In the ultrasonic inspection system, the detection accuracy of automatically detecting a lesion based on a moving image composed of a plurality of temporally continuous frames output from the ultrasonic inspection apparatus by moving the ultrasonic probe is improved. In the learning phase, an image that shows the tumor that was cut out in advance and other images are input, and a model that classifies the tumor and others using the deep learning method based on those images (patch images) is created. Then, by comparing the model obtained in the learning phase with the image (S20) of each frame of the moving image, a region that is a tumor candidate is detected (S21). Thereafter, the breast tissue is automatically extracted, and the tumor candidate region in the region other than the mammary gland is removed (S22). Furthermore, a tumor candidate region that occurs once using the continuity of frames is removed (S23), and the finally remaining tumor candidate region is output as a detection result.超音波検査システムにおいて超音波プローブを動かして超音波検査装置から出力される時間的に連続した複数のフレームの列からなる動画像に基づいて病変を自動検出する検出精度を高める。 学習フェーズにおいて事前に切り出した腫瘤が映る画像とそれ以外の画像を入力とし、それらの画像(パッチ画像)を基にDeep Learning法を用いて腫瘤とそれ以外を分類するモデルを作成し、検査フェーズでは、学習フェーズで得られたモデルと動画像の各フレームの画像（S20）を比較することで腫瘤の候補となる領域を検出する（S21）。その後、乳腺組織の自動抽出を行い、乳腺以外の領域における腫瘤候補領域を除去する（S22）。さらに、フレームの連続性を利用して単発的に発生する腫瘤候補領域を除去し（S23）、最終的に残った腫瘤候補領域を検出結果として出力した。
