JP7004871B2 - Aiを用いた病理診断支援方法、及び支援装置 - Google Patents
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Description
内視鏡的切除標本はホルマリン固定の後、病理医が組織標本を切り出す。切除組織片を2~3mmの間隔で平行に切り出し、切り出した割線の入った固定標本の肉眼写真を撮影する。
顕微鏡観察を行い、組織型を記録する。複数の組織型が併存する場合は、各組織型を優位な順に、例えば、tub1(管状腺癌 高分化型)>por(低分化腺癌)などのように全て記載する。病理組織標本の全スライスを顕微鏡的に観察して癌の分化度(分化型・未分化型)判定を行う。
(1)組織標本の顕微鏡観察画像データを連続して取得する画像取得工程と、前記画像データを位置情報を保持したまま所定のサイズに分割し画像パッチを得る工程と、画像パッチ毎に機械学習による学習データをもとに組織型を判定する判定工程と、判定された組織型を各位置で表示する再構築工程とを備えた病理診断支援方法。
(2)機械学習によって判定された組織型を各位置で表示する前記再構築工程が腫瘍内の分化度の変化と腫瘍の不均一性を表示することを特徴とする(1)記載の病理診断支援方法。
(3)前記機械学習が、ニューラルネットワークによることを特徴とする(1)、又は(2)記載の病理診断支援方法。
(4)前記ニューラルネットワークが、学習用画像として解像度0.1μm/pixel~4μm/pixelの画像を用いることを特徴とする(3)記載の病理診断支援方法。
(5)前記組織標本が癌組織に由来するものであり、癌の病理診断を支援することを特徴とする(1)~(4)いずれか1つ記載の病理診断支援方法。
(6)前記組織標本がHE染色、又は免疫組織化学染色標本であることを特徴とする(1)~(5)いずれか1つ記載の病理診断支援方法。
(7)前記HE染色標本が標準化されていない標本の場合、Neural style transfer手法を用い、擬似的な免疫組織化学染色標本を作成し、免疫組織化学標本像を学習させた学習モデルによって組織型を判定することを特徴とする(6)記載の病理診断支援方法。
(8)組織標本の顕微鏡観察画像データを連続して取得する画像取得手段と、前記画像データを位置情報を保持したまま所定のサイズの画像パッチに分割する画像処理手段と、分割された画像毎に機械学習による学習データをもとに組織型を判定する分類手段と、分類された組織型を各位置で表示する再構築手段とを備えた病理診断支援システム。
(9)前記画像処理手段が、組織染色標本を標準化する手段を含むことを特徴とする(8)記載の病理診断支援システム。
(10)前記機械学習が、ニューラルネットワークであることを特徴とする(8)又は(9)記載の病理診断支援システム。
(11)前記ニューラルネットワークが、転移学習で予め得られた組織型のパラメータ値を用いることを特徴とする(10)記載の病理診断支援システム。
(12)病理診断支援する疾患が、癌であることを特徴とする(8)~(11)いずれか1つ記載の病理診断支援システム。
(13)取得された画像データを位置情報を保持したまま所定のサイズに分割し、教師データを用いて学習させた学習モデルを用い、分割した画像毎に機械学習によって組織型を判定し、判定された組織型を各位置で表示し再構成させる処理をコンピューターに実行させる病理診断支援プログラム。
(14)組織標本の顕微鏡観察画像を連続して取得させる処理を含む(13)記載の病理診断支援プログラム。
(15)組織標本の顕微鏡観察画像データに基いて、画像データの組織型を判定するための学習済みモデルであって、対象となる組織標本の顕微鏡観察画像データを所定のサイズに分割して入力する入力層と、分割された画像データの組織型判定結果を組織標本の各位置で表示する出力層を備え、教師データとして医師によって組織型を判断された画像に基いて学習されたデータをもとに前記組織型を分類する分類器を備え、入力され所定のサイズに分割された顕微鏡観察画像データの組織型を判定し、組織標本の各位置で表示するコンピューターを機能させるための学習済みモデル。
(16)前記教師データが画像の前処理を行ったものであることを特徴とする(15)記載の学習済みモデル。
(17)(1)~(7)いずれか1つ記載の病理診断支援方法を用いて、分析結果が表出された再構築図に基づいて患者を診断する方法。
(18)患者を治療する方法であって、(8)~(12)いずれか1つ記載の病理診断支援システムを用い、得られた再構築図に基づいて治療方針を決定することを特徴とする患者の治療方法。
サーバーを用いたシステムについて説明する。統括・判定PC以外のコンピューターシステムは、サーバー上におかれ構築されている(図1)。光学系は明視野光学顕微鏡と撮像装置からなり、操作者が光学顕微鏡下で撮影視野を設定し、撮像装置で病理組織画像を取得する。連続した画像の取得は、手動で視野を移動することにより取得しても、電動ステージを用いて取得してもよい。また、組織標本のWSI(Whole Slide Image)、いわゆるヴァーチャルスライドから画像を取得してもよい。撮像装置で取得した画像は画像処理系サーバーに送られ、画像処理が行われる。
PC内で、画像処理系、分類系、再構築系、判定系、学習系の演算を行うシステムについて説明する(図2)。光学系は実施態様1と同様だが、画像処理系、分類系、再構築系、判定系、学習系の演算を行うシステムはすべて単一のPC内に構築されたシステムとなっている。単一のPC内で演算を行っているが、行われる基本的な処理は、実施態様1と同様である。
内視鏡的切除が行われた胃癌組織標本を例に、病理診断支援方法について説明する(図3)。従来と同様に光学系装置により組織画像を連続して取得する。この際に位置情報は標本上での座標として取得し再構築系サーバーに送られる。取得した画像は、画像処理系システムにおいて画像処理ののち、分割処理を行って適当な大きさに分割して画像パッチを作成する。画像パッチを作成して学習させる手法は、アノテーションに必要な時間や労力を大幅に削減できるため、モデルの選択や調整を含めた開発サイクルの効率化に非常に役立つ。
1.開発環境
開発環境はプログラミング言語にPythonを用い、深層学習フレームワーク(Framework)としてはPytorch、及びTensorFlowをバックエンドとしたKerasにより開発を行なった。
AIを用いた診断支援システムを構築するためには、新しく組織標本画像データが入力された場合に、組織型が正確に分類できるように予め学習させておく必要がある。そのために、学習用データとして、熟練した病理医によって、各組織型が判断された学習用データを用意する必要がある。この学習用データは、学習用画像と病理医が判断した非腫瘍(正常)、腫瘍、腫瘍の組織型などのラベルからなり、教師あり学習として利用される。
抗サイトケラチン抗体を用いた免疫組織化学染色を行った標本から癌部の組織画像を取得し、画像の回転や分割などの増幅処理を行い、256x256pixelの画像を各セット644枚作成して学習用データセットとした。実際の情報量は、色情報も含まれることから、256x256x3のデータ量となる。データセットは、分化型、未分化型がはっきり区別できるセットa、未分化型成分が分化型成分に混在している未分化型成分なし/ありのセットbを用意した(図6)。
まず、サイトケラチンの免疫組織化学染色標本を用い、Set a(図6)に示す判定の容易な分化型、未分化型のデータセットによって、ResNetで転移学習を行った。転移学習は、学習済のネットワークとパラメータ値を利用して、新たなタスクに活用するものである。ResNetが大規模なデータセットで学習したパラメーター(重み)の初期値を利用し、自前の画像データで学習させた転移学習と、学習済みのパラメータの初期値を用いずに、モデルの構造のみを利用して自前の画像データをモデルに学習させるScratch学習の両方によって学習を行わせた。
A;CPU;Intel corei7 GPUなし
B;CPU;Intel corei7, GPU NVIDIA GeForce 1080-Ti
C;CPU;Intel Xeon GPU NVIDIA GeForce RTX 2080-Ti
D;CPU;Intel corei9, GPU NVIDIA Titan-V
分化型/未分化型胃癌のサイトケラチン免疫組織化学染色標本から作成したデータセットaを用いた学習では、認識精度は、Scratch学習により0.9609、転移学習(ファインチューニング)により0.9883と、充分な認識精度が得られた(図7)。
[再構築マップの作成]
上記で構築された判定系を用いて、分化型と未分化型成分の混在する胃癌の組織標本を用いた解析と再構築を行った(図10)。この例では、サイトケラチンによる免疫組織化学染色標本を用いて学習させたモデルを構築し、判定に用いている。
HE染色画像による病理診断支援方法について説明する。実臨床での病理診断は主としてHE染色標本を用いて行われる。サイトケラチンの免疫組織化学染色標本で構築した分類器を、さらに汎用性の高いものとするためにはHE染色標本による分類器が必要である。HE染色標本での学習用データセットを作成し、まず胃癌の分化・未分化の2クラス分類器を構築した(図11)。
胃癌の分化型、未分化型に正常組織を加えた3クラスの学習用データセットを用いて、6個のモデルを比較しながら、正解率の高い分類器を作成した(図12)。分化型、未分化型、正常の典型的な組織像を図12(A)に示す。これらの学習用画像データセットを用い、6つのモデルを使用して、分類器の作成を行った。転移学習による画像分類に用いることのできるモデルは多数あり、いずれもImageNetデータセットを用いた画像認識のコンペティションで評価されたモデルやその改良版である。Resnet18(図12(B))及びInceptionV3(図12(C))では検証用データでの正解率の最高値は0.93および0.92以上が得られ、Alexnet(図12(G))では0.9639の正解率が得られた。この他、Densenet121(図12(E))では100エポックの学習ではようやく汎化性能が出始めるところにあり、100エポックを超えて学習すれば、充分な汎化性能を得る可能性がある。一方でVgg11_BN(図12(D))での60エポック以降やSqueezenet1(図12(F))では過学習の傾向が認められる。このように、学習曲線を見ながら、過学習に陥らずに汎化性能をえられる最適なモデルとエポックでパラメータを取得し、実臨床に応用することができる。
次に、実施例で示してきた病理診断支援方法は、胃癌だけではなく、様々な癌においても適用可能であることを示す。本明細書では、学習データセットを準備し、その学習データセットに適したモデルを選択して転移学習を行い、パラメータを保存して分類系で用いる病理診断支援方法を示している。この一連の方法は、胃癌の分化・未分化に限らず他臓器の癌にも用いることができる。胃癌以外の様々な癌において、同一の腫瘍内に組織型の混在があることが知られ、取り扱い規約に記載のあるものの例として、子宮内膜癌、甲状腺癌、乳癌などがある。例えば甲状腺癌では高分化型の成分(乳頭癌や濾胞癌)と低分化型の成分が混在した場合、50%以上を低分化型が占める場合に低分化型として記載される。子宮内膜癌では腫瘍内に占める割合により3段階に分類されている。このような場合にも高分化型と低分化型のそれぞれの学習用画像データセットを構築して分類器を作成すれば、高分化・低分化のマップを作成することが可能となる。
遺伝子の変化や発現に関連した特徴的な病理組織像が知られている腫瘍についても、学習データセットを準備し、その学習データセットに適したモデルを選択して、パラメータを保存して分類系で用いる病理診断支援方法を用いることができる。癌に関連した遺伝子やタンパクの変化は膨大な情報が蓄積しているが、そのうち組織形態学的な情報との関連が知られているものについては、特徴的な病理組織像を基盤として分類することにより、どのような遺伝子や細胞生物学的な検索をさらに行なっていくかの方針を決めることができる。また、さらなる検査のオーダーを推奨する上でも補助になると考えられる。
Chromosomal Instability(CIN)
Genomically stable(GS)
Microsatellite instability(MSI)
Epstein-Barr Virus(EBV)
このうちMSIやEBVのタイプの胃癌では腫瘍内へのリンパ球の浸潤が著しいという特徴的組織像が知られている。また、GSに含まれる癌は組織学的にびまん型(低分化型腺癌)が多くを占め、その中にもいくつかの遺伝子の変化を伴う群が知られている。
HE染色標本の画像データセットから作成した分類器を用いて、実際に内視鏡切除標本から分化・未分化マップを作成する際には、粘膜の厚さに応じて縦方向に3~5枚の画像パッチが得られる。図15(A)に、縦方向に3枚の画像パッチが得られた例を示す。この例は、HE標本での胃粘膜固有層の縦方向が3枚横方向が10枚の画像パッチである。
実臨床での病理診断は主としてHE染色標本を用いて行われるが、経年により褪色の進んでしまった標本や、染色の薄い標本、標本色の施設間差への対策として、畳み込みニューラルネットワークを用いたNeural style transfer(非特許文献6)の活用がある。画像の大域的な構図に当たるcontent imageに対し、画像内の位置によらない特徴、色やテクスチャーをstyle imageとして、Neural-Style algorithmなどの手法を用い加工するものである。例としては褪色の進んでしまった標本をNeural style transferによりサイトケラチンの免疫組織化学染色標本に画像変換した例を示した(図16)。変換により擬似サイトケラチン(IHC)化された画像は、サイトケラチン染色標本で構築した分類器により判定しマップの作成を行うことができる。
Claims (16)
- 組織標本の顕微鏡観察画像データを連続して取得する画像取得工程と、
前記画像データを標本全体での位置情報と組織画像上での位置情報を保持したまま所定のサイズに分割し画像パッチを得る工程と、
画像パッチ毎に学習用データから機械学習により抽出された特徴量によってクラスを判定する判定工程と、
判定されたクラスを組織画像の各位置で表示し、標本全体に再構築する再構築工程とを備えた病理診断支援方法。 - 機械学習によって判定されたクラスを各位置で表示し、標本全体に再構築する前記再構築工程が
腫瘍の不均一性を表示することを特徴とする請求項1記載の病理診断支援方法。 - 前記機械学習が、
ニューラルネットワークによることを特徴とする請求項1、又は2記載の病理診断支援方法。 - 前記ニューラルネットワークが、
学習用画像として解像度0.1μm/pixel~4μm/pixelの画像を用いることを特徴とする請求項3記載の病理診断支援方法。 - 前記組織標本が癌組織に由来するものであり、
癌の病理診断を支援することを特徴とする請求項1~4いずれか1項記載の病理診断支援方法。 - 前記組織標本がHE染色、又は免疫組織化学染色標本であることを特徴とする請求項1~5いずれか1項記載の病理診断支援方法。
- 前記HE染色標本が標準化されていない標本の場合、
Neural style transfer手法を用い、
擬似的な免疫組織化学染色標本を作成し、
免疫組織化学標本像を学習させた学習モデルによってクラスを判定することを特徴とする請求項6記載の病理診断支援方法。 - 組織標本の顕微鏡観察画像データを連続して取得する画像取得手段と、
前記画像データを標本全体での位置情報と組織画像上での位置情報を保持したまま所定のサイズの画像パッチに分割する画像処理手段と、
分割された画像パッチ毎に学習用データから機械学習により抽出された特徴量によってクラスを判定する分類手段と、
分類されたクラスを各位置で表示し、標本全体に再構築する再構築手段とを備えた病理診断支援システム。 - 前記画像処理手段が、
組織染色標本を標準化する手段を含むことを特徴とする請求項8記載の病理診断支援システム。 - 前記機械学習が、
ニューラルネットワークであることを特徴とする請求項8又は9記載の病理診断支援システム。 - 前記ニューラルネットワークが、
転移学習で予め得られたパラメータ値を用いることを特徴とする請求項10記載の病理診断支援システム。 - 病理診断支援する疾患が、
癌であることを特徴とする請求項8~11いずれか1項記載の病理診断支援システム。 - 取得された画像データを標本全体での位置情報と組織画像上での位置情報を保持したまま所定のサイズに分割し、
学習用データを用いて学習させた学習モデルを用い、
分割した画像パッチ毎に学習用データから機械学習により抽出された特徴量によってクラスを判定し、
判定されたクラスを組織画像の各位置で表示し、標本全体に再構成させる処理をコンピューターに実行させる病理診断支援プログラム。 - 組織標本の顕微鏡観察画像を連続して取得させる処理を含む請求項13記載の病理診断支援プログラム。
- 組織標本の顕微鏡観察画像データに基いて、画像データのクラスを判定するための学習済みモデルであって、
対象となる組織標本の顕微鏡観察画像データを所定のサイズに分割して入力する入力層と、
分割された画像データのクラス判定結果を組織標本の各位置で表示する出力層を備え、
学習用データから機械学習によって抽出された特徴量によって前記クラスを分類する分類器を備え、
入力され所定のサイズに分割された顕微鏡観察画像データのクラスを判定し、組織標本の各位置で表示し、標本全体に再構築するコンピューターを機能させるための学習済みモデル。 - 前記学習用データが画像の前処理を行ったものであることを特徴とする請求項15記載の学習済みモデル。
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