To provide an image processing method capable of acquiring an image with a resolution equal to or higher than that of a high-resolution image used for machine learning when the resolution of the image is improved by using a learning model learned by the machine learning.SOLUTION: The image processing method for performing super-resolution processing with respect to a medical image 10 includes: a step for acquiring a high resolution machine learning image 12； a step for acquiring a low resolution image 13； a step for acquiring a low resolution machine learning image 14 by performing blur processing with respect to the low resolution image 13； a step for performing machine learning of a learning model LM by using the high resolution machine learning image 12 and the low resolution machine learning image 14； a step for acquiring the medical image 10； and a step for performing the super-resolution processing in which the resolution of the medical image 10 is made higher than the resolution of the high resolution machine learning image 12 by the learning model LM which has already learned.SELECTED DRAWING: Figure 2【課題】機械学習によって学習した学習モデルを用いて画像の解像度を向上させる際に、機械学習に用いた高解像度画像の解像度以上の画像を得ることが可能な画像処理方法を提供する。【解決手段】この画像処理方法は、医用画像１０に対して超解像処理を行う画像処理方法であって、高解像度機械学習用画像１２を取得するステップと、低解像度画像１３を取得するステップと、低解像度画像１３に対してぼかし処理を行うことにより、低解像度機械学習用画像１４を取得するステップと、高解像度機械学習用画像１２と、低解像度機械学習用画像１４とを用いて学習モデルＬＭの機械学習を行うステップと、医用画像１０を取得するステップと、学習済みの学習モデルＬＭによって、医用画像１０の解像度を、高解像度機械学習用画像１２の解像度よりも高くする超解像処理を行うステップと、を含む。【選択図】図２
