JP2020073081A - 画像診断支援装置、学習済みモデル、画像診断支援方法および画像診断支援プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
内視鏡画像における病変の位置を入力することなく当該内視鏡画像を入力した場合、当該内視鏡画像内に存在する病変の位置を出力する畳み込みニューラルネットワークの出力結果により、消化器内視鏡撮像装置により撮像された被験者の消化器内視鏡画像内に存在する病変の位置を、畳み込みニューラルネットワークによって推定して出力する病変推定部を備え、
前記畳み込みニューラルネットワークは、複数の消化器腫瘍内視鏡画像内においてあらかじめ判定された病変を教師データとして学習処理が行われる。
内視鏡画像における病変の位置を入力することなく当該内視鏡画像を入力した場合、当該内視鏡画像内に存在する病変の位置を出力するようコンピューターを機能させる。
内視鏡画像における病変の位置を入力することなく当該内視鏡画像を入力した場合、当該内視鏡画像内に存在する病変の位置を出力する畳み込みニューラルネットワークの出力結果により、消化器内視鏡撮像装置により撮像された被験者の消化器内視鏡画像内に存在する病変の位置を、畳み込みニューラルネットワークによって推定して出力する病変推定部を備える装置を用い、
前記畳み込みニューラルネットワークは、複数の消化器腫瘍内視鏡画像内においてあらかじめ判定された病変を教師データとして学習処理が行われる。
コンピューターに、
内視鏡画像における病変の位置を入力することなく当該内視鏡画像を入力した場合、当該内視鏡画像内に存在する病変の位置を出力する畳み込みニューラルネットワークの出力結果により、消化器内視鏡撮像装置により撮像された被験者の消化器内視鏡画像内に存在する病変の位置を、畳み込みニューラルネットワークによって推定して出力する処理を実行させ、
前記畳み込みニューラルネットワークは、複数の消化器腫瘍内視鏡画像内においてあらかじめ判定された病変を教師データとして学習処理が行われる。
まず、本実施の形態における画像診断支援装置100の構成について説明する。図1は、画像診断支援装置100の全体構成を示すブロック図である。図2は、本実施の形態における画像診断支援装置100のハードウェア構成の一例を示す図である。
画像取得部10は、内視鏡撮像装置200から出力された内視鏡画像データD1を取得する。そして、画像取得部10は、取得した内視鏡画像データD1を病変推定部20に出力する。なお、画像取得部10は、内視鏡画像データD1を取得する際、内視鏡撮像装置200から直接取得しても良いし、外部記憶装置104に格納された内視鏡画像データD1や、インターネット回線等を介して提供された内視鏡画像データD1を取得しても良い。
病変推定部20は、畳み込みニューラルネットワークを用いて、内視鏡画像取得部10から出力された内視鏡画像データD1により表される内視鏡画像内に存在する病変の病変名(名称)および病変位置(位置)と、当該病変名および病変位置の確度とを推定する。そして、病変推定部20は、内視鏡画像取得部10から出力された内視鏡画像データD1と、病変名、病変位置および確度の推定結果を表す推定結果データD2とを表示制御部30に出力する。
表示制御部30は、病変推定部20から出力された内視鏡画像データD1により表される内視鏡画像上において、病変推定部20から出力された推定結果データD2により表される病変名、病変位置および確率スコアを表示する解析結果画像を生成する。そして、表示制御部30は、内視鏡画像データD1と、生成した解析結果画像を表す解析結果画像データD3とを表示装置300に出力する。この場合、内視鏡画像の病変部の構造強調や色彩強調、高コントラスト化、高精細化などのデジタル画像処理システムを接続し、観察者の理解と判定を助ける加工を施して表示させることもできる。
学習装置40は、病変推定部20の畳み込みニューラルネットワークが内視鏡画像データD1から病変位置、病変名および確率スコアを推定し得るように、図示しない外部記憶装置に記憶されている教師データD4を入力し、学習装置40の畳み込みニューラルネットワークに対して学習処理を行う。
最後に、上記実施の形態の構成における効果を確認するための評価試験について説明する。
2004年4月〜2016年12月にかけて行われたEGDの内視鏡画像を、画像診断支援装置における畳み込みニューラルネットワークの学習に使用する学習用データセット(教師データ)として用意した。EGDは、日常診療におけるスクリーニングまたは術前検査のために実施され、内視鏡画像は、標準的な内視鏡(GIF−H290Z、GIF−H290、GIF−XP290N、GIF−H260Z、GIF−Q260J、GIF−XP260、GIF−XP260NS、GIF−N260等、オリンパスメディカルシステムズ社、東京)および標準的な内視鏡ビデオシステム(EVIS LUCERA CV−260/CLV−260、EVIS LUCERA ELITE CV−290/CLV−290SL、オリンパスメディカルシステムズ社)を用いて収集した。
画像診断支援装置を構築するため、VGG(https://arxiv.org/abs/1409.1556)をベースとした16層以上で構成される畳み込みニューラルネットワークを使用した。バークレービジョン及びラーニングセンター(Berkeley Vision and Learning Center (BVLC))で開発されたCaffeディープラーニングフレームワークを学習および評価試験に使用した。畳み込みニューラルネットワークの全ての層は、確率的勾配降下法を使用して、グローバル学習率0.0001で微調整されている。CNNと互換性を持たせるために、各画像を300×300ピクセルにリサイズした。
構築された畳み込みニューラルネットワークベースの画像診断支援装置の診断精度を評価するために、2017年3月1日〜2017年3月31日まで、公益財団法人がん研究会有明病院で通常の臨床検査としてEGDを受けた69人の患者(胃がん77病変)を対象にして、2,296の内視鏡画像(胃)を評価試験用データセットとして収集した。その結果、62人に胃がんが1病変存在し、6人に胃がんが2病変存在し、1人に胃がんが3病変存在していた。全てのEGDは、標準的な内視鏡(GIF−H290Z、オリンパスメディカルシステムズ社、東京)および標準的な内視鏡ビデオシステム(EVIS LUCERA ELITE CV−290/CLV−290SL、オリンパスメディカルシステムズ社)を用いて実施した。EGDでは、胃内をくまなく観察し、内視鏡画像を撮影し、撮影枚数は1人の患者あたり18〜69枚となった。
本評価試験では、学習用データセットを用いて学習処理が行われた畳み込みニューラルネットワークベースの画像診断支援装置に対して評価試験用データセットを入力し、当該評価試験用データセットを構成する各内視鏡画像から胃がんを正しく検出できるか否かについて評価した。胃がんを正しく検出できた場合を「正解」とみなした。畳み込みニューラルネットワークは、内視鏡画像から胃がん(病変)を検出すると、その病変名(早期胃がんまたは進行胃がん)、病変位置および確率スコアを出力する。
畳み込みニューラルネットワークが複数の内視鏡画像で同一(1つ)の胃がんを検出した場合は、正解とみなした。図6は、複数の内視鏡画像に同一のがんが存在する場合について説明する図である。図6A,6Bにおいて、矩形枠54,56は、医師により手動で設定された胃がんの病変位置(範囲)を示す。矩形枠58は、畳み込みニューラルネットワークにより推定された胃がんの病変位置(範囲)を示す。図6Aは、胃がんを遠景で撮像した内視鏡画像を示し、図6Bは、当該胃がんを近視野で撮像した内視鏡画像を示す。図6A,6Bに示すように、畳み込みニューラルネットワークは、遠景では胃がんを検出することはできなかったが、近景では胃がんを検出することができた。このような場合、本評価試験では、正解とみなした。
偽陽性の病変(胃がん)が異なる内視鏡画像で検出されても、それらが同じ病変であった場合、それらは1つの病変とみなした。
胃がんの病変位置(範囲)の境界線が不明確な場合があるため、畳み込みニューラルネットワークが胃がんの一部を検出した場合は正解とみなした。図7は、医師によって診断された病変位置(範囲)と、畳み込みニューラルネットワークによって診断された病変位置(範囲)との違いを説明する図である。図7において、矩形枠60は、医師により手動で設定された胃がんの病変位置(範囲)を示す。矩形枠62は、畳み込みニューラルネットワークにより推定された胃がんの病変位置(範囲)を示す。図7に示すように、医師により手動で設定された胃がんの病変位置(範囲)と、畳み込みニューラルネットワークにより推定された胃がんの病変位置(範囲)との間には差異があった。このように畳み込みニューラルネットワークが胃がんの少なくとも一部を検出した場合、本評価試験では正解とみなした。
感度=(畳み込みニューラルネットワークが検出した胃がんの数)/(評価試験用データセットを構成する内視鏡画像に存在する胃がんの数(77))・・・(1)
陽性的中率=(畳み込みニューラルネットワークが検出した胃がんの数)/(畳み込みニューラルネットワークが胃がんと診断した病変の数)・・・(2)
畳み込みニューラルネットワークは、評価試験用データセットを構成する2,296の内視鏡画像を分析する処理を47秒という短い時間で終了させた。また、畳み込みニューラルネットワークは、77の胃がん(病変)のうち71の胃がんを検出した。すなわち、畳み込みニューラルネットワークの診断能力に対する感度は92.2%であった。
2013年12月〜2017年3月にかけて行われた大腸の内視鏡検査12,895例の内視鏡画像を、画像診断支援装置における畳み込みニューラルネットワークの学習に使用する学習用データセット(教師データ)として用意した。内視鏡画像には、認定病理学者によって組織学的に証明された腺がん、腺腫、過形成性ポリープ、SSAP(sessile serrated adenoma/polyps)、若年性ポリープ、Peutz−Jeghersポリープ、炎症性ポリープ、リンパ球様凝集塊などが含まれる。EGDは、日常診療におけるスクリーニングまたは術前検査のために実施され、内視鏡画像は、標準的な内視鏡ビデオシステム(EVIS LUCERA:CF TYPE H260AL/I、PCF TYPE Q260AI,Q260AZI、H290I,H290Z、オリンパスメディカルシステムズ社)を用いて収集した。
画像診断支援装置を構築するため、Single Shot MultiBox Detector(SSD、https://arxiv.org/abs/1512.02325)をベースとした16層以上で構成される畳み込みニューラルネットワークを使用した。バークレービジョン及びラーニングセンター(Berkeley Vision and Learning Center (BVLC))で開発されたCaffeディープラーニングフレームワークを学習および評価試験に使用した。畳み込みニューラルネットワークの全ての層は、確率的勾配降下法を使用して、グローバル学習率0.0001で微調整されている。CNNと互換性を持たせるために、各画像を300×300ピクセルにリサイズした。各画像のリサイズに応じて、病変の病変位置に対するマーキングのサイズ変更を行った。
構築された畳み込みニューラルネットワークベースの画像診断支援装置の診断精度を評価するために、2017年1月1日〜2017年3月31日まで、通常の臨床検査としてEGDを受けた174人の患者を対象にして、大腸ポリープを有する885の内視鏡画像を含む6,759の内視鏡画像(大腸)を評価試験用データセットとして収集した。通常の臨床検査における画像診断支援装置の診断精度を評価するため、便または送気不足を伴う内視鏡画像も評価試験用データセットとして収集した。しかし、炎症性腸疾患を伴う内視鏡画像は、診断結果が変わる可能性があるため、評価試験用データセットから除外した。また、生検後の出血を伴う内視鏡画像、および、内視鏡治療後の内視鏡画像についても評価試験用データセットから除外した。評価試験用データセットとしての内視鏡画像には、学習用データセットと同様に、被験者の大腸内に対して白色光を照射して撮像された内視鏡画像、および、被験者の大腸内に対して狭帯域光(例えば、NBI用狭帯域光)を照射して撮像された内視鏡画像を含めた。図17は、評価試験用データセットに用いられた内視鏡画像に関する大腸ポリープ等の特徴を示す図である。なお、図17において、1つの内視鏡画像において複数の大腸ポリープが含まれる場合、当該複数の大腸ポリープのそれぞれを、異なる内視鏡画像として数えた。
本評価試験では、学習用データセットを用いて学習処理が行われた畳み込みニューラルネットワークベースの画像診断支援装置に対して評価試験用データセットを入力し、当該評価試験用データセットを構成する各内視鏡画像から大腸ポリープを正しく検出できるか否かについて評価した。大腸ポリープを正しく検出できた場合を「正解」とみなした。畳み込みニューラルネットワークは、内視鏡画像から大腸ポリープを検出すると、その病変名(種類)、病変位置および確率スコアを出力する。
医師によって診断された大腸ポリープの病変位置(範囲)の80%以上の領域で、畳み込みニューラルネットワークによって診断された大腸ポリープの病変位置(範囲)が重なった場合、本評価試験では、畳み込みニューラルネットワークが内視鏡画像から大腸ポリープを正しく検出したと判断し、正解とみなした。
(定義2)
畳み込みニューラルネットワークが内視鏡画像から種類の異なる2つ以上の大腸ポリープを同じ病変位置(範囲)として検出した場合、本評価試験では、畳み込みニューラルネットワークは、確率スコアの最も高い種類の大腸ポリープを検出したと判断した。
感度=(畳み込みニューラルネットワークが検出した大腸ポリープの数)/(評価試験用データセットを構成する内視鏡画像に存在する大腸ポリープの数)・・・(1)
陽性的中率=(畳み込みニューラルネットワークが検出した大腸ポリープの数)/(畳み込みニューラルネットワークが大腸ポリープと診断した病変の数)・・・(2)
畳み込みニューラルネットワークは、評価試験用データセットを構成する内視鏡画像を分析する処理を48.7枚/秒(すなわち1枚の内視鏡画像当たりの分析処理時間:20ms)という速い速度で終了させた。また、畳み込みニューラルネットワークは、評価試験用データセットを構成する内視鏡画像において1,247の大腸ポリープの病変位置を推定し、1,172の真正な(組織学的に証明された)大腸ポリープのうち、1,073の大腸ポリープを正しく検出した。畳み込みニューラルネットワークの診断能力に対する感度および陽性的中率は、それぞれ92%および86%であった。
2016年2月〜2017年4月にかけて行われた食道の内視鏡画像8,428枚(384人)を、画像診断支援装置における畳み込みニューラルネットワークの学習に使用する学習用データセット(教師データ)として用意した。内視鏡画像には、認定病理学者によって組織学的に証明された食道がん(具体的には、扁平上皮がん(ESCC)または腺がん(EAC))が含まれる。内視鏡検査は、日常診療におけるスクリーニングまたは術前検査のために実施され、内視鏡画像は、標準的な内視鏡(GIF−H290Z、GIF−H290、GIF−XP290N、GIF−H260Z、GIF−H260、オリンパスメディカルシステムズ社、東京)および標準的な内視鏡ビデオシステム(EVIS LUCERA CV−260/CLV−260、EVIS LUCERA ELITE CV−290/CLV−290SL、オリンパスメディカルシステムズ社)を用いて収集した。
画像診断支援装置を構築するため、Single Shot MultiBox Detector(SSD、https://arxiv.org/abs/1512.02325)をベースとした16層以上で構成される畳み込みニューラルネットワークを使用した。バークレービジョン及びラーニングセンター(Berkeley Vision and Learning Center (BVLC))で開発されたCaffeディープラーニングフレームワークを学習および評価試験に使用した。畳み込みニューラルネットワークの全ての層は、確率的勾配降下法を使用して、グローバル学習率0.0001で微調整されている。CNNと互換性を持たせるために、各画像を300×300ピクセルにリサイズした。各画像のリサイズに応じて、病変の病変位置に対するマーキングのサイズ変更を行った。
構築された畳み込みニューラルネットワークベースの画像診断支援装置の診断精度を評価するために、通常の臨床検査として内視鏡検査を受けた97人の患者(47人:食道がん49病変を有する、50人:食道がんを有しない)を対象にして、1,118の内視鏡画像(食道)を評価試験用データセットとして収集した。その結果、47人の患者のうち45人に食道がんが1病変存在し、2人に食道がんが2病変存在していた。評価試験用データセットとしての内視鏡画像には、学習用データセットと同様に、被験者の食道内に対して白色光を照射して撮像された内視鏡画像、および、被験者の食道内に対して狭帯域光(NBI用狭帯域光)を照射して撮像された内視鏡画像を含めた。
本評価試験では、学習用データセットを用いて学習処理が行われた畳み込みニューラルネットワークベースの画像診断支援装置に対して評価試験用データセットを入力し、当該評価試験用データセットを構成する各内視鏡画像から食道がんを正しく検出できるか否かについて評価した。食道がんを正しく検出できた場合を「正解」とみなした。畳み込みニューラルネットワークは、内視鏡画像から食道がんを検出すると、その病変名(表在型食道がん、または、進行型食道がん)、病変位置および確率スコアを出力する。
畳み込みニューラルネットワークが食道がんの一部でも検出した場合、本評価試験では、畳み込みニューラルネットワークは、食道がんを検出したと判断し、正解とみなした。なぜなら、内視鏡画像において食道がんの境界全体を認識することが困難な場合があるからです。ただし、畳み込みニューラルネットワークによって検出された食道がんの病変位置(範囲)を示す矩形枠内に実際に食道がんが存在した場合でも、その矩形枠が非食道がんの部位を広範囲(内視鏡画像の80%以上)に含むときには、本評価試験では、畳み込みニューラルネットワークは食道がんを検出できなかったと判断した。
(定義2)
食道がんが2病変存在していた2人の患者に関する内視鏡画像において、畳み込みニューラルネットワークが当該2病変を検出した場合に限り、本評価試験では、畳み込みニューラルネットワークが食道がんを検出したと判断し、正解とみなした。
(定義3)
食道がんの存在しない内視鏡画像において畳み込みニューラルネットワークが少なくとも1つの非食道がんの部位を食道がんとして検出した場合、本評価試験では、畳み込みニューラルネットワークが食道がんを誤検出したと判断し、偽陽性とみなした。ただし、食道がんの存在しない1つの内視鏡画像において畳み込みニューラルネットワークが2つの非食道がんの部位を食道がんとして誤検出した場合、本評価試験では、2つではなく1つの偽陽性としてカウントした。
感度=(畳み込みニューラルネットワークが食道がんを正しく検出した内視鏡画像の数)/(評価試験用データセットを構成し、食道がんが存在する内視鏡画像の数)・・・(1)
特異度=(畳み込みニューラルネットワークが、食道がんが存在しないことを正しく検出した内視鏡画像の数)/(評価試験用データセットを構成し、食道がんが存在しない内視鏡画像の数)・・・(2)
陽性的中率=(畳み込みニューラルネットワークが食道がんを正しく検出した内視鏡画像の数)/(畳み込みニューラルネットワークが食道がんを検出した内視鏡画像の数)・・・(3)
陰性的中率=(畳み込みニューラルネットワークが、食道がんが存在しないことを正しく検出した内視鏡画像の数)/(畳み込みニューラルネットワークが、食道がんが存在しないことを検出した内視鏡画像の数)・・・(4)
畳み込みニューラルネットワークは、評価試験用データセットを構成する1,118の内視鏡画像を分析する処理を27秒で終了させた。注目すべきことに、畳み込みニューラルネットワークは、腫瘍サイズが10mm未満である全て(7つ)の食道がんを正しく検出した。畳み込みニューラルネットワークの診断能力に対する陽性的中率は40%であり、陰影と正常構造の誤診断であったが、陰性的中率は95%であった。また、畳み込みニューラルネットワークは、食道がんの分類(表在型食道がんまたは進行型食道がん)を98%の精度で正しく検出した。
20 病変推定部
30 表示制御部
40 学習装置
100 画像診断支援装置
101 CPU
102 ROM
103 RAM
104 外部記憶装置
105 通信インターフェイス
200 内視鏡撮像装置
300 表示装置
D1 内視鏡画像データ
D2 推定結果データ
D3 解析結果画像データ
D4 教師データ
Claims (7)
- 内視鏡画像における病変の位置を入力することなく当該内視鏡画像を入力した場合、当該内視鏡画像内に存在する病変の位置を出力する畳み込みニューラルネットワークの出力結果により、消化器内視鏡撮像装置により撮像された被験者の消化器内視鏡画像内に存在する病変の位置を、畳み込みニューラルネットワークによって推定して出力する病変推定部を備え、
前記畳み込みニューラルネットワークは、複数の消化器腫瘍内視鏡画像内においてあらかじめ判定された病変を教師データとして学習処理が行われる、
画像診断支援装置。 - 前記病変推定部は、前記消化器内視鏡画像内に存在する病変の名称および位置と、それらの確度の情報とを、前記畳み込みニューラルネットワークによって推定して出力し、
前記畳み込みニューラルネットワークは、前記複数の消化器腫瘍内視鏡画像内においてあらかじめ判定された病変の病変名および病変を教師データとして学習処理が行われる、
請求項1に記載の画像診断支援装置。 - 前記病変推定部は、病変の位置を入力することなく複数の診察室から伝送される内視鏡画像を入力した場合、前記消化器内視鏡画像内に存在する病変の位置を、前記畳み込みニューラルネットワークによって推定する、
請求項1に記載の画像診断支援装置。 - 前記病変推定部は、遠隔地からの遠隔操作により、前記消化器内視鏡画像内に存在する病変の位置を、前記畳み込みニューラルネットワークによって推定する、
請求項1に記載の画像診断支援装置。 - 請求項1に記載の前記畳み込みニューラルネットワークに対する前記学習処理によって得られ、
内視鏡画像における病変の位置を入力することなく当該内視鏡画像を入力した場合、当該内視鏡画像内に存在する病変の位置を出力するようコンピューターを機能させる学習済みモデル。 - 内視鏡画像における病変の位置を入力することなく当該内視鏡画像を入力した場合、当該内視鏡画像内に存在する病変の位置を出力する畳み込みニューラルネットワークの出力結果により、消化器内視鏡撮像装置により撮像された被験者の消化器内視鏡画像内に存在する病変の位置を、畳み込みニューラルネットワークによって推定して出力する病変推定部を備える装置を用い、
前記畳み込みニューラルネットワークは、複数の消化器腫瘍内視鏡画像内においてあらかじめ判定された病変を教師データとして学習処理が行われる、
画像診断支援方法。 - コンピューターに、
内視鏡画像における病変の位置を入力することなく当該内視鏡画像を入力した場合、当該内視鏡画像内に存在する病変の位置を出力する畳み込みニューラルネットワークの出力結果により、消化器内視鏡撮像装置により撮像された被験者の消化器内視鏡画像内に存在する病変の位置を、畳み込みニューラルネットワークによって推定して出力する処理を実行させ、
前記畳み込みニューラルネットワークは、複数の消化器腫瘍内視鏡画像内においてあらかじめ判定された病変を教師データとして学習処理が行われる、
画像診断支援プログラム。
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