JP7302051B1 - 超音波画像表示システムおよび記憶媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】検査部位とは異なる別の検査部位のプリセットが選択されている場合、検査部位のプリセットで検査が実行できるように、ユーザを支援する技術を提供する。【解決手段】ユーザインターフェースにより入力された信号に基づいて、複数の検査部位に対して設定された複数のプリセットの中から、検査で使用するプリセットを選択すること、超音波プローブで被検体をスキャンすることにより得られた超音波画像に基づいて作成された入力画像を学習済みモデルに入力し、学習済みモデルを用いて、被検体の検査部位を推論すること、選択されたプリセットの検査部位と、推論された検査部位に基づいて、ユーザに、選択されたプリセットを推論された検査部位のプリセットに変更することを推奨するか否かを決定すること、およびプリセットの変更を推奨することを決定した場合、表示部に、ユーザにプリセットを変更することを推奨するためのメッセージ８６を表示させる。【選択図】図１７

Description

本発明は、プリセットの変更が可能な超音波画像表示システム、当該超音波表示システムに使用される記憶媒体に関する。

超音波診断装置を用いて被検体をスキャンする場合、ユーザは、被検体のスキャンを開始する前に、検査部位ごとに撮影条件などが予め設定されたプリセットを確認し、被検体の検査部位に対応したプリセットを選択することがある。
プリセットの選択については、例えば、特許文献１に開示されている。

特開２０２０－０６９３０１

プリセットとは、検査部位に対応した複数の項目と、各項目の内容とを含むものである。複数の項目には、例えば、送信周波数やゲインなどの計測条件に関する設定項目、コントラストなどの画質条件に関する設定項目、および表示画面のユーザインターフェースに関する設定項目などがある。

プリセットは、検査部位ごとに設定されているので、被検体の検査部位とは異なる検査部位のプリセットを使用して被検体の検査を行うと、所望の画質の超音波画像を取得することが困難になることがある。例えば、被検体の検査部位が下肢であるにも関わらず、選択されたプリセットが乳腺のプリセットである場合、所望の画質の下肢画像を取得することが困難になる場合がある。したがって、ユーザは、プリセットをこれから検査する被検体の検査部位のプリセットに変更する必要がある。しかし、ユーザは被検体を検査する場合、多数の作業工程をこなしていく必要があるため、プリセットの変更を忘れて被検体の検査を開始することがあり得る。ユーザは、検査の途中で、プリセットを変更し忘れたことに気づいた場合、プリセットを変更するが、プリセットの変更前に取得した超音波画像の画質レベルによっては、ユーザは被検体の検査を最初からやり直さなければならないこともあり、ユーザの負担は大きくなるという問題がある。

この問題に対処する方法として、被検体の超音波画像に基づいて検査部位を推論し、ユーザにより設定されている現在のプリセットが、被検体の検査部位とは異なる別の検査部位のプリセットである場合、プリセットを自動で変更することが考えられる。しかし、推論精度が低い場合、プリセットが自動で変更されてしまうと、超音波画像の画質を逆に劣化させてしまうという恐れがある。

そこで、被検体の検査部位とは異なる別の検査部位のプリセットが設定されている場合、被検体の検査部位のプリセットで被検体の検査が実行できるように、ユーザを支援する技術が要求されている。

本発明の第１の観点は、超音波プローブと、
ユーザインターフェースと、
表示部と、
前記超音波プローブ、前記ユーザインターフェース、および前記表示部と通信する１つ又は複数のプロセッサと
を含む超音波画像表示システムであって、
前記１つまたは複数のプロセッサが、
前記ユーザインターフェースにより入力された信号に基づいて、複数の検査部位に対して設定された複数のプリセットの中から、検査で使用するプリセットを選択すること、
前記超音波プローブで被検体をスキャンすることにより得られた超音波画像に基づいて作成された入力画像を学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルを用いて、前記被検体の検査部位を推論すること、
前記選択されたプリセットの検査部位と、前記推論された検査部位に基づいて、ユーザに、前記選択されたプリセットを前記推論された検査部位のプリセットに変更することを推奨するか否かを決定すること、および
プリセットの変更を推奨することを決定した場合、前記表示部に、前記ユーザにプリセットを変更することを推奨するためのメッセージを表示させること、
を含む動作を実行する、超音波画像表示システムである。

本発明の第２の観点は、超音波プローブ、ユーザインターフェース、および表示部超と通信する1つ以上のプロセッサによって実行可能な１つ以上の命令が格納された、1つ以上の非一時的でコンピュータ読取可能な記録媒体であって、前記１つ以上の命令は、前記1つ以上のプロセッサに、
前記ユーザインターフェースにより入力された信号に基づいて、複数の検査部位に対して設定された複数のプリセットの中から、検査で使用するプリセットを選択すること、
前記超音波プローブで被検体をスキャンすることにより得られた超音波画像に基づいて作成された入力画像を学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルを用いて、前記被検体の検査部位を推論すること、
前記選択されたプリセットの検査部位と、前記推論された検査部位に基づいて、ユーザに、前記選択されたプリセットを前記推論された検査部位のプリセットに変更することを推奨するか否かを決定すること、
プリセットの変更を推奨することを決定した場合、前記表示部に、前記ユーザにプリセットを変更することを推奨するためのメッセージを表示させること、を含む動作を実行させる、記憶媒体である。

本発明の第３の観点は、超音波プローブとユーザインターフェースと表示部とを含む超音波画像表示システムを用いてプリセットの変更を推奨する方法であって、
前記ユーザインターフェースにより入力された信号に基づいて、複数の検査部位に対して設定された複数のプリセットの中から、検査で使用するプリセットを選択すること、
前記超音波プローブで被検体をスキャンすることにより得られた超音波画像に基づいて作成された入力画像を学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルを用いて、前記被検体の検査部位を推論すること、
前記選択されたプリセットの検査部位と、前記推論された検査部位に基づいて、ユーザに、前記選択されたプリセットを前記推論された検査部位のプリセットに変更することを推奨するか否かを決定すること、および
プリセットの変更を推奨することを決定した場合、前記表示部に、前記ユーザにプリセットを変更することを推奨するためのメッセージを表示させること、
を含む、方法である。

本発明では、ユーザにプリセットの変更を推奨するか否かを決定し、プリセットの変更を推奨すると決定した場合、前記表示部に、前記ユーザにプリセットを変更することを推奨するためのメッセージを表示させている。したがって、ユーザは、メッセージを確認することにより、現在選択されているプリセットが被検体の実際の検査部位のプリセットに一致していないことに気付くことができる。ユーザは、プリセットの変更が推奨された場合、必要に応じて、ユーザ自身に都合のよいタイミングでプリセットを変更することができる。また、プリセットの変更をユーザに推奨することにより、プリセットを変更するか否かの最終判断をユーザに委ねることができるので、プリセットが自動で変更されることにより超音波画像の画質が逆に劣化してしまうことを回避することもできる。

本発明の第1の実施形態の超音波診断装置１で被検体をスキャンしている様子を示す図である。 超音波診断装置１のブロック図である。 原画像の概略図である。 原画像からトレーニングデータを生成する説明図である。 正解データの説明図である。 トレーニングデータＭＡｉ、ＱＡｊ、およびＲＡｋと、複数の正解データ６１とを示す図である。 学習済みモデルの作成方法の説明図である。 被検体５２の検査で実行されるフローチャートの一例を示す図である。 患者情報の入力方法の説明図である。 被検体の検査部位のプリセットを選択するための設定画面の一例を示す図である。 プリセットの説明図である。 ハイライト表示されたボタンＢ０を示す図である。 学習済みモデル７１の推論フェーズの説明図である。 新規の被検体５３をスキャンしている様子を示す図である。 新規の被検体５３を検査で実行されるフローチャートの一例を示す図である。 学習済みモデル７１の推論フェーズの説明図である。 表示モニタ１８に表示されたメッセージ８６の一例を示す図である。 タッチパネル２８に表示されたプリセット変更画面の一例を示す図である。 第２の実施形態における新規の被検体５３の検査フローを示す図である。 第３の実施形態における新規の被検体５３の検査フローの説明図である。 学習済みモデル７１の推論フェーズの説明図である。 ステップＳＴ２４の処理の説明図である。 確率ＰがＴＨ２＜Ｐの場合の推論結果の一例を示す図である。 確率ＰがＴＨ１≦ｐ≦ＴＨ２の場合の推論結果の一例を示す図である。 第４の実施形態における新規の被検体５３の検査フローを示す図である。 第５の実施形態における新規の被検体５３の検査フローを示す図である。 第６の実施形態における新規の被検体５３の検査フローを示す図である。 表示モニタ１８に表示される推論結果の一例を示す図である。 表示モニタ１８に表示される推論結果の他の例を示す図である。 検査部位の推論結果を更に詳細に表示した例である。 カラー画像８８を表示させた例を示す図である。 超音波診断装置の動作モードを設定する設定画面の一例を示す図である。

以下、発明を実施するための形態について説明するが、本発明は、以下の形態に限定されることはない。

(１)第１の実施形態
図１は、本発明の第1の実施形態の超音波診断装置１で被検体をスキャンしている様子を示す図、図２は、超音波診断装置１のブロック図である。

超音波診断装置1は、超音波プローブ２、送信ビームフォーマ３、送信器４、受信器５、受信ビームフォーマ６、プロセッサ７、表示部８、メモリ９、およびユーザインターフェース１０を有している。超音波診断装置１は、本発明の超音波画像表示システムの一例である。

超音波プローブ２は、アレイ状に配置された複数の振動素子２ａを有している。送信ビームフォーマ３および送信器４は、超音波プローブ２内に配列された複数の振動素子２ａをドライブし、振動素子２ａから超音波が送信される。振動素子２ａから送信された超音波は被検体５２（図１参照）内において反射し、反射エコーが振動素子２ａで受信される。振動素子２ａは、受信したエコーを電気信号に変換し、この電気信号をエコー信号として受信器５に出力する。受信器５はエコー信号に対して所定の処理を実行し、受信ビームフォーマ６に出力する。受信ビームフォーマ６は、受信器５から受け取った信号に受信ビームフォーミングを実行し、エコーデータを出力する。

受信ビームフォーマ６は、ハードウェアビームフォーマであってもよいし、ソフトウェアビームフォーマであってもよい。受信ビームフォーマ６がソフトウェアビームフォーマである場合、受信ビームフォーマ６は、ｉ）グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）、ii）マイクロプロセッサ、iii）中央処理装置（ＣＰＵ）、iv）デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、v）論理演算を実行することができる他の種類のプロセッサ、のうちの１つまたは複数を含む１つまたは複数のプロセッサを備えることができる。受信ビームフォーマ６を構成するプロセッサは、プロセッサ７とは別のプロセッサで構成されていてもよいし、プロセッサ７で構成されていてもよい。

超音波プローブ２は、送信ビームフォーミングおよび／または受信ビームフォーミングの全部または一部を行うための電気回路を含むことができる。例えば、送信ビームフォーマ３、送信器４、受信器５、および受信ビームフォーマ６の全部または一部は、超音波プローブ２内に設けることができる。

プロセッサ７は、送信ビームフォーマ３、送信器４、受信器５、および受信ビームフォーマ６を制御する。また、プロセッサ７は、超音波プローブ２と電子通信している。プロセッサ７は、振動素子２ａのどれがアクティブであるか、および超音波プローブ２から送信される超音波ビームの形状を制御する。プロセッサ７は表示部８およびユーザインターフェース１０とも電子通信している。プロセッサ７は、エコーデータを処理して超音波画像を生成することができる。「電子通信」という用語は、有線通信と無線通信の両方を含むように定義することができる。プロセッサ７は、一実施形態によれば中央処理装置（ＣＰＵ）を含むことができる。他の実施形態によれば、プロセッサ７は、デジタル信号プロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、グラフィックスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）、または他のタイプのプロセッサなど、処理機能を実行することができる他の電子構成要素を含むことができる。他の実施形態によれば、プロセッサ７は、処理機能を実行することができる複数の電子構成要素を含むことができる。例えばプロセッサ７は、中央処理装置、デジタル信号プロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ、およびグラフィックスプロセッシングユニットを含む電子構成要素のリストから選択された２つ以上の電子構成要素を含むことができる。

プロセッサ７は、ＲＦデータを復調する複合復調器（図示せず）を含むこともできる。別の実施形態では、処理チェーン（processing chain）の早い段階で復調を実行することができる。

また、プロセッサ７は、受信ビームフォーマ６による処理によって得られたデータに基づいて、様々な超音波画像（例えば、Ｂモード画像、カラードップラ画像、Ｍモード画像、カラーＭモード画像、スペクトルドップラ画像、エラストグラフィ画像、ＴＶＩ画像、歪み画像、歪み速度画像、など）を生成することができる。また、１つまたは複数のモジュールが、これらの超音波画像を生成することができる。

画像ビームおよび／または画像フレームは保存され、データがメモリに取得された時を示すタイミング情報を記録することができる。前記モジュールは、例えば、画像フレームを座標ビーム空間から表示空間座標に変換するために走査変換演算を実行する走査変換モジュールを含むことができる。被検体に処置が実施されている間にメモリから画像フレームを読み取り、その画像フレームをリアルタイムで表示する映像プロセッサモジュールを設けることもできる。映像プロセッサモジュールは画像フレームを画像メモリに保存することができ、超音波画像は画像メモリから読み取られ表示部８に表示される。

本明細書において、「画像」という用語は、可視画像と可視画像を表すデータの両方を広く指すものとすることができる。また、「データ」という用語は、走査変換演算前の超音波データであるローデータ（ｒａｗ ｄａｔａ）と、走査変換演算後のデータである画像データを含み得る。
尚、プロセッサ７が担当する上述の処理タスクを、複数のプロセッサで実行するようにしてもよい。

また、受信ビームフォーマ６がソフトウェアビームフォーマである場合、ビームフォーマが実行する処理を、単一のプロセッサで実行させてもよいし、複数のプロセッサで実行させてもよい。

表示部８は、例えば、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）表示部、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）、有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ－Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）表示部である。表示部８は、超音波画像を表示する。第1の実施形態では、表示部８は、図１に示すように、表示モニタ１８とタッチパネル２８とを含んでいるが、表示部８は、表示モニタ１８とタッチパネル２８との代わりに、１つの表示部で構成されてもよい。また、表示モニタ１８とタッチパネル２８に代えて、２つ以上の表示装置を備えてもよい。

メモリ９は、任意の既知のデータ記憶媒体である。一例では、超音波画像表示ステムは、メモリとして、非一過性の記憶媒体および一過性の記憶媒体を含む。また、超音波画像表示システムは、複数のメモリを含むこともできる。非一過性の記憶媒体は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ：ハードディスクドライブ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などの不揮発性の記憶媒体である。非一過性の記憶媒体は、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ）やＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）などの可搬性の記憶媒体を含むことができる。プロセッサ7によって実行されるプログラムは、非一過性の記憶媒体に記憶されている。一過性の記憶媒体は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などの揮発性の記憶媒体である。

メモリ９には、プロセッサ７による実行が可能な１つ又は複数の命令が格納されている。この１つ又は複数の命令は、プロセッサ７に、後述する第１－第９の実施形態に説明されている動作を実行させる。

尚、プロセッサ７は、外部記憶装置１５に有線接続又は無線接続することができるように構成することもできる。この場合、プロセッサ７に実行させる命令を、メモリ９と外部記憶装置１５との両方に分散させて記憶させることも可能である。

ユーザインターフェース１０は、ユーザ５１の入力を受け付けることができる。例えば、ユーザインターフェース１０は、ユーザ５１からの指示や情報の入力を受け付ける。ユーザインターフェース１０は、キーボード（ｋｅｙｂｏａｒｄ）、ハードキー（ｈａｒｄ ｋｅｙ）、トラックボール（ｔｒａｃｋｂａｌｌ）、ロータリーコントロール（ｒｏｔａｒｙ ｃｏｎｔｒｏｌ）およびソフトキー等を含んでいる。ユーザインターフェース１０は、ソフトキー等を表示するタッチスクリーン（例えば、タッチパネル２８のタッチスクリーン）を含んでいてもよい。
超音波診断装置１は上記のように構成されている。

ユーザ５１は、超音波診断装置１を用いて被検体をスキャンする場合、被検体のスキャンを開始する前に、被検体の検査部位のプリセットを選択する。

プリセットとは、検査部位に対応した複数の項目と、各項目の内容とを含むデータセットである。複数の項目には、例えば、送信周波数やゲインなどの計測条件に関する設定項目、コントラストなどの画質条件に関する設定項目、および表示画面のユーザインターフェースに関する設定項目などがある。

ユーザ５１は、被検体を検査する場合、超音波診断装置１のユーザインターフェース１０を操作し、被検体の検査部位のプリセットを選択する。このプリセットを選択した後、ユーザ５１は、被検体のスキャンを実行する。被検体のスキャンが終了したら、ユーザ５１は被検体の検査が終了したことを表す信号を入力する。この信号が入力されると、超音波診断装置１は被検体の検査が終了したことを認識する。

ユーザ５１は被検体の検査が終了したら、次の新規の被検体の検査を行う。新規の被検体の検査を行う場合、ユーザ５１は、新規の被検体の検査部位のプリセットを選択する。新規の被検体の検査部位が直前の被検体の検査部位と同じ場合、直前の被検体の検査時に選択されたプリセットをそのまま使用することができる。この場合、ユーザ５１は、プリセットを変更せずに、新規の被検体の検査を行う。検査が終了したら、ユーザ５１は被検体の検査が終了したことを表す信号を入力する。

以下同様に、被検体の検査を行うたびに、その被検体の検査部位のプリセットを選択し、被検体の検査が行われる。

一方、臨床現場において、超音波検査は被検体の診断をする上で非常に重要であり、多くの医療機関などで超音波検査が行われており、人間ドックなどで超音波検査を受ける被検体数も増大している。このため、ユーザ５１が一日に検査する被検体数も増大し、ユーザ５１の作業負担も大きくなっている。また、被検体の検査を行う場合、ユーザ５１は、被検体の検査をするために、被検体とコミュニケーションを取りながら、検査部位に対応したプローブ操作を行うなど、被検体の検査中、多様な作業をする必要がある。このため、多数の被検体を検査していると、ユーザは、プリセットの変更を忘れて新規の被検体の検査を開始することがあり得る。新規の被検体の検査部位が、直前の被検体の検査部位と同じであれば、基本的には、直前の被検体の検査で使用されたプリセットで引き続き新規の被検体を検査することができる。しかし、新規の被検体の検査部位が、直前の被検体の検査部位と異なる場合がある。プリセットに含まれる項目は、検査部位ごとに異なっていたり、項目の設定値も、検査部位ごとに異なっている場合も多いので、直前の被検体の検査部位のプリセットをそのまま使って新規の被検体の検査を行うと、所望の画質の超音波画像を得ることができない場合がある。したがって、ユーザ５１は、プリセットを新規の被検体の検査部位のプリセットに変更する必要がある。しかし、上記のように、ユーザ５１は被検体を検査する場合、多数の作業工程をこなしていく必要があるため、プリセットを変更せずに、新規の被検体の検査を開始することがあり得る。ユーザ５１は、検査の途中で、プリセットを変更し忘れたことに気づいた場合、プリセットを変更するが、プリセットの変更前に取得した超音波画像は、直前の被検体の検査部位のプリセットで取得されている。したがって、プリセットの変更前に取得した超音波画像の画質レベルによっては、ユーザ５１は被検体の検査を最初からやり直さなければならず、ユーザ５１の負担は大きくなるという問題がある。

この問題に対処する方法として、プリセットを自動で変更することが考えられる。しかし、変更後のプリセットが、被検体の検査部位のプリセットに一致していない場合、超音波画像の画質を逆に劣化させてしまうという恐れもある。

そこで、第１の実施形態の超音波診断装置１は、選択されているプリセットが、実際の被検体の検査部位のプリセットではない場合、ユーザ５１に、プリセットの変更を推奨するように構成されている。以下に、ユーザ５１にプリセットの変更を推奨する方法の一例について説明する。

尚、第１の実施形態において、ユーザ５１にプリセットの変更を推奨するために、超音波診断装置１は、主に以下の動作（１）および（２）を実行する。

（１）学習済みモデルを用いて被検体の検査部位を推論する。
（２）（１）の推論結果に基づいて、ユーザにプリセットの変更を推奨するか否かを決定する。

上記のように、第１の実施形態では、学習済みモデルを使用して被検体の検査部位を推論し、この推論結果に基づいて、ユーザにプリセットの変更を推奨するか否かを決定している。したがって、第１の実施形態では、被検体を検査する前に、被検体の検査部位を推論するのに適した学習済みモデルを生成している。そこで、以下では、最初に、この学習済みモデルを生成する学習フェーズについて説明する。そして、学習フェーズを説明した後で、ユーザ５１にプリセットの変更を推奨する方法について説明する。

（学習フェーズについて）
図３～図７は、学習フェーズの説明図である。
学習フェーズでは、先ず、トレーニングデータを生成するための元になる原画像を用意する。

図３は、原画像の概略図である。
第１の実施形態では、原画像として、病院などの医療施設で取得された超音波画像Ｍｉ（ｉ＝１～ｎ_１）、医用機器メーカで取得された超音波画像Ｑｊ（ｊ＝１～ｎ_２）、および超音波プローブを空中放置させた状態で取得される超音波画像（以下、「空気画像」と呼ぶ）Ｒｋ（ｋ＝１～ｎ_３）を用意する。

次に、これらの原画像Ｍｉ、Ｑｊ、およびＲｋに対して、図４に示すように、前処理を実行する。
前処理には、例えば、画像を切り出しする処理、標準化処理、正規化処理、画像反転処理、画像回転処理、拡大率変更処理、画質変更処理などがある。原画像Ｍｉ、Ｑｊ、およびＲｋを前処理することにより、前処理された原画像ＭＡｉ、ＱＡｊ、およびＲＡｋを得ることができる。前処理された各原画像が、学習済みモデルを作成するためのトレーニングデータとして使用される。このようにして、前処理された原画像ＭＡｉ、ＱＡｊ、およびＲＡｋを含むトレーニングデータセット６０を準備することができる。トレーニングデータセット６０は、例えば、５０００例～１００００例のトレーニングデータを含んでいる。
次に、このトレーニングデータに、正解データをラベリングする（図５参照）。

図５は正解データの説明図である。
第１の実施形態では、複数の超音波診断装置１で検査を行う対象となる複数の検査部位が正解データとして使用される。

検査の対象となる検査部位の数や各検査部位の範囲は、医療機関によっても様々であると考えられるが、ここでは、説明を簡単にするため、以下の６つの人体の部位を、検査部位として考えることにする。
「腹部」、「乳腺」、「頸動脈」、「下肢」、「甲状腺」、および「その他」
尚、「その他」は、「腹部」、「乳腺」、「頸動脈」、「下肢」、「甲状腺」以外の他の部位全体を表している。

したがって、第１の実施形態で使用される複数の正解データ６１には、「腹部」、「乳腺」、「頸動脈」、「下肢」、「甲状腺」、および「その他」が含まれている。また、トレーニングデータセット６０には、空気画像に基づいて生成されたトレーニングデータも含まれているので、複数の正解データ６１には、トレーニングデータが空気であることを表す正解データも含まれている。そこで、第１の実施形態では、複数の正解データ６１として、以下の７つの正解データを考えることにする。

「腹部」、「乳腺」、「頸動脈」、「下肢」、「甲状腺」、「空気」、および「その他」
正解データ「空気」は、トレーニングデータが空気画像に基づいて生成されたデータであることを表している。また、正解データ「腹部」、「乳腺」、「頸動脈」、「下肢」、および「甲状腺」は、それぞれ、トレーニングデータの検査部位が、「腹部」、「乳腺」、「頸動脈」、「下肢」、および「甲状腺」であることを表している。正解データ「その他」は、トレーニングデータの検査部位が、「腹部」、「乳腺」、「頸動脈」、「下肢」、および「甲状腺」以外の他の部位であることを表している。

これらの正解データをトレーニングデータにラベリングする。図６に、トレーニングデータＭＡｉ、ＱＡｊ、およびＲＡｋと、複数の正解データ６１とを示す。第１の実施形態では、各トレーニングデータには、図６に示すように、上記の７つの正解データ「腹部」、「乳腺」、「頸動脈」、「下肢」、「甲状腺」、「空気」、および「その他」のうちの対応する正解データがラベリングされる。
次に、上記のトレーニングデータを用いて学習済みモデルを作成する（図７参照）。

図７は、学習済みモデルの作成方法の説明図である。
第１の実施形態では、転移学習の技術を使用して学習済みモデル７１を作成する。

先ず、ニューラルネットワークとして、事前学習済みモデル７０を用意する。事前学習済みモデル７０は、例えば、ImageNetのデータセットを使用して生成されたものや、BERTを使用して作成されたものである。

次に、転移学習の技術を使用して、正解データがラベリングされたトレーニングデータを事前学習済みモデル７０に学習させ、検査部位を推論するための学習済みモデル７１を作成する。

学習済みモデル７１を作成した後、学習済みモデル７１の評価を行う。評価は、例えば、混同行列（Confusion Matrix）を使用することができる。評価を表す指標としては、例えば、正解度（accuracy）を使用することができる。

評価が良好であれば、上記の学習済みモデル７１を、被検体のどの部位が検査部位であるかを推論するためのモデルとして使用する。評価が不良であれば、追加のトレーニングデータを準備し、再学習を行う。

このようにして、学習済みモデル７１を作成することができる。学習済みモデル７１は、後で説明する図１３に示すように、入力画像８１が、「腹部」、「乳腺」、「頸動脈」、「下肢」、「甲状腺」、「空気」、および「その他」を含む複数のカテゴリ５５のうちのどのカテゴリに分類されるかを推論するものである。この学習済みモデル７１は、超音波診断装置１のメモリ９に記憶される。尚、学習済みモデル７１を、超音波診断装置１がアクセス可能な外部記憶装置１５に記憶してもよい。

第１の実施形態では、学習済みモデル７１を利用して、ユーザ５１にプリセットの変更を推奨している。以下にこの推奨方法の一例について、図８を参照しながら説明する。

図８は、被検体５２（図１参照）の検査で実行されるフローチャートの一例を示す図である。
ステップＳＴ１１では、ユーザ５１は、被検体５２（図１参照）を検査室に誘導し、被検体５２を検査ベッドに寝かせる。また、ユーザ５１は、ユーザインターフェース１０（図２参照）を操作し、被検体５２のスキャンを行う前に事前に設定しておかなければならない各項目の設定を行う。例えば、ユーザ５１は、ユーザインターフェース１０を操作し、患者情報を入力する。図９は、患者情報の入力方法の説明図である。

ユーザ５１は、タッチパネル２８に患者情報の設定画面を表示させる。設定画面を表示させたら、「new patient」ボタン３１をクリックする。このボタン３１がクリックされることにより、患者情報の入力画面が表示される。ユーザ５１は、患者情報を入力し、必要に応じて、その他の情報を入力する。プロセッサ７は、例えば、ユーザ５１が「New patient」ボタン３１をクリックした場合や、必要な患者情報の入力が完了した場合に、被検体５２の検査を開始することを表す信号が入力されたと判断することができる。したがって、例えば、ユーザ５１が「new patient」ボタン３１をクリックすることにより、超音波診断装置１は、被検体５２の検査が開始されることを認識することができる。尚、患者情報の設定画面は、表示モニタ１８に表示させてもよい。

また、ユーザ５１は、ユーザインターフェース１０を操作して、被検体５２の検査部位のプリセットを選択する。

プリセットとは、検査部位に対応した複数の項目と、各項目の内容とを含むものである。複数の項目には、例えば、送信周波数やゲインなどの計測条件に関する設定項目などがある。

図１０は、被検体５２の検査部位のプリセットを選択するための設定画面の一例を示す図である。
ユーザ５１はタッチパネル２８を操作し、検査部位の設定画面を表示する。ユーザ５１がタブ３１をタッチすると、設定画面に複数のタブＴＡ１－ＴＡ７が表示される。これらのタブＴＡ１－ＴＡ７は、検査種類によって分類したものである。尚、検査部位の設定画面は、表示モニタ１８に表示させてもよい。

超音波診断装置の検査種類は、例えば、腹部、乳腺、循環器、婦人科、筋骨格、新生児、神経、産科、眼底、スモールパーツ、表在組織、血管、静脈、小児科などがある。

図１０では、一部の検査種類に対応したタブＴＡ１－ＴＡ７が表示されている。タブＴＡ１－ＴＡ７は、それぞれ、腹部、乳腺、産科、婦人科、血管、スモールパーツ、および小児科の検査種類に対応するものである。

図１０では、乳腺のタブＴＡ２が選択されている例が示されている。
乳腺のタブＴＡ２の領域には、複数のボタンＢ０－Ｂ６が表示されている。

これらのボタンＢ０－Ｂ６のうち、ボタンＢ０は、乳腺のプリセットを設定するボタンを表している。そして、残りのボックスＢ１－Ｂ６は、それぞれ、乳腺の内上部、乳腺の内下部、乳腺の外上部、乳腺の腋窩部、乳腺の外下部、乳腺の乳輪部のプリセットを設定するボタンを表している。

ユーザ５１は、ボタンＢ０－Ｂ６をクリックすると、検査部位ごとに設定されている項目と、その項目の設定内容を確認することができる。例えば、ユーザ５１が、ボタンＢ０をクリックすると、検査部位「乳腺」に設定されている項目と、その項目の設定内容とを含むプリセットを確認することができる。

図１１は、プリセットの説明図である。
プリセットは、検査部位に対応した項目と、その項目の設定内容とを含んでいる。項目には、例えば、送信周波数やゲインなどの計測条件に関する設定項目、コントラストなどの画質条件に関する設定項目、表示画面のユーザインターフェースに関する設定項目、ボディマークやプローブマークに関する設定項目、画像調整のパラメータに関する設定項目、および画像条件に関する設定項目などがある。

図１１には、検査部位に対応する項目として、送信周波数、深度、マップが例示されている。
送信周波数の設定内容は、具体的な周波数の値（例えば、数ＭＨｚ）で表されている。また、深度の設定内容は、具体的な深度の値（例えば、数ｃｍ）で表されている。マップの設定内容は、「グレー」であり、これは、マップがグレー表示されることを表している。

したがって、ユーザ５１は、検査部位「乳腺」のプリセット情報を確認することができる。また、ユーザ５１は、必要に応じて、設定内容を変更することができる。例えば、深度を、別の値に変更することができる。

同様に、ユーザ５１は、ボタンＢ１－Ｂ６の各々をクリックすると、乳腺に含まれる各部位（乳腺の内上部、乳腺の内下部、乳腺の外上部、乳腺の腋窩部、乳腺の外下部、および乳腺の乳輪部）に対応した項目と、その設定内容とを含むプリセットを確認することができる。例えば、ボタンＢ６をクリックすると、ユーザ５１は、乳輪部に対応した項目と、各項目に対して設定された内容を確認することができる。

ユーザは、被検体５２の「乳腺」を検査部位として検査を行う場合は、「乳腺」のプリセットを選択する。一方、被検体５２の乳腺の全体を検査するのではなく、乳腺に含まれる特定の部位のみを検査する場合は、当該特定の部位のプリセットを選択する。

ここでは、被検体５２の検査部位は「乳腺」であるとする。したがって、ユーザ５１は、乳腺のプリセットを選択する。ユーザ５１は、タッチパネル２８を操作し、乳腺のプリセットを選択する選択信号を入力する。プロセッサ７は、この選択信号に応答して、乳腺のプリセットを選択する。このプリセットが選択されると、図１２に示すように、乳腺に対応するボタンＢ０がハイライト表示される。したがって、ユーザ５１は、乳腺のプリセットが選択されていることを視覚的に確認することができる。

したがって、ユーザがユーザインターフェース１０を操作して、プリセットを選択する信号を入力すると、プロセッサは、この入力された信号に基づいて、複数のプリセットの中から、検査で使用するプリセットを選択することができる。

尚、乳腺全体が検査対象ではなく、乳腺の中の特定の部位のみが検査対象の場合は、特定の部位のプリセットを選択すればよい。例えば、腋窩部のプリセットを選択した場合、ボタンＢ５がハイライト表示され、乳輪部のプリセットを選択した場合にはボタンＢ６がハイライト表示される。ここでは、上記のように、被検体５２の検査部位は「乳腺」であるので、乳腺に対応するボタンＢ０がハイライト表示される。

図８に戻って説明を続ける。
ユーザ５１は、ステップＳＴ１１において、患者情報の入力、プリセットの選択、および、その他の検査に必要な操作を完了させたら、ステップＳＴ１２に進み、被検体５２のスキャンを開始する。

ユーザ５１は、被検体５２の検査部位に超音波プローブ２を押し当てながらプローブを操作し、被検体５２をスキャンする。第１の実施形態では、検査部位は乳腺であるので、ユーザ５１は、図１に示すように、被検体５２の乳房に超音波プローブ２を押し当てている。超音波プローブ２は超音波を送信し、被検体５２内で反射したエコーを受信する。受信したエコーは電気信号に変換され、この電気信号をエコー信号として受信器５（図２参照）に出力する。受信器５はエコー信号に対して所定の処理を実行し、受信ビームフォーマ６に出力する。受信ビームフォーマ６は、受信器５から受け取った信号に受信ビームフォーミングを実行し、エコーデータを出力する。
次に、ステップＳＴ２１に進む。

ステップＳＴ２１では、プロセッサ７は、エコーデータに基づいて超音波画像８０を生成する。
ユーザ５１は、生成された超音波画像８０を確認したり、必要に応じて超音波画像８０を保存したり、超音波画像を取得するための作業を引き続き実行する。

一方、プロセッサ７は、ステップＳＴ２１で取得した超音波画像８０に基づいて、ユーザ５１にプリセットの変更を推奨するか否かを決定するための処理４０を実行する。以下に、この処理４０について説明する。

ステップＳＴ２２では、プロセッサ７が、超音波画像８０に基づいて、学習済みモデル７１に入力する入力画像８１を生成する。

プロセッサ７は、超音波画像８０に対して、前処理を実行する。この前処理は、基本的には、学習済みモデル７１のトレーニングデータを生成するときに実行された前処理（図４参照）と同じである。前処理を実行することにより、学習済みモデル７１（図７参照）に入力される入力画像８１を生成することができる。入力画像８１を生成した後、ステップＳＴ２３に進む。

ステップＳＴ２３では、プロセッサ７が、学習済みモデル７１を用いて、入力画像８１が表す部位を推論する（図１３参照）。

図１３は、学習済みモデル７１の推論フェーズの説明図である。
プロセッサ７は、入力画像８１を学習済みモデル７１に入力し、学習済みモデル７１を用いて、入力画像８１が表す部位が、被検体に含まれる複数の部位のうちのどの部位であるかを推論する。具体的には、プロセッサ７は、入力画像８１の部位が、「腹部」、「乳腺」、「頸動脈」、「下肢」、「甲状腺」、「空気」、および「その他」を含む複数のカテゴリ５５のうちのどのカテゴリに分類されるかを推論する。また、プロセッサ７は、入力画像８１が表す部位が各カテゴリに分類される確率も求める。

具体的には、学習済みモデル７１は、入力画像８１の部位が、「腹部」に分類される確率、「乳腺」に分類される確率、「頸動脈」に分類される確率、「下肢」に分類される確率、「甲状腺」に分類される確率、「空気」に分類される確率、および「その他」に分類される確率を求め、求めた確率Ｐを出力する。

図１３では、入力画像８１の部位は１００％に近い確率で乳腺（Breast）であるという推論結果を出力している。したがって、プロセッサ７は、入力画像８１が表す部位を「乳腺」と推論する。入力画像８１が表す部位を推論した後、ステップＳＴ２４に進む。

ステップＳＴ２４では、プロセッサ７は、ステップＳＴ２３で推論された検査部位が、ユーザ５１により選択されたプリセットの検査部位に一致するか否かを判定する。検査部位が一致する場合、プロセッサ７は、ステップＳＴ２５に進み、ユーザ５１にプリセットの変更を推奨しないと決定し、処理４０を終了する。

一方、検査部位が一致しない場合、プロセッサ７は、ステップＳＴ２６に進み、ユーザ５１にプリセットの変更を推奨すると決定する。

ここでは、ユーザ５１が選択したプリセットの検査部位は「乳腺」であり、推論された検査部位も「乳腺」である。したがって、プロセッサ７は、ステップＳＴ２４において、ステップＳＴ２３で推論された検査部位が、ステップＳＴ１１においてユーザ５１により選択されたプリセットの検査部位に一致すると判定するので、ステップＳＴ２５に進む。そして、プロセッサ７は、ユーザ５１にプリセットの変更を推奨しないことを決定し、処理４０を終了する。

一方、ユーザ５１は、超音波プローブ２を操作しながら被検体５２をスキャンし、検査に必要な超音波画像を取得する。被検体のスキャンが完了したら、ユーザ５１は、ユーザインターフェース１０を操作し、被検体の検査が終了したことを表す信号を入力する。図８では、被検体の検査が終了した時点を「ｔend」で示してある。このようにして被検体５２の検査が終了する。

被検体５２の検査が終了したら、ユーザ５１は新規の被検体の検査を行う（図１４参照）。

図１４は、新規の被検体５３をスキャンしている様子を示す図である。
以下に、新規の被検体５３の検査部位が直前の被検体５２（図１参照）の検査部位と異なる場合について説明する。ここでは、直前の被検体５２の検査部位は乳腺であったが、新規の被検体５３の検査部位が下肢である場合について説明する。

図１５は、新規の被検体５３の検査で実行されるフローチャートの一例を示す図である。
ステップＳＴ４１において、ユーザ５１は、患者情報の入力や、プリセットの選択を行う。しかし、検査待ちの人数が多い場合など、多数の被検体の検査をしなければならない場合、ユーザ５１は、検査を早急に開始することに集中するあまり、直前の被検体５２（図１参照）の検査部位に対して選択したプリセットを変更せずに、新規の被検体５３の検査を開始することがある。仮に、新規の被検体５３の検査部位が、直前の被検体５２の検査部位と同じ場合、直前の被検体５２の検査時に選択したプリセットをそのまま使用することができる。したがって、ユーザ５１は、プリセットの選択作業を行わなくても、特段の問題も無く、新規の被検体５３の検査を進めることができる。

しかし、新規の被検体５３の検査部位が、直前の被検体５２の検査部位とは異なる場合がある。ここでは、上記のように、直前の被検体５２の検査部位が「乳腺」であるが、新規の被検体５３の検査部位が「下肢」の場合について考える。

ユーザ５１がプリセットの選択を行わない場合、プリセットは、直前の被検体５２の検査部位である「乳腺（Ｂ０）」のプリセットが選択された状態である（図１２参照）。したがって、超音波診断装置１は、新規の被検体５３の検査部位を「乳腺」であると認識している。

一方で、新規の被検体５３の検査部位は下肢であるので、ユーザ５１は、ステップＳＴ４２において、図１４に示すように、新規の被検体５３の下肢に超音波プローブ２を接触させ、スキャンを開始する。

超音波プローブ２は超音波を送信し、被検体５３内で反射したエコーを受信する。受信したエコーは電気信号に変換され、この電気信号をエコー信号として受信器５に出力する。受信器５はエコー信号に対して所定の処理を実行し、受信ビームフォーマ６に出力する。受信ビームフォーマ６は、受信器５から受け取った信号に受信ビームフォーミングを実行し、エコーデータを出力する。
次に、ステップＳＴ２１に進む。

ステップＳＴ２１では、プロセッサ７は、エコーデータに基づいて超音波画像８２を生成する。超音波画像８２は、新規の被検体５３の下肢画像である。

ユーザ５１は、生成された超音波画像８２を確認したり、必要に応じて超音波画像８２を保存したり、更に超音波画像を取得するための作業を引き続き実行する。

一方、プロセッサ７は、ステップＳＴ２１で取得した超音波画像８２に基づいて、ユーザ５１にプリセットの変更を推奨するか否かを決定するための処理４０を実行する。以下に、この処理４０について説明する。

ステップＳＴ２２では、プロセッサ７が、超音波画像８２に基づいて、学習済みモデル７１に入力する入力画像８３を生成する。

プロセッサ７は、超音波画像８２に対して、前処理を実行する。この前処理は、基本的には、学習済みモデル７１のトレーニングデータを生成するときに実行された前処理（図４参照）と同じである。前処理を実行することにより、学習済みモデル７１に入力される入力画像８３を生成することができる。入力画像８３を生成した後、ステップＳＴ２３に進む。

ステップＳＴ２３では、プロセッサ７が、学習済みモデル７１を用いて、入力画像８３が表す部位を推論する（図１６参照）。

図１６は、学習済みモデル７１の推論フェーズの説明図である。
プロセッサ７は、入力画像８３を学習済みモデル７１に入力し、学習済みモデル７１を用いて、入力画像８３が表す部位が、被検体に含まれる複数の部位のうちのどの部位であるかを推論する。具体的には、プロセッサ７は、入力画像８３の部位が、「腹部」、「乳腺」、「頸動脈」、「下肢」、「甲状腺」、「空気」、および「その他」を含む複数のカテゴリ５５のうちのどのカテゴリに分類されるかを推論する。また、プロセッサ７は、入力画像８３が表す部位が各カテゴリに分類される確率も求める。

図１６では、入力画像８３の部位は１００％に近い確率で下肢であるという推論結果を出力している。したがって、プロセッサ７は、入力画像８３が表す部位を「乳腺」と推論する。入力画像８１が表す部位を推論した後、ステップＳＴ２４に進む。

ステップＳＴ２４では、プロセッサ７が、ステップＳＴ２３で推論された検査部位が、ユーザ５１により選択されたプリセットの検査部位に一致するか否かを判定する。

ここでは、直前の被検体５２の検査時に選択された乳腺のプリセットが変更されずに、新規の被検体５３の検査でも使用されている。したがって、推論された検査部位は「下肢」であるが、選択されている検査部位は「乳腺」である。このため、ステップＳＴ２４において、プロセッサ７は、ステップＳＴ２３で推論された検査部位が、ユーザ５１により選択されたプリセットの検査部位に一致しないと判定するので、ステップＳＴ２６に進む。ステップＳＴ２６では、プロセッサ７は、ユーザ５１にプリセットの変更を推奨することを決定する。

ユーザ５１にプリセットの変更を推奨する場合、プロセッサ7は、ステップＳＴ２７に進み、表示モニタ１８およびタッチパネル２８を制御し、ユーザ５１に、以下の情報を提示する（図１７および図１８参照）。

図１７は、表示モニタ１８に表示されたメッセージ８６の一例を示す図、図１８はタッチパネル２８に表示されたプリセット変更画面の一例を示す図である。
表示モニタ１８には、超音波画像８５が表示されている。また、プロセッサ７は、表示モニタ１８に、「下肢のプリセットに変更することを推奨します」というメッセージ８６を表示させる。メッセージ８６は、ユーザ５１にプリセットを変更することを推奨するためのものである。ユーザ５１は、このメッセージ８６を見ることにより、プリセットの変更が推奨されていることを認識することができる。尚、図１７では、メッセージ８６は文字列で表されている。しかし、ユーザ５１にプリセットの変更を推奨できるのであれば、メッセージ８６は文字列に限定されることはなく、例えば、記号又はマークであってもよく、文字列、記号、およびマークのうちの少なくとも２つ以上の組合わせとすることもできる。例えば、メッセージ８６として、推奨するプリセットの検査部位を表すマークを表示するようにしてもよい。また、メッセージ８６が表示されていることをユーザ５１にできるだけ早く気付いてもらうために、必要に応じて、メッセージ８６を点滅表示させてもよい。

また、図１８に示すように、タッチパネル２８には、プリセットを変更させるための画面が表示されている。表示画面には、「Auto Preset」ボタンと[Change Preset]ボタンが表示されている。「Change Preset」ボタンは、プリセットを変更するか否かを決定するためのボタンである。ユーザ５１が「Change Preset」ボタンをクリックすると、プリセットを変更することを表す信号が入力される。プロセッサ７は、この信号に応答して、プリセットを、下肢のプリセットに変更することができる。

一方、「Auto Preset」ボタンは、超音波診断装置１の動作モードを、プリセットを自動的に変更するプリセット変更モードに設定するか否かを決定するためのボタンである。ユーザ５１が「Auto Preset」をオンにするとプリセット変更モードに設定される。プリセット変更モードに設定されると、その後の検査では、ステップＳＴ２４において「一致しない」と判定された場合、ユーザ５１にメッセージ８６を提示することなく、プリセットが自動的に変更される。一方、「Auto Preset」をオフにすると、超音波診断装置１の動作モードは、ユーザ５１にプリセットを変更することを推奨するプリセット推奨モードに維持される。

したがって、ユーザ５１は、検査中に、プリセットを変更したり、超音波診断装置１の動作モードを、プリセット変更モードに設定するなど、ユーザ５１の好みに合うように設定することができる。

尚、図１５では、メッセージ８６が表示された時点が「ｔ１」で示されている。ユーザ５１は、新規の被検体５３の検査をしている途中で、表示モニタ１８に表示されたメッセージ８６（図１７参照）に気が付く。図１５では、ユーザ５１がメッセージ８６に気が付いた時刻を「ｔ２」で示してある。ユーザ５１は、メッセージ８６を見ることにより、現在選択されているプリセットは下肢のプリセットではないことに気が付く。

したがって、ユーザ５１は、タッチパネル２８に表示されているプリセット変更画面（図１８参照）上で、「Change Preset」ボタンをオンにすることにより、現在選択されている乳腺のプリセットを、被検体５３の検査部位である下肢のプリセットに変更することができる。

一方、ユーザ５１は、メッセージ８６に気が付いても、検査の進行状況や、ユーザ５１自身の作業の進行状況などによっては、直ちにプリセットを変更するのではなく、後でプリセットを変更したいと考える場合がある。例えば、現在取り掛かっている断面のスキャンでは十分な品質の超音波画像が得られそうなのでこの断面のスキャンだけは終わらせて、このスキャンが終わった後でプリセットを変更したいと考える場合や、現在取り掛かっている作業は優先順位が高いので、この作業を先に終わらせてからプリセットを変更したいと考える場合がある。このような場合、ユーザ５１は、メッセージ８６に気が付いたら直ちにプリセットを変更するのではなく、ユーザ５１自身にとって都合のよいタイミングでプリセットを変更することができる。

したがって、ユーザ５１は、メッセージ８６に気が付いた時点ｔ２で直ちにプリセットを変更するのではなく、新規の被検体５３の超音波検査を進める上で都合のよいタイミングを見計らってプリセットを変更することができる。例えば、ユーザ５１は、メッセージ８６に気が付いた時点ｔ２で直ちにプリセットを変更せずに、所定の作業が一段落した時点ｔ３において、プリセットを変更することができる。

ユーザ５１は、プリセットを変更した後、検査を再開し、診断に必要な超音波画像を取得することができたら、検査を終了する。

第１の実施形態では、プリセットにより設定された検査部位が、推論された検査部位と異なる場合、プロセッサ７が、表示モニタ１８に、「下肢のプリセットに変更することを推奨します」というメッセージ８６が表示されるように、表示モニタ１８を制御する。ユーザ５１は、超音波プローブ２を操作しながら被検体５３をスキャンする作業を行っているが、その作業中に、メッセージ８６を見ることにより、現在選択されているプリセットは下肢のプリセットではないことに気付くことができる。したがって、ユーザ５１は、プリセット変更画面（図１８参照）上で、プリセットを変更することができる。

また、ユーザ５１は、メッセージ８６に気が付いても、検査の進行状況や、ユーザ５１自身の作業の進行状況などによっては、直ちにプリセットを変更するのではなく、後でプリセットを変更したいと考える場合がある。このような場合、ユーザ５１は、メッセージ８６に気が付いたら直ちにプリセットを変更するのではなく、ユーザ５１にとって優先順位の高い作業を終えてから、プリセットを変更することができるので、ユーザ５１自身にとって都合のよいタイミングでプリセットを変更することが可能になる。

また、第１の実施形態では、ユーザ５１によって選択された検査部位が、推論された検査部位と異なる場合、プリセットを強制的に変更することはせずに、表示モニタ１８に、「下肢のプリセットに変更することを推奨します」というメッセージを表示している。したがって、推論された検査部位が、被検体の実際の検査部位に一致している可能性が低い場合に、プリセットが自動で変更されてしまうことにより超音波画像の画質を逆に劣化させてしまうという危険を回避することもできる。

尚、第１の実施形態では、被検体５３の検査の間、検査部位を推論する処理を１回だけ実行しているが、被検体５３の検査が行われている間、検査部位を推論する処理を繰り返し実行するようにしてもよい。例えば、ユーザ５１は、１回の検査で被検体５３の複数の検査部位を検査しなければならないことがあり、この場合、被検体５３の検査部位ごとに、プリセットを変更することが望まれる。したがって、被検体５３の或る検査部位の検査が終了した後に、プリセットを変更せずに、被検体の５３の別の検査部位の検査が開始される場合は、ユーザ５１にプリセットの変更を推奨できるように、被検体５３の検査が行われている間、検査部位を推論する処理を繰り返し実行してもよい。

また、第１の実施形態では、ステップＳＴ２３で検査部位を推論しているが、推論された検査部位の確率Ｐが低い（例えば６０％以下）の場合、推論結果の信頼性が低くなってしまい、被検体５３の実際の検査部位とは異なる検査部位のプリセットをユーザに推奨してしまう恐れがある。したがって、このような恐れを回避するため、確率Ｐが低い場合には、オペレータにプリセットの変更を推奨せずに処理４０を終了することが望ましい。

（２）第２の実施形態
第２の実施形態では、メッセージ８６を表示した後に、プロセッサ７が、ユーザが所定の操作を実行したか否かを判断し、ユーザが所定の操作を実行したと判断された場合にプリセットを変更する例について説明する。

第２の実施形態では、第１の実施形態と同様に、検査部位が乳腺である被検体５２の検査を行い、次に、検査部位が下肢である新規の被検体５３の検査を行う例について説明する。

尚、被検体５２の検査フローは、図８を参照しながら説明したフローと同じであるので、被検体５２の検査フローは省略し、検査部位が下肢である新規の被検体５３の検査フローについて、図１９を参照しながら説明する。

図１９は、第２の実施形態における新規の被検体５３の検査フローを示す図である。
尚、ステップＳＴ４１、ステップＳＴ４２、およびステップＳＴ２１－ＳＴ２７は、図１５を参照しながら説明したステップＳＴ４１、ステップＳＴ４２、およびステップＳＴ２１－ＳＴ２７と同じであるので、詳細な説明は省略する。

ステップＳＴ２３において、プロセッサ７が被検体５３の検査部位を推論した後、ステップＳＴ２４に進む。

ステップＳＴ２４では、プロセッサ７が、ステップＳＴ２３で推論された検査部位が、ユーザ５１により選択されたプリセットの検査部位に一致するか否かを判定する。

ここでは、直前の被検体５２の検査時に選択された乳腺のプリセットが変更されずに、新規の被検体５３の検査でも使用されているとする。したがって、推論された検査部位は「下肢」であるが、選択された検査部位は「乳腺」である。このため、ステップＳＴ２４において、プロセッサ７は、ステップＳＴ２３で推論された検査部位が、ユーザ５１により選択されたプリセットの検査部位に一致しないと判定するので、ステップＳＴ２６に進み、プロセッサ７は、ユーザ５１にプリセットの変更を推奨することを決定する。

ユーザ５１にプリセットの変更を推奨する場合、プロセッサ7は、ステップＳＴ２７に進み、表示モニタ１８に、「下肢のプリセットに変更することを推奨します」というメッセージ８６を表示させる（図１７参照）。

ユーザ５１は、メッセージ８６を見ることにより、現在選択されているプリセットは下肢のプリセットではないことに気が付くが、ここでは、ユーザ５１は、プリセットの設定変更よりも優先順位の高い作業に取り掛かっているので、ユーザ５１が直ちにプリセットを変更しない場合について考える。

この場合、プロセッサ７は、ステップＳＴ２８に進み、ユーザ５１が、超音波の送受信を中断させるための所定の操作を実行したか否かを判定する。超音波の送受信が中断された場合、プリセットを変更しても、ユーザの作業には悪影響を与えないと思われるので、第２の実施形態では、ユーザ５１が、超音波の送受信を中断させるための所定の操作を実行した場合、プリセットを変更する。ここで、所定の操作は、例えば、フリーズ操作、画像保存操作、深度変更操作である。

プロセッサ７は、ステップＳＴ２８において、超音波の送受信を中断させるための所定の操作を実行したか否かを判定し、所定の操作が行われていないと判定した場合、ステップＳＴ２９に進む。ステップＳＴ２９では、検査が終了したか否かを判定する。検査が終了した場合、処理４０は終了する。一方、ステップＳＴ２９において検査が終了していないと判定された場合、ステップＳＴ２８に戻る。したがって、ステップＳＴ２８において、ユーザ５１が所定の操作を実行したと判定されるか、ステップＳＴ２９において検査が終了したと判定されるまでは、ステップＳＴ２８およびＳＴ２９のループが繰り返し実行される。

第２の実施形態では、ユーザ５１は、メッセージ８６が表示された時点ｔ１から一定時間経過した時点ｔ２において、所定の操作を行っている。したがって、時点ｔ２において、ユーザ５１の所定の操作により超音波の送受信が中断される。この場合、ステップＳＴ２８において、プロセッサ７は、ユーザ５１が所定の操作を実行したと判定する。そして、ステップＳＴ３０に進む。ステップＳＴ３０において、プロセッサ７は、乳腺のプリセットを、下肢のプリセットに変更する。図１９では、プリセットが変更された時点が「ｔ３」で示されている。プロセッサ７は、プリセットを変更した場合、表示モニタ１８（又はタッチパネル２８）に、プリセットが変更されたことをユーザ５１に知らせるメッセージを表示させることができる。ユーザ５１は、このメッセージを見ることにより、プリセットが変更されたことを認識することができる。ユーザ５１により所定の操作が実行された後は、ユーザ５１は、被検体５３の実際の検査部位のプリセットで、被検体５３の検査を続けることができる。

第２の実施形態では、ユーザの所定の操作により超音波の送受信が中断された場合、選択されたプリセットが、推論された検査部位のプリセットに自動的に変更される。したがって、ユーザ５１は、ユーザ５１自身でプリセットを変更しなくても、被検体５３の実際の検査部位のプリセットで、被検体５３の検査を続けることができる。

（３）第３の実施形態
第３の実施形態では、確率Ｐと２つの閾値ＴＨ１およびＴＨ２とを比較し、その比較結果に基づいてユーザ５１にプリセットの変更を推奨するか否かを決定する例について説明する。

第３の実施形態では、第１の実施形態と同様に、検査部位が乳腺である被検体５２の検査を行い、次に、検査部位が下肢である新規の被検体５３の検査を行う例について説明する。

尚、被検体５２の検査フローは、図８を参照しながら説明したフローと同じであるので、被検体５２の検査フローは省略し、検査部位が下肢である新規の被検体５３の検査フローについて、図２０を参照しながら説明する。

図２０は、第３の実施形態における新規の被検体５３の検査フローを示す図である。
尚、ステップＳＴ４１、ステップＳＴ４２、およびステップＳＴ２１－ＳＴ２３は、図１５を参照しながら説明したステップＳＴ４１、ステップＳＴ４２、およびステップＳＴ２１－ＳＴ２３と同じであるので、詳細な説明は省略する。
ステップＳＴ２３において、プロセッサ７は、被検体５３の検査部位を推論する（図２１参照）。

図２１は、学習済みモデル７１の推論フェーズの説明図である。
プロセッサ７は、入力画像８３を学習済みモデル７１に入力し、学習済みモデル７１を用いて、入力画像８３が表す部位が、被検体に含まれる複数の部位のうちのどの部位であるかを推論する。具体的には、プロセッサ７は、入力画像８３が表す部位が、「腹部」、「乳腺」、「頸動脈」、「下肢」、「甲状腺」、「空気」、および「その他」を含む複数のカテゴリ５５のうち、どのカテゴリに分類されるかを推論する。また、プロセッサ７は、入力画像８３が表す部位が各カテゴリに分類される確率も求める。

図２１では、プロセッサ７は、入力画像８１が表す部位が、「頸動脈」、「下肢」、および「その他」に分類されると推論している。また、プロセッサ７は、入力画像８１が表す部位が「頸動脈」に分類される確率Ｐは８％、「下肢」に分類される確率は５０％、および「その他」に分類される確率Ｐは４２％であるとしている。したがって、プロセッサ７は、下肢の確率ＰがＰ＝５０％で最大であるので、入力画像８３の部位は下肢であると推論する。
ステップＳＴ２３において、推論結果が出力されたら、ステップＳＴ２４に進む。

図２２は、ステップＳＴ２４の処理の説明図である。
プロセッサ７は、推論された「下肢」の確率Ｐ（＝５０％）を、２つの閾値ＴＨ１およびＴＨ２と比較し、確率Ｐが閾値ＴＨ１より小さいのか（Ｐ＜ＴＨ１）、確率Ｐが閾値ＴＨ１とＴＨ２との間の値なのか（ＴＨ１≦Ｐ≦ＴＨ２）、確率Ｐが閾値ＴＨ２よりも大きいのか（ＴＨ２＜Ｐ）を判定する。

第３の実施形態では、プロセッサ７は、確率Ｐが、Ｐ＜ＴＨ１、ＴＨ１≦Ｐ≦ＴＨ２、およびＴＨ２＜Ｐのどの範囲に含まれるかに応じて、メッセージ８６を提示するか否かを決定している。そこで、以下では、確率Ｐが、Ｐ＜ＴＨ１の場合、ＴＨ１≦Ｐ≦ＴＨ２の場合、およびＴＨ２＜Ｐの場合に分けて、プロセッサ７の動作を説明する。

（１）Ｐ＜ＴＨ１の場合
先に説明したように、図２２に示す推論結果を参照すると、入力画像８３が下肢である確率は５０％である。したがって、下肢の確率Ｐは第１の閾値ＴＨ１よりも小さいので、確率ＰはＰ＜ＴＨ１の範囲に含まれる値である。

第１の閾値ＴＨ１は、入力画像８３が表す部位と推論された検査部位とが一致する確率が小さいことを表す基準値である。第１の閾値ＴＨ１は、ここでは、６０（％）に設定されているが、他の値に設定してもよい。第１の閾値ＴＨ１は、入力画像８３が表す部位と推論された検査部位とが一致する確率が小さいことを表す基準値であるので、確率Ｐが第１の閾値ＴＨ１よりも小さい場合、入力画像８３が表す部位と推論された検査部位とが一致する確率は低いと考えられる。このため、確率Ｐが第１の閾値ＴＨ１よりも小さい場合にプリセットが変更されると、被検体５３の実際の検査部位とは異なる検査部位のプリセットで検査が行われる恐れがある。そこで、被検体５３の実際の検査部位とは異なる検査部位のプリセットで被検体５３の検査が行われることを回避するために、確率ＰがＰ＜ＴＨ１の範囲に含まれる場合、プロセッサ７は、ステップＳＴ２５に進み（図２０参照）、ユーザ５１にプリセットの変更を推奨しないことを決定し、処理４０を終了する。したがって、確率Ｐが第１の閾値ＴＨ１より低い場合、プリセットの変更が推奨されないので、ユーザ５１がプリセットを変更してしまうことにより超音波画像の画質が劣化する恐れを回避することができる。

（２）ＴＨ２＜Ｐの場合
次に、確率ＰがＴＨ２＜Ｐの場合について説明する。
ステップＳＴ２３において、プロセッサ７は、被検体５３の検査部位を推論する。図２３は、確率ＰがＴＨ２＜Ｐの場合の推論結果の一例を示す図である。推論結果を参照すると、図２３では、入力画像８３が下肢である確率は９０％であり、入力画像８３が「その他」である確率は１０％となっている。したがって、プロセッサは、下肢の確率ＰがＰ＝９０％で最大であるので、入力画像８３の部位は下肢であると推論し、ステップＳＴ２４に進む。

ステップＳＴ２４では、プロセッサ７は、推論された「下肢」の確率Ｐ（＝９０％）を、２つの閾値ＴＨ１およびＴＨ２と比較し、確率Ｐが閾値ＴＨ１より小さいのか（Ｐ＜ＴＨ１）、確率Ｐが閾値ＴＨ１とＴＨ２との間の値なのか（ＴＨ１≦Ｐ≦ＴＨ２）、確率Ｐが閾値ＴＨ２よりも大きいのか（ＴＨ２＜Ｐ）を判定する。

図２３に示す推論結果を参照すると、入力画像８３が下肢である確率は９０％である。したがって、確率Ｐは閾値ＴＨ２よりも大きい（ＴＨ２＜Ｐ）ので、ステップＳＴ３１に進む。
ステップＳＴ３１では、プロセッサ７は、推論された検査部位が、前の被検体５２の検査時に選択されたプリセットの検査部位に一致するか否かを判定する。検査部位が一致している場合は、プリセットの変更は不要であるので、プリセットは変更しないと決定され、フローを終了する。

一方、検査部位が一致していない場合は、ステップＳＴ３２に進む。ここでは、前の被検体５２の検査時に選択されたプリセットが変更されずに、新規の被検体５３の検査でも使用されている。したがって、推論された検査部位は「下肢」であるが、選択されている検査部位は「乳腺」である。このため、プロセッサ７は、推論された検査部位が、ユーザ５１により選択されたプリセットの検査部位に一致しないと判定するので、ステップＳＴ３２に進む。

ステップＳＴ３２では、プロセッサ７は、ユーザ５１にプリセットの変更を推奨せずに、プリセットを自動的に変更すると決定する。以下に、プロセットの変更を推奨しない理由について説明する。
図２３に示すように、確率Ｐは第２の閾値ＴＨ２よりも大きい（ＴＨ２＜Ｐ）値を有している。第２の閾値ＴＨ２は、第１の閾値ＴＨ１よりも大きい値であり、入力画像８３が表す部位と推論された検査部位とが一致する確率が大きいことを表す基準値である。第２の閾値ＴＨ２は、ここでは、８０（％）に設定されているが、他の値に設定してもよい。上記のように、第２の閾値ＴＨ２は、入力画像８３が表す部位と推論された検査部位とが一致する確率が大きいことを表す基準値であるので、確率Ｐが第２の閾値ＴＨ２よりも大きい場合、入力画像８３が表す部位と推論された検査部位とが一致する可能性は極めて高いと考えられる。したがって、ユーザ５１にプリセットを変更する作業を行ってもらうよりも、プリセットを自動的に変更した方が、十分な品質の検査を維持しつつ、ユーザ５１の作業負担を軽減することができると考えられる。そこで、確率Ｐが第２の閾値ＴＨ２よりも大きい場合、ステップＳＴ３２において、プロセッサ７は、ユーザ５１にプリセットの変更を推奨することなく、プリセットを変更すると決定する。プリセットを変更することを決定した場合、プロセッサ７は、ステップＳＴ３０に進み、選択されたプリセットを、推論された検査部位のプリセットに自動的に変更する。プロセッサ７は、例えば、時点ｔ２において、プリセットを変更する。プリセットが変更されたら、処理４０を終了する。
確率Ｐが高い場合は、プリセットを自動的に変更することにより、十分な品質の検査を維持しつつ、ユーザ５１の作業負担を軽減することが可能となる。

（３）ＴＨ１≦Ｐ≦ＴＨ２の場合
最後に、確率ＰがＴＨ１≦Ｐ≦ＴＨ２の場合について説明する。
ステップＳＴ２３において、プロセッサ７は、被検体５３の検査部位を推論する。図２４は、確率ＰがＴＨ１≦Ｐ≦ＴＨ２の場合の推論結果の一例を示す図である。推論結果を参照すると、図２４では、入力画像８３の部位が下肢に分類される確率は７０％であり、入力画像８３の部位が「その他」に分類される確率は３０％となっている。したがって、プロセッサは、下肢の確率ＰがＰ＝７０％で最大であるので、入力画像８３の部位は下肢であると推論し、ステップＳＴ２４に進む。

ステップＳＴ２４では、プロセッサ７は、推論された「下肢」の確率Ｐ（＝７０％）を、２つの閾値ＴＨ１およびＴＨ２と比較し、確率Ｐが閾値ＴＨ１より小さいのか（Ｐ＜ＴＨ１）、確率Ｐが閾値ＴＨ１とＴＨ２との間の値なのか（ＴＨ１≦Ｐ≦ＴＨ２）、確率Ｐが閾値ＴＨ２よりも大きいのか（ＴＨ２＜Ｐ）を判定する。

図２４に示す推論結果を参照すると、入力画像８３の部位が下肢に分類される確率は７０％である。したがって、確率ＰはＴＨ１≦Ｐ≦ＴＨ２の範囲に含まれるので、ステップＳＴ３３に進む。

ステップＳＴ３３では、プロセッサ７は、推論された検査部位が、前の被検体５２の検査時に選択されたプリセットの検査部位に一致するか否かを判定する。検査部位が一致している場合は、プリセットの変更は不要であるので、プリセットは変更しないと決定され、フローを終了する。

一方、検査部位が一致していない場合は、ステップＳＴ２６に進む。ここでは、前の被検体５２の検査時に設定されたプリセットが変更されずに、新規の被検体５３の検査でも使用されている。したがって、推論された検査部位は「下肢」であるが、選択されている検査部位は「乳腺」である。このため、プロセッサ７は、推論された検査部位が、ユーザ５１により選択されたプリセットの検査部位に一致しないと判定するので、ステップＳＴ２６に進む。

ステップＳＴ２６では、プロセッサ７は、ユーザ５１にプリセットの変更を推奨すると決定する。したがって、確率ＰがＴＨ１≦Ｐ≦ＴＨ２の場合、確率ＰがＴＨ２＜Ｐの場合とは異なり、プリセットを自動的に変更するのではなく、ユーザ５１にプリセットの変更を推奨する。以下に、プリセットを自動的に変更するのではなく、ユーザ５１にプリセットの変更を推奨する理由について説明する。

図２４に示すように、確率Ｐは、第１の閾値ＴＨ１と第２の閾値ＴＨ２との間（ＴＨ１≦Ｐ≦ＴＨ２）の値を有している。したがって、確率Ｐは、低くはなく、また高くもないと考えられる。このような場合、プリセットを強制的に変更するよりも、プリセットを変更するか否かをユーザ５１自身の決定に委ねた方が、確実に正しいプリセットを選択できると考えられる。そこで、確率Ｐが、第１の閾値ＴＨ１と第２の閾値ＴＨ２との間に含まれる場合、プロセッサ７は、ステップＳＴ２６において、プリセットを自動的に変更するのではなく、ユーザ５１にプリセットの変更を推奨すると決定する。そして、プロセッサ7は、ステップＳＴ２７に進み、ユーザ５１にプリセットの変更を推奨するためのメッセージ８６（図１７参照）を表示モニタ１８に表示させる。プロセッサ７は、例えば、時点ｔ２において、メッセージ８６を表示する。メッセージ８６が表示されたら、処理４０を終了する。

ユーザ５１は、メッセージ８６に気が付いたら、ユーザ５１にとって都合のよいタイミングでプリセットを変更することができるので、被検体５３の検査を効率よく行うことができる。

尚、ＴＨ１≦Ｐ≦ＴＨ２の場合、第２の実施形態の図１９に示すステップＳＴ２８およびＳＴ３０（ユーザ５１による所定の操作に応答して、プリセットを変更すること）を実行するようにしてもよい。

（４）第４の実施形態
第４の実施形態では、必要に応じて検査部位の推論を停止する例について説明する。
第４の実施形態では、第１の実施形態と同様に、検査部位が乳腺である被検体５２の検査を行い、次に、検査部位が下肢である新規の被検体５３の検査を行う例について説明する。

尚、被検体５２の検査フローは、図８を参照しながら説明したフローと同じであるので、被検体５２の検査フローは省略し、検査部位が下肢である新規の被検体５３の検査フローについて、図２５を参照しながら説明する。

図２５は、第４の実施形態における新規の被検体５３の検査フローを示す図である。
ステップＳＴ４１では、ユーザ５１は、新規の被検体５３を検査室に誘導し、検査ベッドに寝かせる。また、ユーザ５１は、ユーザインターフェース１０を操作し、新規の被検体５３のスキャンを行う前に事前に設定しておかなければならない各項目の設定を行う。例えば、ユーザ５１は、ユーザインターフェース１０を操作し、患者情報を入力する。

ユーザ５１は、図９に示すように、タッチパネル２８に患者情報の設定画面を表示させる。設定画面を表示させたら、「new patient」ボタン３１をクリックする。このボタン３１がクリックされることにより、患者情報の入力画面３２が表示される。ユーザ５１は、患者情報を入力し、必要に応じて、その他の情報を入力する。プロセッサ７は、例えば、ユーザ５１が「New patient」ボタン３１をクリックした場合や、必要な患者情報の入力が完了した場合に、被検体５２の検査を開始することを表す信号が入力されたと判断することができる。したがって、例えば、ユーザ５１が「new patient」ボタン３１をクリックすることにより、超音波診断装置１は、被検体５２の検査が開始されることを認識することができる。

新規の被検体５３の検査が開始すると、プロセッサ７は、ステップＳＴ３４おいて、ユーザ５１がプリセットを変更したか否かを判断する。新規の被検体５３の検査部位が、直前の被検体５２の検査部位と異なる場合、一般的には、ユーザ５１は、プリセットを変更した上で検査を行う。したがって、新規の被検体５３の検査が開始された後でプリセットが変更されたということは、ユーザ５１が、先の被検体５２（図１参照）の検査時に選択されたプリセットを、新規の被検体５３の検査部位のプリセットに変更したと考えられる。この場合、ユーザ５１の意思によって、新規の被検体５３の検査部位のプリセットが選択されているので、プリセットの変更をユーザ５１に推奨する必要は無いと考えられる。そこで、プロセッサ７は、ステップＳＴ３４において、ユーザ５１によってプリセットが変更されたか否かを判定し、ユーザ５１によってプリセットが変更されたと判定した場合、ステップＳＴ３６に進んで、検査部位の推論を停止し、フローを終了する。この場合、ユーザ５１は、ユーザ５１自身が設定したプリセットに従って、被検体５３の検査を行う。

一方、ユーザ５１がプリセットの変更をしていないと判断した場合、ステップＳＴ３５に進む。ステップＳＴ３５では、超音波画像が取得されたか否かを判断する。超音波画像がまだ取得されていないと判断した場合、ステップＳＴ３４に戻り、ユーザ５１がプリセットの変更をしたか否かが判断される。したがって、ステップＳＴ３４においてユーザ５１がプリセットの変更をしたと判定されるか、ステップＳＴ３５で超音波画像が取得されたと判定されるまで、ステップＳＴ３４およびＳＴ３５のループが繰り返される。超音波画像８２が取得された場合、ステップＳＴ２２に進み、第１の実施形態と同様に、ユーザ５１にプリセットの変更を推奨するための処理が実行される。

超音波検査では、１回の検査で複数の検査部位の超音波画像を取得する場合の他に、１回の検査で１つの検査部位の超音波画像を取得する場合がある。後者の場合、１回の検査で１つの検査部位の超音波画像しか取得されないので、ユーザ５１がプリセットを変更した後は、検査が終了するまで、新たなプリセットを選択し直す必要がない。しかし、ユーザ５１が被検体５３の検査部位のプリセットを選択した後で、推論（ステップＳＴ２３）が実行され、その結果、実際の検査部位とは別の部位を検査部位として推論してしまった場合、ユーザ５１にプリセットの変更を推奨することは逆に画質の低下を招いてしまう恐れがある。そこで、このような恐れを回避するため、１つの検査部位の超音波画像しか取得しない検査において、ユーザ５１がプリセットを変更した場合、検査が終了するまでは、新たなプリセットを選択し直す必要が無いと判定し、ステップＳＴ３６においてプロセッサ７は推論を停止する。したがって、第４の実施形態では、ユーザ５１がプリセットを変更した後、推論が行われることが停止されるので、不要な推論を実行することにより逆に画質の低下を招いてしまうという恐れを回避することができる。
尚、第３の実施形態など、他の実施形態に対しても、推論停止のステップ３６を適用してもよい。

（５）第５の実施形態
第５の実施形態では、第４の実施形態で実行される推論の停止とは別のタイミングで推論を停止する例について説明する。

第５の実施形態では、第１の実施形態と同様に、検査部位が乳腺である被検体５２の検査を行い、次に、検査部位が下肢である被検体５３の検査を行う例について説明する。

尚、被検体５２の検査フローは、図８を参照しながら説明したフローと同じであるので、被検体５２の検査フローは省略し、検査部位が下肢である新規の被検体５３の検査フローについて、図２６を参照しながら説明する。

図２６は、第５の実施形態における新規の被検体５３の検査フローを示す図である。
尚、第５の実施形態における図２６のフローは、第１の実施形態における図１５のフローと比較して、ステップＳＴ２８、ＳＴ２９、およびＳＴ３７が加えられている点が異なっているが、その他の点は図１５のフローと同じである。したがって、以下の説明では、ステップＳＴ２８、ＳＴ２９、およびＳＴ３７を主に説明し、他のステップは簡潔に説明することにする。

ステップＳＴ２３において、プロセッサ７が新規の被検体５３の検査部位を推論した後、ステップＳＴ２４に進む。

ステップＳＴ２４では、プロセッサ７が、ステップＳＴ２３で推論された検査部位が、ユーザ５１により選択されたプリセットの検査部位に一致するか否かを判定する。

ここでは、直前の被検体５２の検査時に設定された乳腺のプリセットが変更されずに、新規の被検体５３の検査でも使用されているとする。したがって、推論された検査部位は「下肢」であるが、選択された検査部位は「乳腺」である。このため、ステップＳＴ２４において、プロセッサ７は、ステップＳＴ２３で推論された検査部位が、ユーザ５１により選択されたプリセットの検査部位に一致しないと判定するので、ステップＳＴ２６に進み、プロセッサ７は、ユーザ５１にプリセットの変更を推奨することを決定する。

ユーザ５１にプリセットの変更を推奨する場合、プロセッサ7は、ステップＳＴ２７に進み、表示モニタ１８に、「下肢のプリセットに変更することを推奨します」というメッセージ８６を表示させる（図１７参照）。

また、プロセッサ７は、ユーザ５１にプリセットの変更を推奨した後、ステップＳＴ２８に進む。ステップＳＴ２８では、プロセッサ７は、ユーザ５１によりプリセットが変更されたか否かを判定する。

一方、ユーザ５１は、表示モニタ１８に時点ｔ１において表示された「下肢のプリセットに変更することを推奨します」というメッセージ８６に気が付いたら、ユーザ５１の都合のよいタイミングで、プリセットを変更する。図２６では、ユーザ５１がプリセットを変更した時点が「ｔ２」で示されている。

ユーザ５１がプリセットを変更した場合、ステップＳＴ２８において、プロセッサ７はユーザ５１によりプリセットが変更されたと判定し、ステップＳＴ３７に進む。ステップＳＴ３７では、プロセッサ７は推論を停止し、処理４０を終了する。

第５の実施形態では、ステップＳＴ２３において推論を実行し、その推論結果に基づいて、表示モニタ１８に、「下肢のプリセットに変更することを推奨します」というメッセージ８６が表示される（時点ｔ１）。そして、ユーザ５１は、そのメッセージ８６の推奨に従って、時点ｔ２においてプリセットを変更し、被検体の検査を続けている。したがって、ユーザ５１は、プリセットが実際の被検体５３の検査部位に対応するように、ユーザ５１自身の意思で検査部位のプリセットを変更している。このため、１つの検査部位の超音波画像しか取得しない検査では、ユーザ５１がプリセットを変更した後は、その検査が終了するまで、新たなプリセットを選択し直す必要がない。一方、ユーザ５１が被検体５３の検査部位のプリセットを変更したにもかかわらず、２回目の推論を実行し、その結果、実際の検査部位とは別の部位を検査部位として推論してしまった場合、ユーザ５１にプリセットの変更を推奨することが逆に画質の低下を招いてしまう恐れがある。そこで、このような恐れを回避するため、１つの検査部位の超音波画像しか取得しない検査において、ユーザ５１がメッセージ８６の推奨に従ってプリセットを変更した場合、検査が終了するまでは、新たなプリセットを選択し直す必要が無いと判定し、ステップＳＴ３７において、プロセッサ７は推論を停止する。したがって、第５の実施形態では、ユーザ５１が時点ｔ２においてプリセットを変更した後は、推論が行われることが停止されるので、不要な推論を実行することにより逆に画質の低下を招いてしまうという恐れを回避することができる。
尚、第３の実施形態など、他の実施形態に対しても、推論停止のステップ３７を適用してもよい。

（６）第６の実施形態
第６の実施形態では、プリセットを自動的に変更した後で推論を停止する例について説明する。
第６の実施形態では、第１の実施形態と同様に、検査部位が乳腺である被検体５２の検査を行い、次に、検査部位が下肢である被検体５３の検査を行う例について説明する。

尚、被検体５２の検査フローは、図８を参照しながら説明したフローと同じであるので、被検体５２の検査フローは省略し、検査部位が下肢である新規の被検体５３の検査フローについて、図２７を参照しながら説明する。

図２７は、第６の実施形態における新規の被検体５３の検査フローを示す図である。
尚、第６の実施形態における図２７のフローは、第２の実施形態における図１９のフローと比較して、ステップＳＴ３８が加えられている点が異なっているが、その他の点は図１９のフローと同じである。したがって、以下の説明では、ステップＳＴ３８を主に説明し、他のステップは簡潔に説明することにする。

ステップＳＴ２６において、プロセッサ７が、ユーザ５１にプリセットの変更を推奨することを決定したら、ステップＳＴ２７に進む。プロセッサ7は、ステップＳＴ２７において、表示モニタ１８に、「下肢のプリセットに変更することを推奨します」というメッセージ８６を表示させる（図１７参照）。

また、プロセッサ７は、ステップＳＴ２８に進み、ユーザ５１が、超音波の送受信を中断させるための所定の操作を実行したか否かを判定する。超音波の送受信が中断された場合、プリセットを変更しても、ユーザの作業には悪影響を与えないと思われる。したがって、ユーザ５１が、超音波の送受信を中断させるための所定の操作を実行した場合、第２の実施形態で説明したように、プリセットを変更する。ここで、所定の操作は、例えば、フリーズ操作、画像保存操作、深度変更操作である。

図２７では、ユーザ５１が、時点ｔ２において、所定の操作を行っている。したがって、時点ｔ２においてユーザ５１が所定の操作を行った場合、ステップＳＴ２８において、プロセッサ７はユーザ５１が所定の操作を実行したと判定し、ステップＳＴ３０に進む。ステップＳＴ３０において、プロセッサ７は、ユーザ５１の所定の操作に応答して、乳腺のプリセットを、下肢のプリセットに変更する。プリセットが変更された後、ステップＳＴ３８に進み、プロセッサ７は、推論を停止する。

第６の実施形態では、プロセッサ７がユーザの操作に応答してプリセットを自動的に変更した後は、２回目の推論が行われることが停止される。したがって、不要な推論を実行することにより逆に画質の低下を招いてしまうという恐れを回避することができる。
尚、第３の実施形態など、他の実施形態に対しても、推論停止のステップ３８を適用してもよい。

（７）第７の実施形態
第７の実施形態では、特定の検査部位の確率Ｐに重み付けをする例について説明する。
第１～第６の実施形態で説明したように、ステップＳＴ２３では、学習済みモデル７１を使用して、入力画像の部位が各カテゴリに分類される確率Ｐを求めている（例えば、図２１参照）。

学習済みモデル７１は、検査部位ごとに用意されたトレーニングデータを学習することにより作成される。しかし、或る検査部位については多数のトレーニングデータを用意することができるが、他の検査部位については用意できるトレーニングデータの数が少ないなど、用意できるトレーニングデータの数が検査部位間で異なることがある。また、トレーニングデータの特性も、検査部位間で異なっている。このため、検査部位間でのトレーニングデータの数の違い、および／又はトレーニングデータの特性の違いなどが原因で、特定の検査部位だけ確率Ｐが低く推論されてしまうことがある。

そこで、特定の検査部位の確率Ｐに重み付けをしてもよい。例えば、図２１において、頸動脈については、推論された確率Ｐは５％であるが、確率Ｐを５％から例えば１０％に高くするブースト処理を実行してもよい。

（８）第８の実施形態
第８の実施形態では、表示モニタ１８にステップＳＴ２３の推論結果を表示する例について説明する。

図２８は、表示モニタ１８に表示される推論結果の一例を示す図である。
表示モニタ１８には、確率Ｐを求めるために使用された超音波画像８７が示されている。
画面の左下には、推論結果が表示されている。

推論結果は、カテゴリを表す列と、インジケータを表す列と、確率を表す列とを含んでいる。
ここでは、説明の便宜上、カテゴリは、検査部位Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、およびＥと、空気Ｆ、およびその他Ｇで表されている。検査部位Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、およびＥは、例えば、腹部、乳腺、頸動脈、下肢、および甲状腺あるが、他の検査部位とすることもできる。
確率Ｐは、入力画像８３が表す部位が各カテゴリに分類される確率（例えば、図２１～図２４参照）を表している。

また、カテゴリと確率Ｐとの間には、確率の値に対応したインジケータ１１０が表示されている。
プロセッサ７は、確率Ｐと閾値ＴＨ１およびＴＨ２（図２１～図２４参照）に基づいて、インジケータ１１０の色を決定する。具体的には、プロセッサ７は、確率Ｐが閾値ＴＨ１より小さいのか（Ｐ＜ＴＨ１）、確率Ｐが閾値ＴＨ１とＴＨ２との間の値なのか（ＴＨ１≦Ｐ≦ＴＨ２）、確率Ｐが閾値ＴＨ２よりも大きいのか（ＴＨ２＜Ｐ）に基づいて、インジケータ１１０の色を決定する。例えば、確率Ｐが閾値ＴＨ１よりも小さいと判定された場合（Ｐ＜ＴＨ１）、インジケータ１１０の色は赤に決定され、確率Ｐが閾値ＴＨ２よりも大きい場合（ＴＨ２＜Ｐ）、インジケータ１１０の色は緑に決定され、確率Ｐが閾値ＴＨ１と閾値ＴＨ２との間の場合（ＴＨ１≦Ｐ≦ＴＨ２）、インジケータ１１０は黄色に決定される。

図２８では、確率Ｐは１００％であるので、インジケータ１１０は緑で表示されている。
したがって、ユーザ５１は、推論結果を見ることにより、被検体５３のどの部位が検査部位として推論されたかを、視覚的に認識することができる。

図２９は表示モニタ１８に表示される推論結果の他の例を示す図である。
図２９では、検査部位Ｂの確率Ｐが７０％である。したがって、検査部位Ｂの確率ＰはＴＨ１≦Ｐ≦ＴＨ２の範囲内であるので、検査部位Ｂのインジケータ１１１は黄色で示される。また、検査部位Ｃの確率Ｐおよび２０％であり、その他Ｇの確率Ｐが１０％である。したがって、検査部位Ｃおよびその他Ｇの確率ＰはＰ＜ＴＨ１の範囲内であるので、検査部位Ｃのインジケータ１１２およびその他Ｇのインジケータ１１３は赤で示される。また、インジケータ１１１、１１２、および１１３は、確率Ｐの値に応じた長さで表示される。したがって、ユーザは、検査部位がどのカテゴリに含まれる確率が高いのかを、視覚的に認識することができる。

図３０は、検査部位の推論結果を更に詳細に表示した例である。
検査部位Ｂは、ｎ個のサブ検査部位ｂ1－ｂｎを含んでいる。また、推論結果には、入力画像８３が表す部位が各サブ検査部位に分類される確率も表示されている。したがって、図３０の表示例では、ユーザ５１は、表示画面を確認することにより、超音波画像８７の部位が、検査部位Ｂに含まれるｎ個のサブ検査部位ｂ１～ｂｎのうちのどのサブ検査部位の確率が最も高いかを認識することができる。

尚、図２８～図３０に表示されている超音波画像８７は、Ｂモード画像に限らず、その他のモードの超音波画像を表示させてもよい。以下に、超音波診断装置が、血流がカラーで表されるカラー画像を表示する例について説明する。

図３１は、カラー画像８８を表示させた例である。
カラー画像８８を表示させる場合、ユーザ５１は、ユーザインターフェース１０を操作して、カラー画像８８を表示するカラーモードを起動する。カラーモードが起動すると、プロセッサ７は、カラーモードの起動前又は起動後に取得された超音波画像に、カラーで表した血流が重ねられたカラー画像８８を表示させる。したがって、ユーザ５１は、カラー画像８８によって血流の動態を確認することができる。

また、プロセッサ７は、カラーモードが起動された場合、推論結果を表示画面に表示させることができる。したがって、ユーザ５１は、任意の種類の超音波画像に対して、推論結果を確認することができる。
尚、超音波画像および推論結果をタッチパネル２８に表示させてもよい。

（９）第９の実施形態
第９の実施形態では、超音波診断装置を、ユーザ５１にプリセットの変更を推奨するプリセット推奨モードで動作させるか、それとも、このプリセット推奨モードを実行せずに、別のモードで動作させるかを、被検体の検査前又は検査中にユーザが設定する例について説明する。

図３２は、超音波診断装置の動作モードを設定する設定画面の一例を示す図である。
ユーザは、ユーザインターフェースを操作することにより、表示モニタ１８又はタッチパネル２８に、超音波診断装置１の動作モードを設定するための設定ウィンドウ３６を表示することができる。設定ウィンドウ３６には、「Assist Level（B）」、「Assist Timing (B)」、「Assist Level (CF)」、および「Result Display」が表示されている。

「Assist Level（B）」は、Ｂモード画像を取得する場合にユーザ５１に対して実行される支援レベルを表している。「Assist Level（B）」は、３つの支援レベル（Auto/Assist/OFF）を含んでいる。Autoは、プリセット推奨モードを使用せずに、超音波診断装置が自動的にプリセットを変更する自動モードを表している。Assistは、プリセット推奨モードを使用することを表している。OFFは、自動モードおよびプリセット推奨モードをオフにすることを表している。

「Assist Timing (B)」は、Ｂモード画像を取得する場合に支援を実行するタイミングを表している。「Assist Timing (B)」は、３つの支援レベル（All the time/Scan start/Exam start）を含んでいる。「All the time」は、被検体の検査を開始してから終了するまでの間、「Assist Level (B)」で設定された支援を実行することを表している。「Scan start」は、被検体のスキャンを開始してから終了するまでの間、「Assist Level (B)」で設定された支援を実行することを表している。「Exam start」は、被検体５３のスキャンが開始されるまで、「Assist Level (B)」で設定された支援を実行することを表している。

「Assist Level（CF）」は、カラー流速画像を取得する場合にユーザ５１に対して実行される支援レベルを表している。「Assist Level（CF）」は、「Assist Level（B）」と同様に、３つの支援レベル（Auto/Assist/OFF）を含んでいる。

「Result Display」は、推論結果（図２８～図３１参照）を表示するか否かを表すものである。「Result Display」をアクティブにすると、推論結果を表示することができる。
したがって、ユーザは、ユーザの好みに応じて支援レベルを設定することができる。

１ 超音波診断装置
２ 超音波プローブ
３ 送信ビームフォーマ
４ 送信器
５ 受信器
６ 受信ビームフォーマ
７ プロセッサ
８ 表示部
９ メモリ
１０ ユーザインターフェース
１５ 外部記憶装置
１８ 表示モニタ
２８ タッチパネル
３６ 設定ウィンドウ
５１ ユーザ
５２、５３ 被検体
５５ カテゴリ
６０ トレーニングデータセット
６１ 正解データ
７０ 事前学習済みモデル
７１ 学習済みモデル
８１、８３ 入力画像
８６ メッセージ
８５、８７ 超音波画像
８８ カラー画像
１１０、１１１、１１２、１１３ インジケータ

Claims (18)

1. 超音波プローブと、
   ユーザインターフェースと、
   表示部と、
   前記超音波プローブ、前記ユーザインターフェース、および前記表示部と通信する１つ又は複数のプロセッサと
   を含む超音波画像表示システムであって、
   前記１つまたは複数のプロセッサが、
   前記ユーザインターフェースにより入力された信号に基づいて、複数の検査部位に対して設定された複数のプリセットの中から、検査で使用するプリセットを選択すること、
   前記超音波プローブで被検体をスキャンすることにより得られた超音波画像に基づいて作成された入力画像を学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルを用いて、前記被検体の検査部位を推論すること、
   前記選択されたプリセットの検査部位と、前記推論された検査部位に基づいて、ユーザに、前記選択されたプリセットを前記推論された検査部位のプリセットに変更することを推奨するか否かを決定すること、および
   プリセットの変更を推奨することを決定した場合、前記表示部に、前記ユーザにプリセットを変更することを推奨するためのメッセージを表示させること、
   を含む動作を実行し、
   前記１つまたは複数のプロセッサが、
   前記メッセージが表示された後、前記ユーザの所定の操作により超音波の送受信が中断された場合、前記選択されたプリセットを、前記推論された検査部位のプリセットに変更することを含む動作を実行する、超音波画像表示システム。
2. 前記所定の操作が、フリーズ操作、画像保存操作、又は深度変更操作である、請求項１に記載の超音波画像表示システム。
3. 前記１つまたは複数のプロセッサが、
   前記ユーザによってプリセットが変更された場合、前記検査部位を推論することを停止する、請求項１又は２に記載の超音波画像表示システム。
4. 前記１つまたは複数のプロセッサが、
   前記被検体の検査が開始された後、前記ユーザによってプリセットが変更されたか否かを判断することを含む動作を実行する、請求項３に記載の超音波画像表示システム。
5. 前記１つまたは複数のプロセッサが、
   前記ユーザに、前記プリセットの変更を推奨した後、前記ユーザによってプリセットが変更されたか否かを判断することを含む動作を実行する、請求項３に記載の超音波画像表示システム。
6. 前記１つまたは複数のプロセッサが、
   前記ユーザの所定の操作に応答して、前記選択されたプリセットを、前記推論された検査部位のプリセットに変更した後、前記検査部位を推論することを停止する、請求項１に記載の超音波画像表示システム。
7. 超音波プローブと、
   ユーザインターフェースと、
   表示部と、
   前記超音波プローブ、前記ユーザインターフェース、および前記表示部と通信する１つ又は複数のプロセッサと
   を含む超音波画像表示システムであって、
   前記１つまたは複数のプロセッサが、
   前記ユーザインターフェースにより入力された信号に基づいて、複数の検査部位に対して設定された複数のプリセットの中から、検査で使用するプリセットを選択すること、
   前記超音波プローブで被検体をスキャンすることにより得られた超音波画像に基づいて作成された入力画像を学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルを用いて、前記被検体の検査部位を推論すること、
   前記選択されたプリセットの検査部位と、前記推論された検査部位に基づいて、ユーザに、前記選択されたプリセットを前記推論された検査部位のプリセットに変更することを推奨するか否かを決定すること、および
   プリセットの変更を推奨することを決定した場合、前記表示部に、前記ユーザにプリセットを変更することを推奨するためのメッセージを表示させること、
   を含む動作を実行し、
   前記被検体の検査部位を推論することが、
   前記入力画像が表す部位が、複数の検査部位を含む複数のカテゴリのうち、どのカテゴリに分類されるかを推論すること、
   前記入力画像が表す部位が各カテゴリに分類される確率を求めること、
   前記推論された検査部位に対して求められた確率が、第１の閾値と、前記第１の閾値よりも大きい第２の閾値との間に存在し、且つ前記推論された検査部位が、前記選択されたプリセットの検査部位に一致しない場合、前記ユーザにプリセットの変更を推奨することを決定すること、
   前記確率が前記第２の閾値よりも大きく、且つ前記推論された検査部位が、前記選択されたプリセットの検査部位に一致しない場合、前記選択されたプリセットを、前記推論された検査部位のプリセットに変更すること
   を含む、超音波画像表示システム。
8. 前記１つまたは複数のプロセッサが、
   前記確率が前記第１の閾値より低い場合、プリセットの変更を推奨しない、請求項７に記載の超音波画像表示システム。
9. 前記１つまたは複数のプロセッサが、
   前記確率が前記第２の閾値よりも大きく、且つ前記推論された検査部位が、前記選択されたプリセットの検査部位に一致しない場合、前記選択されたプリセットを、前記推論された検査部位のプリセットに変更する、請求項７に記載の超音波画像表示システム。
10. 前記１つまたは複数のプロセッサが、前記確率に重み付けをする動作を実行する、請求項９に記載の超音波画像表示システム。
11. 前記１つまたは複数のプロセッサが、
    前記表示部に、前記複数のカテゴリと、前記入力画像が表す部位が各カテゴリに分類される確率とを含む推論結果を表示させるように動作する、請求項７に記載の超音波画像表示システム。
12. 前記推論結果が、前記確率の値に対応したインジケータを含む、請求項１１に記載の超音波画像表示システム。
13. 前記インジケータは、前記確率の値に応じた色で表示される、又は前記確率の値に応じた長さを有するように表示される、請求項１２に記載の超音波画像表示システム。
14. 前記複数のカテゴリに含まれる第１の検査部位が、複数のサブ検査部位を含み、
    前記推論結果が、前記複数のサブ検査部位と、前記入力画像が表す部位が各サブ検査部位に分類される確率とを含む、請求項１２に記載の超音波画像表示システム。
15. 前記１つまたは複数のプロセッサが、
    前記表示部に前記超音波画像を表示させる、請求項１１に記載の超音波画像表示システム。
16. 前記超音波画像表示システムの動作モードには、血流がカラーで表されるカラー画像を表示するカラーモードが含まれており、
    前記１つまたは複数のプロセッサが、
    前記カラーモードが起動した場合、前記表示部に、前記カラー画像と、前記推論結果とを表示させる、請求項１１に記載の超音波画像表示システム。
17. 超音波プローブ、ユーザインターフェース、および表示部と通信する1つ以上のプロセッサによって実行可能な１つ以上の命令が格納された、1つ以上の非一時的でコンピュータ読取可能な記録媒体であって、前記１つ以上の命令は、前記1つ以上のプロセッサに、
    前記ユーザインターフェースにより入力された信号に基づいて、複数の検査部位に対して設定された複数のプリセットの中から、検査で使用するプリセットを選択すること、
    前記超音波プローブで被検体をスキャンすることにより得られた超音波画像に基づいて作成された入力画像を学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルを用いて、前記被検体の検査部位を推論すること、
    前記選択されたプリセットの検査部位と、前記推論された検査部位に基づいて、ユーザに、前記選択されたプリセットを前記推論された検査部位のプリセットに変更することを推奨するか否かを決定すること、
    プリセットの変更を推奨することを決定した場合、前記表示部に、前記ユーザにプリセットを変更することを推奨するためのメッセージを表示させること、
    前記メッセージが表示された後、前記ユーザの所定の操作により超音波の送受信が中断された場合、前記選択されたプリセットを、前記推論された検査部位のプリセットに変更することを含む動作を実行させる、記憶媒体。
18. 超音波プローブ、ユーザインターフェース、および表示部と通信する1つ以上のプロセッサによって実行可能な１つ以上の命令が格納された、1つ以上の非一時的でコンピュータ読取可能な記録媒体であって、前記１つ以上の命令は、前記1つ以上のプロセッサに、
    前記ユーザインターフェースにより入力された信号に基づいて、複数の検査部位に対して設定された複数のプリセットの中から、検査で使用するプリセットを選択すること、
    前記超音波プローブで被検体をスキャンすることにより得られた超音波画像に基づいて作成された入力画像を学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルを用いて、前記被検体の検査部位を推論すること、
    前記選択されたプリセットの検査部位と、前記推論された検査部位に基づいて、ユーザに、前記選択されたプリセットを前記推論された検査部位のプリセットに変更することを推奨するか否かを決定すること、
    プリセットの変更を推奨することを決定した場合、前記表示部に、前記ユーザにプリセットを変更することを推奨するためのメッセージを表示させること、
    を含む動作を実行させ、
    前記被検体の検査部位を推論することが、
    前記入力画像が表す部位が、複数の検査部位を含む複数のカテゴリのうち、どのカテゴリに分類されるかを推論すること、
    前記入力画像が表す部位が各カテゴリに分類される確率を求めること、
    前記推論された検査部位に対して求められた確率が、第１の閾値と、前記第１の閾値よりも大きい第２の閾値との間に存在し、且つ前記推論された検査部位が、前記選択されたプリセットの検査部位に一致しない場合、前記ユーザにプリセットの変更を推奨することを決定すること、
    前記確率が前記第２の閾値よりも大きく、且つ前記推論された検査部位が、前記選択されたプリセットの検査部位に一致しない場合、前記選択されたプリセットを、前記推論された検査部位のプリセットに変更すること
    を含む、記憶媒体。

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