JP2021166062A - 顕微鏡スライド画像のための焦点重み付き機械学習分類器誤り予測 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】本発明の一態様において、画像は、ピクセル画像データの複数のパッチまたはタイルから構成される。機械学習焦点ずれ分類器を使用して、パッチあたりの焦点ずれ度合いが計算される。複数の焦点ずれ度合いについて機械学習分類器の予想される分類器誤り統計量を表すデータが検索される。パッチあたりの計算された焦点ずれ度合いに基づいて、デジタル顕微鏡スライド画像のパッチの各々への予想される分類器誤り統計量のマッピングが計算され、それによってパッチの各々についての分類器誤り予測を生成する。このようにして生成された分類器誤り予測は、パッチのすべてにわたって統合される。
【選択図】図1
Description
(a) 標本を含んでいる顕微鏡スライドをスライドスキャナで走査し、ピクセル画像データの複数のパッチから構成されるデジタル顕微鏡スライド画像を生成するステップと、
(b) デジタル顕微鏡スライド画像についてパッチあたりの焦点ずれ度合いを計算するステップと、
(c) 複数の焦点ずれ度合いについて機械学習分類器の予想される分類器誤り統計量を表すデータを検索するステップと、
(d) ステップ(b)で計算されたパッチあたりの計算された焦点ずれ度合い、およびステップ(c)で検索されたデータに基づいて、デジタル顕微鏡スライド画像のパッチの各々への予想される分類器誤り統計量のマッピングを計算し、それによってパッチの各々について分類器誤り予測を生成するステップと、
(e) パッチのすべてにわたってステップ(d)で生成された分類器誤り予測を統合するステップと
を含む。
a)顕微鏡スライドのデジタルスライド画像を生成するように適合されたスライドスキャナと、
b)メモリであって、
1)スライドスキャナによって生成されたデジタル顕微鏡スライド画像についてパッチあたりの焦点ずれ度合いを計算するように訓練された畳み込みニューラルネットワーク(OOF分類器)のパラメータ、
2)複数の焦点ずれ度合いについて機械学習分類器の予想される分類器誤り統計量を表すデータ
を記憶する、メモリと、
c)(1)深層畳み込みニューラルネットワークを使用したデジタル顕微鏡スライド画像についてのパッチあたりの焦点ずれ度合い、(2)パッチあたりの計算された焦点ずれ度合いに基づき、デジタル顕微鏡スライド画像のパッチの各々への予想される分類器誤り統計量をマッピングし、それによってパッチの各々について分類器誤り予測を生成すること、および(3)パッチのすべてにわたる分類器誤り予測の統合を、計算するように構成されたコンピュータと
を組み合わせて含む、病理システムを開示する。
(a) デジタル顕微鏡スライド画像についてパッチあたりの焦点ずれ度合いを計算するステップと、
(b) 複数の焦点ずれ度合いについて機械学習分類器の予想される分類器誤り統計量を表すデータを検索するステップと、
(c) ステップ(a)で計算されたパッチあたりの計算された焦点ずれ度合いに基づいて、デジタル顕微鏡スライド画像のパッチの各々への予想される分類器誤り統計量のマッピングを計算し、それによってパッチの各々についての分類器誤り予測を生成するステップと、
(d) パッチのすべてにわたってステップ(c)で生成された分類器誤り予測を統合するステップと
を含む。
a)焦点が合っている、画像パッチごとに正解ラベル(ground truth label)と関連付けられるピクセル画像データのパッチから各々構成された、スライド画像のセット(図2の「マスター画像」)を取得する(たとえば、APIコールにより受信する)ステップと、
b)焦点ずれ度合いのセットを定義し、各度合いについて、
1)スライドのセット中の画像のパッチの各々に、対応する量の合成焦点ずれを適用し、
2)画像中の各パッチについて分類誤りを計算し、
3)画像中のパッチのすべてにわたって誤り計量(error metric)を計算するステップと、
c)ステップb)において定義された度合いのすべてについて、ステップb)3)において計算された誤り計量を、ステップb)において定義された焦点ずれ度合いについて分類器の予想される誤りとして記憶するステップと、
d)セット中のスライド画像の各々に対して、ステップb1)、b2)、b3)、およびc)を繰り返すステップと
を含む。
ステップb)2)において計算される誤り計量は、平均誤りの形態をとることができる。それはまた、受信者操作特性(ROC)曲線下面積(AUC)計量として計算することができる。この後者の手法は、最初にすべてのパッチにわたってまずROC曲線を計算する必要があり、続いてそれの下の面積(「曲線下面積」)を計算する。したがってそれは、個々のパッチごとに計算されず、統合される計量である。
1)スライドのセット中の画像のパッチの各々に、対応する量の合成焦点ずれを適用するステップと、
2)分類予測および確率を計算するステップと、
3)すべてのパッチにわたって正解ラベルに対する受信者操作特性(ROC)曲線を計算するステップと、
4)ROC曲線の下の面積(=AUC)を計算するステップ。
すべてのモデルのハイパーパラメータは、OOF分類器の開発中に検証テストセットに関する予測されるOOFヒートマップの定性評価によって手動で調整された。それらの実験では、ボケスタイルまたはガウスぼかしの合成例で訓練されたCNNは、実際のOOF画像について劣悪な予測精度をもたらし、ほとんどすべてのOOFテストパッチを焦点が合っていると誤って予測する。これは、人工的な平滑化が実際のアーティファクトを除去することによって引き起こされたと仮定した。たとえば、走査レーンおよびJPEGブロックの縁部の格子状のアーティファクトが、人工的にぼかされた画像では平滑化され得るが、実際のOOF画像では存在する。したがって、他のアーティファクトタイプのいくつかのカテゴリーが、それらの重要性を調べるために合成ぼかしの後に再び追加された。
各139×139訓練パッチに、+/-8ピクセル(縦横両方に)の範囲で並進摂動(translational perturbation)を追加することによって、さらなる認識できる予測利得が観測された。これは、最初に155×155画像パッチを取得することによって、続いて、それの中のランダムに並進配置された(translationally placed)139×139領域を切り取ることによって実施された。
訓練パッチの明度を摂動させる際に、別の、より包括的なデータ拡張を実施することによって、OOF分類器の全体的な精度の大幅な上昇が最終的に得られた。このステップでは、訓練パッチのすべてのピクセルに対するランダムな負/正の強度オフセット(すなわち、3つのRGBカラーチャネルすべてに対する固定の正/負のデルタ値)が追加される。より詳細には、[0, 1]の値域のRGB値が、各訓練例に対して区間[-0.8, +0.8]からランダムに選ばれた強度シフトを使用してオフセットされた(その後[0, 1]へのクリッピングが続いた)。同様の手法が、http://arxiv.org/abs/1703.02442で入手可能な、LiuらのDetecting Cancer Metastases on Gigapixel Pathology Images, arXiv [cs.CV] (2017)において提案され、OOF画像は明度が大きく変化することがあり、したがって分類器は明度変化に対して比較的不変であるべきであるという仮説を支持した。
a. 各パッチの予測される分類器誤り予測に、病気/組織タイプ固有のしきい値、たとえば1.3%を適用し、本質的に、しきい値を上回るまたは下回る予測誤りを有するパッチのバイナリマスクを作成する。
b. aのバイナリマスクに連結成分分析(Connected Component Analysis)を適用する。
c. 病気/組織タイプ固有の最小面積A、たとえば200平方ミクロンよりも小さい面積を持つすべての「連結成分」領域を削除する。
d. 最終的な計量、この例では、スライドのうちのどのくらいが、しきい値を下回る病気分類器誤りを有するかを示す面積計量を得るために、残りの領域の面積を合計し、cにより小さすぎる面積を除外する。この計量は、絶対面積計量として、またはパーセント計量、たとえば病気分類器計量がしきい値を下回る画像中の組織面積のパーセントとして、提示されることがある。
図2のループ204で使用されるスケールのOOF度合いの数は、変わることがあり、浮動小数点スケールを使用することも可能である。
1)スライドスキャナによって生成されたデジタル顕微鏡スライド画像についてパッチあたりの焦点ずれ度合いを計算するように訓練された畳み込みニューラルネットワーク(OOF分類器)のパラメータであって、このOOF分類器は、好ましくは、前に詳細に説明した技法を使用して合成的にぼかされた画像で訓練される、パラメータ、
2)複数の焦点ずれ度合いについての機械学習病気分類器の予想される分類器誤り統計量を表すデータを記憶するメモリ、c)コンピュータ(図8、808)であって、(1)深層畳み込みニューラルネットワークを使用したデジタル顕微鏡スライド画像についてのパッチあたりの焦点ずれ度合い(図6、602)、(2)パッチあたりの計算された焦点ずれ度合いに基づき、それによってパッチの各々について分類器誤り予測を生成する、デジタル顕微鏡スライド画像のパッチの各々への予想される分類器誤り統計量のマッピング(図6、606)、(3)パッチのすべてにわたる分類器誤り予測の統合(図6、608)を計算するように構成されたコンピュータ。
(a) デジタル顕微鏡スライド画像についてパッチあたりの焦点ずれ度合いを計算するステップ(図6、602)。このステップは、上記で説明したように訓練されたOOF分類器によって行われる。
(b) 複数の焦点ずれ度合いについての機械学習病気分類器の予想される分類器誤り統計量を表すデータを検索するステップ(図2、220)。
(c) ステップ(a)で計算されたパッチあたりの計算された焦点ずれ度合いに基づいて、デジタル顕微鏡スライド画像のパッチの各々への予想される分類器誤り統計量のマッピングを計算し、それによってパッチの各々についての分類器誤り予測を生成するステップ(図6、606)。
(d) パッチのすべてにわたってステップ(c)で生成された分類器誤り予測を統合するステップ(図6、608)。
b)焦点ずれ度合い(たとえば、0(焦点が合っている)からNのスケール上の焦点ずれの度合いY、ただしNは1,2,3…Nの範囲内のある整数である)のセットを定義し、各度合いについて、
1)スライドのセット中の画像のパッチの各々に、対応する量の合成焦点ずれを適用し、(図2、202)
2)画像中の各パッチについて分類誤りを計算し、(図2、206)
3)画像中のパッチのすべてにわたって平均誤りを計算するステップと、(図2、212)
c)ステップb)において定義された焦点ずれ度合いの場合の分類器についての予想される誤りとして、ステップb)において定義された度合いのすべてについて、ステップb)3)において計算された平均誤りを記憶するステップと、(図2、すべての合成焦点ずれ度合いに対するループ204)
d)セット中のスライド画像の各々に対して、ステップb1)、b2)、b3)、およびc)を繰り返すステップと(図2、ループ214)を含む。
1)スライドのセット中の画像のパッチの各々に、対応する量の合成焦点ずれを適用するステップと、
2)病気分類予測および確率を計算するステップと、
3)すべてのパッチにわたって正解ラベルに対する受信者操作特性(ROC)曲線を計算するステップと、
4)ROC曲線の下の面積(AUC)を計算するステップ。この変形形態では、方法は、c)ステップb)で定義された焦点ずれ度合いについて病気分類器の予想される誤りとしてステップb)で定義された度合いのすべてについて、ステップb)4)で計算されたAUCを記憶するステップと、d)セット中のスライド画像の各々に対してステップb1)、b2)、b3)、およびc)を繰り返すステップとを続ける。
500 画像
502 画像
504 画像
506 画像
600 画像
604 ヒートマップ
802 全スライドスキャナ
804 病理ワークステーション
806 ネットワーク
808 コンピューティング資源
810 データストア
820 クラウド
904 病理ワークステーション
Claims (20)
- 病理システムであって、
(a)顕微鏡スライドのデジタルスライド画像を生成するように適合されたスライドスキャナと、
(b)メモリであって、
(1)前記スライドスキャナによって生成された前記顕微鏡スライドの前記デジタルスライド画像についてパッチあたりの焦点ずれ度合いを計算するように訓練された深層畳み込みニューラルネットワークのパラメータと、
(2)複数の焦点ずれ度合いについて機械学習病気分類器の予想される病気分類器誤り統計量を表すデータと
を記憶するメモリと、
(c)コンピュータであって、
(1)前記深層畳み込みニューラルネットワークを使用した前記デジタルスライド画像についてのパッチあたりの焦点ずれ度合いと、
(2)パッチあたりの前記計算された焦点ずれ度合いに基づき、前記デジタルスライド画像の前記パッチの各々に予想される病気分類器誤り統計量をマッピングし、前記パッチの各々についての病気分類器誤り予測を生成することと、
(3)前記パッチのすべてにわたる前記病気分類器誤り予測の統合と
を計算するように構成されたコンピュータと
を備える、病理システム。 - 前記顕微鏡スライドが、前立腺組織標本を含む、請求項1に記載の病理システム。
- 前記顕微鏡スライドが、リンパ節標本を含む、請求項1に記載の病理システム。
- 前記メモリおよびコンピュータが、前記スライドスキャナに対してローカルである、請求項1に記載の病理システム。
- 前記メモリおよびコンピュータが、前記スライドスキャナに対して遠隔である、請求項1に記載の病理システム。
- 前記メモリおよびコンピュータが、前記スライドスキャナに接続されたローカルエリアネットワーク上のコンピューティング資源である、請求項5に記載の病理システム。
- 前記メモリおよびコンピュータが、クライドコンピューティング資源を提供するサービスにおけるコンピューティング資源である、請求項5に記載の病理システム。
- 前記機械学習病気分類器が、前立腺腺癌グリソン等級付けを実行するために使用可能である、請求項1に記載の病理システム。
- 前記深層畳み込みニューラルネットワークが、合成的に適用されるノイズを伴う訓練画像を使用して訓練される、請求項1に記載の病理システム。
- 前記合成的に適用されるノイズが乗法性ポワソンノイズを含み、前記訓練画像の各々に適用される前記合成ノイズが、ある範囲からランダムに選ばれる、請求項9に記載の病理システム。
- 前記深層畳み込みニューラルネットワークが、合成的に適用される焦点ずれのぼやけを伴う訓練画像を使用して訓練される、請求項1に記載の病理システム。
- 前記訓練画像の各々が、適用される焦点ずれのぼやけの異なる度合いを有し、前記適用される焦点ずれぼやけの度合いが、ぼやけパラメータにより示される、請求項11に記載の病理システム。
- 前記ぼやけパラメータが、整数値である、請求項12に記載の病理システム。
- 前記焦点ずれぼやけが、計算によるボケフィルタを使用して合成的に適用される、請求項11に記載の病理システム。
- スライドスキャナを使用して、顕微鏡スライドのデジタルスライド画像を生成するステップと、
コンピュータを使用して、深層畳み込みニューラルネットワークに基づき、前記デジタルスライド画像についてパッチあたりの焦点ずれ度合いを計算するステップであって、前記深層畳み込みニューラルネットワークのパラメータがメモリに記憶される、ステップと、
前記コンピュータを使用して、パッチあたりの前記計算された焦点ずれ度合いに基づき、前記デジタルスライド画像の前記パッチの各々に予想される病気分類器誤り統計量をマッピングし、前記パッチの各々についての病気分類器誤り予測を生成するステップであって、複数の焦点ずれ度合いについて機械学習病病気分類器の予想される病気分類器誤り統計量を表すデータが前記メモリに記憶される、ステップと、
前記パッチのすべてにわたり前記病気分類器誤り予測の統合するステップと
を含む、方法。 - 前記顕微鏡スライドが、前立腺組織標本を含む、請求項15に記載の方法。
- 前記メモリおよびコンピュータが、前記スライドスキャナに対してローカルである、請求項15に記載の方法。
- 前記メモリおよびコンピュータが、前記スライドスキャナに対して遠隔である、請求項15に記載の方法。
- 前記メモリおよびコンピュータが、前記スライドスキャナに接続されたローカルエリアネットワーク上のコンピューティング資源である、請求項18に記載の方法。
- 前記メモリおよびコンピュータが、クライドコンピューティング資源を提供するサービスにおけるコンピューティング資源である、請求項18に記載の方法。
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