JP5255072B2 - 悪性及び良性組織病変の識別方法 - Google Patents
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Description
・測定プローブのロバスト性(robustness)。
・プローブと皮膚との接触不良、プローブと皮膚との間の圧力過大又は圧力過小、プローブと皮膚の間に塗布されるゲルや油の過多あるいは過小、による臨床測定誤差。
・(非対称病変に対する)プローブと病変との間の方位角。
・不正確な露出時間(皮膚のタイプに依らず固定されてもよい)。
・画像フレーム内での病変の位置。
・皮膚のタイプ
・患者の体における病変の位置。
・例えば、ただしこれに限定されるわけではないが、血圧や血液酸素化の急変による患者の生理学的状態の変化。
J(w)=J0(w)+α1J1(w)+α2J2(w)+α3J3(w)
ここで、α1、α2、α3は決定すべき係数であり、Jo(w)は原価関数の主項と呼ばれ、J1(w)は原価関数の制約条件、J2(w)は原価関数の自己適応型正則化であり、J3(w)はオッカムの法則と呼ばれる。
J(w)=J0(w)+α1(w*w−w0 *w0)2+α2J2(w)+α3J3(w)
ここで、w0は重みベクトルの初期推測値である。上の式の第2項は、重みベクトルwの終点が、(前の実施例により)半径w0の76次元超球の表面上にくるように制約する。重みベクトルwの終点が超球表面の外側又は内側にある場合には、その長さが、超級の半径である、ベクトルw0の長さよりも長いか短いかである。この制約条件項α1(w*w−w0*w0)2は、負ではなく、重みベクトルwの終点が載っている超球の表面からの乖離を増大させる。このように、正の値の係数α1を有する制約条件項を、最小化しようとする原価関数に加えることにより、最適化のルーチンが、半径|w0|の超球の表面近傍に終点を持つ解wを求めるということに置き換えられる。
J3(w)=−s(w)・lns(w)
ここで、s(w)は重みベクトルwの確率密度ベクトル関数であり、その成分は、
w=w0+Va
ここで、Vは76xLの行列であって、それぞれが76個の成分を有するL個(L<76)の基本ベクトル(列ベクトル:v1,v2,v3,...,vL)から成り、aはL個の成分aj(j=1,2,...,L)を有する列ベクトルである。更に、数字Lは情報演算子の使用を通して決定される。また、基本ベクトルv1,v2,v3,...,vLと注目の係数ajが決定される。情報演算子H* 0は以下のように定義される。
H* 0=H0C−1 UCpCpC−1 UH0
ここで、H0は原価関数の主項に関連するヘッシアン行列である。即ち、
Cp=〈(p−〈p〉)(p−〈p〉)T〉
そして、CUは測定誤差の共分散行列である。
CU=C* U+kI
ここで、Iは単位行列であり、kはCUの可逆性を確保するための正則化因子である。そしてC* Uは、次式で与えられる。
C* U=〈〈(plesion−〈plesion〉)(plesion−〈plesion〉)T〉〉=〈(Cp)lesion〉
ここで、(Cp)lesionは1つの病変に対して行われるすべての測定の共分散行列であり、最終の平均化は全ての病変に対して行われる。
H* 0v(0)=λ(0)v(0)
となる。ここで、v(0)は初期重みベクトルw0に依存する固有ベクトルであり、λ(0)は固有値である。しかし、固有ベクトルの接線射影eは、
e=(I−w0wT 0)v(0)
であり、ここでw0は初期重みベクトルである。正規直交系ではないが、重みベクトルの終点が超球上にあるという制約条件を満たすベクトルeが、wを表す基本ベクトルとして利用される。
li=|λi||ei|2>α{(|λ||e|)2}max
を満たす、固有ベクトルの接線射影eiのみが考慮される。
ここで、αは正で、事前選択されたある値(ここでは0.01)より小さい未定の閾値である。liの値が大きければ大きいほど、対応する基本ベクトルeiに関連する情報内容が大きくなる。次に、重みベクトルはwに対する前式のVをEで置き換えることにより定義される。
w=w0+Ea
ここで、Eは76xLの行列であって、それぞれが76個の成分を有するL個の基本ベクトル(列ベクトル:e1,e2,e3,...,eL)から成り、aはL個の成分を有する列ベクトルである。Lはiの最大値である。ベクトルaは最適化によって決定される。
J*(a)=J* 0(a)+α1J* 1(a)+α2[a・(Ra)]+α3J* 3(a)
ここで、[]内は、J2(w)であり、
J*(a)=J(w)=J(w0+Ea);J* n(a)=Jn(w)=Jn(w0+Ea);(n=0,1,2,3)である。
Claims (9)
- 光学伝達診断装置によって測定された良性と悪性の組織病変の反射率測定データに関する診断指標を計算する方法であって、
前記反射率測定データから生成される生理学・形態学的パラメータの複数のマップを取得するステップと、
前記反射率測定データから生成される純形態学的な複数のパラメータを取得するステップと、
前記複数のマップのエントロピー及びクロスエントロピーを計算するステップと、
前記エントロピーのそれぞれおよび前記エントロピーの対数のそれぞれに重みを割り当てるステップと、
前記クロスエントロピーのそれぞれおよび前記クロスエントロピーの対数のそれぞれに重みを割り当てるステップと、
前記純形態学的パラメータのそれぞれおよび前記純形態学的パラメータの対数のそれぞれに重みを割り当てるステップと、
少なくとも、前記エントロピーと、前記クロスエントロピーと、前記純形態学的パラメータと、前記複数の対数とを用いて診断指標Dを計算するステップであって、
D=w T pであり、wは、前記エントロピー、前記エントロピーの対数、前記クロスエントロピー、前記クロスエントロピーの対数、前記純形態学的パラメータおよび前記純形態学的パラメータの対数のそれぞれに割り当てられた重みを含むベクトルであり、pは、前記エントロピー、前記エントロピーの対数、前記クロスエントロピー、前記クロスエントロピーの対数、前記純形態学的パラメータおよび前記純形態学的パラメータの対数のそれぞれの値を含むベクトルである、ステップと、
前記割り当てられた重みに対して、少なくとも悪性の組織病変の反射率測定データに関する診断指標と、良性の組織病変の反射率測定データに関する統計量との関数である原価関数を定義するステップと、
診断指標に対して、前記悪性の組織病変の反射率測定データと、前記良性の組織病変の反射率測定データと、を識別するための閾値を定義するステップと、
前記原価関数に対する最適化問題を解いて前記割り当てられた重みから一連の重みを決定し、100%敏感度に対する特異度を最大化するステップであって、敏感度は悪性の組織病変の反射率測定データが正しく識別される確率であり、特異度は良性の組織病変の反射率測定データが正しく識別される確率である、ステップと、
を備える方法。 - 前記原価関数は、複数の検査病変からの病理学情報を有する主項を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記診断指標に対する閾値は、良性と悪性の組織病変を差別化することに利用される、請求項1に記載の方法。
- 前記診断指標に対する閾値は、良性の染色された病変と悪性の黒色腫との識別に利用される、請求項1に記載の方法。
- 前記診断指標に対する閾値は、良性組織と基底細胞癌との識別に利用される、請求項1に記載の方法。
- 前記診断指標に対する閾値は、良性組織と有棘細胞癌との識別に利用される、請求項1に記載の方法。
- 前記方法は美容処理に利用される、請求項1に記載の方法。
- 前記方法は法医学に利用される、請求項1に記載の方法。
- 前記方法は、異なる種類の処置の効能をモニタするのに利用される、請求項1に記載の方法。
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