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
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Abstract
Description
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。
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。
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。
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。
p(j)∈[0, 1] ---(1)
[e(1)’ e(2)’ e(3)’ e(4)’]=[e(1) e(2) e(3) e(4)]・M ---(2)
e(i)’=Σj,j≠ie(j)・(a(i,j)+b(i,j)) ---(3)
b(i,j)∝|i-j| ---(4)
b(i, j)=0.1・|i-j| ---(5)
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)
- 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。 - 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。 - 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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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