【手続補正書】
【提出日】令和1年10月25日(2019.10.25)
【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又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つの非一時的プロセッサ可読記憶媒体と、
前記少なくとも１つの非一時的プロセッサ可読記憶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、前記少なくとも１つのプロセッサは、
複数のバッチのラベル付けされた画像セットを備える学習データを受け取ることであって、各画像セットは、解剖構造を表す画像データを備え、各画像セットは、前記画像セットの各画像において描かれた前記解剖構造の特定部分の領域を識別する少なくとも１つのラベルを含む、受け取ることと、
前記受け取られた学習データを利用して前記解剖構造の少なくとも一部分をセグメント化するように完全畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）モデルをトレーニングすることと、
前記トレーニングされたＣＮＮモデルを、前記機械学習システムの前記少なくとも１つの非一時的プロセッサ可読記憶媒体に記憶することとを行う、
機械学習システム。
【請求項２】
前記ＣＮＮモデルは、収縮経路及び拡張経路を備え、前記収縮経路は、いくつかの畳み込みレイヤ及びいくつかのプーリングレイヤを含み、各プーリングレイヤは、少なくとも１つの畳み込みレイヤによって先行され、前記拡張経路は、いくつかの畳み込みレイヤ及びいくつかのアップサンプリングレイヤを含み、各アップサンプリングレイヤは、少なくとも１つの畳み込みレイヤによって先行され、学習されたカーネルを用いてアップサンプリング及び補間を行う転置畳み込み操作を備える
請求項１に記載の機械学習システム。
【請求項３】
各アップサンプリングレイヤに続いて、前記ＣＮＮモデルは、スキップ接続を介して前記収縮経路における対応するレイヤからの特徴マップの連結を含む
請求項２に記載の機械学習システム。
【請求項４】
前記画像データは、心周期全体にわたる１つ又は複数の時点における心臓を表す
請求項１に記載の機械学習システム。
【請求項５】
前記画像データは、超音波データ又は可視光写真データを含む
請求項４に記載の機械学習システム。
【請求項６】
前記ＣＮＮモデルは、１と２０００の間の個数の特徴マップを有する第１の畳み込みレイヤを含む収縮経路を含む
請求項１に記載の機械学習システム。
【請求項７】
前記ＣＮＮモデルは、いくつかの畳み込みレイヤを備え、各畳み込みレイヤは、サイズ３×３及び１のストライドの畳み込みカーネルを含む
請求項１に記載の機械学習システム。
【請求項８】
前記ＣＮＮモデルは、いくつかのプーリングレイヤを備え、各プーリングレイヤは、２のストライドを有する２×２最大プーリングレイヤを備える
請求項１に記載の機械学習システム。
【請求項９】
前記ＣＮＮモデルは、４つのプーリングレイヤ及び４つのアップサンプリングレイヤを含む
請求項１に記載の機械学習システム。
【請求項１０】
前記ＣＮＮモデルは、いくつかの畳み込みレイヤを含み、
前記ＣＮＮモデルは、ゼロパディング操作を使用して各畳み込みレイヤへの入力をパディングする
請求項１に記載の機械学習システム。
【請求項１１】
前記ＣＮＮモデルは、複数の非線形活性化関数レイヤを含む
請求項１に記載の機械学習システム。
【請求項１２】
前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記複数のバッチのラベル付けされた画像セットにおける前記画像データの少なくとも一部の修正を介して、前記学習データを補強する
請求項１に記載の機械学習システム。
【請求項１３】
前記少なくとも１つのプロセッサは、
水平フリップ、垂直フリップ、切り取り量、シフト量、ズーム量、回転量、輝度レベル、又はコントラストレベルのうちの少なくとも１つに応じて、前記複数のバッチのラベル付けされた画像セットにおける前記画像データの少なくとも一部を修正する
請求項１２に記載の機械学習システム。
【請求項１４】
前記ＣＮＮモデルは、前記少なくとも１つの非一時的プロセッサ可読記憶媒体に記憶された複数のハイパーパラメータを含み、前記少なくとも１つのプロセッサは、
複数の構成に従って前記ＣＮＮモデルを構成することであって、各構成は、前記ハイパーパラメータの値の異なる組み合わせを備える、構成することと、
前記複数の構成の各々について、前記ＣＮＮモデルの精度を検証することと、
前記検証により決定された前記精度に少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つの構成を選択することとを行う
請求項１に記載の機械学習システム。
【請求項１５】
前記少なくとも１つのプロセッサは、
各画像セットについて、前記画像セットが前記解剖構造の複数の部分のいずれかに対するラベルを欠損しているかどうかを識別し、
少なくとも１つのラベルを欠損していると識別された画像セットについて、前記識別された欠損ラベルを説明するようにトレーニング損失関数を修正する
請求項１に記載の機械学習システム。
【請求項１６】
前記画像データは、ボリューム測定用画像を含み、各ラベルは、ボリューム測定用ラベルマスク又は輪郭を含む
請求項１に記載の機械学習システム。
【請求項１７】
前記ＣＮＮモデルの各畳み込みレイヤは、サイズＮ×Ｎ×Ｋピクセルの畳み込みカーネルを含み、Ｎ及びＫは、正の整数である
請求項１６に記載の機械学習システム。
【請求項１８】
前記ＣＮＮモデルの各畳み込みレイヤは、サイズＮ×Ｍピクセルの畳み込みカーネルを含み、Ｎ及びＭは、正の整数である
請求項１に記載の機械学習システム。
【請求項１９】
前記画像データは、心周期全体にわたる１つ又は複数の時点における心臓を表し、前記複数のバッチのラベル付けされた画像セットのサブセットは、乳頭筋を除外したラベルを含む
請求項１に記載の機械学習システム。
【請求項２０】
各処理された画像について、前記ＣＮＮモデルは、空間に関して前記処理された画像に隣接するか、又は時間に関して前記処理された画像に隣接するかの少なくとも一方である少なくとも１つの画像についてのデータを利用する
請求項１に記載の機械学習システム。
【請求項２１】
各処理された画像について、前記ＣＮＮモデルは、空間に関して前記処理された画像に隣接する少なくとも１つの画像についてのデータを利用し、時間に関して前記処理された画像に隣接する少なくとも１つの画像についてのデータを利用する
請求項１に記載の機械学習システム。
【請求項２２】
各処理された画像について、前記ＣＮＮモデルは、時間情報又は位相情報のうちの少なくとも１つを利用する
請求項１に記載の機械学習システム。
【請求項２３】
前記画像データは、定常自由歳差運動（ＳＳＦＰ）磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）データ又は４ＤフローＭＲＩデータのうちの少なくとも１つを含む
請求項１に記載の機械学習システム。
【請求項２４】
プロセッサ実行可能命令又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つの非一時的プロセッサ可読記憶媒体と、前記少なくとも１つの非一時的プロセッサ可読記憶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る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、複数のバッチのラベル付けされた画像セットを備える学習データを受け取るステップであって、各画像セットは、解剖構造を表す画像データを備え、各画像セットは、前記画像セットの各画像において描かれた前記解剖構造の特定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、前記受け取られた学習データを利用して前記解剖構造の少なくとも一部分をセグメント化するように完全畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）モデルをトレーニングするステップと、
前記少なくとも１つのプロセッサによって、前記トレーニングされたＣＮＮモデルを、前記機械学習システムの前記少なくとも１つの非一時的プロセッサ可読記憶媒体に記憶するステップとを含む
方法。