JP2022186568A - 加齢による黄斑変性症用の分類モデルを学習させる電子機器及び方法 - Google Patents

加齢による黄斑変性症用の分類モデルを学習させる電子機器及び方法 Download PDF

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Abstract

【課題】分類モデルが過学習の問題を有することにより分類精度が低下する問題を解決する。【解決手段】加齢による黄斑変性症（ＡＭＤ）用の分類モデルを学習させる電子機器及び方法を提供する。この方法は次のステップを含む。学習データを取得する。学習データに対応する損失関数ベクトルを機械学習アルゴリズムに基づいて計算し、損失関数ベクトルは、ＡＭＤの第１段階に対応する第１損失関数値及びＡＭＤの第２段階に対応する第２損失関数値を含む。第１段階と第２段階との段階差に応じて第１ペナルティ重み値を生成する。第２損失関数値及び第１ペナルティ重み値により第１損失関数を更新して、更新した損失関数ベクトルを生成する。更新した損失関数ベクトルにより上記分類モデルを学習させる。【選択図】図３

Description

本発明は、加齢による黄斑変性症用の分類モデルを学習させる電子機器及び方法に関するものである。
関連技術の説明
加齢による黄斑変性症（ＡＭＤ：age-related macular degeneration）の、臨床症状の重症度に応じた分類は、第１段階、第２段階、第３段階、及び第４段階である。現在、一部の関係者は、人工知能（ＡＩ：artificial intelligence）モデルを用いて眼底像を分析して、加齢による黄斑変性症の重症度を分類している。これらの関係者は、医療関係者が注記を付けたデータを用いて、人工知能モデルを学習させることができる。一般に、医療関係者は、加齢による黄斑変性症を眼底像中の黄斑領域に応じて分類する。しかし、異なる医療関係者は黄斑領域の異なる識別を有し得る。従って、異なる医療関係者が注記を付けた学習データによって学習させた人工知能モデルは過学習の問題を有することがあり、これにより人工知能モデルの分類精度を低下させる。
技術課題
異なる医療関係者は黄斑領域の異なる識別を有し得る。従って、異なる医療関係者が注記を付けた学習データによって学習させた人工知能モデルは過学習の問題を有することがあり、これにより人工知能モデルの分類精度を低下させる。
課題の解決策
本発明は、加齢による黄斑変性症用の分類モデルを学習させる電子機器及び方法を提供し、これらの電子機器及び方法は、加齢による黄斑変性症用の分類モデルを高い精度で得られるように学習することができる。
本発明による、加齢による黄斑変性症用の分類モデルを学習させる電子機器は、プロセッサ及びトランシーバを含む。プロセッサは受信機に結合されている。プロセッサは次のステップを実行するように構成されている。トランシーバを通して学習データを取得する。学習データに対応する損失関数ベクトルを機械学習アルゴリズムに基づいて計算し、この損失関数ベクトルは、加齢による黄斑変性症の第１段階に対応する第１損失関数値、及び加齢による黄斑変性症の第２段階に対応する第２損失関数値を含む。第１ペナルティ重み値を、第１段階と第２段階との段階差に応じて生成する。第１損失関数値を、第２損失関数値及び第１ペナルティ重み値により更新して、更新した損失関数ベクトルを生成する。次に、更新した損失関数ベクトルにより分類モデルを学習させる。
本発明の１つの好適例では、上記損失関数ベクトルが、加齢による黄斑変性症の第３段階に対応する第３損失関数値をさらに含む。上記プロセッサは次のステップを実行するようにさらに構成されている。第２ペナルティ重み値を、第１段階と第３段階との第２段階差に応じて生成する。次に、第１損失関数値を、第３損失関数値及び第２ペナルティ重み値により更新して、更新した損失関数ベクトルを生成する。
本発明の１つの好適例では、第２段階差が上記段階差よりも大きく、第２ペナルティ重み値が第１ペナルティ重み値よりも大きい。
本発明の１つの好適例では、第１ペナルティ重み値が上記段階差に比例する。
本発明の１つの好適例では、上記学習データが、加齢による黄斑変性症の段階の注記を付けた眼底像を含む。
本発明の１つの好適例では、上記損失関数ベクトルがバイナリ交差（クロス）エントロピー関数に対応する。
本発明の１つの好適例では、上記プロセッサが、上記学習データに対応する正規化確率ベクトルを上記機械学習アルゴリズムに基づいて計算し、加齢による黄斑変性症の段階に対応するワンホット符号化ベクトルを上記眼底像の注記に応じて生成し、これらの正規化確率ベクトル及びワンホット符号化ベクトルを上記バイナリ交差エントロピー関数に入力して、上記損失関数ベクトルを生成する。
本発明の１つの好適例では、上記更新した損失関数ベクトルにおける更新した損失関数値が、上記第２損失関数値と上記第１ペナルティ重み値との第１乗算値を含む。
本発明の１つの好適例では、上記更新した損失関数値が、第３損失関数値と上記第２ペナルティ重み値との第２乗算値をさらに含む。
本発明による、加齢による黄斑変性症用の分類モデルを学習させる方法は、次のステップを含む。学習データを取得する。この学習データに対応する損失関数ベクトルを機械学習アルゴリズムに基づいて計算し、この損失関数ベクトルは、加齢による黄斑変性症の第１段階に対応する第１損失関数値、及び加齢による黄斑変性症の第２段階に対応する第２損失関数値を含む。第１ペナルティ重み値を、第１段階と第２段階との段階差に応じて生成する。第１損失関数値を、第２損失関数値及び第１ペナルティ重み値により更新して、更新した損失関数ベクトルを生成する。次に、更新した損失関数ベクトルにより分類モデルを学習させる。
以上に基づけば、本発明の電子機器は、ペナルティ重み値を用いて、機械学習アルゴリズムの損失関数値を更新し、更新した損失関数値を用いて分類モデルを学習させることができる。本発明は、分類モデルの過学習を防止して分類モデルの精度を向上させることができる。
本発明の一実施形態による、加齢による黄斑変性症用の分類モデルを学習させる電子機器の概略ブロック図である。 本発明の一実施形態による、損失関数ベクトルを更新することの概略図である。 本発明の一実施形態による、加齢による黄斑変性症用の分類モデルを学習させる方法のフローチャートである。
実施形態の説明
前述したことをより分かり易くするために、図面を伴ういくつかの実施形態を以下のように詳細に説明する。以下の実施形態は、本発明を実現することができる例として具体的に引用する。それに加えて、可能な際には常に、図面及び実施形態中の同じ参照番号を有する要素／構成要素／ステップは、同一または同様の構成要素を表す。
加齢による黄斑変性症を分類するための分類モデルは、医療関係者が注記を付けた学習データ（例えば、加齢による黄斑変性症の段階の注記を付けた眼底像）に基づいて生成することができる。しかし、医療関係者が決定した注記付きの学習データは、必ずしも正しくないことがある。例えば、医療関係者は、加齢による黄斑変性症の第１段階を加齢による黄斑変性症の第２段階として分類することがある。分類モデルが、これらの容易に混同されるデータに過度に焦点を当てると、分類モデルは過学習によりその一般化（汎化）能力を失い得る。本発明は、加齢による黄斑変性症用の分類モデルを学習させる方法を提案し、この方法は、過学習の分類モデルを得るための学習を防止することができる。
図１は、本発明の一実施形態による、加齢による黄斑変性症用の分類モデルを学習させるための電子機器１００の概略図である。電子機器１００は、プロセッサ１１０、記憶媒体１２０、及びトランシーバ１３０を含むことができる。この分類モデルは、加齢による黄斑変性症の第１段階、第２段階、第３段階、及び第４段階に入力されるデータを分類するように構成することができる。
プロセッサ１１０は、例えば、中央処理装置（ＣＰＵ：central processing unit）、または他のプログラマブルな汎用または専用マイクロコントロールユニット（ＭＣＵ：micro control unit）、マイクロプロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ：digital signal processor）、プログラマブル・コントローラ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：application specific integrated circuit）、グラフィックス・プロセシングユニット（ＧＰＵ：graphics processing unit）、イメージシグナルプロセッサ（ＩＳＰ：image signal processor）、イメージ・プロセシングユニット（ＩＰＵ：image processing unit）、数値演算ユニット（ＡＬＵ：arithmetic logic unit）、結合プログラマブル論理回路（ＣＰＬＤ：complex programmable logic unit）、フィールドプログラマブル・ゲートアレイ（ＦＰＧＡ：field programmable gate array）、または他の同様な素子、あるいは上記の素子の組合せである。プロセッサ１１０は、記憶媒体１２０及びトランシーバ１３０に結合することができ、記憶媒体１２０に記憶されている複数のモジュール及び種々のアプリケーションプログラムにアクセスしこれらを実行して、電子機器１００の機能を実行することができる。
記憶媒体１２０は、例えば、あらゆる種類の固定または着脱可能なランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：random access memory）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ：read-only memory）、フラッシュメモリ、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ：hard disc drive）、半導体ドライブ（ＳＳＤ：solid state drive）、または同様な素子、あるいは上記の素子の組合せであり、プロセッサ１１０によって実行することができる複数のモジュールまたは種々のアプリケーションプログラムを記憶するように構成されている。
トランシーバ１３０は、信号を無線または有線の様式で送信し受信する。トランシーバ１３０は、低ノイズ増幅、インピーダンス整合、周波数混合、周波数のアップコンバージョンまたはダウンコンバージョン、フィルタ処理、増幅、及び他の類似の機能のような動作を実行することもできる。
プロセッサ１１０は、上記分類モデルを学習させるための学習データ集合を、トランシーバ１３０を通して取得することができる。この学習データ集合は、多数の学習データを含むことができる。これらの学習データは、例えば、加齢による黄斑変性症の段階の注記を付けた眼底像である。
図２は、本発明の一実施形態による、損失関数ベクトル２３を更新することの概略図である。上記分類モデルは、例えば機械学習モデルである。プロセッサ１１０は、上記学習データに対応する損失関数ベクトル２３を、機械学習アルゴリズムに基づいて計算することができる。加齢による黄斑変性症は第１段階、第２段階、第３段階、及び第４段階を含むので、損失関数ベクトル２３は、それぞれ第１段階、第２段階、第３段階、及び第４段階に対応する４つの損失関数値を含むことができる。しかし、本発明はそのことに限定されない。例えば、損失関数ベクトル２３は任意数の損失関数値を含むことができる。本実施形態では、損失関数ベクトル２３を[ｅ(1) ｅ(2) ｅ(3) ｅ(4)]として表すことができ、ここにｅ(1)は第１段階に対応する損失関数値であり、ｅ(2)は第２段階に対応する損失関数値であり、ｅ(3)は第３段階に対応する損失関数値であり、そしてｅ(4)は第４段階に対応する損失関数値である。
上記機械学習アルゴリズムの損失関数は、例えば、バイナリ交差エントロピー関数２０である。プロセッサ１１０は、損失関数ベクトル２３を、バイナリ交差エントロピー関数２０により生成することができる。具体的には、上記分類モデルを学習させるプロセスでは、上記機械学習アルゴリズムのソフトマックス（Softmax：登録商標）関数が正規化確率ベクトル２１を出力することができる。正規化確率ベクトル２１は、それぞれ第１段階、第２段階、第３段階、及び第４段階に対応する４つの正規化確率を含むことができる。しかし、本発明はそのことに限定されない。例えば、正規化確率ベクトル２１は任意数の正規化確率を含むことができる。本実施形態では、正規化確率ベクトル２１を[ｐ(1) ｐ(2) ｐ(3) ｐ(4)]として表すことができ、ここにｐ(1)は第１段階の正規化確率であり、ｐ(2)は第２段階の正規化確率であり、ｐ(3)は第３段階の正規化確率であり、そしてｐ(4)は第４段階の正規化確率である。正規化確率は式(1)に示すように０～１の閉区間に属し、ここにｐ(j)は加齢による黄斑変性症の第ｊ段階の正規化確率である。
ｐ(j)∈[０, １] ---(1)
一方、プロセッサ１１０は、加齢による黄斑変性症の段階に対応するワンホット符号化ベクトル２２を、上記学習データ（即ち、加齢による黄斑変性症の段階の注記を付けた眼底像）の注記に応じて生成することができる。ワンホット符号化ベクトル２２は、それぞれ第１段階、第２段階、第３段階、及び第４段階に対応する４つの符号化値を含むことができる。しかし、本発明はそのことに限定されない。例えば、ワンホット符号化ベクトル２２は任意数の符号化値を含むことができる。本実施形態では、ワンホット符号化ベクトル２２を[ｃ(1) ｃ(2) ｃ(3) ｃ(4)]として表すことができ、ここにｃ(1)は第１段階の符号化値であり、ｃ(2)は第２段階の符号化値であり、ｃ(3)は第３段階の符号化値であり、そしてｃ(4)は第４段階の符号化値である。この符号化値は「０」または「１」とすることができる。ワンホット符号化ベクトル２２は１つの符号化値「１」及び３つの符号化値「０」を含むことができ、ここに符号化値「１」は、加齢による黄斑変性症の段階のうち上記学習データ中に注記が付いた段階に対応し、符号化値「０」は、加齢による黄斑変性症の段階のうち上記学習データ中に注記が付いていない段階に対応する。例えば、上記学習データに第３段階としての注記が付いている際に、ワンホット符号化ベクトル２２は[００１０]として表すことができる。
正規化確率ベクトル２１及びワンホット符号化ベクトル２２を取得した後に、プロセッサ１１０は、正規化確率ベクトル２１及びワンホット符号化ベクトル２２をバイナリ交差エントロピー関数２０に入力して、損失関数ベクトル２３を生成する。
一般に、より小さい絶対値を有する段階差を有する２つの段階は、区別することがより困難である。より大きい絶対値を有する段階差を有する２つの段階は、区別することがより容易である。例えば、眼底像を第１段階及び第２段階の一方として分類することは、この眼底像を第１段階及び第３段階の一方として分類することよりも困難である。換言すれば、第１段階が第２段階として誤判定される確率はより高いのに対し、第１段階が第３段階として誤判定される確率はより低い。分類モデルが、より小さい段階差を有する段階どうしを区別することに過度に焦点を当てると、過学習が発生し得る。分類モデルの過学習を防止するために、プロセッサ１００は、ペナルティ重み値を用いて分類モデルの損失関数値を更新し、更新した損失関数値により分類モデルを学習させることができる。
具体的には、プロセッサ１１０は、損失関数ベクトル２３と重み行列２４とを乗算して、更新した損失関数ベクトル２５を生成し、更新した損失関数ベクトル２５により分類モデルを学習させることができる。更新した損失関数ベクトル２５のサイズは、損失関数ベクトル２３のサイズと同じにすることができる。損失関数ベクトル２３が[ｅ(1) ｅ(2) ｅ(3) ｅ(4)]として表されるものと仮定すれば、プロセッサ１１０は、更新した損失関数ベクトルを式(2)により計算することができ、ここにＭは重み行列２４であり、[ｅ(1)’ ｅ(2)’ ｅ(3)’ ｅ(4)’]は更新した損失関数ベクトル２５である。更新した損失関数ベクトル２５は、第１段階の更新した損失関数ｅ(1)’、 第２段階の更新した損失関数ｅ(2)’、 第３段階の更新した損失関数ｅ(3)’、及び第４段階の更新した損失関数ｅ(4)’を含むことができる。
[ｅ(1)’ ｅ(2)’ ｅ(3)’ ｅ(4)’]＝[ｅ(1) ｅ(2) ｅ(3) ｅ(4)]・Ｍ ---(2)
更新した損失関数ベクトル２５における更新した損失関数値は式(3)で表すことができ、ここにｅ(i)’は第ｉ段階の更新した損失関数値（または更新した損失関数ベクトル２５の第ｉ行の要素）を表し、ｅ(j)’は第ｊ段階の損失関数値（または損失関数ベクトル２３の第ｊ行の要素）を表し、ａ(i,j)は第ｉ段階及び第ｊ段階に対応する誤差重み値を表し、ｂ(i,j)は第ｉ段階及び第ｊ段階に対応するペナルティ重み値を表す。ｉまたはｊは１～４の閉区間に属する（即ち、ｉ∈[１, ４]かつｊ∈[１, ４]である）。異なる段階に対する誤差重み値は同じにすることも異ならせることもできる。
ｅ(i)’＝Σj,j≠iｅ(j)・(ａ(i,j)＋ｂ(i,j)) ---(3)
式(3)に示すように、プロセッサ１１０は、損失関数値ｅ(2)、損失関数値ｅ(3)、または損失関数値ｅ(4)により、更新した損失関数値ｅ(1)’を生成することができる。例えば、更新した損失関数値ｅ(1)’は、損失関数値ｅ(2)とペナルティ重み値ｂ(1,2)との乗算値ｅ(2)・ｂ(1,2)、損失関数値ｅ(3)とペナルティ重み値ｂ(1,3)との乗算値ｅ(3)・ｂ(1,3)、及び損失関数値ｅ(4)とペナルティ重み値ｂ(1,4)との乗算値ｅ(4)・ｂ(1,4)を含むことができる。
プロセッサ１１０は、第ｉ段階及び第ｊ段階に対応するペナルティ重み値ｂ(i,j)を、第ｉ段階と第ｊ段階との段階差（即ち、ｉ－ｊ）により計算することができる。一実施形態では、ペナルティ重み値ｂ(i,j)が、式(4)に示すように、第ｉ段階と第ｊ段階との段階差（即ち、ｉ－ｊ）の絶対値に比例することができる。例えば、第１段階と第３段階との段階差|１－３|が第１段階と第２段階との段階差|１－２|よりも大きいので、第１段階及び第３段階に対応するペナルティ重み値ｂ(1,3)は、第１段階及び第２段階に対応するペナルティ重み値ｂ(1,2)よりも大きい。
ｂ(i,j)∝|ｉ－ｊ| ---(4)
各誤差重み値ａ(i,j)が１に等しく、ペナルティ重み値ｂ(i,j)が（式(5)に示すように）第ｉ段階と第ｊ段階との段階差に０．１を乗じた値に等しいものと仮定する。その結果、式(2)中の重み行列２４は式(6)のように表すことができる。プロセッサ１１０は、損失関数ベクトル２３と重み行列２４とを乗算して、更新した損失関数ベクトル２５を生成することができる。更新した損失関数ベクトル２５を得た後に、プロセッサ１１０は、更新した損失関数ベクトル２５により、加齢による黄斑変性症用の分類モデルを学習させることができる。
ｂ(ｉ, ｊ)＝０．１・|ｉ－ｊ| ---(5)
Figure 2022186568000002
図３は、本発明の一実施形態による、加齢による黄斑変性症用の分類モデルを学習させる方法のフローチャートである。この方法は図１に示す電子機器１００によって実現することができる。ステップＳ３０１では、学習データを取得する。ステップＳ３０２では、この学習データに対応する損失関数ベクトルを機械学習アルゴリズムに基づいて計算する。この損失関数ベクトルは、加齢による黄斑変性症の第１段階に対応する第１損失関数値、及び加齢による黄斑変性症の第２段階に対応する第２損失関数値を含む。ステップＳ３０３では、第１段階と第２段階との段階差に応じて第１ペナルティ重み値を生成する。ステップＳ３０４では、第２損失関数値及び第１ペナルティ重み値により第１損失関数値を更新して、更新した損失関数ベクトルを生成する。ステップ３０５では、更新した損失関数ベクトルにより分類モデルを学習させる。
要約すれば、本発明の電子機器は、ペナルティ重み値を用いて、機械学習アルゴリズムの損失関数値を更新することができる。この電子機器は、他の分類の損失関数値を用いて、特定の分類の損失関数値を更新することができる。他の分類とこの特定の分類とが容易に混同される分類である際には、電子機器はより小さいペナルティ重み値を他の分類に与える。他の分類とこの特定の分類とが容易に混同されない分類である際には、電子機器はより大きいペナルティ重み値を他の分類に与える。このようにして、更新した損失関数値によって学習させた分類モデルは、容易に混同される分類どうしを区別することに過度に焦点を当てることによる過学習がない。その結果、本発明の電子機器は分類モデルの精度を向上させることができる。
本発明は上述した実施形態を参照しながら説明してきたが、排他的であること、あるいは本発明を開示した明確な形態または好適な実施形態に限定することは意図していない。本発明の精神及び範囲から逸脱することなしに、説明した実施形態に変更を加えることができることは、通常の当業者にとって明らかである。従って、本発明の範囲は、本明細書に添付した特許請求の範囲及びその等価物によって規定され、特許請求の範囲では、特に断りのない限り、用語はその最も広義の合理的な感覚を意味する。
本発明の電子機器によって学習させた分類モデルは、容易に混同される分類どうしを区別することに過度に焦点を当てることによる過学習がない。その結果、本発明の電子機器は、分類モデルの精度を向上させることができる。
１００：電子機器
１１０：プロセッサ
１２０：記憶媒体
１３０：トランシーバ
２０：バイナリ交差エントロピー関数
２１：正規化確率ベクトル
２２：ワンホット符号化ベクトル
２３：損失関数ベクトル
２４：重み行列
２５：更新した損失関数ベクトル
Ｓ３０１、Ｓ３０２、Ｓ３０３、Ｓ３０４：ステップ

Claims (10)

  1. 加齢による黄斑変性症用の分類モデルを学習させる電子機器であって、
    トランシーバと、
    前記トランシーバに結合されたプロセッサとを具え、該プロセッサは、
    前記トランシーバを通して学習データを取得し、
    前記学習データに対応する損失関数ベクトルを機械学習アルゴリズムに基づいて計算し、該損失関数ベクトルは、前記加齢による黄斑変性症の第１段階に対応する第１損失関数値、及び前記加齢による黄斑変性症の第２段階に対応する第２損失関数値を含み、
    前記第１段階と前記第２段階との段階差に応じて第１ペナルティ重み値を生成し、
    前記第２損失関数値及び前記第１ペナルティ重み値により前記第１損失関数値を更新して、更新した損失関数ベクトルを生成し、
    前記更新した損失関数ベクトルにより前記分類モデルを学習させる
    ように構成されている電子機器。
  2. 前記損失関数ベクトルが、前記加齢による黄斑変性症の第３段階に対応する第３損失関数値をさらに含み、前記プロセッサが、
    前記第１段階と前記第３段階との段階差に応じて第２ペナルティ重み値を生成し、
    前記第３損失関数値及び前記第２ペナルティ重み値により前記第１損失関数値を更新して、前記更新した損失関数ベクトルを生成する
    ようにさらに構成されている、請求項１に記載の電子機器。
  3. 前記第２段階差が前記第１段階差よりも大きく、前記第２ペナルティ重み値が前記第１ペナルティ重み値よりも大きい、請求項２に記載の電子機器。
  4. 前記第１ペナルティ重み値が前記段階差に比例する、請求項１に記載の電子機器。
  5. 前記学習データが、加齢による黄斑変性症の段階の注記を付けた眼底像を含む、請求項１に記載の電子機器。
  6. 前記損失関数ベクトルがバイナリ交差エントロピー関数に対応する、請求項５に記載の電子機器。
  7. 前記プロセッサが、前記学習データに対応する正規化確率ベクトルを機械学習アルゴリズムに基づいて計算し、前記加齢による黄斑変性症の段階に対応するワンホット符号化ベクトルを、前記眼底像の前記注記に応じて生成し、前記正規化確率ベクトル及び前記ワンホット符号化ベクトルを前記バイナリ交差エントロピー関数に入力して、前記損失関数ベクトルを生成する、請求項６に記載の電子機器。
  8. 前記更新した損失関数ベクトルにおける更新した損失関数値が、前記第２損失関数値と前記第１ペナルティ重み値との第１乗算値を含む、請求項２に記載の電子機器。
  9. 前記損失関数値が、前記第３損失関数値と前記第２ペナルティ重み値との第２乗算値をさらに含む、請求項８に記載の電子機器。
  10. 加齢による黄斑変性症用の分類モデルを学習させる方法であって、
    学習データを取得するステップと、
    前記学習データに対応する損失関数ベクトルを機械学習アルゴリズムに基づいて計算するステップであって、該損失関数ベクトルは、前記加齢による黄斑変性症の第１段階に対応する第１損失関数値、及び前記加齢による黄斑変性症の第２段階に対応する第２損失関数値を含むステップと、
    前記第１段階と前記第２段階との段階差に応じて第１ペナルティ重み値を生成するステップと、
    前記第２損失関数値及び前記第１ペナルティ重み値により前記第１損失関数値を更新して、更新した損失関数ベクトルを生成するステップと、
    前記更新した損失関数ベクトルにより前記分類モデルを学習させるステップと
    を含む方法。
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