To provide improved machine learning systems and methods for medical image processing.SOLUTION: An exam classifier 1060 of an ultrasound cardiac doppler study system comprises: an image capturer 1062 to facilitate capture of an image； a Doppler spectrum recorder 1070 to record a Doppler spectrum； and a study type inferrer 1072. The study type inferrer infers a study type associated with the Doppler spectrum by: processing the Doppler spectrum using at least one neural network to generate a first probability distribution among study type classifications； processing the image using the at least one neural network to generate a second probability distribution among the study type classifications； and combining the first probability distribution and the second probability distribution to infer a study type.SELECTED DRAWING: Figure 10B【課題】医用画像処理のための改善された機械学習システムおよび方法を提供する。【解決手段】超音波心臓ドップラー検査システムの試験分類部１０６０は、画像のキャプチャを容易にする画像キャプチャ部１０６２、ドップラースペクトルを記録するドップラースペクトルレコーダ１０７０、及び少なくとも１つのニューラルネットワークを使用してドップラースペクトルを処理し、検査タイプ分類間の第１の確率分布を生成し、少なくとも１つのニューラルネットワークを使用して画像を処理し、検査タイプ分類間の第２の確率分布を生成し、かつ第１の確率分布と第２の確率分布を組み合わせて検査タイプを推論することによって、ドップラースペクトルに関連する検査タイプを推論する検査タイプ推論部１０７２を含む。【選択図】図１０Ｂ
