A findings classification unit classifies each pixel in a first medical image into at least one finding. A feature value calculation unit calculates a first feature value for each finding. A similarity derivation unit derives the similarity between the first medical image and a second medical image, on the basis of the first feature value for each calculated finding in the first medical image and a second feature value for each pre-calculated finding in the second medical image. A region determination unit determines at least one important region that includes an important finding for deriving similarity, in the second medical image.L'invention concerne une unité de classification de résultats qui classifie chaque pixel dans une première image médicale en au moins un résultat. Une unité de calcul de valeur de caractéristique calcule une première quantité de caractéristique pour chaque résultat. Une unité de dérivation de similarité dérive la similarité entre la première image médicale et une seconde image médicale, sur la base de la première valeur de caractéristique pour chaque résultat calculé dans la première image médicale et d'une seconde valeur de caractéristique pour chaque résultat pré-calculé dans la seconde image médicale. Une unité de détermination de région détermine au moins une région importante qui comprend un résultat important pour déduire une similarité, dans la seconde image médicale.所見分類部が、第１の医用画像の各画素を少なくとも１つの所見に分類する。特徴量算出部が、所見毎に第１の特徴量を算出する。類似度導出部が、第１の医用画像において算出された所見毎の第１の特徴量と、第２の医用画像において予め算出された所見毎の第２の特徴量とに基づいて、第１の医用画像と第２の医用画像との類似度を導出する。領域決定部が、第２の医用画像において、類似度を導出するための重要所見を含む少なくとも１つの重要領域を決定する。
