Through the present invention, it is possible to enhance the precision and robustness of tracking of a part of interest which moves through a living body almost periodically. A learning unit (44) learns feature information indicating a feature of a living body image in a region of interest corresponding to a part of interest and generates tracking feature information, using a living body image in a movement period of the part of interest which precedes main tracking processing. A tracking processing unit (46) searches the region of interest on the basis of the tracking feature information, in the living body image changing over time, and determines the position of the part of interest. The learning unit (44) sets a reference region of interest in a position based on the trajectory of the part of interest. A template generating unit (52) extracts reference feature information which is feature information in the reference region of interest, tracks the region of interest on the basis of the reference feature information and determines a trajectory, and, using the feature information extracted from the tracked region of interest, associates the feature information with a position on the trajectory and determines tracking feature information.Grâce à la présente invention, il est possible daméliorer la précision et la robustesse de suivi dune partie dintérêt qui se déplace à travers un corps vivant presque périodiquement. Une unité dapprentissage (44) apprend des informations de caractéristiques indiquant une caractéristique dune image de corps vivant dans une région dintérêt correspondant à une partie dintérêt, et génère des informations de caractéristique de suivi à laide dune image de corps vivant dans une période de mouvement de la partie dintérêt qui précède un traitement de suivi principal. Une unité de traitement de suivi (46) recherche la région dintérêt sur la base des informations de caractéristique de suivi, dans limage de corps vivant changeant au cours du te
