわち、識別器５７は生成器５３Ｂの訓練にのみ使用され、第１分類モデルの構成から識別器５７は省略されてよい。また、疑似医用画像及び対象医用画像２２１の間の差分値を省略する場合、訓練済みの第１分類モデルは、訓練済みの識別器５７のみで構成されてよい。すなわち、訓練済みの識別器５７は、１クラス分類器として利用されてよい。
【０２０７】
＜４．４＞
上記実施形態では、結合器７は、ニューラルネットワークにより構成されている。しかしながら、結合器７の構成は、このような例に限定されなくてもよい。例えば、結合器７は、第１パラメータ及び第２パラメータを有する単純な関数式等により構成されてよい。重み付けされた第１結果及び第２結果を結合することは、重み付けされた第１結果及び第２結果を単純に合計又は平均することであってよい。上記実施形態において、第１パラメータ及び第２パラメータの値を調整する際に、制御部１１は、閾値も適宜調整してもよい。
【０２０８】
また、上記実施形態では、結合器７の各パラメータの値は、機械学習により調整されている。しかしながら、結合器７の各パラメータの値を調整する方法は、このような例に限定されなくてもよい。一例として、第１パラメータ及び第２パラメータの各値は、例えば、差分進化（Differential evolution）、ベイズ最適化等の公知の最適化法により最適化されてよい。その他の例として、モデル生成装置１は、第１パラメータ及び第２パラメータに適当な候補値を割り当て、各第３学習医用画像３５１に対する判定を行ってもよい。そして、モデル生成装置１は、各第３学習医用画像３５１に対する判定の精度が最も高い候補値を各パラメータの値に採用してもよい。この場合、割り当てる候補値は、予め決定されていてよい。或いは、割り当てる候補値は、ランダム等の方法で機械的に決定されてもよい。その他の例として、第１パラメータ、第２パラメータ、及び閾値の少なくともいずれか１つは、オペレータの入力により指定されてもよい。オペレータは、例えば、モデル生成装置１又は診断支援装置２を直接操作する又はユーザ端末から間接的に操作する医師、その他のユーザ等であってよい。オペレータは、第３学習医用画像３５１に対する判定結果を確認しながら、第１パラメータの値、第２パラメータの値、及び閾値を適宜調整してもよい。この例の場合、第１パラメータの値、第２パラメータの値、及び閾値を容易に調整することができる。
【０２０９】
また、上記実施形態において、結合器７の各パラメータの値の調整は、診断支援装置２で実行されてもよい。この場合、モデル生成装置１のソフトウェア構成から第３取得部１１４、判定部１１５、及び調整部１１６が省略されてもよい。診断支援装置２のソフトウェア構成は、第３取得部１１４及び調整部１１６を更に備えてもよい。第１モデル演算部２１２、第２モデル演算部２１３、及び判定部２１４は、判定部１１５と同様の処理を実行するように構成されてよい。これにより、診断支援装置２は、上記ステップＳ１３１〜ステップＳ１３４を実行するように構成されてよい。
【０２１０】
また、上記実施形態において、結合器７は、省略されてもよい。この場合、モデル生成装置１のソフトウェア構成から第３取得部１１４、判定部１１５、及び調整部１１６は省略されてよい。モデル生成装置１の処理手順からステップＳ１３１〜ステップＳ１３４が省略されてよい。また、ステップＳ２０４では、制御部２１は、第１結果及び第２結果に基づいて、検査対象者の身体部位が正常であるか否かを適宜判定してよい。一例として、異常の見落としを防止する観点から、第１結果及び第２結果のうちの少なくとも一方において異常と評価した場合、制御部２１は、検査対象者の身体部位が正常ではないと判定してもよい。その他の例として、第１結果及び第２結果の両方において異常と評価した場合にのみ、制御部２１は、検査対象者の身体部位が正常ではないと判定してもよい。その他の例として、制御部２１は、重み付けせずに第１結果及び第２結果を結合し、結合により得られた判定値を閾値と比較することで、検査対象者の身体部位が正常であるか否かを判定してもよい。
【０２１１】
＜４．５＞
上記実施形態では、第１分類モデル５及び第２分類モデル６は、並列的に配置されている。しかしながら、第１分類モデル５及び第２分類モデル６の構成は、このような例に限定されなくてもよい。例えば、上記第２分類モデル６は、医用画像及び当該医用画像に対する第１分類モデル５の評価の結果の入力を受け付け、入力された当該医用画像に写る身体部位の正常の度合いを評価するように構成されてよい。この場合、上記ステップＳ１２２では、制御部１１は、取得された複数の学習データセット３３及び訓練済みの第１分類モデル５を使用して、第２分類モデル６の教師あり学習を実施してもよい。教師あり学習は、各学習データセット３３について、第２学習医用画像３３１及び当該第２学習医用画像３３１に対する第１分類モデル５の評価の結果の入力に対して、入力された第２学習医用画像３３１に写る身体部位に対して正常の度合いを評価した結果が対応する正解ラベル３３３に適合するように第２分類モデルを訓練することを含んでよい。結合器７は、省略されてよい。また、この場合、診断支援装置２の制御部２１は、ステップＳ２０２〜ステップＳ２０４の代わりに、判定部２１４として動作し、訓練された第１分類モデル５及び第２分類モデル６を使用して、取得された対象医用画像２２１に写る検査対象者の身体部位が正常であるか否かを判定してもよい。第１モデル演算部２１２及び第２モデル演算部２１３は、判定部２１４に含まれてよい。具体的には、制御部２１は、対象医用画像２２１を訓練済みの第１分類モデル５に入力し、訓練された第１分類モデル５の演算処理を実行する。この演算処理により、制御部２１は、対象医用画像２２１に対する訓練された第１分類モデル５の評価結果を取得する。制御部２１は、対象医用画像２２１及び第１分類モデル５の評価結果を訓練済みの第２分類モデル６に入力し、訓練された第２分類モデル６の演算処理を実行する。この演算処理により、制御部２１は、対象医用画像２２１に写る検査対象者の身体部位に対して正常の度合いを評価（この場合は、身体部位が正常であるか否かを判定）した結果を訓練された第２分類モデル６から取得することができる。
【０２１２】
図１６Ａは、本変形例に係る第１分類モデルの教師なし学習の処理過程の一例を模式的に例示する。図１６Ｂは、本変形例に係る第２分類モデル６Ｃの教師なし学習の処理過程の一例を模式的に例示する。図１６Ｃは、本変形例に係る診断支援装置２の処理過程の一例を模式的に例示する。
【０２１３】
図１６Ａに示されるとおり、本変形例に係る第１分類モデルは、上記図１５の変形例と同様に、生成器５３Ｃ及び識別器５９を備える。生成器５３Ｃは、ノイズ（潜在変数）３８１から疑似医用画像３８３を生成するように構成される。識別器５９は、医用画像の入力を受け付け、入力された医用画像の由来を識別するように構成される。生成器５３Ｃの構成は、上記生成器５３Ｂと同様であってよく、識別器５９の構成は、上記識別器５７と同様であってよい。
【０２１４】
上記ステップＳ１１２において、第１分類モデルを訓練することは、入力された医用画像の由来が生成器５３Ｃか複数の第１学習医用画像３１かを識別するように識別器５９を訓練する第１ステップ、及び識別器５９の識別性能を低下させる疑似医用画像３８３を生成するように生成器５３Ｃを訓練する第２ステップを交互に繰り返し実行することを含む。各訓練ステップは、上記図１５の変形例と同様であってよい。本変形例では、第１分類モデルの分類の結果は、入力された医用画像及び生成器５３Ｃにより生成される疑似医用画像の間の差異（差分値）、並びに入力された医用画像に対する識別器５９の識別の結果により構成される。
【０２１５】
図１６Ｂに示されるとおり、本変形例に係る第１分類モデルは、医用画像の入力を受け付け、入力された医用画像を生成器５３Ｃにより生成するために生成器５３Ｃに与える入力値（ノイズ）を推定するように構成される推定器５１Ｃを更に備える。推定器５１Ｃの構成は、上記推定器５１Ｂと同様であってよい。また、推定器５１Ｃは、上記推定器５１Ｂと同様の方法により生成されてよい。本変形例では、制御部１１は、各学習データセット３３Ｃの第２学習医用画像３３１を推定器５１Ｃに入力し、推定器５１Ｃの演算処理を実行する。各学習データセット３３Ｃは、上記各学習データセット３３Ａと同様である。この演算処理により、制御部１１は、各第２学習医用画像３３１に対応するノイズを推定した結果に対応する出力値（推定値３８２）を推定器５１Ｃから取得する。続いて、制御部１１は、推定器５１Ｃにより得られた推定値３８２を訓練済みの生成器５３Ｃに入力して、訓練済みの生成器５３Ｃの演算処理を実行する。この演算処理により、制御部１１は、ノイズの推定値３８２から生成された疑似医用画像３８４を訓練済みの生成器５３Ｃから取得する。そして、制御部１１は、生成された疑似医用画像３８４及び対応する第２学習医用画像３３１の間の誤差（差分値３８７）を算出する。また、制御部１１は、各学習データセット３３Ｃの第２学習医用画像３３１を訓練済みの識別器５９に入力し、訓練済みの識別器５９の演算処理を実行する。この演算処理により、制御部１１は、各第２学習医用画像に対する識別結果に対応する出力値３８５を訓練済みの識別器５９から取得する。制御部１１は、差分値３８７及び出力値３８５の誤差の和が小さくなるように、推定器５１Ｃの各演算パラメータの値を調整する。これにより、制御部１１は、各学習データセット３３Ｃについて、第２学習医用画像３３１及び疑似医用画像３８４の間の差異、並びに第２学習医用画像３３１に対する訓練済みの識別器５９の識別結果の誤差を最小化するように、推定器５１Ｃを訓練する。この訓練処理の結果、訓練済みの生成器５３Ｃの出力から入力を適切に推定可能な訓練済みの推定器５１Ｃを生成することができる。
【０２１６】
一方、本変形例に係る第２分類モデル６Ｃは、畳み込み層６６、プーリング層６７、全結合層（６８、６９）を備える。畳み込み層６６、プーリング層６７、及び全結合層（６８、６９）は、上記第２分類モデル６の畳み込み層６１、プーリング層６２、及び全結合層（６３、６４）と同様に構成されてよい。本変形例では、差分値３８７、出力値３８５及び属性情報は、全結合層６８に入力される。すなわち、本変形例では、全結合層６８が、差分値３８７、出力値３８５及び属性情報についての入力層である。ただし、第２分類モデル６Ｃの構成は、このような例に限定されなくてもよい。上記変形例と同様に、第２分類モデル６Ｃは、畳み込み層６６及びプーリング層６７に対して並列に配置される１つ以上の層を更に備えてもよい。この場合、差分値３８７、出力値３８５及び属性情報の少なくともいずれかは、最も入力側に配置される層に入力されてよい。
【０２１７】
ステップＳ１２２において、制御部１１は、各学習データセット３３Ｃについて、上記推定器５１Ｃの訓練処理と同様に、差分値３８７及び出力値３８５を算出する。続いて、制御部１１は、各学習データセット３３Ｃの第２学習医用画像３３１、学習属性情報３３９、差分値３８７、及び出力値３８５を第２分類モデル６Ｃの各入力層に入力し、第２分類モデル６Ｃの演算処理を実行する。これにより、制御部１１は、各第２学習医用画像３３１に対する第２分類モデル６Ｃの分類結果に対応する出力値を出力層から取得する。そして、制御部１１は、算出される誤差の和が小さくなるように、第２分類モデル６Ｃの各演算パラメータの値を調整する。これにより、制御部１１は、各学習データセット３３Ｃについて、第２学習医用画像３３１、学習属性情報３３９、差分値３８７、及び出力値３８５の入力に対して、入力された第２学習医用画像３３１に写る身体部位の正常の度合いを評価した結果が対応する正解ラベル３３３に適合するように、第２分類モデル６Ｃを訓練する。これにより、訓練済みの第２分類モデル６Ｃを生成することができる。
【０２１８】
他方、図１６Ｃに示されるとおり、本変形例に係る診断支援装置２の制御部２１は、上記ステップＳ２０２〜ステップＳ２０４の代わりに、訓練された第１分類モデル及び第２分類モデル６Ｃを使用して、取得された対象医用画像２２１に写る検査対象者の身体部位が正常であるか否かを判定する。具体的には、制御部２１は、取得された対象医用画像２２１を訓練済みの推定器５１Ｃに入力し、訓練済みの推定器５１Ｃの演算処理を実行する。この演算処理により、制御部２１は、ノイズの推定値３８２を訓練済みの推定器５１Ｃから取得する。制御部２１は、ノイズの推定値３８２を訓練済みの生成器５３Ｃに入力し、訓練済みの生成器５３Ｃの演算処理を実行する。この演算処理により、制御部２１は、推定値３８２から生成された疑似医用画像３８４を訓練済みの生成器５３Ｃから取得する。制御部２１は、対象医用画像２２１及び疑似医用画像３８４の間の差異（差分値３８７）を算出する。また、制御部２１は、対象医用画像２２１を訓練済みの識別器５９に入力し、訓練済みの識別器５９の演算処理を実行する。この演算処理により、制御部２１は、対象医用画像２２１に対する識別結果に対応する出力値３８５を訓練済みの識別器５９から取得する。上記変形例と同様に、制御部２１は、検査対象者の属性を示す対象属性情報２２９を適宜取得する。制御部２１は、対象医用画像２２１、対象属性情報２２９、差分値３８７、及び出力値３８５を訓練済みの第２分類モデル６Ｃの各入力層に入力し、訓練済みの第２分類モデル６Ｃの演算処理を実行する。この演算処理により、制御部２１は、対象医用画像２２１に写る検査対象者の身体部位が正常であるか否かを判定した結果に対応する出力値を訓練済みの第２分類モデル６Ｃの出力層（全結合層６９）から取得することができる。
【０２１９】
本変形例によれば、上記実施形態と同様に、教師なし学習により訓練された第１分類モデル及び教師あり学習により訓練された第２分類モデルを提供することができる。これによって、比較的に低コストで、医用画像に対する分類精度の向上を図ることができる。また、本変形例によれば、推定器５１Ｃ及び第２分類モデル６Ｃの訓練処理において、差分値３８７及び出力値３８５の算出まで共通化可能である。そのため、推定器５１Ｃ及び第２分類モデル６Ｃの訓練処理を同時に実行することができる。これにより、機械学習の処理の効率化を図ることができる。
【０２２０】
なお、本変形例において、入力された医用画像に対する識別器５９の識別の結果は第１分類モデルの評価の結果から省略されてよい。この場合、識別器５９は生成器５３Ｂの訓練にのみ使用され、第１分類モデルの構成から識別器５９は省略されてよい。また、第２分類モデル６Ｃの入力データから属性情報は省略されてよい。この場合、各学習データセット３３Ｃから学習属性情報３３９は省略されてよい。診断支援装置２の処理手順において、対象属性情報２２９に関する処理は省略されてよい。更に、差分値３８７及び出力値３８５は、合計された後に第２分類モデル６Ｃに入力されてもよい。
【０２２１】
＜４．６＞
上記実施形態では、診断支援システム１００は、ネットワークを介して接続されるモデル生成装置１及び診断支援装置２により構成されている。しかしながら、診断支援システム１００の構成は、このような例に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜変更されてよい。
【０２２２】
図１７は、本変形例に係るシステム構成の一例を模式的に例示する。本変形例に係るシステムは、上記実施形態に係る診断支援システム１００に加えて、データサーバ４０及びユーザ端末４１を含む。データサーバ４０及びユーザ端末４１は、上記モデル生成装置１等と同様に、プロセッサ・リソース及びメモリ・リソースを備えるように適宜構成されてよい。データサーバ４０は、例えば、汎用のサーバ装置、ＮＡＳ等により構成されてよい。ユーザ端末４１は、例えば、汎用のＰＣ、タブレット端末、スマートフォンを含む携帯電話等により構成されてよい。
【０２２３】
本変形例では、対象医用画像２２１及び当該対象医用画像２２１に対する診断支援装置２による判定の結果を示す結果情報が任意の方法でデータサーバ４０に提供される。データサーバ４０は、対象医用画像２２１及び結果情報を蓄積する。上記実施形態と同様に、結果情報は、対象医用画像２２１に関連付け又は合成されてよい。本変形例では、医師等のユーザは、ユーザ端末４１を介して、データサーバ４０にアクセスし、対象医用画像２２１及び結果情報を閲覧することができる。本変形例のように、対象医用画像２２１及び結果情報を蓄積するコンピュータ及びそれらを閲覧するコンピュータは別個に用意されてよい。なお、本変形例において、ユーザは、ユーザ端末４１を介して、診断支援装置２に直接的にアクセスすることで、対象医用画像２２１及び結果情報を閲覧してもよい。
【符号の説明】
【０２２４】
１…モデル生成装置、
１１…制御部、１２…記憶部、１３…通信インタフェース、
１４…入力装置、１５…出力装置、１６…ドライブ、
９１…記憶媒体、８１…モデル生成プログラム、
１１０…第１取得部、１１１…第１学習部、
１１２…第２取得部、１１３…第２学習部、
１１４…第３取得部、１１５…判定部、１１６…調整部、
１１７…保存処理部、１１８…原初データ取得部、
１１９…拡大処理部、
１２１…第１学習結果データ、１２３…第２学習結果データ、
１２５…調整結果データ、
２…診断支援装置、
２１…制御部、２２…記憶部、２３…通信インタフェース、
２４…入力装置、２５…出力装置、２６…ドライブ、
９２…記憶媒体、８２…診断支援プログラム、
２１１…データ取得部、２１２…第１モデル演算部、
２１３…第２モデル演算部、２１４…判定部、
２１５…出力部、
２２１…対象医用画像、２２５…対象復号化画像、
２５１…文字表記、２５２…外枠、
２５５…ボックス、２５６…強調領域、２５７…ヒートマップ、
３１…第１学習医用画像、
３３…学習データセット、
３３１…第２学習医用画像、３３３…正解ラベル、
３５…調整用データセット、
３５１…第３学習医用画像、３５３…正解ラベル、
３９０…原初の医用画像、３９５…新たな医用画像、
５…第１分類モデル、
５１…符号器、
５１１…入力層、５１２…中間（隠れ）層、５１３…出力層、
５３…復号器、
５３１…入力層、５３２…中間（隠れ）層、５３３…出力層、
５５…第１クラス分類器、
５５１…入力層、５５２…中間（隠れ）層、５５３…出力層、
６…第２分類モデル、
６１…畳み込み層、６２…プーリング層、
６３・６４…全結合層、
７…結合器、
７１…入力層、７２…出力層
【要約】
本発明の一側面に係る診断支援装置は、正常な症例の複数の第１学習医用画像を使用した教師なし学習により生成された訓練済みの第１分類モデル、並びに正常な症例及び異常な症例を含む複数の学習データセットを使用した教師あり学習により生成された訓練済みの第２分類モデルを使用して、対象医用画像に写る検査対象者の身体部位が正常であるか否かを判定する。【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５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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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１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１３Ａ】
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【図１３Ｂ】
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【図１３Ｃ】
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【図１４Ａ】
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【図１４Ｂ】
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【図１４Ｃ】
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【図１５】
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【図１６Ａ】
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【図１６Ｂ】
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【図１６Ｃ】
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【図１７】
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