JP2019076699A - 偽陽性低減での小結節検出 - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (20)
- 1つ以上のプロセッサと、
実行可能な命令を維持する1つ以上の非一時的コンピュータ可読媒体と
を備えるシステムであって、
前記実行可能な命令は、前記1つ以上のプロセッサによって実行された場合、
選択された画像における楕円近似と、複数の画像サンプルについて決定された楕円近似空間との間の部分空間角度の決定に基づく、少なくとも1つの特徴を利用する、偽陽性低減機械学習モデルをトレーニングすることと、
小結節の特定を行うための複数の画像を受信することと、
前記複数の画像のうちの1つ以上の画像において小結節の仮検出を行うために、前記複数の画像を小結節検出機械学習モデルに入力することと、
前記小結節検出機械学習モデルからの前記1つ以上の画像及び小結節位置情報を、前記小結節の前記仮検出の正確さの表示を出力する前記偽陽性低減機械学習モデルに対して入力することと
前記小結節の前記仮検出が正確であることを示す前記偽陽性低減機械学習モデルに基づいて、前記1つ以上の画像における少なくとも前記小結節の位置の表示を含む強化画像情報を可視化プログラムに送信することと
を含む操作を行うように、前記1つ以上のプロセッサをプログラムする、システム。 - 前記偽陽性低減機械学習モデルをトレーニングする前記操作は、
トレーニングデータ画像及び小結節位置の関連表示を受信することと、
小結節位置の表示を含む前記トレーニングデータ画像の第1のセットと、小結節位置の表示を含まない前記トレーニングデータ画像の第2のセットを決定することと、
各トレーニングデータセットが、前記第1のセットからの複数の画像と、前記第2のセットからの複数の画像とを含む、複数のトレーニングデータセットを、前記トレーニングデータ画像から決定することと
をさらに含む、請求項1に記載のシステム。 - 前記複数のトレーニングデータセットを決定する前記操作が、
画像容量における前記第2のセットのそれぞれの画像の相対位置を決定することと、
複数のボロノイポリゴンを決定するために、前記それぞれの画像の前記それぞれの位置に対してボロノイ分割を行うことと、
前記複数のデータセットについて前記第2のセットの前記トレーニングデータ画像のサンプリングを取得するために、前記複数のボロノイポリゴンのそれぞれの容量に基づいて前記第2のセットの情報告知済みサンプリングを行うためのサンプリング頻度を決定すること
をさらに含む、請求項2に記載のシステム。 - 前記複数のボロノイポリゴンのそれぞれの容量に基づいて前記第2のセットの情報告知済みサンプリングを行うためのサンプリング頻度を決定する前記操作は、
前記複数のボロノイポリゴンの前記それぞれの容量に基づいて、前記それぞれの容量の異なる範囲に対応する複数のビンを含むヒストグラムを決定することと、
個々のビンについてのそれぞれのサンプリング頻度であって、当該個々のビンの高さに反比例するそれぞれのサンプリング頻度を決定することと
をさらに含む、請求項3に記載のシステム。 - 前記複数のトレーニングデータセットを決定する前記操作は、
水平及び/又は垂直方向に沿った前記選択された画像の並進移動と、
前記水平及び/又は垂直方向に沿って前記選択された画像を反転させることと、
前記選択された画像をズームかつ/又はクロップすることと、
前記選択された画像を、ある角度まで回転することと、かつ/又は
前記選択された画像のボクセル強度を、ある因数でサイズ変更することと、
のうちの少なくとも1つによって、前記トレーニングデータ画像の第1のセットから選択された画像を用いてデータ拡張を行うことをさらに含む、請求項2に記載のシステム。 - 前記偽陽性低減機械学習モデルをトレーニングする前記操作は、
前記第1のセットにおいて画像における小結節について楕円近似を決定することと、
前記楕円近似からそれぞれの二値化輪郭を決定することと、
前記第1のセットにおいて前記二値化輪郭のための楕円近似空間を決定することと、
前記第1のセットの選択された画像について決定された楕円近似と、前記楕円近似空間との間の部分空間角度を決定することと
をさらに含む、請求項1に記載のシステム。 - 前記偽陽性低減機械学習モデルは、
グレースケール分布特徴と、
幾何学的特徴と、
配向勾配のヒストグラムの特徴と、
ヘッセ行列に基づく特徴と、又は
ローカルバイナリーパターン特徴と
を含む少なくとも1つの追加特徴を含む、請求項1に記載のシステム。 - 前記操作は、
ユーザ装置上で提示されるユーザインターフェースを介して、前記小結節の特定を行うための前記複数の画像の表示を受信することと、
少なくとも部分的に、前記ユーザ装置をして、前記小結節の前記位置の視覚表示を提供するために前記ユーザインターフェース上で前記強化画像情報を提示させるように、前記ユーザ装置に対して前記強化画像情報を送信することと
をさらに含む、請求項1に記載のシステム。 - 前記偽陽性低減機械学習モデルは勾配ブースティングモデルを含み、前記偽陽性低減機械学習モデルをトレーニングする前記操作は、ランダムサーチ技術を用いた前記勾配ブースティングモデルのチューニングパラメータをさらに含む、請求項1に記載のシステム。
- 1つ以上のプロセッサによって、トレーニングデータ画像及び小結節位置の関連表示を受信することと、
前記1つ以上のプロセッサによって、小結節位置の表示を含む前記トレーニングデータ画像の第1のセットと、小結節位置の表示を含まない前記トレーニングデータ画像の第2のセットとを決定することと、
前記1つ以上のプロセッサによって、前記第1のセットにおいて画像における小結節について楕円近似を決定することと、
前記1つ以上のプロセッサによって、前記第1のセットにおいて前記楕円近似のための楕円近似空間を決定することと、
前記1つ以上のプロセッサによって、前記第1のセットの個々の画像サンプルと、前記楕円近似空間との間の部分空間角度を、機械学習モデルの少なくとも1つの特徴として決定することと、
前記1つ以上のプロセッサによって、小結節の特定を行うために1つ以上の画像を受信することと、
前記1つ以上のプロセッサによって、小結節の表示が正確であるか否かを判定するために、前記1つ以上の画像を前記機械学習モデルに入力することと、
前記小結節の前記表示が正確であることを示す前記機械学習モデルの出力に基づいて、前記1つ以上のプロセッサによって、強化画像情報を、前記小結節の位置の可視化を提供するための前記少なくとも1つの画像に関連付けることと
を含む、方法。 - 前記第2のセットの画像のそれぞれの画像の画像容量における相対位置を決定することと、
複数のボロノイポリゴンを決定するために、前記それぞれの画像の前記相対位置に対してボロノイ分割を行うことと、
前記複数のボロノイポリゴンのそれぞれの容量に基づいて、前記第2のセットの情報告知済みサンプリングを行うためのサンプリング頻度を決定することと
により、前記1つ以上のプロセッサによって、前記第1のセットからの画像と、前記第2のセットからの画像とを含むトレーニングデータセットを決定することをさらに含む、請求項10に記載の方法。 - 前記複数のボロノイポリゴンの前記それぞれの容量に基づいて、前記それぞれの容量の異なる範囲に対応する複数のビンを含むヒストグラムを決定することと、
前記複数のビンの個々のビンについてのそれぞれのサンプリング頻度であって、当該個々のビンの高さに反比例するそれぞれのサンプリング頻度を決定することと
により、前記複数のボロノイポリゴンの前記それぞれの容量に基づいて前記第2のセットの前記情報告知済みサンプリングを行うための前記サンプリング頻度を決定することをさらに含む、請求項11に記載の方法。 - 水平及び/又は垂直方向に沿った前記選択された画像の並進移動と、
前記水平及び/又は垂直方向に沿って前記選択された画像を反転させることと、
前記選択された画像をズームかつ/又はクロップすることと、
前記選択された画像を、ある角度まで回転することと、又は
前記選択された画像のボクセル強度を、ある因数でサイズ変更することと、
のうち少なくとも1つによって、前記前記トレーニングデータ画像の第1のセットのうちの選択された画像についてデータ拡張を行うことによって、前記トレーニングデータセットを決定することをさらに含む、請求項11に記載の方法。 - 前記1つ以上のプロセッサによって、ユーザ装置上で提示されるユーザインターフェースを介して、前記小結節の特定を行うための前記複数の画像の表示を受信することと、
前記1つ以上のプロセッサによって、少なくとも部分的に、前記ユーザ装置をして、前記小結節の前記位置の視覚表示を提供するために前記ユーザインターフェース上で前記強化画像情報を提示させるように、前記ユーザ装置に対して前記強化画像情報を送信することと
をさらに含む、請求項13に記載の方法。 - トレーニングデータ画像及び小結節位置の関連表示を受信し、
小結節位置の表示を含む前記トレーニングデータ画像の第1のセットと、小結節位置の表示を含まない前記トレーニングデータ画像の第2のセットを決定し、
前記第2のセットの画像のそれぞれの画像の画像容量における相対位置を決定し、
複数のボロノイポリゴンを決定するために、前記それぞれの画像の前記相対位置に対してボロノイ分割を行い、かつ
前記複数のボロノイポリゴンのそれぞれの容量に基づいて決定されたサンプリング頻度に基づいて、前記第2のセットから画像を選択し、
前記第1のセットから選択された画像と、前記サンプリング頻度に基づいて前記第2のセットから選択された前記画像を、トレーニングデータセットとして用いて、機械学習モデルをトレーニングし、
小結節の特定を行うための1つ以上の画像を受信し、
小結節の表示が正確であるか否かを判定するために、前記1つ以上の画像を前記機械学習モデルに入力し、かつ
前記小結節の前記表示が正確であることを示す前記機械学習モデルの出力に基づいて、強化画像情報を、前記小結節の位置の可視化を提供するための前記少なくとも1つの画像に関連付ける
ことをコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。 - 下記を実行することによって、前記複数のボロノイポリゴンの前記それぞれの容量に基づいて前記第2のセットから前記画像を選択するための前記サンプリング頻度を決定する
前記複数のボロノイポリゴンの前記それぞれの容量に基づいて、前記それぞれの容量の異なる範囲に対応する複数のビンを含むヒストグラムを決定すること、及び
前記複数のビンの個々のビンについてのそれぞれのサンプリング頻度であって、当該個々のビンの高さに反比例するそれぞれのサンプリング頻度を決定すること、
ことをさらにコンピュータに実行させる請求項15に記載のコンピュータプログラム。 - 前記第1のセットにおいて画像における小結節について楕円近似を決定し、
前記第1のセットにおいて前記楕円近似のための楕円近似空間を決定し、かつ
機械学習モデルの少なくとも1つの特徴として、前記第1のセットの個々の画像サンプルと前記楕円近似空間との間の部分空間角度を決定する
ことをさらにコンピュータに実行させる請求項15に記載のコンピュータプログラム。 - グレースケール分布特徴と、
幾何学的特徴と、
配向勾配のヒストグラムの特徴と、
ヘッセ行列に基づく特徴と、又は
ローカルバイナリーパターン特徴と
を含む少なくとも1つの追加特徴を備えた前記機械学習モデルを生成する
ことをさらにコンピュータに実行させる請求項17に記載のコンピュータプログラム。 - 下記のうちの少なくとも1つによって、前記トレーニングデータ画像のうちの第1画像についてデータ拡張を行うことで、前記トレーニングデータセットにおける前記画像の少なくとも1つを選択する
水平及び/又は垂直方向に沿った前記第1画像の並進移動、
前記水平及び/又は垂直方向に沿って前記第1画像を反転させること、
前記第1画像をズームかつ/又はクロップすること、
前記第1画像を、ある角度まで回転することと、
前記第1画像のボクセル強度を、ある因数でサイズ変更すること、
ことをさらにコンピュータに実行させる請求項15に記載のコンピュータプログラム。 - ユーザ装置上で提示されるユーザインターフェースを介して、前記小結節の特定を行うための前記複数の画像の表示を受信し、かつ
少なくとも部分的に、前記ユーザ装置をして、前記小結節の前記位置の視覚表示を提供するために前記ユーザインターフェース上で前記強化画像情報を提示させるように、前記ユーザ装置に対して前記強化画像情報を送信する
ことをさらにコンピュータに実行させる請求項15に記載のコンピュータプログラム。
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