PROBLEM TO BE SOLVED: To improve the determination accuracy of a deep-learned learned model. An image processing apparatus according to an embodiment includes a learning unit and a correction unit. The learning unit uses, as training data, first data relating to a first region which is a region inside the lesion and second data relating to a second region which is a region affected by the first region. Then, a first trained model composed of a neural network is generated. The correction unit corrects the weighting of the intermediate layer of the first learned model based on the information indicating the correlation between the first data and the second data, and makes a determination regarding the input medical data. Generate a second trained model. [Selection diagram] Figure 1【課題】深層学習された学習済モデルの判定精度を高めることである。【解決手段】実施形態に係る画像処理装置は、学習部と、修正部とを備える。学習部は、病変の内部の領域である第１の領域に係る第１のデータと、第１の領域から影響を受ける領域である第２の領域に係る第２のデータとを訓練データとして用いて、ニューラルネットワークで構成される第１の学習済モデルを生成する。修正部は、第１のデータと第２のデータとの間にある相関関係を示す情報に基づいて第１の学習済モデルの中間層の重み付けを修正して、入力医用データについての判定を行う第２の学習済モデルを生成する。【選択図】図１
