【手続補正書】
【提出日】令和3年1月22日(2021.1.22)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
機械学習システムであって、
プロセッサ実行可能命令またはデータのうちの少なくとも１つを記憶する少なくとも１つの非一時的なプロセッサ読み取り可能な記録媒体と、
前記少なくとも１つの非一時的なプロセッサ読み取り可能な記録媒体に通信可能に結合された少なくとも１つのプロセッサであって、前記少なくとも１つのプロセッサは、
ラベル付与された画像セットの複数のバッチを含む学習データを受信し、各画像セットは、解剖学的構造を表す画像データを含み、各画像セットは、前記画像セットの各画像に描かれた前記解剖学的構造の特定の部分の領域を識別する少なくとも１つのラベルを含み、
前記受信された学習データを利用して前記解剖学的構造の少なくとも１つの部分をセグメンテーションするよう全層畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）モデルを訓練し、
前記機械学習システムの前記少なくとも１つの非一時的なプロセッサ読み取り可能な記録媒体に前記訓練されたＣＮＮモデルを記憶する、
少なくとも１つのプロセッサと
を備えたことを特徴とする機械学習システム。
【請求項２】
前記ＣＮＮモデルは、収縮用経路および膨張用経路を含み、前記収縮用経路は、いくつかの畳み込み層およびいくつかのプーリング層を含み、各プーリング層は、少なくとも１つの畳み込み層によって先行され、前記膨張用経路は、いくつかの畳み込み層およびいくつかのアップサンプリング層を含み、各アップサンプリング層は、少なくとも１つの畳み込み層によって先行され、アップサンプリングと学習されたカーネルを用いた補間とを実行する転置畳み込み演算を含むことを特徴とする請求項１に記載の機械学習システム。
【請求項３】
前記収縮用経路は、第１および第２の平行な経路を含み、前記第１および第２の平行な経路のうち一方は、いくつかの畳み込み層およびいくつかのプーリング層を含み、各プーリング層は、少なくとも１つの畳み込み層によって先行され、前記第１および第２の平行な経路のうち他方は、零以上のプーリング層を単に含むことを特徴とする請求項２に記載の機械学習システム。
【請求項４】
前記収縮用経路の初期層は、前記学習データをダウンサンプリングし、前記初期層に続く層は、前記初期層よりも高い、畳み込み演算対ダウンサンプリング演算の比率を含むことを特徴とする請求項２に記載の機械学習システム。
【請求項５】
前記膨張用経路は、前記収縮用経路よりも少ない畳み込み演算を含むことを特徴とする請求項２に記載の機械学習システム。
【請求項６】
残差接続は、同じ空間的スケールにおいて動作する層の各組の間に存在することを特徴とする請求項２に記載の機械学習システム。
【請求項７】
前記畳み込みは、密なＭ×Ｍ畳み込み、ただし１≦Ｍ≦１１、カスケードされたＮ×１および１×Ｎ畳み込み、ただし３≦Ｎ≦１１、および拡張された畳み込みを含むことを特徴とする請求項２に記載の機械学習システム。
【請求項８】
前記ＣＮＮモデルは、前記収縮用経路および前記膨張用経路において層の前記画像のサイズが互換性のある前記層の間のスキップ接続を含むことを特徴とする請求項２に記載の機械学習システム。
【請求項９】
前記スキップ接続は、前記ＣＮＮモデルの連結する特徴マップを含むことを特徴とする請求項８に記載の機械学習システム。
【請求項１０】
前記スキップ接続は、前記ＣＮＮモデルの特徴マップの値を加算するまたは減算する残差接続であることを特徴とする請求項８に記載の機械学習システム。
【請求項１１】
プロセッサ実行可能命令またはデータのうち少なくとも１つを記憶する少なくとも１つの非一時的なプロセッサ読み取り可能な記録媒体と、前記少なくとも１つの非一時的なプロセッサ読み取り可能な記録媒体に通信可能に結合された少なくとも１つのプロセッサとを備えた機械学習システムを動作させる方法であって、
前記少なくとも１つのプロセッサによって、ラベル付与された画像セットの複数のバッチを含む学習データを受信するステップであって、各画像セットは、解剖学的構造を表す画像データを含み、各画像セットは、前記画像セットの各画像に描かれた前記解剖学的構造の特定の部分の領域を識別する少なくとも１つのラベルを含む、ステップと、
前記少なくとも１つのプロセッサによって、前記受信された学習データを利用して前記解剖学的構造の少なくとも１つの部分をセグメンテーションするよう全層畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）モデルを訓練するステップと、
前記少なくとも１つのプロセッサによって、前記機械学習システムの前記少なくとも１つの非一時的なプロセッサ読み取り可能な記録媒体に前記訓練されたＣＮＮモデルを記憶するステップと
を備えることを特徴とする方法。
【請求項１２】
前記ＣＮＮモデルを訓練するステップは、収縮用経路および膨張用経路を含むＣＮＮモデルを訓練するステップを含み、前記収縮用経路は、いくつかの畳み込み層およびいくつかのプーリング層を含み、各プーリング層は、少なくとも１つの畳み込み層によって先行され、前記膨張用経路は、いくつかの畳み込み層およびいくつかのアップサンプリング層を含み、各アップサンプリング層は、少なくとも１つの畳み込み層によって先行され、アップサンプリングと学習されたカーネルを用いた補間とを実行する転置畳み込み演算を含むことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記ＣＮＮモデルを訓練するステップは、収縮用経路を含むＣＮＮモデルを訓練するステップを含み、前記収縮用経路は、第１および第２の平行な経路を含み、前記第１および第２の平行な経路のうち一方は、いくつかの畳み込み層およびいくつかのプーリング層を含み、各プーリング層は、少なくとも１つの畳み込み層によって先行され、前記第１および第２の平行な経路のうち他方は、零以上のプーリング層を単に含むことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記ＣＮＮモデルを訓練するステップは、収縮用経路を含むＣＮＮモデルを訓練するステップを含み、前記収縮用経路の初期層は、前記学習データをダウンサンプリングし、前記初期層に続く層は、前記初期層よりも高い、畳み込み演算体ダウンサンプリング演算の比率を含むことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
前記ＣＮＮモデルを訓練するステップは、前記収縮用経路よりも少ない畳み込み演算を含む膨張用経路を含むＣＮＮモデルを訓練するステップを含むことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１６】
前記ＣＮＮモデルを訓練するステップは、同じ空間的スケールにおいて動作する層の各組の間の残差接続を含むＣＮＮモデルを訓練するステップを含むことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１７】
前記ＣＮＮモデルを訓練するステップは、ＣＮＮモデルを訓練するステップを含み、前記畳み込みは、密なＭ×Ｍ畳み込み、ただし１≦Ｍ≦１１、カスケードされたＮ×１および１×Ｎ畳み込み、ただし３≦Ｎ≦１１、および拡張された畳み込みを含むことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１８】
前記ＣＮＮモデルを訓練するステップは、前記収縮用経路および前記膨張用経路において層の前記画像のサイズが互換性のある前記層の間のスキップ接続を含むＣＮＮモデルを訓練するステップを含むことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１９】
前記ＣＮＮモデルを訓練するステップは、スキップ接続を含むＣＮＮモデルを訓練するステップを含み、前記スキップ接続は、前記ＣＮＮモデルについて連結する特徴マップを含むことを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記ＣＮＮモデルを訓練するステップは、スキップ接続を含むＣＮＮモデルを訓練するステップを含み、前記スキップ接続は、前記ＣＮＮモデルの特徴マップの値を加算するまたは減算する残差接続であることを特徴とする請求項１８に記載の方法。