(57)【要約】  本願の実施例は、検出モデルのトレーニング方法、装置及び端末機器を開示し、情報処理の技術分野に適用される。トレーニング装置は、まず、初期検出モデルと、適応モデルと、病変ターゲット情報がラベリングされたソースドメインデータと、病変ターゲット情報がラベリングされていないターゲットドメインデータとを含む初期トレーニングモデルを決定し、次に、初期検出モデル及び適応モデルに基づいてトレーニングサンプル中のデータを処理した後、それぞれ検出結果及びドメイン分類結果を取得し、最後に、検出結果と、ドメイン分類結果と、上記トレーニングサンプルとに基づいて、関連する損失関数値を計算し、損失関数値に基づいて初期トレーニングモデルにおける固定パラメータ値を調整して最終的な検出モデルを取得する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
トレーニング装置が、初期トレーニングモデルを決定するステップであって、前記初期トレーニングモデルに、初期検出モデルと、適応モデルとが含まれるステップと、
前記トレーニング装置がトレーニングサンプルを決定するステップであって、前記トレーニングサンプルに、ソースドメインデータと、ターゲットドメインデータとが含まれ、前記ソースドメインデータに、複数の第１のユーザの身体器官画像が含まれ、各第１のユーザの身体器官画像に、病変ターゲットを含むか否かを示す第１の識別子と、各第１のユーザの身体器官画像の属するドメインを示す第２の識別子とが含まれ、前記ターゲットドメインデータに、複数の第２のユーザの身体器官画像と、各第２のユーザの身体器官画像の属するドメインを示す第３の識別子とが含まれるステップと、
前記トレーニング装置が、前記初期検出モデルで、各第１のユーザの身体器官画像の特徴に基づいて、各第１のユーザの身体器官画像に病変ターゲットが含まれるか否かをそれぞれ決定することで、検出結果を取得するとともに、前記適応モデルで、各ユーザの身体器官画像の特徴に基づいて、前記トレーニングサンプルにおける各ユーザの身体器官画像の属するドメインをそれぞれ決定することで、ドメイン分類結果を取得するステップと、
前記トレーニング装置が、前記検出結果及びドメイン分類結果、並びに、前記第１の識別子、第２の識別子及び第３の識別子に基づいて、前記初期トレーニングモデルに関連する損失関数値を計算するステップと、
前記トレーニング装置が、前記損失関数値に基づいて前記初期トレーニングモデルにおける固定パラメータ値を調整することにより、最終的な検出モデルを取得するステップとを含むことを特徴とする、検出モデルのトレーニング方法。
【請求項２】
前記第１のユーザの身体器官画像における一部のユーザの身体器官画像には、病変ターゲットが含まれ、前記ソースドメインデータには、前記一部のユーザの身体器官画像に含まれる病変ターゲットの種類及び位置がさらに含まれ、
前記初期トレーニングモデルに関連する損失関数値を計算する前記ステップの前に、前記方法は、前記トレーニング装置が、前記初期検出モデルで、前記一部のユーザの身体器官画像に含まれる病変ターゲットの種類及び位置をそれぞれ決定することで、ターゲット検出結果を取得するステップをさらに含み、
前記初期トレーニングモデルに関連する損失関数値を計算する前記ステップは、具体的には、前記検出結果、ドメイン分類結果及びターゲット検出結果、並びに、前記第１の識別子、第２の識別子及び第３の識別子に基づいて、前記初期トレーニングモデルに関連する損失関数値を計算するステップを含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記初期トレーニングモデルに関連する前記損失関数値は、具体的には、検出損失関数と適応損失関数の関数計算値を含み、
前記検出損失関数は、前記初期検出モデルに基づいて決定された、第１のユーザの身体器官画像に病変ターゲットが含まれるか否かを示す情報と、前記トレーニングサンプルにおける第１の識別子との間の差異を示す第１の誤差、及び、前記初期検出モデルに基づいて決定された、前記一部のユーザの身体器官画像における病変ターゲットの種類及び位置と、前記トレーニングサンプルにおける一部のユーザの身体器官画像における病変ターゲットの種類及び位置との間の差異を示す第３の誤差を含み、
前記適応損失関数は、前記適応モデルに基づいて決定された、トレーニングサンプルにおける各ユーザの身体器官画像がソースドメイン又はターゲットドメインに属する情報と、前記トレーニングサンプルにおける第２の識別子及び第３の識別子との間の差異を示す第２の誤差を含むことを特徴とする、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
トレーニング装置が、初期トレーニングモデルを決定する前記ステップは、具体的には、
前記トレーニング装置が、前記初期検出モデルに特徴抽出モジュールと、検出分類モジュールとが含まれ、前記適応モデルにドメイン分類モジュールが含まれることを決定するステップであって、前記検出分類モジュールが前記特徴抽出モジュールによって抽出された特徴に基づいて病変ターゲットがあるか否かの分類を行い、前記ドメイン分類モジュールが前記特徴抽出モジュールによって抽出された特徴に基づいてドメイン分類を行うステップと、
前記トレーニング装置が、前記初期検出モデルと適応モデルにおける固定パラメータの初期値を決定するステップとを含み、
前記トレーニング装置が、前記損失関数値に基づいて前記初期トレーニングモデルにおける固定パラメータ値を調整するステップは、具体的には、前記トレーニング装置が、前記損失関数値に基づいて前記固定パラメータの初期値を調整するステップを含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記適応モデルは、勾配反転モジュールをさらに含み、
前記勾配反転モジュールは、前記特徴抽出モジュールによって抽出された特徴を前記ドメイン分類モジュールに伝達し、また、前記固定パラメータ値を調整するときに、前記ドメイン分類モジュールの誤差を反転させることにより、前記反転後の誤差に基づいて前記特徴抽出モジュールにおける固定パラメータ値を調整するようにすることを特徴とする、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記特徴抽出モジュールは、中間特徴抽出モジュールと、最終特徴抽出モジュールとを含み、前記ドメイン分類モジュールは、前記中間特徴抽出モジュール又は最終特徴抽出モジュールによって抽出された特徴に基づいてドメイン分類を行い、
前記ドメイン分類モジュールは、１つ又は複数個有することを特徴とする、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記固定パラメータ値への調整が、
前記固定パラメータ値の調整回数が予め設定された回数に達することと、
現在調整された固定パラメータ値と前回調整された固定パラメータ値との差分値が閾値より小さいことのいずれかの停止条件を満たすと、
前記トレーニング装置は、前記固定パラメータ値への調整を停止することを特徴とする、請求項１〜６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記トレーニング装置が、検出対象のユーザの身体器官画像を決定し、前記最終的な検出モデルに基づいて、前記検出対象のユーザの身体器官画像に病変ターゲットが含まれるか否かを決定するステップを含むことを特徴とする、請求項１〜６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
初期トレーニングモデルを決定するためのモデル決定ユニットであって、前記初期トレーニングモデルに、初期検出モデルと、適応モデルとが含まれるモデル決定ユニットと、
トレーニングサンプルを決定するためのサンプル決定ユニットであって、前記トレーニングサンプルに、ソースドメインデータと、ターゲットドメインデータが含まれ、前記ソースドメインデータに、複数の第１のユーザの身体器官画像が含まれ、各第１のユーザの身体器官画像に、病変ターゲットを含むか否かを示す第１の識別子と、各第１のユーザの身体器官画像の属するドメインを示す第２の識別子とが含まれ、前記ターゲットドメインデータに、複数の第２のユーザの身体器官画像と、各第２のユーザの身体器官画像の属するドメインを示す第３の識別子とが含まれるサンプル決定ユニットと、
前記初期検出モデルで、各第１のユーザの身体器官画像の特徴に基づいて、各第１のユーザの身体器官画像に病変ターゲットが含まれるか否かをそれぞれ決定することで、検出結果を取得するとともに、前記適応モデルで、各ユーザの身体器官画像の特徴に基づいて、前記トレーニングサンプルにおける各ユーザの身体器官画像の属するドメインをそれぞれ決定することで、ドメイン分類結果を取得するためのモデル処理ユニットと、
前記検出結果及びドメイン分類結果、並びに、前記第１の識別子、第２の識別子及び第３の識別子に基づいて、前記初期トレーニングモデルに関連する損失関数値を計算するための損失関数ユニットと、
前記損失関数値に基づいて、前記初期トレーニングモデルにおける固定パラメータ値を調整することにより、最終的な検出モデルを取得する調整ユニットとを含むことを特徴とする、トレーニング装置。
【請求項１０】
前記サンプル決定ユニットによって決定されたトレーニングサンプルにおいて、前記第１のユーザの身体器官画像における一部のユーザの身体器官画像には、病変ターゲットが含まれ、前記ソースドメインデータには、前記一部のユーザの身体器官画像に含まれる病変ターゲットの種類及び位置がさらに含まれ、
前記モデル処理ユニットは、さらに、前記初期検出モデルで、前記一部のユーザの身体器官画像に含まれる病変ターゲットの種類及び位置をそれぞれ決定することで、ターゲット検出結果を取得し、
前記損失関数ユニットは、前記検出結果、ドメイン分類結果及びターゲット検出結果、並びに、前記第１の識別子、第２の識別子及び第３の識別子に基づいて、前記初期トレーニングモデルに関連する損失関数値を計算することを特徴とする、請求項９に記載の装置。
【請求項１１】
前記初期トレーニングモデルに関連する前記損失関数値は、具体的には、検出損失関数と適応損失関数の関数計算値を含み、
前記検出損失関数は、前記初期検出モデルに基づいて決定された、第１のユーザの身体器官画像に病変ターゲットが含まれるか否かを示す情報と、前記トレーニングサンプルにおける第１の識別子との間の差異を示す第１の誤差、及び、前記初期検出モデルに基づいて決定された、前記一部のユーザの身体器官画像における病変ターゲットの種類及び位置と、前記トレーニングサンプルにおける一部のユーザの身体器官画像における病変ターゲットの種類及び位置との間の差異を示す第３の誤差を含み、
前記適応損失関数は、前記適応モデルに基づいて決定された、トレーニングサンプルにおける各ユーザの身体器官画像がソースドメイン又はターゲットドメインに属する情報と、前記トレーニングサンプルにおける第２の識別子及び第３の識別子との間の差異を示す第２の誤差を含むことを特徴とする、請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記モデル決定ユニットは、具体的には、前記初期検出モデルに特徴抽出モジュールと、検出分類モジュールとが含まれ、前記適応モデルにドメイン分類モジュールが含まれることを決定し、前記初期検出モデルと適応モデルにおける固定パラメータの初期値を決定し、
前記検出分類モジュールは、前記特徴抽出モジュールによって抽出された特徴に基づいて病変ターゲットがあるか否かの分類を行い、前記ドメイン分類モジュールは、前記特徴抽出モジュールによって抽出された特徴に基づいてドメイン分類を行うことを特徴とする、請求項９に記載の装置。
【請求項１３】
各命令を実現するためのプロセッサと、
複数の命令を記憶するための記憶媒体と、を含み、
前記プロセッサは、前記命令をロードして、請求項１〜８のいずれか１項に記載の検出モデルのトレーニング方法を実行するように構成されることを特徴とする、端末機器。
【請求項１４】
コンピュータに、請求項１〜８のいずれか１項に記載の検出モデルのトレーニング方法を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、２０１８年１０月２５日に提出された、出願番号が２０１８１１２５１２１４．０であり、発明の名称が「検出モデルのトレーニング方法、装置及び端末機器」である中国特許出願に基づく優先権を主張するものであり、その全ての内容は参照により本願に組み込まれるものとする。
【０００２】
本願は、情報処理の技術分野に関し、特に、検出モデルのトレーニング方法、装置及び端末機器に関する。
【背景技術】
【０００３】
近年、人工知能は、医療映像分野においてますます大きな役割を果たしている。深層学習方法による結直腸ポリープの検出システムは、適切な基準とする百万枚の結直腸データを学習してトレーニングを行い、臨床医の診断を補助し、検出漏れ率を低下させることができる。
【０００４】
具体的な結直腸ポリープの検出システムにおいて、畳み込みニューラルネットワークを用いて検出対象の画像を特徴抽出し、サポートベクターマシン法により分類する。サポートベクターマシン法により分類する場合、まず、検出対象の画像におけるポリープの有無を判定し、次に、検出対象の画像におけるポリープの性質を分類する。
【０００５】
畳み込みニューラルネットワークとサポートベクターマシンをトレーニングするときに用いるデータは、プライベートデータであり、データ量が少なく、このようにして得られるシステムの検出効果は良いものではなく、また、各病院で利用される機器が異なり、異なる医師の間で操作習慣が異なるため、異なる病院から収集された映像データには、例えば、映像の解像度、背景雑音の面で一定の差異があり、これは、異なる病院に結直腸ポリープの検出システムを普及させる場合、検出効果が大幅に低下することをもたらす。
【０００６】
より多くのトレーニングデータを収集し、より多くの病院のデータを網羅することにより、このような状況をある程度改善できるが、トレーニングデータ中の結直腸のデータについては、専門的な医師がトレーニング画像をラベリングする必要があり、より多くのデータを収集することは、膨大なコストと時間がかかる。
【発明の概要】
【０００７】
本願の実施例は、検出モデルのトレーニング方法、装置及び端末機器を提供し、初期検出モデル及び適応モデルに基づいて最終的な検出モデルをトレーニングすることを実現する。
【０００８】
本願の実施例の第１の態様に係る検出モデルのトレーニング方法は、
トレーニング装置が、初期トレーニングモデルを決定するステップであって、前記初期トレーニングモデルに、初期検出モデルと、適応モデルとが含まれるステップと、
前記トレーニング装置がトレーニングサンプルを決定するステップであって、前記トレーニングサンプルに、ソースドメインデータと、ターゲットドメインデータとが含まれ、前記ソースドメインデータに、複数の第１のユーザの身体器官画像が含まれ、各第１のユーザの身体器官画像に、病変ターゲットを含むか否かを示す第１の識別子と、各第１のユーザの身体器官画像の属するドメインを示す第２の識別子とが含まれ、前記ターゲットドメインデータに、複数の第２のユーザの身体器官画像と、各第２のユーザの身体器官画像の属するドメインを示す第３の識別子とが含まれるステップと、
前記トレーニング装置が、前記初期検出モデルで、各第１のユーザの身体器官画像の特徴に基づいて、各第１のユーザの身体器官画像に病変ターゲットが含まれるか否かをそれぞれ決定することで、検出結果を取得するとともに、前記適応モデルで、各ユーザの身体器官画像の特徴に基づいて、前記トレーニングサンプルにおける各ユーザの身体器官画像の属するドメインをそれぞれ決定することで、ドメイン分類結果を取得するステップと、
前記トレーニング装置が、前記検出結果及びドメイン分類結果、並びに、前記第１の識別子、第２の識別子及び第３の識別子に基づいて、前記初期トレーニングモデルに関連する損失関数値を計算するステップと、
前記トレーニング装置が、前記損失関数値に基づいて前記初期トレーニングモデルにおける固定パラメータ値を調整することにより、最終的な検出モデルを取得するステップとを含む。
【０００９】
本願の実施例の第２の態様に係るトレーニング装置は、
初期トレーニングモデルを決定するためのモデル決定ユニットであって、前記初期トレーニングモデルに、初期検出モデルと、適応モデルとが含まれるモデル決定ユニットと、
トレーニングサンプルを決定するためのサンプル決定ユニットであって、前記トレーニングサンプルに、ソースドメインデータと、ターゲットドメインデータとが含まれ、前記ソースドメインデータに、複数の第１のユーザの身体器官画像が含まれ、各第１のユーザの身体器官画像に、病変ターゲットを含むか否かを示す第１の識別子と各第１のユーザの身体器官画像の属するドメインを示す第２の識別子とが含まれ、前記ターゲットドメインデータに、複数の第２のユーザの身体器官画像と、各第２のユーザの身体器官画像の属するドメインを示す第３の識別子とが含まれるサンプル決定ユニットと、
前記初期検出モデルで、各第１のユーザの身体器官画像の特徴に基づいて、各第１のユーザの身体器官画像に病変ターゲットが含まれるか否かをそれぞれ決定することで、検出結果を取得するとともに、前記適応モデルで、各ユーザの身体器官画像の特徴に基づいて、前記トレーニングサンプルにおける各ユーザの身体器官画像の属するドメインをそれぞれ決定することで、ドメイン分類結果を取得するためのモデル処理ユニットと、
前記検出結果及びドメイン分類結果、並びに、前記第１の識別子、第２の識別子及び第３の識別子に基づいて、前記初期トレーニングモデルに関連する損失関数値を計算するための損失関数ユニットと、
前記損失関数値に基づいて前記初期トレーニングモデルにおける固定パラメータ値を調整することにより、最終的な検出モデルを取得する調整ユニットとを含む。
【００１０】
本願の実施例の第３の態様に係る記憶媒体は、プロセッサによってロードされて、上記本願の実施例の第１の態様に記載の検出モデルのトレーニング方法を実行するための複数の命令を記憶する。
【００１１】
本願の実施例の第３の態様に係る端末機器は、各命令を実現するためのプロセッサと、
プロセッサによってロードされて、上記本願の実施例の第１の態様に記載の検出モデルのトレーニング方法を実行するための複数の命令を記憶する記憶媒体とを含む。
【００１２】
以上から分かるように、本実施例の方法では、トレーニング装置は、ユーザの身体器官画像における病変ターゲットを検出するための検出モデルをトレーニングする場合、まず、初期トレーニングモデルを決定し、初期トレーニングモデルが初期検出モデルと、適応モデルと、病変ターゲット情報がラベリングされたソースドメインデータと、病変ターゲット情報がラベリングされていないターゲットドメインデータとを含み、次に、初期検出モデル及び適応モデルに基づいてトレーニングサンプル中のデータを処理した後、それぞれ検出結果及びドメイン分類結果を取得し、最後に、検出結果、ドメイン分類結果及び上記トレーニングサンプルに基づいて、関連する損失関数値を計算し、かつ損失関数値に基づいて初期トレーニングモデルにおける固定パラメータ値を調整して最終的な検出モデルを取得する。このように、検出モデルをトレーニングする過程において、一部のトレーニングサンプルのデータは、病変ターゲット情報がラベリングされたソースドメインデータを用い、他の一部のトレーニングサンプルのデータは、病変ターゲット情報がラベリングされていないターゲットドメインデータを用いて、病変ターゲット情報をラベリングしにくい場合、病変ターゲット情報がラベリングされていない画像をトレーニングサンプルとして用いることもできるため、トレーニングサンプルが十分に多くなり、最終的にトレーニングして取得された検出モデルの効果が高くなる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
本願の実施例における技術手段をより明確に説明するために、以下、実施例の説明に必要な図面を簡単に説明するが、明らかのように、以下の説明における図面は本願のいくつかの実施例に過ぎず、当業者であれば、創造的な労働をせずにこれらの図面に基づいて他の図面を得ることができる。
【図１】本願の実施例に係る検出モデルのトレーニング方法の概略図である。
【図２】本願の実施例に係る検出モデルのトレーニング方法のフローチャートである。
【図３】本願の応用実施例に係る検出モデルのトレーニング方法のフローチャートである。
【図４】本願の応用実施例において決定される初期トレーニングモデルの概略図である。
【図５】本願の応用実施例において決定される別の初期トレーニングモデルの概略図である。
【図６】本願の実施例に係るトレーニング装置の概略構成図である。
【図７】本願の実施例に係る端末機器の概略構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本願の実施例における図面を参照しながら、本願の実施例の技術手段を明確かつ完全に説明するが、明らかのように、説明された実施例は、本願の一部の実施例に過ぎず、全ての実施例ではない。当業者が本願の実施例を基に、創造的な労働をしない前提で得られる他の全ての実施例は、いずれも本願の保護範囲に属する。
【００１５】
本願の明細書、特許請求の範囲及び上記図面における「第１」、「第２」、「第３」、「第４」等（存在すれば）の用語は、類似の対象を区別するためのもので、特定の順序又は前後順を限定するものではない。なお、ここで説明する本願の実施例を図面に示すか、又は説明した順とは異なる順でも実現できるように、このように使用されるデータは適切な状況で交換可能である。また、「含む」、「有する」及びそれらのいかなる変形用語は、非排他的に含むことをカバーするものであり、例えば、一連のステップ又はユニットを含むプロセス、方法、システム、製品又は機器は、明確に例示されたそれらのステップ又はユニットに限定されず、明確に例示されていない又はこれらのプロセス、方法、製品又は機器固有の他のステップ又はユニットを含んでもよいことを表す。
【００１６】
本願の実施例に係る検出モデルのトレーニング方法は、主に、トレーニング装置に適用され、図１に示すように、トレーニング装置は、以下のステップで、検出モデルをトレーニングすることができる。
【００１７】
即ち、初期トレーニングモデルを決定するステップであって、前記初期トレーニングモデルに、初期検出モデルと、適応モデルとが含まれるステップと、トレーニングサンプルを決定するステップであって、前記トレーニングサンプルに、ソースドメインデータと、ターゲットドメインデータとが含まれ、前記ソースドメインデータに、複数の第１のユーザの身体器官画像が含まれ、各第１のユーザの身体器官画像に、病変ターゲットを含むか否かを示す第１の識別子と各第１のユーザの身体器官画像の属するドメインを示す第２の識別子とが含まれ、前記ターゲットドメインデータに、複数の第２のユーザの身体器官画像と、各第２のユーザの身体器官画像の属するドメインを示す第３の識別子とが含まれるステップと、前記初期検出モデルで、各第１のユーザの身体器官画像の特徴に基づいて、各第１のユーザの身体器官画像に病変ターゲットが含まれるか否かをそれぞれ決定することで、検出結果を取得するとともに、前記適応モデルで、各ユーザの身体器官画像の特徴に基づいて、前記トレーニングサンプルにおける各ユーザの身体器官画像の属するドメインをそれぞれ決定することで、ドメイン分類結果を取得するステップと、前記検出結果及びドメイン分類結果、並びに、前記第１の識別子、第２の識別子及び第３の識別子に基づいて、前記初期トレーニングモデルに関連する損失関数値を計算するステップと、前記損失関数値に基づいて前記初期トレーニングモデルにおける固定パラメータ値を調整することにより、最終的な検出モデルを取得するステップである。
【００１８】
このように、検出モデルをトレーニングする過程において、一部のトレーニングサンプルのデータは、病変ターゲット情報がラベリングされたソースドメインデータを用い、他の一部のトレーニングサンプルのデータは、病変ターゲット情報がラベリングされていないターゲットドメインデータを用いることにより、病変ターゲット情報をラベリングしにくい場合でも、病変ターゲット情報がラベリングされていない画像をトレーニングサンプルとして用いることを可能にすることにより、トレーニングサンプルが十分に多くなり、最終的にトレーニングして取得された検出モデルの効果が高くなる。
【００１９】
本願の実施例に係る検出モデルのトレーニング方法は、主にトレーニング装置によって実行され、該トレーニング装置でトレーニングして取得された検出モデルが、主に、ある画像には身体の病変ターゲットが含まれるか否かを検出し、図２のフローチャートに示すように、以下のステップ１０１〜ステップ１０５を含む。
【００２０】
ステップ１０１では、初期トレーニングモデルを決定し、初期トレーニングモデルは、初期検出モデルと適応モデルとを含む。
【００２１】
当業者であれば理解できるように、ユーザは、トレーニング装置を作動させることにより、トレーニング装置に本実施例における検出モデルへのトレーニングを開始させることができ、トレーニング装置が初期トレーニングモデルを決定する場合、初期検出モデルに含まれる多層構造及び各層機構における固定パラメータの初期値を決定することができる。初期検出モデルにおける多層構造は、畳み込みニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ、ＣＮＮ）、ｋ近傍法（Ｋ  ｎｅａｒｅｓｔ  ｎｅｉｇｈｂｏｒｓ、ＫＮＮ）、特異値分解（ｓｉｎｇｕｌａｒ  ｖａｌｕｅ  ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ、ＳＶＤ）及び非負値行列因子分解（Ｎｏｎ−ｎｅｇａｔｉｖｅ  Ｍａｔｒｉｘ  Ｆａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ、ＮＭＦ）等のいずれかのアルゴリズム構成であってよい。
【００２２】
具体的には、トレーニング装置によって決定される初期検出モデルは、特徴抽出モジュールと、検出分類モジュールとを含んでもよく、適応モデルは、ドメイン分類モジュールを含み、特徴抽出モジュールは、特徴を抽出し、検出分類モジュールは、特徴抽出モジュールによって抽出された特徴に基づいて病変ターゲットがあるか否かの分類を行い、ドメイン分類モジュールは、特徴抽出モジュールによって抽出された特徴に基づいてドメイン分類を行う。このように、初期検出モデルと適応モデルとの間に特徴抽出モジュールによって抽出された特徴を共有する。
【００２３】
さらに、トレーニング装置は、初期検出モデルと適応モデルにおける固定パラメータの初期値をさらに決定するものであり、ここで、固定パラメータとは、初期トレーニングモデルにおける各層の構成の計算過程で用いられる一定の、随時代入する必要がないパラメータを意味し、例えば、重み、角度等のパラメータである。
【００２４】
具体的な実現において、適応モデルには、勾配反転モジュールがさらに含まれてもよく、勾配反転モジュールは、特徴抽出モジュールによって抽出された特徴をドメイン分類モジュールに伝達し、かつ固定パラメータ値を調整する過程において、ドメイン分類モジュールの誤差を反転させることにより（例えば、ドメイン分類モジュールの誤差に１つの負数を乗算し）、反転後の誤差に基づいて特徴抽出モジュールにおける固定パラメータ値を調整するようにする。
【００２５】
このように、トレーニング過程が初期トレーニングモデルにおける固定パラメータを継続的に最適化する過程であるため、トレーニング過程において特徴抽出モジュールと勾配反転モジュールとの両部分は対抗関係を形成して、特徴抽出モジュールにおける固定パラメータを最適化することにより、ドメイン分類モジュールの誤差が上昇しても、勾配反転モジュールにより、ドメイン分類モジュールの誤差は平衡状態になるまで低下する。
【００２６】
ステップ１０２では、ソースドメインデータと、ターゲットドメインデータとを含むトレーニングサンプルを決定し、ソースドメインデータには、複数の第１のユーザの身体器官画像が含まれ、各第１のユーザの身体器官画像に、病変ターゲットを含むか否かを示す第１の識別子と、各第１のユーザ身体器官画像の属するドメインを示す第２の識別子とが含まれ、ターゲットドメインデータには、複数の第２のユーザの身体器官画像と、各第２のユーザの身体器官画像の属するドメインの第３の識別子とが含まれる。
【００２７】
さらに、第１のユーザの身体器官画像のうちの一部のユーザの身体器官画像については、一部のユーザの身体器官画像には病変ターゲットが含まれ、ソースドメインデータには、この一部のユーザの身体器官画像に含まれる病変ターゲットの種類及び位置がさらに含まれてもよい。
【００２８】
ステップ１０３では、初期検出モデルにより各第１のユーザの身体器官画像の特徴に基づいて、各第１のユーザの身体器官画像に病変ターゲットが含まれるか否かをそれぞれ決定し、検出結果を取得し、そして、適応モデルにより各ユーザの身体器官画像の特徴に基づいて、トレーニングサンプルにおける各ユーザの身体器官画像（第１のユーザの身体器官画像及び第２のユーザの身体器官画像を含む）の属するドメインをそれぞれ決定し、ドメイン分類結果を取得する。
【００２９】
さらに、ソースドメインデータには、一部のユーザの身体器官画像に含まれる病変ターゲットの種類及び位置が含まれると、さらに、初期検出モデルにより、この一部のユーザの身体器官画像に含まれる病変ターゲットの種類及び位置をそれぞれ決定し、ターゲット検出結果を取得する必要がある。
【００３０】
ステップ１０４では、検出結果及びドメイン分類結果、並びに、第１の識別子、第２の識別子及び第３の識別子に基づいて、初期トレーニングモデルに関連する損失関数値を計算する。
【００３１】
ここで、初期トレーニングモデルに関連する損失関数は、検出損失関数と適応損失関数とを含んでもよく、上記初期トレーニングモデル全体の損失関数は、検出損失関数と適応損失関数との関数計算値、例えば重み付け加算値などを含んでもよい。検出損失関数は、初期トレーニングモデルにおける初期検出モデルに基づいて決定された、トレーニングサンプルにおける第１のユーザの身体器官画像は病変ターゲットが含まれるか否かを示す情報と、各第１のユーザの身体器官画像に実際に病変ターゲットが含まれるか否かを示す情報（すなわち、上記ソースドメインデータに含まれる第１の識別子）との差異を示す第１の誤差を含み、適応損失関数は、初期トレーニングモデルにおける適応モデルに基づいて決定された、トレーニングサンプルにおける各ユーザの身体器官画像がソースドメイン又はターゲットドメインに属する情報と、各ユーザの身体器官画像が実際に、あるドメインに属する情報（すなわち、上記第２の識別子及び第３の識別子）との間の差異を示す第２の誤差を含む。
【００３２】
さらに、検出損失関数は、初期トレーニングモデルにおける初期検出モデルによって決定された、トレーニングサンプルにおける上記一部のユーザの身体器官画像における病変ターゲットの種類及び位置と、その一部のユーザの身体器官画像における病変ターゲットの実際の種類及び実際の位置（すなわち、トレーニングサンプルに含まれるソースドメインデータにラベリングされた種類及び位置）との間の差異を示す第３の誤差をさらに含む。このように、検出損失関数は、上記第１の誤差及び第３の誤差と、第２の誤差との関数計算値、例えば重み付け加算値などを含んでもよい。
【００３３】
上記第１の誤差又は第２の誤差又は第３の誤差の数学的表現形式は、一般的には、交差エントロピーを用いて損失関数を確立し、検出モデルのトレーニング過程は、上記誤差の値をできるだけ減少させる必要があることであり、該トレーニング過程は、逆伝播による導出及び勾配低下等の一連の数学的最適化手段により上記ステップ１０２で決定された固定パラメータの初期値を継続的に最適化し、かつその関数の計算値を最も低くすることである。したがって、本ステップ１０４を実行した後、トレーニング装置は、ステップ１０５における調整ステップを実行する必要がある。
【００３４】
ステップ１０５では、損失関数値に基づいて初期トレーニングモデルにおける固定パラメータ値を調整することにより、最終的な検出モデルを取得する。
【００３５】
具体的には、計算される損失関数の関数値が大きく、例えば、予め設定された値よりも大きいと、調整後の固定パラメータ値に応じて計算される損失関数の関数値が小さくなるように、固定パラメータ値を変更し、例えば、ある重みの重み値を小さくする必要がある。
【００３６】
なお、上記ステップ１０３〜ステップ１０５は、初期トレーニングモデルによりトレーニングサンプルにおける各ユーザの身体器官画像を処理して検出結果及びドメイン分類結果を取得した後、検出結果及びドメイン分類結果に基づいて初期トレーニングモデルにおける固定パラメータ値に対して一回調整を行うものであり、実際の適用においては、固定パラメータ値への調整が一定の停止条件を満たすまで上記ステップ１０３〜１０５を継続的に繰り返し実行する必要がある。
【００３７】
したがって、トレーニング装置は、上記実施例のステップ１０１〜１０５を実行した後に、現在の固定パラメータ値への調整が予め設定された停止条件を満たすか否かを判断する必要があり、満たしていれば、フローを終了し、満たしていなければ、固定パラメータ値を調整した後の初期トレーニングモデルに対して、上記ステップ１０３〜１０５を再び実行する。
【００３８】
予め設定された停止条件は、現在調整される固定パラメータ値と前回調整された固定パラメータ値との差分値が閾値より小さく、すなわち調整された固定パラメータ値が収束に達する条件、固定パラメータ値の調整回数が予め設定された回数に達する条件などのいずれかを含むが、これらに限定されるものではない。
【００３９】
なお、トレーニング装置が最終的な検出モデルを決定した後、検出対象のユーザの身体器官画像を検出する場合、まず、検出対象のユーザの身体器官画像を決定し、次に、最終的な検出モデルに基づいて、検出対象のユーザの身体器官画像に病変ターゲットが含まれるか否かを直接決定し、かつ、病変ターゲットが含まれると、該病変ターゲットの種類及び位置を決定することができる。検出対象のユーザの身体器官画像を決定する場合、まず、ユーザの身体器官画像のオリジナル画像を決定し、次に、該オリジナル画像に対して前処理、例えば強化、ノイズ消去等の処理を行って検出対象のユーザの身体器官画像を取得することにより、その後に最終的な検出モデルに基づいて検出対象のユーザの身体器官画像を検出することは画像自体の欠陥の影響を受けることがない。
【００４０】
以上から分かるように、本実施例の方法では、トレーニング装置は、ユーザの身体器官画像における病変ターゲットを検出するための検出モデルをトレーニングする場合、まず、初期検出モデルと、適応モデルと、病変ターゲット情報がラベリングされたソースドメインデータと、病変ターゲット情報がラベリングされていないターゲットドメインデータとを含む初期トレーニングモデルを決定し、次に、初期検出モデル及び適応モデルに基づいてトレーニングサンプル中のデータを処理した後、それぞれ検出結果及びドメイン分類結果を取得し、最後に、検出結果、ドメイン分類結果及び上記トレーニングサンプルに基づいて、関連する損失関数値を計算し、かつ、損失関数値に基づいて初期トレーニングモデルにおける固定パラメータ値を調整して最終的な検出モデルを取得する。このように、検出モデルをトレーニングする過程において、一部のトレーニングサンプルのデータは、病変ターゲット情報がラベリングされたソースドメインデータを用い、他の一部のトレーニングサンプルのデータは、病変ターゲット情報がラベリングされていないターゲットドメインデータを用いて、病変ターゲット情報をラベリングしにくい場合、病変ターゲット情報がラベリングされていない画像を用いることを可能にすることにより、トレーニングサンプルが十分に多くなり、最終的にトレーニングして取得された検出モデルの効果が高くなる。
【００４１】
以下、具体的な応用実例で本実施例における検出モデルのトレーニング方法を説明し、本実施例の方法は、結直腸画像におけるポリープの検出に適用され、以下の２つの部分を含んでもよい。
【００４２】
（一）図３を参照して、検出モデルのトレーニングは、ステップ２０１〜ステップ２０６を含んでもよい。
【００４３】
ステップ２０１では、初期トレーニングモデルを決定する。
【００４４】
図４を参照して、トレーニング装置は、初期トレーニングモデルの構成が、特徴抽出モジュール（すなわち、図３に示す畳み込みニューラルネットワーク）及び検出分類モジュールを含む初期検出モデルと、勾配反転モジュール（すなわち、図３に示す勾配反転層）及びドメイン分類モジュールを含む適応モデルとを含むことを先に決定してもよい。該勾配反転モジュールは、特徴抽出モジュールの最終特徴抽出モジュールに接続されてもよいし、又は特徴抽出モジュールの中間特徴抽出モジュールに接続されてもよい。
【００４５】
次に、トレーニング装置は、決定された初期トレーニングモデルを初期化し、すなわち、初期トレーニングモデルにおける各固定パラメータの初期値を決定する。
【００４６】
例えば、上記初期検出モデルがＣＮＮアルゴリズム構成であれば、決定された初期検出モデルの多層構造は、畳み込み層及びプーリング層（すなわち特徴抽出モジュール）と、全結合層及び正規化層（すなわち検出分類モジュール）とを含んでもよい。畳み込み層は、入力画像の全ての特徴を抽出し、プーリング層は、畳み込み層で得られた全ての特徴をサンプリングして計算し、入力画像におけるキー特徴を取得し、全結合層は、サンプリングされた特徴に基づいて、各入力画像が、あるタイプに属するスコアを計算し、正規化層は、全結合層によって計算されたスコアに基づいて、ある入力画像が、あるタイプに属する確率を出力する。本実施例では、任意の結直腸画像を入力画像とする。
【００４７】
この場合、上記プーリング層は、特徴抽出モジュールの最終特徴抽出モジュールであり、入力画像の最終的なキー特徴を取得できるため、その後の計算が簡略化され、畳み込み層は、特徴抽出モジュールの中間特徴抽出モジュールであり、入力画像の全ての特徴を取得でき、また、初期検出モデルに対応する固定パラメータは、畳み込みカーネルと、プーリングカーネルと、全結合層における重み値などの計算パラメータとを含んでもよい。
【００４８】
ステップ２０２では、ソースドメインデータと、ターゲットドメインデータとを含むトレーニングサンプルを決定し、ソースドメインデータには、複数の第１の結直腸画像（すなわち、ユーザの身体器官画像）が含まれ、各第１の結直腸画像には、ポリープ（即ち、病変ターゲット）を含むか否かを示す第１の識別子と、一部の結直腸画像（ポリープを含む結直腸画像）におけるポリープの種類及び位置と、各第１の結直腸画像の属するドメインを示す第２の識別子とが含まれ、ターゲットドメインデータには、複数の第２の結直腸画像と、各第２の結直腸画像の属するドメインを示す第３の識別子とが含まれる。
【００４９】
このように、ソースドメインデータには、第１の結直腸画像におけるポリープ情報がラベリングされ、ターゲットデータには、第２の結直腸画像におけるポリープ情報がラベリングされていない。
【００５０】
ステップ２０３では、トレーニングサンプル中のソースドメインデータについて、初期検出モデルにより各第１の結直腸画像の特徴をそれぞれ抽出し、各第１の結直腸画像の特徴に基づいて、各第１の結直腸画像にポリープが含まれるか否かをそれぞれ決定し、検出結果を取得し、ポリープを含む結直腸画像については、初期検出モデルにより各第１の結直腸画像におけるポリープの種類と位置をそれぞれ検出し、ターゲット検出結果を取得する必要がある。
【００５１】
トレーニングサンプル中のターゲットドメインデータについては、適応モデルにより、それぞれ、各第２の結直腸画像に基づいて各第２の結直腸画像の属するドメインの情報を直接決定し、ドメイン分類結果を取得する。具体的な実現において、任意の第２の結直腸画像は、上記初期検出モデルの特徴抽出モジュールにおける最終特徴抽出モジュール又は中間特徴抽出モジュールを通過して、該第２の結直腸画像の特徴が抽出された後、勾配反転モジュールを通過して第２の結直腸の特徴をドメイン分類モジュールに伝達し、次に、ドメイン分類モジュールにより第２の結直腸画像の特徴に基づいてドメイン分類を行い、この過程において、勾配反転モジュールは、第２の結直腸の特徴に対して何ら処理を行わない。
【００５２】
図４に示すように、トレーニング過程において、第１の結直腸画像の走行方向は、図中の実線矢印で示したように、初期検出モデルを通過する必要があり、さらに、適応モデルにおける勾配反転モジュールとドメイン分類モジュールを通過する必要がある。第２の結直腸画像の走行方向は、図中の破線矢印で示したように、初期検出モデルにおける特徴抽出モジュール及び適応モデルにおける勾配反転モジュール及びドメイン分類モジュールを通過する。
【００５３】
具体的には、トレーニングサンプル中の各結直腸画像が特徴抽出モジュールを通過して、対応する特徴が抽出された後、該特徴がソースドメインデータからのものであると、該抽出された特徴は、それぞれ検出分類モジュール、勾配反転モジュール及びドメイン分類モジュールによって処理される必要があり、該特徴がターゲットドメインデータからのものであると、該抽出された特徴は、勾配反転モジュール及びドメイン分類モジュールのみによって処理される必要がある。
【００５４】
このように、特徴抽出モジュールにより、異なるドメインデータから共通の特性が抽出され、ドメインに関連する特性が取り除かれ、ターゲットドメインデータとソースドメインデータとの差異が解消されることにより、ターゲットドメインデータ及びソースドメインデータから抽出された特徴がドメイン不変性を有するため、ソースドメインデータから学習された分類及び検出能力は、ターゲットドメインデータに直接適用されてもよい。
【００５５】
ステップ２０４では、上記のようにして得られた検出結果、ターゲット検出結果及びドメイン分類結果、並びに、第１の識別子、第２の識別子及び第３の識別子に基づいて、初期トレーニングモデルに関連する損失関数値を計算する。
【００５６】
具体的には、初期トレーニングモデルに関連する損失関数値は、初期検出モデルの損失関数と適応モデルの損失関数の関数計算値を含み、初期検出モデルの損失関数Ｌｄｅｔは、検出損失関数Ｌ１（すなわち上記第１の誤差）と、分類損失関数Ｌｃｌｓと、測位の回帰損失関数Ｌｂｏｘ（すなわち上記第３の誤差）とを含んでもよく、このように、初期検出モデル全体の損失関数値は、以下の式１で示すことができ、ここで、λ１とλ２が、検出損失関数、分類損失関数及び測位の回帰損失関数を平衡化するための定数である。
【００５７】
Ｌｄｅｔ＝Ｌ１＋λ１＊Ｌｃｌｓ＋λ２＊Ｌｂｏｘ          （１）
適応モデルの損失関数（すなわち、上記第２の誤差）は、以下の式２の交差エントロピーで示すことができ、ここで、Ｄｉが０である場合、入力された画像がソースドメインデータであることを示し、Ｄｉが１である場合、入力された画像がターゲットドメインデータであることを示し、ｐｉは、ドメイン分類モジュールによって最後に出力されたものがソースドメインデータに属する確率を示す。
【００５８】
Ｌｄ＝Σ（Ｄｉｌｏｇ（ｐｉ）＋（１−Ｄｉ）ｌｏｇ（１−ｐｉ））          （２）
したがって、初期トレーニングモデルに関連する損失関数は、以下の式３で示すことができ、ここで、βが適応モデルの損失関数と初期検出モデルの損失関数を平衡化する。
【００５９】
Ｌ＝Ｌｄｅｔ＋β・Ｌｄ          （３）
ステップ２０５では、損失関数値に基づいて初期トレーニングモデルにおける固定パラメータ値を調整する。
【００６０】
上記ステップ２０４により全体の損失関数値を算出した後、トレーニング装置は、初期トレーニングモデルに対して固定パラメータの初期値（主に重み値）を層ごとに更新することができる。重み値の更新過程において、主に以下の２つの場合を含んでもよい。
【００６１】
（１）初期トレーニングモデルにおける勾配反転モジュール以外の他のモジュールについて
トレーニング装置は、勾配反転モジュール以外の他のモジュールの重み値を更新する場合、後から層ごとに更新し、例えば、検出分類モジュールとドメイン分類モデルにおける重み値を更新してから、特徴抽出モジュールにおける重み値を更新する。ある層の重み値を更新する場合、損失関数値Ｌと重み値ｗとの対応関係に基づいて勾配を計算した後、勾配の方向へ該層の重み値を更新することにより、誤差を最小にする。例えば、勾配がｄＬ／ｄｗであり、ｗ２が更新前の重み値である場合、更新後の重み値はｗ１＝ｗ２−ｌｅａｒｎｉｎｇ＿ｒａｔｅ＊ｄＬ／ｄｗとなり、ここで、ｌｅａｒｎｉｎｇ＿ｒａｔｅは、学習率であり、重み値毎に変化するステップ幅を制御する。
【００６２】
ある層が最終層のモジュールであれば、該層の勾配を計算する場合、直接、損失関数値Ｌを該層の誤差として用いて勾配を計算してもよく、ある層が最終層のモジュールでなければ、該層の勾配を計算する場合、前の層の誤差と該層の重み値との積を該層の誤差として勾配の計算を行う必要がある。前の層から該層までの順序とは、初期トレーニングモデルにおける後から前への順序を指す。
【００６３】
（２）勾配反転モジュールについて
勾配反転モジュールは、重み値等の任意の固定パラメータを含まず、トレーニング装置は、まず、勾配反転モジュールの前の一層のモジュール（すなわち、ドメイン分類モジュール）の誤差を決定し、その後、勾配反転モジュールにより該誤差を１つの負数に乗算して１つの勾配を得て、それを勾配反転モジュールの後の一層のモジュールの誤差として、該勾配反転モジュールの後のモジュール、すなわち特徴抽出モジュールの勾配への反転を実現することにより、ドメイン分類モジュールの誤差を最大化する。
【００６４】
このように、初期検出モデルにおける特徴抽出モジュールは、ドメイン分類モジュールができるだけ誤って分類することを目的とし、適応モジュールは、ドメイン分類モジュールができるだけ正しく分類することを目的としており、最後に平衡に達すると、特徴抽出モジュールによって抽出された特徴は、ドメインに関連する特徴情報を含まず、異なるドメインの差異を解消し、ドメインオフセットの現象を解消することができる。
【００６５】
なお、上記決定された初期トレーニングモデルにおける特徴抽出モジュールによって抽出された特徴は、勾配反転モジュールを通過し、ドメイン分類モジュールに到達する。図５に示すように、他の実施例では、決定された初期トレーニングモデルには、勾配反転モジュールが含まれなくてもよく、このように、特徴抽出モジュールによって抽出された特徴が勾配反転モジュールを通過することはなく、この場合、トレーニング装置は、特徴抽出モジュールの勾配の反転を実現するように、ドメイン分類モジュールにおける重み値を調整した後、上記勾配反転モジュールが実行する方法を実行する必要がある。
【００６６】
ステップ２０６では、固定パラメータ値への調整が、固定パラメータ値の調整回数が予め設定された回数に達する条件、現在調整される固定パラメータ値と前回調整された固定パラメータ値との差分値が閾値より小さいなどの条件のいずれかの予め設定された条件を満たすか否かを判断し、満たしていなければ、上記ステップ２０３に戻り、満たしていれば、フローを終了する。
【００６７】
上記ステップ２０３〜２０６を継続的に繰り返すことにより、最終的な検出モデルを取得することができる。
【００６８】
なお、結直腸画像におけるポリープの情報は、専門的な医師がラベリングする必要があるため、高価で所要時間が長く、異なる病院に使用する設備が異なるため、結直腸画像データの分布の差異が大きく、このように、収集されたトレーニングデータは全ての病院をカバーすることができない。本願の実施例では、適応モデルを結直腸画像の検出モデルに適用することは、既存のラベリングされたソースドメインデータ（第１の結直腸画像を含む）のみを、新たな病院の画像データ、すなわちターゲットドメインデータ（第２の結直腸画像を含む）と結合することしか必要とせず、ターゲットドメインデータに対してポリープのラベリングを行う必要がない。このように、ソースドメインデータにおける第１の結直腸画像に対する検出は、ターゲットドメインデータにおける第２の結直腸画像におけるポリープの検出に適用することができ、かつ、検出効果は、ポリープ情報がラベリングされた結直腸画像の検出効果に相当し、結直腸ポリープ検出システムの普及時のデータのドメインオフセット現象を解消し、結直腸ポリープ検出システムの個々の病院での普及に役立つ。
【００６９】
（二）検出対象の結直腸画像の検出
検出対象の結直腸画像を最終的に得られた検出モデルに入力すれば、該検出対象の結直腸画像にポリープが含まれているか否かを取得でき、ポリープが含まれている場合、該ポリープの種類及び位置を取得することができる。
【００７０】
本願の実施例に係るトレーニング装置は、その概略構成図である図６に示すように、具体的には、モデル決定ユニット１０と、サンプル決定ユニット１１と、モデル処理ユニット１２と、損失関数ユニット１３と、調整ユニット１４とを含んでもよい。
【００７１】
モデル決定ユニット１０は、初期検出モデルと適応モデルとを含む初期トレーニングモデルを決定する。
【００７２】
前記モデル決定ユニット１０は、具体的には、特徴抽出モジュールと、検出分類モジュールとを含む前記初期検出モデル、及びドメイン分類モジュールを含む前記適応モデルを決定し、前記検出分類モジュールは、前記特徴抽出モジュールによって抽出された特徴に基づいて病変ターゲットがあるか否かの分類を行い、前記ドメイン分類モジュールは、前記特徴抽出モジュールによって抽出された特徴に基づいてドメイン分類を行い、前記モデル決定ユニット１０は、前記初期検出モデルと適応モデルにおける固定パラメータの初期値を決定する。
【００７３】
前記特徴抽出モジュールは、中間特徴抽出モジュール及び最終特徴抽出モジュールを含み、前記ドメイン分類モジュールは、前記中間特徴抽出モジュール又は最終特徴抽出モジュールによって抽出された特徴に基づいてドメイン分類を行い、前記ドメイン分類モジュールは、１つ又は複数個有する。
【００７４】
さらに、適応モデルには、前記特徴抽出モジュールによって抽出された特徴を前記ドメイン分類モジュールに伝達し、かつ前記固定パラメータ値を調整するときに、前記ドメイン分類モジュールの誤差を反転させることにより、前記反転後の誤差に基づいて前記特徴抽出モジュールにおける固定パラメータ値を調整するための勾配反転モジュールを含んでもよい。
【００７５】
サンプル決定ユニット１１は、ソースドメインデータと、ターゲットドメインデータとを含むトレーニングサンプルを決定し、前記ソースドメインデータには、複数の第１のユーザの身体器官画像が含まれ、各第１のユーザの身体器官画像に、病変ターゲットを含むか否かを示す第１の識別子と、各第１のユーザ身体器官画像の属するドメインを示す第２の識別子とが含まれ、前記ターゲットドメインデータには、複数の第２のユーザの身体器官画像と、各第２のユーザの身体器官画像の属するドメインを示す第３の識別子とが含まれる。
【００７６】
モデル処理ユニット１２は、前記モデル決定ユニット１０によって決定された前記初期検出モデルにより各第１のユーザの身体器官画像の特徴に基づいて、前記サンプル決定ユニット１１によって決定されたソースドメインデータにおける各第１のユーザの身体器官画像に病変ターゲットが含まれるか否かをそれぞれ決定し、検出結果を取得し、そして、前記適応モデルにより各ユーザの身体器官画像の特徴に基づいて、前記トレーニングサンプルにおける各ユーザの身体器官画像の属するドメインをそれぞれ決定し、ドメイン分類結果を取得する。
【００７７】
損失関数ユニット１３は、前記モデル処理ユニット１２で得られた検出結果及びドメイン分類結果、並びに、前記第１の識別子、第２の識別子及び第３の識別子に基づいて、前記初期トレーニングモデルに関連する損失関数値を計算する。
【００７８】
具体的には、前記初期トレーニングモデルに関連する前記損失関数値は、具体的に、検出損失関数と適応損失関数の関数計算値を含み、前記検出損失関数は、前記初期検出モデルに基づいて決定された、第１のユーザの身体器官画像に病変ターゲットが含まれるか否かを示す情報と、前記トレーニングサンプルにおける第１の識別子との間の差異を示す第１の誤差、及び、前記初期検出モデルに基づいて決定された、前記一部のユーザの身体器官画像における病変ターゲットの種類及び位置と、前記トレーニングサンプルにおける一部のユーザの身体器官画像における病変ターゲットの種類及び位置との間の差異を示す第３の誤差を含み、前記適応損失関数は、前記適応モデルに基づいて決定されたトレーニングサンプルにおける各ユーザの身体器官画像がソースドメイン又はターゲットドメインに属する情報と、前記トレーニングサンプルにおける第２の識別子及び第３の識別子との間の差異を示す第２の誤差を含む。
【００７９】
調整ユニット１４は、前記損失関数ユニット１３で得られた損失関数値に基づいて前記初期トレーニングモデルにおける固定パラメータ値を調整することにより、最終的な検出モデルを取得する。
【００８０】
具体的には、前記サンプル決定ユニット１０によって決定されたトレーニングサンプルにおいて、前記第１のユーザの身体器官画像における一部のユーザの身体器官画像には、病変ターゲットが含まれ、前記ソースドメインデータには、さらに、前記一部のユーザの身体器官画像に含まれる病変ターゲットの種類及び位置が含まれ、前記モデル処理ユニット１２は、さらに、前記初期検出モデルにより、前記一部のユーザの身体器官画像に含まれる病変ターゲットの種類及び位置をそれぞれ決定し、ターゲット検出結果を取得し、前記損失関数ユニット１３は、前記検出結果、ドメイン分類結果及びターゲット検出結果、並びに、前記第１の識別子、第２の識別子及び第３の識別子に基づいて、前記初期トレーニングモデルに関連する損失関数値を計算する。
【００８１】
前記調整ユニット１４は、さらに、前記固定パラメータ値への調整が、前記固定パラメータ値の調整回数が予め設定された回数に達すること、現在調整された固定パラメータ値と前回調整された固定パラメータ値との差分値が閾値より小さいことのいずれかの停止条件を満たすと、前記固定パラメータ値への調整を停止する。
【００８２】
さらに、本実施例のトレーニング装置は、検出対象のユーザの身体器官画像を決定し、前記調整ユニット１４が固定パラメータ値を調整して取得された最終的な検出モデルに基づいて、前記検出対象のユーザの身体器官画像に病変ターゲットが含まれるか否かを決定するための検出ユニット１５をさらに含む。
【００８３】
以上から分かるように、本実施例のトレーニング装置では、ユーザの身体器官画像における病変ターゲットを検出するための検出モデルをトレーニングする場合、モデル決定ユニット１０及びサンプル決定ユニット１１は、まず、初期検出モデルと、適応モデルと、病変ターゲット情報がラベリングされたソースドメインデータと、病変ターゲット情報がラベリングされていないターゲットドメインデータとを含む初期トレーニングモデルを決定し、次に、モデル処理ユニット１２は、初期検出モデル及び適応モデルに基づいてトレーニングサンプル中のデータを処理した後、それぞれ、検出結果及びドメイン分類結果を取得し、最後に、損失関数ユニット１３は、検出結果と、ドメイン分類結果と、上記トレーニングサンプルに基づいて、関連する損失関数値を計算し、かつ調整ユニット１４は、損失関数値に基づいて初期トレーニングモデルにおける固定パラメータ値を調整して最終的な検出モデルを取得する。このように、検出モデルをトレーニングする過程において、一部のトレーニングサンプルのデータは、病変ターゲット情報がラベリングされたソースドメインデータを用い、他の一部のトレーニングサンプルのデータは、病変ターゲット情報がラベリングされていないターゲットドメインデータを用いて、病変ターゲット情報をラベリングしにくい場合、病変ターゲット情報がラベリングされていない画像をトレーニングサンプルとして用いることもできるため、トレーニングサンプルが十分に多くなり、最終的にトレーニングして取得された検出モデルの効果が高くなる。
【００８４】
本願の実施例に係る端末機器は、その概略構成図である図７に示すように、構成又は性能によって大きく異る可能性があり、１以上の中央処理装置（ｃｅｎｔｒａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔｓ、ＣＰＵ）２０（例えば、１つ以上のプロセッサ）と、メモリ２１と、アプリケーション２２１又はデータ２２２を記憶する１つ以上の記憶媒体２２（例えば、１つ以上の大容量記憶装置）とを含んでもよい。メモリ２１及び記憶媒体２２は、一時的記憶装置であってもよいし、永続的記憶装置であってもよい。記憶媒体２２に記憶されたプログラムは、それぞれ、端末装置に対する一連の命令操作を含む１つ以上のモジュール（図示せず）を含んでもよい。さらに、中央処理装置２０は、記憶媒体２２と通信して、記憶媒体２２における一連の命令操作を端末機器で実行するように構成されてもよい。
【００８５】
具体的には、記憶媒体２２に記憶されるアプリケーションプログラム２２１は、モデルトレーニングを検出する、上記トレーニング装置におけるモデル決定ユニット１０と、サンプル決定ユニット１１と、モデル処理ユニット１２と、損失関数ユニット１３と、調整ユニット１４と、検出ユニット１５とを含むアプリケーションプログラムを含み、ここでは、その詳細は省略する。さらに、中央処理装置２０は、記憶媒体２２と通信して、記憶媒体２２に記憶された、モデルトレーニングを検出するアプリケーションプログラムに対応する一連の操作を端末機器で実行するように構成されてもよい。
【００８６】
端末機器は、１つ以上の電源２３、１つ以上の有線又は無線ネットワークインタフェース２４、１つ以上の入出力インタフェース２５、及び／又は、１つ以上の操作システム２２３、例えばＷｉｎｄｏｗｓ  ＳｅｒｖｅｒＴＭ、Ｍａｃ  ＯＳ  ＸＴＭ、ＵｎｉｑｕｅＴＭ、ＬｉｎｕｘＴＭ、ＦｒｅｅＢＳＤＴＭなどをさらに含んでもよい。
【００８７】
上記方法の実施例に記載の上記トレーニング装置によって実行されるステップは、該図７に示される端末機器の構造に基づいて設定されてもよい。
【００８８】
本願の実施例に係る記憶媒体は、プロセッサによってロードされて、上記トレーニング装置が実行する検出モデルのトレーニング方法を実行するための複数の命令を記憶する。
【００８９】
本願の実施例に係る端末機器は、各命令を実現するためのプロセッサと、
プロセッサによってロードされて、上記トレーニング装置が実行する検出モデルのトレーニング方法を実行するための複数の命令を記憶する記憶媒体とを含む。
【００９０】
当業者によって理解されるように、上記実施例の様々な方法の全部又は一部のステップは、プログラムにより関連ハードウェアを命令して完了することができ、該プログラムがコンピュータ可読記憶媒体に記憶されてよく、記憶媒体は、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、磁気ディスク又は光ディスクなどを含んでもよい。
【００９１】
以上は本願の実施例に係る検出モデルのトレーニング方法、装置及び端末機器を詳細に説明し、本発明では個別の具体例を用いて本願の原理及び実施形態を説明したが、以上の実施例の説明は、本願の方法及びその主旨を理解するためのものに過ぎず、また、当業者にとって、本願の思想に基づいて具体的な実施形態と応用範囲のいずれについても変更することができ、以上より、本明細書の内容は、本願を限定するものではない。
【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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【図７】
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【国際調査報告】
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