(57)【要約】  HRCT医療画像データ内で検出される注目領域のコンピュータ支援検出(CAD)及び分類のための方法である。その方法は、結節又は非結節として、領域／ボリュームの識別の特異度及び感度を最大化するために適用されるポストCAD機械学習技術を含む。その領域はCAD処理により識別され、自動的に分割される。特徴プールが、各分割された領域から識別及び抽出され、最適な特徴サブセットを識別する遺伝的アルゴリズムにより処理される。そこでは、異なるクラスにおけるケースの数のバランスを保つためデータ層化方法が使用される。GAにより決定されるサブセットは、非トレーニングデータ内で発見される候補領域／ボリュームを分類するためのサポートベクタマシンをトレーニングするのに使用される。
2008520324.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医療画像データ内の注目領域又はボリュームのコンピュータ支援検出のための方法において、候補領域を検出及び描写するコンピュータ支援検出処理ステップと、特異度を最大化し、非トレーニングデータを処理した後に報告される偽の陽性の数を削減するよう、トレーニングフェーズにおけるポストコンピュータ支援検出機械学習処理ステップとを含み、
グラウンドトルースに関して真及び偽であることが判明している多数の領域を含むよう選択された医療画像トレーニングデータのセットに基づき分類器をトレーニングし、前記コンピュータ支援検出処理ステップを用いて前記領域を識別及び分割し、前記領域を適合させる特徴プールを作成するため特徴を抽出し、向上した特異度で非トレーニングデータ内の候補領域を識別するサポートベクタマシンによる使用のための最小の特徴サブセットを決定すべく、遺伝的アルゴリズムプロセッサに前記特徴プールを適用するステップであって、前記医療画像トレーニングデータが不均衡である場合、前記不均衡データに対して層化処理を実行する、ステップと、
トレーニング後、非トレーニングデータ内で、候補領域を検出するステップと、
前記非トレーニングデータ内で識別された前記候補領域を分割するステップと、
各分割された候補領域に関連する候補特徴のセットを抽出するステップと、
前記トレーニング処理により候補特徴のセットに基づき実用的な特異度で、グラウンドトルース空間に候補領域をマッピングするステップとを有する、方法。
【請求項２】
前記トレーニングステップが、前記トレーニングデータにおける各候補領域に対して、トレーニングの間前記遺伝的アルゴリズムにより最適化される前記特徴サブセットの大きさと、前記サブセットを有する実際の特徴との両方を決定するステップを更に含む、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記トレーニングステップが、トレーニングデータ内の各領域内で識別される特徴プールを染色体として規定するステップを更に含み、各遺伝子が特徴を表し、前記遺伝的アルゴリズムは、まず特徴のランダム選択により前記染色体を母集団とし、各生成に対して評価を繰り返し行ってより高い適合度を持つ染色体を繰り返し探し、及び前記トレーニングフェーズの間、変異及び交叉を用いて、新たなより適合する染色体を生成する、請求項1に記載の方法。
【請求項４】
前記決定するステップが、２つのフェーズで前記遺伝的アルゴリズムを適用するステップを含み、
a) 前記特徴セット及び前記特徴の数に関して各染色体を識別するステップと、
b) 異なる染色体の発生数と平均エラー数とに基づき、前記特徴の最適な大きさを決定するため、各染色体に対して、前記識別された特徴セットと前記識別された特徴数とを分析するステップとを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記トレーニングステップが、フィルタマスクを用いて壁ピクセルを識別するステップを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項６】
偽の結節の数が真の結節の数より大きく前記データが不均衡である場合、前記層化処理が、偽の結節の数と真の結節の数とが均衡されるような基準に基づき、多数の偽の結節を選択する、請求項1に記載の方法。
【請求項７】
汎用コンピュータにダウンロードされるとき請求項１に記載の方法を実現するコンピュータ可読命令のセット有するコンピュータ可読媒体。
【請求項８】
医療画像データ内の注目領域及び／又はボリュームを検出及び識別するシステムであって、コンピュータ支援検出サブシステムと誤検出低減サブシステムとを含み、向上した特異度で２つのグラウンドトルース状態の１つへ領域をマッピングし、前記システムにより報告される偽の陽性の数を最小化するシステムにおいて、
画像データ内で検出される注目領域を識別及び描写するコンピュータ支援検出サブシステムと、
まずトレーニングデータのセットに基づきトレーニングされ、続いて向上した特異度で非トレーニングデータ内の候補領域に関する処理を行う、前記コンピュータ支援検出サブシステムと通信する誤検出低減サブシステムであって、
各コンピュータ支援検出描写の候補領域に対応する特徴プールを抽出する特徴抽出器と、
トレーニングに使用される前記コンピュータ支援検出描写の領域の特徴プールから最適な特徴のサブセットを決定し、前記特徴抽出器と通信する遺伝的アルゴリズムと、
非トレーニングデータにおいて検出される各コンピュータ支援検出描写の候補領域をマッピングし、前記最適な特徴サブセットに基づきポストトレーニングを行う、前記特徴抽出器及び前記遺伝的アルゴリズムと通信するサポートベクタマシンとを有する誤検出低減サブシステムとを有し、
向上した特異度で前記候補領域をマッピングするため、前記システムが非トレーニングデータに関する処理の間十分な識別力を表示するよう、抽出された特徴の最適なサブセットを識別する前記遺伝的アルゴリズムを用いて、各分割された領域から特徴プールを抽出することにより、前記システムが、グラウンドトルースの判明した候補領域を含む画像化データに基づきトレーニングされ、前記トレーニングセットにおいて発見される偽の陽性の数より真の陽性の総数が少ない場合、前記トレーニングにおいて真及び偽の陽性がほぼ等しい数となるよう、層化サブシステムがトレーニングデータを再配置する、システム。
【請求項９】
前記コンピュータ支援検出サブシステムが、前記トレーニングに使用される領域を好適に描写するため、前記トレーニングの間読影入力を提供する分割サブシステムを更に含む、請求項８に記載の医療画像分類システム。
【請求項１０】
前記遺伝的アルゴリズムが、トレーニングと非トレーニングデータに関する処理との両方において、階層的な適合理論に基づき動作する、請求項８に記載の医療画像分類システム。
【請求項１１】
結果として偽の陽性と分類されるものを低減させる、医療画像化データ内で検出される対象物の分類方法において、
前記医療画像化データに存在する対象物を検出及び描写するコンピュータ支援検出処理ステップと、
描写される対象物が最大の特異度で分類されることができるよう、十分な識別力を備える特徴セットを生成するポストコンピュータ支援検出処理ステップとを有し、
トレーニングフェーズの間、前記トレーニングデータ内の対象物を分割するため、知られたトレーニングデータのセットがコンピュータ支援検出処理され、特徴プールは、前記分割された対象物から／該対象物に対して抽出／計算され、機械学習が、前記特徴プールから特徴サブセットを最適化し、前記トレーニングセットが真の陽性及び偽の陽性に関し不均衡な数の領域を持つ場合、不均衡なトレーニングデータとは別に、均衡化されたものを用いてトレーニングする層化処理に基づきトレーニングが実現され、トレーニング後、前記コンピュータ支援検出処理により描写される候補対象物が、前記ポストコンピュータ支援検出の機械学習に基づき、高い特異度で前記対象物を分類するための対象物の特徴抽出ステップを含むポストコンピュータ支援検出処理により処理される、方法。
【請求項１２】
医療画像化データ内で検出される形態学的に注目する領域の分類のための分類器をトレーニングする方法において、前記トレーニングが、層化方法に基づき前記分類器をトレーニングするためのデータを選択するステップを含み、該層化方法が、
N番目のサブセットが最大領域のサブセットを含むよう、偽の陽性の領域のプールを領域の大きさに基づきN個のサブセットに分離するステップと、
前記N番目のサブセット及びすべての真の領域を用いて、機械学習処理を実現するステップと、
前記機械学習に基づき前記分類器を生成するステップと、
残りのN-1個のサブセットそれぞれに対して前記分類器を適用するステップとを有する、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願／本発明は、本願出願人により2004年11月19日に出願された米国仮出願番号 60/629,751号に由来する。本願は、共通して所有される共に係属中のPhilips出願番号PHUS040505(779361)、PHUS040500(778964)及びPHUS040499(778965)と関連する。
【０００２】
本発明は、コンピュータ支援検出システム及び方法に関する。本発明は、より詳細には、CADシステムトレーニングの間に不均衡なデータセット(トレーニングデータセット)に対する層化を利用してポストCAD分類を実現するサポートベクタマシン(SVM)を用いて、特に高分解能の薄層スライスコンピュータ断層撮影(HRCT)画像といったコンピュータ支援検出(CAD)結果における誤検出(false positive)低減のためのシステム及び方法に関する。それは、結果として、適切な感度を維持しつつ、非常に高い特異度(報告される誤検出の数の低減)を生じさせる。
【背景技術】
【０００３】
現在のコンピュータ関連システムの速度及び精巧さは、高速でより洗練された医療画像化システムの開発をサポートする。本処理及びポスト処理(post-processing)のために生成されるデータ量の必然的な増加が、その医療画像データを自動的に分析するための多数のアプリケーションプログラムの生成をもたらした。すなわち、医療画像を識別並びに／又は診断及び評価するため医療画像を評価する際に医師、臨床医、放射線科医等を支援するために、様々なデータ処理ソフトウェア及びシステムが開発されてきた。例えば、マルチスライスCT(MSCT)スキャンから疑わしい領域(例えば病巣)を自動的に識別するためのコンピュータ支援検出(CAD)アルゴリズム及びシステムが開発されてきた。異常箇所又は病巣だけでなく、生体構造の大きさ、形状及び位置を正確に図示する固有の能力ゆえ、CTつまりコンピュータ断層撮影は、画像化を介して病気を診断するのに通常使用される画像化モダリティである。
【０００４】
CADシステムは、形態学的に興味ある領域(例えば病巣、結節、微小石灰化等)、及び臨床的に重要な他の構造的に検出可能な状態／領域を自動的に検出(識別及び描写)する。医療画像が描画され表示されると、CADシステムは、その調査された領域にマークを付けるか又は強調(特定)する。そのマークは、疑わしい領域に対する放射線科医の注意を引くためのものである。例えば、癌の可能性のある結節を探す肺画像における分析では、CADシステムは、検出された結節にマークを付けることになる。そのようなものとして、CADシステムは、医療画像データにおける異常個所の検出に関するセカンドオピニオンを自動的に提供するよう、放射線科医の専門的な知識を取り込む。がんの疑いのある病巣又は結節の早期検出をサポートすることより、CADシステムは、患者に対するより良い予後診断を理論的にもたらす早期の介入を可能とする。
【０００５】
CAD及び他の機械学習システムに対する現行のほとんどの作業は、教師有学習に対するのと同じ方法論に従う。CADシステムはグラウンドトルース(ground truth)が判明しているデータの収集で始まる。そのCADシステムは、非トレーニングデータにおける結節又は非結節といったグラウンドトルースを区別するのに十分な識別力を持つと信じられる特徴セットを特定するため、トレーニングデータに基づきトレーニングされる。当業者にとっての課題は、カテゴリ間での識別を容易にする特徴を抽出することであり、理想的には特徴プール内で最も重要な特徴サブセットを発見することを含む。一旦トレーニングされると、特徴がCAD描写の候補領域から抽出されて分類のために使用される非トレーニングデータに関して、CADシステムは処理を行うことができる。
【０００６】
CADシステムは、異種の情報(例えば、患者データを伴う画像ベースの特徴)を結合することができるか、又は例示ベースの手法に対する類似性指標を見つけることができる。当業者は、いずれのコンピュータ駆動の決定支援システムの精度が、学習処理により既に分類されたパターンセットの利用可能性により(つまり、トレーニングセットにより)制限されることを理解する。(CADシステムから出力される)誤検出(false positive:偽の陽性)マークは、全く結節を指し示さないが、傷跡、気管支壁肥厚、動きアーチファクト、血管分岐等を指し示すようなマーキングである。CAD支援による結果が、調査された領域のボトムライントルース(bottom line truth)(例えば結節)を表す場所で、彼／彼女がその領域をそれ以上詳細には調査しないかのように、医師が無頓着である場合がある。当業者は、診断的な文脈において「真の陽性」がしばしば、真に悪性である検出結節を指すものであることを理解されたい。しかしながら、CADの文脈においてマーカは、例えそれが良性又は石灰化された結節を指し示すとしても真の陽性のマーカであると考えられる。当然「真の陰性」は、規定されず、正規化された特異度はCADでは与えられることができない。従って、CAD性能は、通常感度(検出率)及び誤検出率又はCT検査あたりの偽の陽性のマーク数により制限され(qualified)、そのようなものとして、CADシステムが最小の偽の陽性を出力することが非常に望ましい。
【０００７】
(マークあり又はなしの)自動化された検出プロセスの完了後、多くのCADシステムは、例えば冗長性を削減し、解釈的なツールを実現する等のため、ユーザ及びCAD検出による病巣(領域)に適用する１つ又は複数のツールを自動的に呼び出す。そのために、CADにおける誤検出を削減する様々な技術が知られている。例えば、W.A.H.Mousa及びM.A.U.Khanは、タイトル「Lung Nodule Classification Utilizing Support Vector Machines」、Proc.of IEEE ICIP'2002で誤検出低減技術を開示する。K. Suzuki、S.G.Armato III、F.Li、S.Sone、K.Doiは、「Massive training artificial neural network (MTANN) for reduction of false positives in computerized detection of lung nodules in low-dose computed tomography」、Med. Physics 30(7)、July 2003、pp.1602-1617において、誤検出を最小化する試みを述べている。Z.Ge、B.Sahiner、H.-p.Chan、L.M.Hadjiski、J.Wei、N.Bogot、P.N.Cascade、E.A.Kazerooni、C.Zhouによる「Computer aided detection of lung nodules: false positive reduction using a 3D gradient field method」、Medical Imaging 2004:Image Processing、pp.1076-1082においても、同様である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
FPRシステムは、特異度を改善するためポストCAD処理において使用される。例えば、R.Wiemkerらは、「COMPUTER-AIDED SEGMENTATION OF PULMONARY NODULES: AUTOMATED VASCULTURE CUTOFF IN THIN- AND THICK-SLICE CT」、2003 Elsevier Science BVにおいて、(部分的なボリューム効果を改善するため)薄層スライスCTにおける結節の周囲の脈管構造から肺結節を効率的に分離するCADアルゴリズムの感度を最大化することを論じている。その意図する目的は、分類エラーを削減することである。しかしながら、WeimkerのCADシステム及び方法は、洗練された機械学習技術を使用せず、FPRに対する特徴抽出及び選択方法を最適化することもしない。例えば、Mousaらは真の肺結節を非結節(FP)から区別するためサポートベクタマシンを利用するが、そのシステムは、特異度を改善するどころか制限する場合がある非常に単純化した特徴抽出ユニットに基づかれる。
【０００９】
別の知られた問題は、CADアルゴリズムにより生成される誤検出の数が、真の結節よりずっと多く(不均衡ケース問題)、従って、機械学習の性能を低下させてしまうことである。不均衡トレーニングケース問題は、機械学習において、１つのクラスにおけるケースの数が、別のクラスにおけるものより明らかに少ないような状態を指す。斯かる不均衡が、機械学習に対する予期せぬ振る舞いをもたらすことになることが良く知られている。機械学習コミュニティにより採用される１つの共通の手法は、それらを人工的に再度均衡させることである。そのようにすることは、「アップサンプリング」(少数からのケースを複製すること)及び「ダウンサンプリング」(多数からのケースを無視すること)と呼ばれる。例えば、Provast,F.による「Learning with Imbalanced Data Sets 101」、AAAI 2000にある。
【００１０】
不均衡トレーニングケース問題は、特に肺結節の誤検出低減において顕著である。しかしながら、全体の分類精度(ほとんど他の機械アルゴリズムの目的)を追求するのではなく、真の結節を維持し、できるだけ多くの偽の結節を削減するというバイアスドゴール(biased goal:偏った目的)を目指すものである。本発明は、斯かるバイアスドゴール手法に特に適しており、不均衡ケース数問題を克服する新しい層化方法を説明する。
【００１１】
そこで、本発明の目的は、従来技術において不均衡ケース問題として知られるものを克服する新しい層化方法又はバイアスドゴール手法の実現を介して、誤検出低減といった特異度における決定された改善を実現するCADベースのシステム及び方法を提供することにある。その結果、CAD処理における特異度が改善される。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本書により開示される本発明のCAD及び誤検出低減(FPR)システムは、機械学習サブシステムを含む。そのサブシステムは、ポストCAD処理のためのものである。そのサブシステムは、特徴抽出器、最も重要な特徴を選択する遺伝的アルゴリズム(GA)及びサポートベクタマシン(SVM)を有する。そのSVMは、真の陽性と識別されるすべてが保持されるという制約のもと、例えば、領域／ボリュームが実際に結節又は非結節であるかに関係なく、幾つかのグラウンドトルース事実に関してCADにより検出される候補領域を適合させる。まず、CAD又はFPRシステムは、トレーニングデータのセットに基づきトレーニングされなければならない。それは、向上したCAD特異度で分類を行うポストCAD機械学習SVMによる使用のための最も重要な特徴を取得することを含む。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
画像データセット(例えばCT)における肺結節を検出する際のコンピュータ支援の基礎をなす目的は、機械による診断を指定するものではなく、放射線科医が決定を行う際に医師をサポートする機械ベースのアルゴリズム又は方法を実現するものである。つまり、全体の感度(検出率)が上昇するよう、疑わしい対象物の位置を指し示すものである。CAD又は他の臨床的な決定支援システムでの主な問題は、偽のマーカ(いわゆる偽の陽性)が、必然的に真の陽性のマーカと共に生じることである。
【００１４】
トレーニングされた放射線科医による測定された検出率とは別に、測定されるCAD検出率が、読影する放射線科医の数に依存することを臨床的な研究がサポートする。疑わしい病巣、微小石灰化等の読影に参加する読影者がトレーニングされるほど、発見されることになる(画像内の)病巣の数が多くなる。当業者は、CADにより読影されるか熟練の施術者により読影されるかに関係なく、絶対的な感度を表すいずれかの図が容易に誤認識されることができることに留意されたい。すなわち、臨床的な研究からのデータは、CADシステムなしでは、読影する放射線科医により見落とされるかなりの数の結節が、追加的なCADソフトウェアにより容易に検出可能であることをサポートする傾向にある。本発明は、感度を維持しつつ(真の結節検出)、増加された特異度(好適なFPR)を提供する。
【００１５】
例えばWiemker、Mousaらにより述べられるような誤検出低減処理を含むCADベースのシステムは、１つの大きな課題を抱え、それは、医療画像データにおいて検出される「すぐに使用可能な」構造体を識別することである。一旦識別される(つまり分割される)と、重要な特徴の包括的なセットが抽出され分類に使用される。当業者は、コンピュータ駆動の決定支援又はCADシステムの精度が、トレーニングセットとして用いられる病理の判明しているパターン又は領域のセットの利用可能性により制限されることを理解するであろう。Wiemker,R.、T.Blaffertによる「Options to improve the performance of the computer aided detection of lung nodules in thin-slice CT」2003、Philips Research Laboratories: Hamburg、及びWiemker,R.、T.Blaffertによる「Computer Aided Tumor Volumetry in CT Data, Invention disclosure.」2002、Philips Research、Hamburgなどに記載されるように、技術水準のCADアルゴリズムでさえ、リスクと低いユーザ許容性とを伴う不要な介入をもたらす多数の誤検出を生じさせる可能性がある。更に、現在の誤検出低減アルゴリズムはしばしば、胸部X線画像又は厚層スライスCTスキャンのために開発されたものであり、HRCTから生じるデータに関して必ずしも良好に動作するものではない。
【００１６】
そのため、本発明のCAD／FPRシステム及び方法は、候補領域を識別し、その領域を分割するためのCADサブシステム又は処理を含む。トレーニングの間、トレーニングデータセット内のその分割された領域は、特徴抽出器又は特徴抽出処理を実現するプロセッサへと渡される。本発明は、以下に詳述される層化方法を実現することにより、従来においてバイアスドゴール問題又は不均衡データセット問題として知られる課題に対処する。特徴抽出は、3D及び2D特徴からなる特徴プールをその検出された構造体から取得する。その特徴プールは、遺伝的アルゴリズム(GA)サブシステム、又はGAプロセッサ(ポストCAD)に渡される。それは、最適な特徴サブセットを実現する特徴プールを処理する。最適な特徴サブセットは、本発明のCAD又はFPR内で、その候補領域／ボリュームを分類するのに、SVMに対する十分な識別力を提供する特徴を含む。
【００１７】
その後、CADは「新しい」画像データを処理し、非トレーニングデータにおいて発見される候補領域を分割する。(トレーニングの間に決定される)特徴サブセットは、候補領域から抽出され、その候補の特徴が適切な特異度で適切な分類を可能とするかどうかを決定するため「トレーニングされた」分類器(SVM)により使用される。トレーニングセットを有し、かつ新しい新規な3Dベースの特徴を含むものと特徴において類似する、高分解能な薄層スライスCT(HRCT)画像における小さな肺結節を、本発明のFPR又はCADシステムは正確にかつ十分な特異度をもって検出することができる。例えば、スライス厚が1 mm以下のHRCTデータは、非常に小さな結節の検出を可能にするほど十分詳細にデータを提供することができる。より小さな結節を検出する能力は、本書の請求項に記載されるような、候補領域を信頼性高く検出及び区別するための新たな手法を必要とする。
【００１８】
本発明のFPRシステム４００の好ましい実施形態が、図１を参照して概して説明されることになる。FPRシステム４００は、特定の基準に合致する注目領域又はボリュームを識別及び分割するCADサブシステム４２０と、FPRサブシステム４３０とを含む。好ましくは、CADサブシステム４２０は、CADプロセッサ４１０を含み、更に、医療画像データに関する低レベル処理を行い、それらを分割する分割ユニット４３０を含むことができる。当業者は、CADシステムは、分割機能がCADサブシステムとして実現されるか、CAD処理をサポートする個別の分割ユニット(例えば分割ユニット４３０)として実現されるかに関わらず、更なる分析のため候補領域を描写すべく分割機能を実行しなければならないことを理解されたい。CADサブシステム４２０は、トレーニングデータに関する処理か「新しい」候補領域の調査かに関係なく、例えば結節のような注目候補領域又はボリュームの分割を提供し、安定的な分割を実現するためパラメタ調整処理をガイドする。
【００１９】
トレーニングモードにおいて、FPRシステム全体の性能に非常に影響を与えるため、特徴抽出は重要である。特徴の全体のセット又はプールの適切な抽出がなければ、GAプロセッサ４５０は、(オーバーフィッティングを避け、一般化可能性を増加させるため)最良の識別力を持ち最小のサイズの最適な特徴サブセットを正確に決定することはできない。特徴プールは、FPRサブシステム４３０を有する特徴抽出ユニット４４０により抽出又は生成される。その後特徴プールは、特徴のプールの「最良の」サブセットを識別する遺伝的アルゴリズムプロセッサ４５０により処理される。GA処理の背景にある意図は、非トレーニングデータに関する処理のための特徴サブセットを用いるとき、SVM４６０により予想されるものとして、トレーニングされたCADシステムによるグラウンドトルースへの特異度を最大化することである。すなわち、GAプロセッサ４５０は、トレーニング後SVMにより使用されるとき、分割された非トレーニングデータにおける領域の識別に関する特異度を増加させる特徴サブセットを生成又は識別する。GAにより識別された特徴サブセットは、非トレーニングデータに使用されるとき誤検出識別を最小化するのに十分な特異度を備えるSVMにより利用されるべき特徴の選択及び数の両方に関して決定される(トレーニングの間のみ)。つまり、一旦トレーニングされると、そのシステムが非トレーニングデータに関する処理を行うとき、そのCADシステムはそれ以上GAを使用しない。
【００２０】
GAベースの特徴選択処理は、共通して所有される係属中のPhilips出願番号US040120(ID disclosure #779446)により教示され、その内容は本書においても参照により含まれる。GAの特徴サブセット選択は、複数の「遺伝子」から作られる多数の「染色体」を作成する事によって開始される。各遺伝子は、選択された特徴を表す。染色体により表される特徴のセットが、トレーニングデータに基づきSVMをトレーニングするのに使用される。染色体の適合性は、結果SVMがいかに好適に動作するかにより評価される。本発明において、３つの適合関数が使用される：感度、特異度及び染色体に含まれる特徴の数である。３つの適合関数は、異なる優先度で順位付けされる。言い換えると、感度は優先度が最高で、２番目は特異度、３番目が特徴の数となる。これは、階層的適合関数と呼ばれる。この処理の開始時において、染色体の母集団は、染色体を形成する特徴をランダムに選択することにより生成される。すると、そのアルゴリズム(つまりGA)は、好適に動作する(高い適合度の)染色体を繰り返し探索する。
【００２１】
各生成において、GAは母集団における各染色体の適合度を評価し、２つの主要な進化型操作(evolutionary operation)である突然変異(mutation)及び交叉(crossover)を介して、現在の染色体から新たな染色体を作成する。「良性の」染色体における遺伝子は、次世代においても維持されやすく、貧弱な性能のものは切り捨てられやすい。最終的に、最適なソリューション(つまり、特徴の収集)は、最も適合したものが生存することになるこの処理を介して発見される。つまり、誤認識されるケースの総数を減らす誤検出低減(FPR)システムを実現するため最良な数の特徴を含む最良の特徴セットを知ることによってである。特徴サブセットが決定された後、それはSVMをトレーニングするのに使用される。
【００２２】
上述されたように、不均衡トレーニングケース問題は、１つのクラスにおけるケースの数が別のクラスにおけるものより明らかに少ないような機械学習における状態を指す。斯かる不均衡が、機械学習に対する予期せぬ振る舞いをもたらすことになることが良く知られている。機械学習コミュニティにより採用される１つの共通の手法は、「アップサンプリング」(少数からのケースを複製すること)及び「ダウンサンプリング」(多数からのケースを無視すること)を用いて、それらを人工的に再度均衡させることである。例えば、Provast,F.による「Learning with Imbalanced Data Sets 101」、AAAI 2000にある。本書で教示され請求項に記載されるその新規な層化方法は、特にバイアスドゴール手法を処理し、不均衡ケース数の問題を克服するのに適している。
【００２３】
トレーニングの後、CADサブシステム４２０は、２値又は３値(trinary)画像を生成する事により、背景から(非トレーニングデータにおいて発見される非結節を含む)候補結節を描写する。そこでは、結節領域、背景領域及び肺壁(又は「カットアウト」)領域がラベル付けされる。グレーレベル及びラベル付けされた候補領域又はボリュームを受信すると、特徴抽出器４４０は、例えば、2D及び3D形状特徴、ヒストグラムベースの特徴等といった任意の重要な特徴を特徴プールとして計算(抽出)する。その特徴は、トレーニングデータから抽出される最適化された特徴サブセットに基づき既にトレーニングされたSVMに提供される。
【００２４】
当業者は、SVMが「もとの」特徴空間を、図２に示されるように、トレーニングセットが超平面により分離可能であるような幾つかの高次の特徴空間にマッピングすることを理解すべきである。SVMベースの分類器は、その性能に影響を与えることができる幾つかの内部パラメタを持つ。斯かるパラメタは、全体の精度を可能性として最良のものとすべく経験的に最適化される。更に、小さな数値範囲を持つ特徴を大きな数値範囲を持つ特徴が上回り、独占状態になることを避けるため、SVMにより使用される前に特徴値が正規化される。それは、本書で教示される本発明のシステム及び処理の焦点である。正規化された特徴値は、計算をより簡単なものにする。カーネル値は通常特徴ベクトルの内積に依存するので、大きな属性値が数値問題を生じる場合がある。[0,1]の範囲に対するスケーリングは、
x' = (x-mi)/(Mi-mi)
として行われ、ここでx'は「スケール化された」値であり、xはもとの値であり、Miは最大特徴値であり、及びmiは最小特徴値である。
【００２５】
本発明のFPRシステムは、「１つ残しk畳み込み評価(leave-one-out and k-fold validation)」と呼ばれることができるものを利用し、病理が分かっているトレーニングデータ又は領域を含んだ肺結節データセットを用いて検証された。その検証が実現され、すべての真の結節を実質的に保持しつつ大多数の偽の結節を削減する本発明のFPRシステムが示される。
【００２６】
図３は、本発明により実現される処理を表すフロー図である。図３において、ボックス５００は、特定の注目領域又はボリュームに関する臨床的なグラウンドトルースが分かっている医療画像トレーニングデータのセットに基づく、分類器のトレーニングを表す。そのステップは、多数の真及び偽の結節を含むよう選択され、かつ自動的に分割される医療画像トレーニングデータのセットに基づき、分類器をトレーニングするステップを含むことができる。特徴プールは、トレーニングデータ内の各分割された領域及びボリュームから識別／抽出され、サポートベクタマシンがトレーニングされることになる最適な特徴サブセットを識別する遺伝的アルゴリズムプロセッサにより処理される。ここでは、肺結節誤検出低減に対する層化方法が実現されることになる。
【００２７】
ボックス５１０は、トレーニングデータが不均衡な数の真及び偽の陽性を含む場合、層化処理が実現されるようなステップを表す。ボックス５２０は、新たな又は非トレーニング医療画像データ内で、例えば結節又は非結節といったグラウンドトルースに関する識別のための候補である領域又はボリュームを検出するポストトレーニング処理ステップを表す。ボックス５３０は、候補領域を分割するステップを表し、ボックス５４０は、適切な分類のため最も重要な特徴であるとGAにより決定されるような特徴、つまり特徴サブセットを抽出するため、分割された候補領域を処理するステップを表す。そして、ブロック５５０に示されるように、サポートベクタマシンが、感度を維持しつつ向上した特異度で非トレーニング候補領域において真の陽性と識別されるものを特定する。
【００２８】
そのため、ボックス５１０に示されるその方法の詳細な説明が、図５において説明される。ステップ１は、偽の結節セットが結節の大きさに基づき３つのサブセットに分割されることを示す。図６内で「ケース数」として識別されるテーブルに見られるように、統計的な分析でのケース数分布が下に示される。
【００２９】
ステップ２において、機械学習が、最大の偽の結節(例えば 4 mmを超える)と全ての真の結節とを用いる。最大の偽の結節を選択する最初の理由は、真の結節のケース数と同程度だからである。第２の理由は、大きな偽の結節から抽出される画像特徴は、より特徴的であると信じられるからである。ここで使用される特定の機械学習技術は、サポートベクタマシン(SVM)である。
【００３０】
ステップ３において、機械学習に基づき分類器が生成される。両方のクラスにおいてケース数は同程度であるので、分類器は、ほとんどすべての真の結節を保持することができ、異なる交叉検定法を適用した後大きな偽の結節の90%近くを削減することができる。
【００３１】
ステップ４において、ステップ３において述べられる分類器が、残りの小さな偽の結節に適用される。その結果は、偽の結節の半分以上が除去されることを示す。概して、層化手法が、不均衡ケース問題を克服するのによい方法であることがわかる。なぜなら、バイアスドゴール問題に対して、層化手法は、最初に多くの真の結節が維持されることを保証し(第１優先度)、その後、偽の結節を削減するからである(第２優先度)。そこで、この手法は、両方の側に対して誤認識されるケースを減らすことに関し同じ優先度で全体の分類精度を向上させようとする不均衡データセット問題を解決する他の手法とは異なる。肺結節誤検出低減といったバイアスドゴール問題に対して、特に有益である。
【００３２】
本発明の方法を実行する又は本発明のFPR分類器を駆動するのに必要なソフトウェアは、論理的な機能を実現するための実行可能命令の順序付けされたリストを有することができる点に留意することが重要である。そのようなものとして、そのソフトウェアは、コンピュータベースのシステム、プロセッサを含むシステム、若しくは命令実行システム、装置若しくはデバイスから命令をフェッチし、その命令を実行することができる他のシステムといった命令実行システム、装置若しくはデバイスにより、又はそれらに結び付けて使用するいずれかのコンピュータ可読媒体において実現されることができる。本書の文脈において、「コンピュータ可読媒体」は、命令実行システム、装置又はデバイスにより、又はそれらと結びつけて使用するプログラムを含み、格納し、通信し、伝播し、又は運搬するいずれの手段ともすることができる。
【００３３】
コンピュータ可読媒体は、例えば、電子的、磁気的、光学的、電磁気的、赤外線による、又は半導体のシステム、装置、デバイス又は伝播媒体とすることができるが、これらに限定されるものではない。コンピュータ可読媒体のより特定の例(非包括的なリスト)は、以下を含む：１つ又は複数のワイヤを持つ電気接続(電子)、ポータブルコンピュータディスケット(磁気)、ランダムアクセスメモリ(RAM)(磁気)、リードオンリメモリ(ROM)(磁気)、消去可能プログラム可能リードオンリメモリ(EPROM又はフラッシュメモリ)(磁気)、光学ファイバ(光学)及びポータブル・コンパクトディスク・リードオンリメモリ(CDROM)(光学)である。コンピュータ可読媒体は、プログラムがプリントされる紙又は他の適切な媒体であってさえよいことに留意されたい。なぜなら、プログラムは、例えば、紙又は他の媒体の光学スキャニングを介して電子的にキャプチャされ、コンパイルされ、インタープリタにかけられ(interpreted)、又は必要なら適切な態様で処理され、その後コンピュータメモリ格納されることができるからである。
【００３４】
本発明の上述された実施形態は、特に、いずれの「好ましい」実施形態も本発明の原理の明確な理解のために単に記載される実現の可能な例示に過ぎないことを強調しておく。更に、本発明の精神及び原理から実質的に逸脱することなく、多くの変形及び変更が上述した本発明の実施形態に対してなされることができる。斯かる変形及び変更はすべて、本開示により教示されるものとして意図され、本発明の範囲に含まれるものであり、添付の請求項により保護されるものである。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】サポートベクタマシン(SVM)を用いてコンピュータ断層撮影(CT)医療画像からコンピュータ支援検出(CAD)における誤検出低減(FPR)を実行するためのシステムを表す図である。
【図２】サポートベクタマシンの基本的なアイデアを表す図である。
【図３】本発明の例示的な処理を特定する処理フロー図である。
【図４】GAベースの特徴サブセット選択処理を表す図である。
【図５】肺結節誤検出低減のための層化方法に特化したシステムレベルの図である。
【図６】結節サイズに基づき、検出された偽の結節の統計的な分析を与える図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【国際調査報告】
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