JP2019061710A - 3dバッチ正規化を伴う三次元(3d)畳み込み - Google Patents
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Abstract
Description
本出願は2015年8月15日に出願された“Medical Vision System”と称する米国仮特許出願第62/205,718号(特許弁護士整理番号 SALE 1165−1/2021PR)に関連しその利益を主張するものである。当該仮出願はここに引用することにより、あらゆる目的のために組み込まれているものとする。
以下、図を参照して詳細な説明を行う。開示する技術の実施例が示されるが、開示する技術の請求項によって定義される範囲を限定する目的ではない。当業者は、以下の説明には様々な等価なバリエーションがあることを認識する。
従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)において計算機的に効果的な3D画像分類および物体認識を行うシステムおよび様々な実施例について説明する。ある実施例におけるシステムの構造レベルの概略を示す図1を参照してシステムとプロセスを説明する。図1は構造図であるので、明瞭な説明のために特定の細部は意図的に省略されている。図1の議論は以下のように整理される。まず、図の要素について説明し、それらの相互接続を説明する。次に、システム内での要素の用途をより詳細に説明する。
図1の要素、およびそれらの相互接続を説明したので、図の要素をより詳細に説明する。機械学習システム110はテスト部112および訓練部122を介して様々な機能を提供する。訓練部122は、コスト関数を最小化することにより、3D畳み込みニューラルネットワーク(CNN)142を訓練する。一実施例では、コスト関数は、勾配の指定を誤差逆伝播法アルゴリズムに依拠する確率的勾配降下法(SGD)を使用して最小化される。ある実施例では、訓練部122はSGDを使用して、与えられたバッチサイズにおいてミニバッチから推定された勾配に基づいた繰り返しのアップデートを行い、ここで1つのアップデートは各ミニバッチの後に行われる。一実施例では、各勾配のアップデートはさらに、現在の勾配と、3D CNN142の前方伝播中にコスト関数によって計算されたエラー値に基づいた直前のアップデート繰り返しによる勾配の重みづけされたの組み合わせとして3D CNN142の様々なパラメーターをアップデートする、モーメントに基づいた学習ルールにより増大される。
ある実施例では、3D訓練およびテストデータは各点(x、y、z)の、別個のボクセル座標(i、j、k)へマップされた、体積表現である。一実施例では、3D入力データは、固定の占有率または、表面の湾曲グリッド(例えば24x24x24、32x32x32、256x256x256、200x150x150、317x215x254、36x224x224)を設定された、DxDxDボクセルの体積を持つ。一実施例では医療視覚コンテキスト、3D訓練およびテストデータは3D放射線体積であり、医療用スキャンにより生成された人間の臓器の構造の、解剖学上における3D形状のバリエーションを示している。図7は、3D DCNNAによって使用される、人間の脳の医療用スキャン(例えばMRI、CT)による3D放射線体積の形をとるグレースケールの3D入力データ700の例である。図8は3D DCNNAによって使用される、人間の脳の医療用スキャンの、3D放射線体積の形をとる、カラーの3D入力データ800の例である。一実施例においては、3D放射線体積700および800は人間の脳の3Dモデルを示している。他の実施例では、3D放射線体積700および800は3Dの点群を示している。他の実施例では、3Dの訓練およびテストデータはコンピューター支援設計(CAD)モデルを含む。
図2は開示する技術の一実施例における3D DCNNA(3D CNN142のような)内のサブネットワーク200Aのブロック図200を示し、マルチスケール3D畳み込み層経路および3Dプーリング操作を詳細に示す。一実施例では、サブネットワーク200Aは特徴マップを入力とし、1x1x1 畳み込みから3x3x3、5x5x5、7x7x7畳み込み、および3x3x3プーリングのような3D Maxプーリング層のように、様々な、いくつかの3D畳み込み層経路を並列で適用する。さらに、3D入力データはサブネットワーク200Aにより複数スケール210および214において処理される。これはサブネットワーク200Aに入力として供給される特徴マップが、次元削減送212および3DMaxプーリング層222によって、最初に、マルチスケール210において並列に処理されることを意味する。さらに進み、次元層212の1x1x1畳み込みの結果である最適化された特徴マップは、異なる3D畳み込み層経路216(例えば1x1x1 、3x3x3、5x5x5、7x7x7の畳み込み)によりマルチスケール214で並列に処理される。サブネットワーク200Aにおける層経路の各層は、連結層234において最終出力として1つの特徴マップに連結され、異なる出力または特徴マップを生成する。
3D CNN142の深い層の重みアップデートの結果は、変化し続ける3D入力の分布、および対応する代替特徴体積表現または特徴マップとなり、重みの収束を妨げる。一実施例では、訓練の繰り返しにおいて、重みアップデートは、代替特徴体積表現が次の繰り返しにおいて増幅されるように、重みの分散に偏差を起こす。さらに、任意の偏差は層の数に基づいて指数関数的に増大するため、3D特徴量F1からFnにおいて問題は悪化する。開示する技術ではこれに、結果である代替特徴体積表現をよりよく維持するため、毎サブネットワーク処理ステップの後に、隠れ層に、3D CNN142の非線形活性化に対する正規化を可能にする3Dバッチ正規化(BN)技術を採用することにより対抗する。一実施例では、この正規化の幾何学的解釈は、3D入力データが多変数ガウス分布であったとき、変換されたデータは、ある実施例では、ゼロ平均と単位共分散を持つガウス分布である。結果、BNは、学習率を向上させ、また学習を正規化し、その結果3D CNN142の学習を加速させる。
図6は3D DCNNA600の例の一実施例を示す。概要としては、3D DCNNA600は、前処理層、モジュールサブネットワーク、3Dバッチ正規化(BN)層、および後処理層という、主な3つの部分を有する。他の実施例においては、畳み込み操作は、図6に示すものとは違う順序で、および/または、違うまたはより少ない、または追加のアクションにより実行される。ある実施例においては、複数の畳み込み操作が結合されてもよい。
図9は、医療用スキャンまたは撮像 902から生成された3D放射線体積に基づいて、3D DCNNAが、人間の脳内の頭蓋内出血(IH)構造の検知に使用されるユースケース900の一実施例を示す。CTスキャン904のような3D放射線体積は、人間の脳のスキャン結果である。機械学習システム110は、人間の脳に関連する1つ以上の型の異常を特定するよう訓練されている。ある実施例では、機械学習システム110は1つの異常を特定するよう訓練されている。ある実施例では、機械学習システム110は1より多い異常を特定するよう訓練されていて、マルチクラスラベリングと呼ばれる。ある実施例では、1より多い異常の特定は、1より多い異常によって訓練された機械学習システム110によって行われる。たとえば、人間の脳の異常は、出血の特定、アルツハイマーにおける斑や繊維化、発作の証拠が含み得る。この例では、機械学習システム110の一実施例が、人間の脳の画像を健康または異常として分類し、頭蓋内出血(IH)、アルツハイマーおよび/または発作などの、どのような型の異常があるかを特定し、結果906を健康サービスプロバイダー908へ転送する。
図13はディープニューラルネットワークにおける3Dデータの畳み込みの代表手法1300である。フローチャート1300は、1つ以上のプロセッサーが情報を受信または引き出し、情報を処理し、結果を記憶し、結果を送信するよう構成された、例えばコンピューターまたは他のデータ処理システムによって、少なくとも部分的には実施することができる。他の実施例においては、図13に示された動作を別の順番で、および/または異なる、またはより少ない、または追加の動作を実行してもよい。ある実施例においては、複数の動作が結合されてもよい。利便性のために、このフローチャートについては方法を実行するシステムを参照して説明する。システムは方法の一部である必要はない。
図15は、開示技術の1つ以上の実施例による、図1のシステムと統合することに適したマルチテナントシステムの例のブロック図である。図1のシステム100はマルチテナントシステムを使用して実施され得る。この件に関して、図15は、図1のシステム100と統合することに適したマルチテナントシステムの例の1つ以上の実施例の、概念のブロック図を提示する。
〔態様1〕
ディープニューラルネットワークにおいて三次元(3D)データを畳み込む方法であって、前記方法は、
入力放射線体積を特徴づける三次元(3D)データを受信することと、
前記入力放射線体積を特徴づける前記3Dデータを、ディープニューラルネットワークを使用して処理して、前記入力放射線体積の代替特徴体積表現を生成することであって、前記ディープニューラルネットワークは複数のサブネットワークを含み、前記サブネットワークは最低から最高まで連続で配置され、前記ディープニューラルネットワークを使用した前記入力放射線体積を特徴づける前記データを処理することは、前記連続の中における前記サブネットワークのそれぞれを通して前記データを処理することを備え、
前記サブネットワークのうち3つ以上はモジュールサブネットワークであり、各前記モジュールサブネットワークは、
前記連続の中における前のサブネットワークにより生成された前の出力表現を受信し、
様々な畳み込み体積の少なくとも3つの並列3D畳み込み層経路を通して前記前の出力表現を処理し、
前記前の出力表現を並列3D Maxプーリング経路を通してさらに処理し、
前記3D畳み込み層経路および前記3D Maxプーリング経路の出力を連結して各前記モジュールサブネットワークからの出力表現を生成する
よう構成される、ことと、
前記3つ以上のモジュールサブネットワークを通して前記データを処理することに続いて、最高の前記モジュールサブネットワークの出力を垂直Maxプーリング層を通して処理し、前記入力放射線体積から削減された垂直次元の出力を生成することと、
を含む、方法。
〔態様2〕
最初の3D畳み込み層経路は、前記入力放射線体積からセミグローバルな特徴を抽出する3x3の畳み込みである、態様1に記載の方法。
〔態様3〕
2つ目の3D畳み込み層経路は、前記入力放射線体積からグローバルな特徴を抽出する5x5の畳み込みである、態様1に記載の方法。
〔態様4〕
3つ目の3D畳み込み層経路は、前記入力放射線体積からローカルな特徴を抽出する1x1の畳み込みである、態様1に記載の方法。
〔態様5〕
前記入力放射線体積は医療用スキャンから生成した、人間の内蔵の構造の、3Dの解剖学的形状のバリエーションを示す、態様1に記載の方法。
〔態様6〕
前記入力放射線体積は3Dモデルデータを表す、態様1に記載の方法。
〔態様7〕
前記入力放射線体積はCAD(コンピューター支援設計)のモデルデータを表す、態様1に記載の方法。
〔態様8〕
前記入力放射線体積は3Dの点群を表す、態様1に記載の方法。
〔態様9〕
前記サブネットワークの3D畳み込み層経路の前記出力表現を3Dバッチ正規化によって状態を調整することであって、
前記3Dバッチ正規化は、前記代替特徴体積表現内の各特徴へ独立して適用され、バッチごとに適用され、
あるバッチ内の前記代替特徴量表現に対して、前記3Dバッチ正規化により画像データ量のスケール変更およびシフトが行われ、正規化された代替特徴体積表現は、画像データ量にゼロ平均と単位分散とを持つ、こと
をさらに含む態様1に記載の方法。
〔態様10〕
前記正規化された代替特徴体積表現を、パラメーター化された非線形活性化を通して、前記ディープニューラルネットワークの訓練が前記3Dバッチ正規化を減殺できるような学習可能なスケール変更およびシフトパラメーターによって、直ちに処理すること、をさらに含む態様9に記載の方法。
〔態様11〕
ディープニューラルネットワークにおいて三次元(3D)データを畳み込む方法であって、前記方法は、
入力放射線体積を特徴づける三次元(3D)データを受信することと、
前記入力放射線体積を特徴づける前記3Dデータを、ディープニューラルネットワークを使用して処理して、前記入力放射線体積の代替特徴体積表現を生成することであって、前記ディープニューラルネットワークは複数のサブネットワークを含み、前記サブネットワークは最低から最高まで連続で配置され、前記ディープニューラルネットワークを使用した前記入力放射線体積を特徴づける前記データを処理することは、前記連続の中における前記サブネットワークのそれぞれを通して前記データを処理することを備え、
前記サブネットワークのうち3つ以上はモジュールサブネットワークであり、各前記モジュールサブネットワークは、
前記連続の中における前のサブネットワークにより生成された前の出力表現を受信し、
様々な畳み込み体積の少なくとも3つの並列3D畳み込み層経路に対して、次元削減層において複数のスケールの畳み込み値によって前記前の出力表現を処理し、
さらに前記前の出力表現を並列3Dプーリング経路によって処理し、
前記3D畳み込み層経路および前記3Dプーリング経路の出力を連結して各前記モジュールサブネットワークからの出力表現を生成する
よう構成される、ことと、
前記3以上のモジュールサブネットワークを通して前記データを処理することに続いて、最高の前記モジュールサブネットワークの出力を垂直プーリング層を通して処理し、前記入力放射線体積から削減された垂直次元の出力を生成することと、
を含む、方法。
〔態様12〕
最初の3D畳み込み層経路は、前記入力放射線体積からセミグローバルな特徴を抽出する3x3の畳み込みである、態様11に記載の方法。
〔態様13〕
2つ目の3D畳み込み層経路は、前記入力放射線体積からグローバルな特徴を抽出する5x5の畳み込みである、態様11に記載の方法。
〔態様14〕
前記次元削減層は、前記入力放射線体積からローカルな特徴を抽出する1x1の畳み込みである、態様11に記載の方法。
〔態様15〕
前記サブネットワークによる処理に先立ち、前記入力放射線体積に対して、1つ以上の予備の3Dおよび/または2D畳み込みを適用すること、をさらに含む態様11に記載の方法。
〔態様16〕
前記サブネットワークによる処理に先立ち、前記入力放射線体積に対して、1つ以上の予備の3Dおよび/または2Dプーリング操作を適用すること、をさらに含む態様11に記載の方法。
〔態様17〕
前記サブネットワークによる処理の後に、前記入力放射線体積に対して、1つ以上の後処理の3Dおよび/または2D畳み込みを適用すること、をさらに含む態様11に記載の方法。
〔態様18〕
前記サブネットワークによる処理の後に、前記入力放射線体積に対して、1つ以上の後処理の3Dおよび/または2Dプーリング操作を適用すること、をさらに含む態様11に記載の方法。
〔態様19〕
前記サブネットワークの3D畳み込み層経路の前記出力表現を3Dバッチ正規化によって状態を調整することであって、
前記3Dバッチ正規化は、前記代替特徴体積表現内の各特徴へ独立して適用され、バッチごとに適用され、
あるバッチ内の前記代替特徴量表現に対して、前記3Dバッチ正規化により画像データ量のスケール変更およびシフトが行われ、正規化された代替特徴体積表現は、画像データ量にゼロ平均と単位分散とを持つ、こと
をさらに含む態様11に記載の方法。
〔態様20〕
前記正規化された代替特徴体積表現を、パラメーター化された非線形活性化を通して、前記ディープニューラルネットワークの訓練が前記3Dバッチ正規化を減殺できるような学習可能なスケール変更およびシフトパラメーターによって、直ちに処理すること、をさらに含む態様19に記載の方法。
〔態様21〕
コンピュータープログラム命令を記録した非一時的なコンピューター可読記憶媒体であって、前記命令は、プロセッサー上で実行されたとき、態様1の方法を実行する、非一時的なコンピューター可読記憶媒体。
〔態様22〕
コンピュータープログラム命令を記録した非一時的なコンピューター可読記憶媒体であって、前記命令は、プロセッサー上で実行されたとき、態様9の方法を実行する、非一時的なコンピューター可読記憶媒体。
〔態様23〕
コンピュータープログラム命令を記録した非一時的なコンピューター可読記憶媒体であって、前記命令は、プロセッサー上で実行されたとき、態様10の方法を実行する、非一時的なコンピューター可読記憶媒体。
〔態様24〕
コンピュータープログラム命令を記録した非一時的なコンピューター可読記憶媒体であって、前記命令は、プロセッサー上で実行されたとき、態様11の方法を実行する、非一時的なコンピューター可読記憶媒体。
〔態様25〕
メモリに接続された1つ以上のプロセッサーを含むシステムであって、前記メモリにはコンピューター命令が搭載されており、前記命令は前記プロセッサー上で実行されたとき、態様1の動作を実行する、システム。
〔態様26〕
メモリに接続された1つ以上のプロセッサーを含むシステムであって、前記メモリにはコンピューター命令が搭載されており、前記命令は前記プロセッサー上で実行されたとき、態様9の動作を実行する、システム。
〔態様27〕
メモリに接続された1つ以上のプロセッサーを含むシステムであって、前記メモリにはコンピューター命令が搭載されており、前記命令は前記プロセッサー上で実行されたとき、態様10の動作を実行する、システム。
〔態様28〕
メモリに接続された1つ以上のプロセッサーを含むシステムであって、前記メモリにはコンピューター命令が搭載されており、前記命令は前記プロセッサー上で実行されたとき、態様11の動作を実行する、システム。
Claims (18)
- ニューラルネットワークにおいて三次元(3D)データを分類するコンピューター実行方法であって、前記方法は、
入力放射線体積を特徴づける三次元(3D)データを受信することと、
前記入力放射線体積を特徴づける前記3Dデータを、前記ニューラルネットワークを使用して処理することであって、前記ニューラルネットワークは複数のサブネットワークを含み、前記サブネットワークは最低から最高まで連続で配置され、前記ニューラルネットワークを使用した前記3Dデータを処理することは、前記連続の中における前記サブネットワークのそれぞれを通して前記データを処理することを備え、
前記サブネットワークのそれぞれは、
前記連続の中における前のサブネットワークにより生成された前の出力表現を受信し、
様々な畳み込み体積の複数の並列3D畳み込み層経路を通して前記前の出力表現を処理し、
前記前の出力表現を並列プーリング経路を通してさらに処理し、
前記3D畳み込み層経路および前記並列プーリング経路の出力を連結して各前記サブネットワークからの出力表現を生成する
よう構成される、ことと、
前記サブネットワークを通して前記データを処理することに続いて、最高の前記サブネットワークの出力をプーリング層および少なくとも一つの次元削減層を通して処理し、前記入力放射線体積の次元より削減された次元をもつ出力を生成することと、
前記受信した3Dデータを、前記削減された垂直次元をもつ前記生成された出力に基づいて分類することと、 を含む、方法。 - 最初の3D畳み込み層経路は、前記3Dデータからセミグローバルな特徴を抽出する3x3の畳み込みである、請求項1に記載の方法。
- 2つ目の3D畳み込み層経路は、前記3Dデータからグローバルな特徴を抽出する5x5の畳み込みである、請求項1または2に記載の方法。
- 3つ目の3D畳み込み層経路は、前記3Dデータからローカルな特徴を抽出する1x1の畳み込みである、請求項1ないし3のうちいずれか一項に記載の方法。
- 前記3Dデータは3Dモデルデータ;コンピューター支援設計のモデルデータ;または3Dの点群を表す、請求項1ないし4のうちいずれか一項に記載の方法。
- 前記サブネットワークの3D畳み込み層経路の前記出力表現を3Dバッチ正規化によって状態を調整することであって、
前記3Dバッチ正規化は、前記ニューラルネットワークによって生成される代替的な特徴体積表現の各特徴へ独立して適用され、バッチごとに適用され、
あるバッチ内の前記代替的な特徴体積表現に対して、前記3Dバッチ正規化により画像データ量のスケール変更およびシフトが行われ、正規化された代替的な特徴体積表現は、画像データ量のゼロ平均と単位分散とを持つ、こと
をさらに含む請求項1ないし5のうちいずれか一項に記載の方法。 - 前記正規化された代替的な特徴体積表現を、パラメーター化された非線形活性化を通して、前記ニューラルネットワークの訓練が前記3Dバッチ正規化を減殺できるような学習可能なスケール変更およびシフトパラメーターによって、直ちに処理すること、をさらに含む請求項6に記載の方法。
- 前記並列プーリング経路がMaxプーリング経路であり、前記プーリング層がMaxプーリング層である、請求項1ないし7のうちいずれか一項に記載の方法。
- ニューラルネットワークであって、当該ニューラルネットワークは:
3Dデータを受信する前処理ネットワークと、
連続で配置された複数のサブネットワークであって、前記複数のサブネットワークは前記前処理ネットワークからの出力を受け取る第一のサブネットワークと、前記複数のサブネットワークにおける前のサブネットワークからの出力を受け取る第二のサブネットワークとを含み、
前記第一のサブネットワークは:
前記前処理ネットワークからの出力を様々な畳み込み体積に基づいて処理するための複数の第一の3D畳み込み層経路と;
前記複数の第一の3D畳み込み層経路と並列に前記前処理ネットワークからの出力を処理するための第一のプーリング経路と;
前記複数の第一の3D畳み込み層経路および前記第一のプーリング経路からの出力を連結するための第一の連結ネットワークとを有しており、
前記第二のサブネットワークは:
前記前のサブネットワークからの出力を様々な畳み込み体積に基づいて処理するための複数の第二の3D畳み込み層経路と;
前記複数の第二の3D畳み込み層経路と並列に前記前のサブネットワークからの出力を処理するための第二のプーリング経路と;
前記複数の第二の3D畳み込み層経路および前記第二のプーリング経路からの出力を連結するための第二の連結ネットワークとを有しており、
当該ニューラルネットワークはさらに、
前記第二のサブネットワークの出力を処理して、前記入力放射線体積の次元より削減された次元をもつ出力を生成するためのプーリング層および少なくとも一つの次元削減層と;
前記3Dデータを、前記プーリング層の出力に基づいて分類するための分類器と、
を有する、ニューラルネットワーク。 - 前記第一のプーリング経路がMaxプーリング経路であり、前記プーリング層がMaxプーリング層である、請求項9に記載のニューラルネットワーク。
- 前記第一の3D畳み込み層経路のうちの第一のものが、前記3Dデータからセミグローバルな特徴を抽出する3x3の畳み込みである、請求項9または10に記載のニューラルネットワーク。
- 前記第一の3D畳み込み層経路のうちの第二のものが、前記3Dデータからグローバルな特徴を抽出する5x5の畳み込みである、請求項9ないし11のうちいずれか一項に記載のニューラルネットワーク。
- 前記第一の3D畳み込み層経路のうちの第三のものが、前記3Dデータからローカルな特徴を抽出する1x1の畳み込みである、請求項9ないし12のうちいずれか一項に記載のニューラルネットワーク。
- 前記3Dデータは医療スキャンデータ;コンピューター支援設計(CAD)のモデルデータ;または3Dの点群を表す、請求項9ないし13のうちいずれか一項に記載のニューラルネットワーク。
- 前記第二のサブネットワークの出力を、前記プーリング層に提供する前に、状態を調整するためのバッチ正規化層をさらに含み、
前記3Dバッチ正規化層は、当該ニューラルネットワークによって生成される代替的な特徴体積表現の各特徴へ独立して適用され、バッチごとに適用され、
あるバッチ内の前記代替的な特徴体積表現に対して、前記バッチ正規化層は、正規化された代替的な特徴体積表現が画像データ値のゼロ平均および単位分散を持つよう、画像データ値のスケール変更およびシフトを行う、
請求項9ないし14のうちいずれか一項に記載のニューラルネットワーク。 - 前記正規化された代替的な特徴体積表現を処理するための、学習可能なスケール変更およびシフトパラメーターをもつパラメーター化された非線形活性化層であって、前記非線形活性化層の訓練により前記バッチ正規化を減殺できる、請求項15に記載のニューラルネットワーク。
- 前記前処理ネットワークが、一つまたは複数の3D畳み込み層および一つまたは複数のMaxプーリング層を有する、請求項9ないし15のうちいずれか一項に記載のニューラルネットワーク。
- コンピュータープログラム命令を記録した非一時的なコンピューター可読記憶媒体であって、前記命令は、プロセッサー上で実行されたとき、請求項1ないし8のうちいずれか一項に記載の方法を実行する、非一時的なコンピューター可読記憶媒体。
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