最適化した軽量 CNN による組織病理学的ながん検出
Optimized Light-Weight Convolutional Neural Networks
for Histopathologic Cancer Detection
孫宜蒙（京都情報大学院大学）

Yimeng Sun（The Kyoto College of Graduate Studies for Informatics）
Abstract
病理検査はがんの診断にとって決定的なものではあるが，病理専門医の目視による診断であるため，判定ミスが起こることもあり得る。正確な診断を得ることが，その後に始められる治療の成否を大きく左右しているといえる。このため，迅速かつ正確な診断方法を開発することが大きな課題となっている。
近年では，人工知能による診断についての研究が盛んに行われてきた。畳み込みニューラルネットワー
ク（CNN）による画像診断は，その一例である。本研究は，データとなる病理写真では高解像度であるためメモリの使用量が大きくなるという問題を，分割リサイズという軽量化の手法を用いて解決した。
また CNN の構造，活性化関数および最適化アルゴリズムに対して，計算実験によって有効なものを選定した。これらの実験では画像認識の正確率以外に，モデルの大きさや学習時間なども考慮した。その結果，実用的な計算量によって約 93% の正確率と約 98% の適合率を得ることができた。これによれば，
臨床診断において，CNN モデルによる判断を先に行い，がんと判断したもののみ病理医に精査させるような実用的運用が可能になると考えられる。
The pathological examination is decisive for diagnosing cancer, and it is currently done by a visual
diagnosis of a human pathologist. Thus, judgment errors may occur. Therefore, obtaining quickly an
accurate diagnosis will improve the success probability for the treatment. Based on theseobservations, it is crucial to develop a quick and accurate diagnostic method. In recent years,
research on diagnosis by artificial intelligence has been actively conducted. Image diagnosis using a
Convolutional Neural Network (CNN) is such an example. As the size of each pathologicalphotograph is too large to handle by CNN, our first step in this research is to partition and resize it
into an appropriate size, which we call the light-weight model. After carefully selecting CNN
structure, activation function, and optimization algorithm, numerical results show thatapproximately 93% of accuracy and 98% of precision have been obtained with the proposed model.
Based on these results, it can be said that there is a good possibility that the method proposed in thismaster project will lead to practical use as an initial test for the diagnosis.

■ 1. はじめに推測されている。2001 年以降，日本だけでなく，

1.1

途だった。それを減らすために，がん研究をはじめ，日本におけるがんの現状及び対策

日本では，1981 年にがん（悪性新生物）が死因

がんの予防対策やがん医療など，多くの努力がなさ

別死亡率の 1 位となって以来，その死亡数が一貫れてきた。しかし多くの場合，がんを予防するためして上昇し続け，2019 年には全死亡者に占める割には個人の生活習慣の抜本的な見直しが必要である

合 が 27.3% と な っ て い る（ 図 1）[1]。 す な わ ち，ことから，実行するのが難しい。このため，悪性化

全死亡者のおよそ 4 人に 1 人はがんで死亡したこする前にがんを発見し排除することが極めて重要でとになる。また，生涯のうちにがんにかかる可能性あるといえる。

として，男性は 2 人に 1 人，女性は 3 人に 1 人と4

世界各国においてがんで死亡する人数が増加する一NAIS Journal

1.3

日本における病理専門医の現状

1.2 に記述したように，がんの病理診断は顕微鏡で病理切片を観察する診断であり，それを行う医師
を病理専門医と呼ぶ。現在，日本では病理専門医の数が圧倒的に不足していると言われている。たとえば産婦人科医と救急科医では，それぞれ最低必要医師数倍率は 2.91 倍と 2.07 倍である。それに対し，病理専門医の倍率は 3.77 倍にのぼる（図 2）。このことから，病理専門医の不足が非常に深刻なものだと分かる [2]。病理専門医が不足していることによ
図1

1.2

主な死因の構成割合（2019 年）

がんの診断

り，一人の病理専門医が担当する病理診断の業務量が格段に増加している。病理専門医の目視による病理診断での判定ミスが起こる可能性も大幅に上昇しがんの診断は，検診と精密検査の 2 つの種類にていると予想されるほか，病理診断の結果が出るま分けられている。がん検診とは，がんを早期に発見での日数も増加している。正確な病理診断の結果がし，早期に治療することを目的としている。がん検なければ，手術や化学療法等のがん治療を実行でき診は一般的に，エックス線検査や検便など，非侵襲ない。つまり，正確な病理診断結果を得ることが，的な検査手法が用いられる。がん検診で何か異常な

その後に始められる治療の成否を大きく左右する。

所見が検出されると，精密検査を実施することとな

以上の理由を踏まえ，病理専門医の業務を補助するる。精密検査は患部によって超音波検査や MRI なための方法を開発することが病理診断の現場で大きどが行われるが，腫瘍が認められたら，「生検」とな課題となっている。

も言われる病理診断を行う。病理診断とは，採取した患部の組織で病理切片を作製し，それを顕微鏡で

1.4

病理診断に深層学習を導入する研究

観察して診断することである。病理診断によって，近年，深層学習による診断方法についての研究が採取した腫瘍組織が悪性であるかどうかを判断する

盛んに行われてきた。生命科学や生物医学に関することができる。近年では，血液中に存在する腫瘍マー

文献を検索できるエンジンである PubMed にて，カーなどを用いてがんを検出する研究が盛んに行わ“pathology”and“deep learning”というキーワー

れているにもかかわらず，がんの確定診断は病理検ドを検索すると，2016 年まで 51 本しかなかった査でしかできない。

報 告 が，2017 年 に 107 本，2018 年 に 242 本，
2019 年 に 504 本， そ し て 2020 年に 650 本と急増している。病理診断の分野では，深層学習の一種である
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いて，採取された組織で作製された病理切片の写真を病理
専門医の代わりに良性か悪性かを判断することが可能になりつつある。
すなわち，まず事前に大量の病理切片を収集し CNN に学習させる。学習した CNN を用いて，新しく入力された組織写真を分析し，良性であるかどうかを判断して出力するという仕組みとなっている。

図 2 最低必要医師数倍率※（2019 年）※最低必要医師数倍率＝必要医師数÷（常勤医師数＋非常勤医師の常勤換算数）

がんの病理診断に深層学習を導入するにあたって，多くのコンペティ

NAIS Journal

5

ションが行われてきた。そこで最も注目されたのが2.2

病理写真の特性CAMELYON16 というものである。このコンペティ

病理写真は一般の写真と比べて，特有の性質をいションでは，乳がん患者のリンパ節の病理写真を

くつか持っている。本節ではそれについて簡単に説データとし，そこにがんの転移があるかどうかを明する。

CNN に判断させる。その結果，優勝したチームのがんの認識精度は 99.4% で，11 人の病理専門医チームの認識精度の 99.6% に匹敵するものだった。

2.2.1

病理写真の色病理写真は人体の組織の写真であるものの，コン

実際に，病理専門医が一つの病理診断報告を作成

トラストを強調するため染色処理を行うため，薄紫するにあたっては，腫瘍の悪性度以外に，組織型を～黒紫の色であることがほとんどである。そのヒス

はじめ様々なパラメータを考慮しなければならな

トグラム分布の差異については図 3 を参照された

い。このため，病理写真を入力するだけで病理診断い。なお，染色や撮影条件の違い，また撮影機材のの報告を作らせるのは難しい。このように，深層学違いで色が変わる場合もある。

習による病理診断はいまだに実用化できていないが，注目株と見られる手法である。
本研究は，「作製した病理切片の写真を病理専門医に判断させる前に，まず学習した CNN に入力し，腫瘍があるかどうかを判断させる。腫瘍があると判断されるものだけを病理専門医に送り，病理診断を行う」という発想に基づいて行ったものである。

■ 2. 病理写真の特徴
2.1

病理写真の解像度時代とともに，病理写真の解像度は高くなっている。現在では，一般のモニターで良好な視認性を獲得するため，少なくとも 1024px × 1024px の解像

図3度が必要である。もちろん，解像度が高ければ高い

一般の写真と病理写真のヒストグラム（上：一般の写真，下 : 病理写真）

ほど，視認性がより優れ，含まれる情報の量も多くなる。一方，それを処理したり送受信する際に消費

2.2.2

病理写真の情報するシステムリソースも多くなる。逆に，解像度の病理写真は，採取した組織の病理的な状況を示す

低い病理写真は，視認性が落ちるが，コンピュータ

ことができる（図 4）。このため，病理写真を観察

でスムーズに処理できる利点がある。

する際に，一個一個の細胞の特徴だけに注目するよ

インターネット上に公開された Patch-Camelyon

りも，細胞のかたまりを一つの集合体として注目す

benchmark のデータセットは，96 × 96 という非べきである。なお，細胞の形態なども組織型の判定

常に低い解像度の病理写真で構成されているが，にとって有用な情報であるため，注目する必要があ

CNN で 学 習 し た 結 果 は，98% 以 上 の 認 識 率る。

（Accuracy，正確に判断したもの÷データ数）が得られた。このことから，低解像度の病理写真は視認性が悪いため肉眼に不向きだが，深層学習を用いることによって正確に判別することができる。
本研究に使われる病理写真の解像度は，それぞれ
96px × 96px，1360px × 1024px と 2048px ×
1536px の 3 種類が存在する。
図 4 本研究で用いられた病理写真（左：腫瘍組織，右：正常組織）

6

NAIS Journal

■ 3. 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）

諸特徴を一つにマージすることができる。最後に，

3.1

終的な判定を行う。

CNN とは集約された特徴から，全結合層を通してクラスの最畳 み 込 み ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク は CNN

本 研 究 で は， 認 識 率 が 高 い と さ れ て い る（Convolutional Neural Network）または ConvNet

InceptionResNet 系モデル，EfficientNet 系モデルとも呼ばれ，深層学習の分野で幅広く使われているとエッジ端末に実装できる軽量の MobileNet 系モモデルの一つとなっている。近年では，CNN の応

デルを実験する。なお，これらのモデルの構成や特用により，自然言語解析，音声認識，強化学習など

徴について次の節から説明する。

様々な分野が発展を遂げた。
病理診断などで用いられる画像分類は，機械学習

3.2

InceptionResNet 系 CNN モデル

カテゴリの教師あり学習に分類される。入力された

過去の CNN モデルは，3.1 で紹介したように，

画 像 は，CNN に よ っ て 分 類 さ れ る。CNN で は，畳み込み層とプーリング層を順次につなぐ構造を一つ以上の層で一般的な行列乗算の代わりに畳み込とっていた。この構造では，CNN モデルの識別精みが使用される。また，CNN には，局所的な結合，度を上げるのに，モデルの深さと広さを増やす手段共有された重み（パラメータ），プーリング，そしは有効だった。一方，モデルの深さと広さを増やせて多くのレイヤーの利用という 4 つの基本的なアば，パラメータが爆発的に増大し，過剰適合などのイデアがある [3]。

問題が浮上した。2014 年，Google の研究者が「一CNN は通常，畳み込み層，プーリング層と全結つの入力画像に対して同時に 1 種類のフィルタしか合層の 3 段階で構成される（図 5）[4]。特徴抽出

かけない」という観念を打破し，同時に複数種類の段階では，まず畳み込み層が元の画像にフィルタを

フィルタをかけ，その出力をマージした。このようかけて，特徴マップを出力する。ここでは，元の数に，畳み込み層が一度に複数種類の特徴を学習でき

値は正規化線形ユニット（ReLU：Rectified Linear

る新しい畳み込み方法は Inception と名付けられたUnit）などの活性化関数を通じて計算される。次に，[5]。Inception を利用した CNN モデルは，過去のプーリング層でデータの圧縮を行い，意味的に似た

モ デ ル と 比 べ て 識 別 精 度 が 上 が り， さ ら に…

プーリング層

畳み込み層

プーリング層

特徴抽出
図5

…

畳み込み層

…

入力

出力

全結合層

CNN の基本的な階層構造

図 6 Inception ブロックと残差ブロック（左：Inception ブロック，右：残差ブロック）

NAIS Journal7表1

depthwise separable convolution 層 と 命 名 し た。

本研究に使われる CNN モデルの諸元

モデル名

パラメータ数

Top1 精度深さ

depthwise separable convolution 層は一般の畳み

InceptionResNetV2

55M

0.804

572

込み層と比べて，同じ効果を得られながら，パラメー

MobileNetV1

4.2M

0.665

88

タと計算量を大幅に削減できる利点がある。これをMobileNetV2

3.5M

0.720

154

MobileNetV3

5.5M

0.757

150

EfficientNetB1

5.3M

0.791

-

EfficientNetB2

7.8M

0.801

-

EfficientNetB3

9.2M

0.816

-

EfficientNetB4

19M

0.829

-

EfficientNetB5

30M

0.836

-

EfficientNetB6

43M

0.840

-

EfficientNetB7

66M

0.843

-

パラメータ増大も抑えることができた。その後，マ利用し，MobileNetV1 は通常の畳み込み処理と比
べ，約 1/8 ～ 1/9 に総計算量を削減している。
また，MobileNetV1 の発展型である MobileNetV2
は depthwise separable convolution 層に残差を導入し [8]，さらに MobileNetV3 は bottleneck ブロッ
クに「チャネルごとの代表値を全結合層に入れ，各チャネルの重みを計算したのち最終的には元々のInput データとその重みを掛け算する」という操作を追加した [9]。その結果，計算量や遅延時間をほぼ同じに抑えながら，識別精度が上がった。
3.4

EfficientNet 系 CNN モデル

イ ク ロ ソ フ ト が 提 案 し た Residual Network

EfficientNet [10] は，EfficientNetB0 ～（ResNet）によって学習を加速し識別性能も上げら

EfficientNetBX という名前の畳み込みニューラル

れる残差ブロック（Residual Block）が提唱され [6]，ネットワークで構成されたモデル群である。数値 X

2015 年の ILSVRC の優勝モデルとなった。

が大きいほど，ネットワーク内の重みパラメータ数

InceptionResNet 系 CNN モデルは Inception とが多くなるため，使用する計算資源が多くなり，画

ResNet それぞれの利点を取り出し設計したモデル

像認識の精度も上昇する。また，EfficientNet-B7 は，で あ る。InceptionResNet 系 の モ デ ル に は，他のネットワークよりもかなり少ないパラメータとInceptionResNet と InceptionResNetV2 の 二 つ が優れた認識精度で ImageNet 分類の最高水準を更新

あるが，InceptionResNetV2 が複雑であるもののしている。EfficientNet-B7 より下の EffficientNet

精度が非常に高かったため，一般に使われている。

も，同じレベルのパラメータを持つほかの CNN よ

本研究では，InceptionResNetV2 を導入し，実験りも精度が高いとされている。
EfficientNet のベースである EfficientNet-B0 のする。

構造は，いくつかのモバイルボトルネック畳み込み
3.3

MobileNet 系 CNN モデル

MobileNet 系 CNN モデルは，エッジ端末に適して い る 軽 量 CNN モ デ ル で あ る。 前 述 し た層（Mobile Bottleneck convolution layers） か ら構成されており，スケーリングと一般化が容易である [10]。

InceptionResNet 系のモデルは「識別精度を上げる」

ベースモデルである EfficientNet-B0 を深さと広た め に 様 々 な 複 雑 な 構 造 を 導 入 し た の に 対 し，さ両方向にスケーリングすれば，モデルの画像認識

MobileNet 系は，「システムリソースの節約」と「遅の精度が上がると言われている。なお，本研究の基

延時間の低減」のために作成されたモデルである。

準モデルとして使用する EfficientNet-B6 は，ベーMobileNet では Inception という処理を簡単化しスモデルである EfficientNet-B0 の 1.8 倍の広さとた bottleneck と名付け [7]，それを利用する層を2.6 倍の深さを有するモデルである [10]。

図 7 MobileNetV2 と MobileNetV3 のブロック比較 [9]（左：MobileNetV2 のブロック，右：MobileNetV3 のブロック）

8

NAIS Journal

図8

EfficientNet-B0 の基本構造 [10]

本研究に使われる CNN モデルは計 10 種類であReLU [11] は現在，世界で最も使われている活性

り，公開されたそれぞれのパラメータ，Top1 精度化関数である。それは，区分線形関数であるため，（ImageNet データを用いて予測したラベルが実際計算するのが容易なためである。また，入力が 0 以の画像のラベルである割合）と深さは表 1 にな

下の場合は，出力はすべて 0 になるのも，ReLU のる 。

特徴である。図 9 に示すように，座標点（0,0）を1）

基点としてランプ型曲線のグラフになるため，「ラ■ 4. 活性化関数
4.1

ンプ関数」とも呼ばれている。
ReLU を使う主な利点として，除算や指数計算が活性化関数とは一切なく，出力は 0 もしくは入力値のままのため，生物学的にヒントを得たニューラルネットワーク

高速で計算できる。その反面，ReLU は，学習中にでは，活性化関数を使用する。活性化関数は，上流一部の勾配が消滅する可能性があるという欠点ものノードから入力を受け取り，ニューロンを発火で持っている。勾配が消滅することにより，一部のきるかどうかを決定し，出力に変換する。また，機ニューロンが機能しなくなり，入力した値に関わら能の異なる層に応じて種類の違う活性化関数を用いず 0 を 出 力 す る よ う に な る。 機 能 し な く な っ た

る必要がある。シグモイド（Sigmoid）やソフトマッ

ニューロンが学習の妨げとなり，学習効率が落ち精クス（Softmax）などの関数は通常，クラスを予測度が下がる可能性もあり得る [12]。なお，この欠点することを目的とする最終層で用いられる。それにを解消するため，ReLU を少し変形して PReLU や対して，ReLU（Rectified Linear Unit）や Swish

Leaky ReLU などが開発された。

などの関数は，ニューロンの入力を出力に変換し，中間層に用いられる。

4.3

Swish

Swish 関数は下記の通り定義される：
4.2 正 規化線形ユニット（ReLU：Rectified Linear Unit）
ReLU 関数は下記の通り定義される：
f (x) = max {0, x}( )= ・
(

)=

図 10
図9

ReLU の関数グラフ

(

1+

1

−

)

Swish の関数グラフ

Swish [13] は ReLU とは異なり，滑らかで非単調な関数である。入力値が 0 以下の場合は出力値

1）https://keras.io/ja/applications/がほぼ 0 で，入力値が 0 以上の場合は入力値とほNAIS Journal9ぼ同じ値となる性質は，ReLU と似ている。Swish

習アルゴリズムには最適化アルゴリズムが含まれては ReLU の代替として考案され，ニューラルネッ

いる。その中の勾配降下法 [15] は，最適化のため

トワークの隠れ層の活性化関数として，現在幅広くの最も知られたアルゴリズムの一つである。勾配降

使われている。また，複数のデータセットを用いた下法は，モデルのパラメータによってパラメータ化

実験により，Swish は ReLU よりも優れた活性化

される目的関数を最小化するための方法であり，目関数であることが示されている。本研究に使われる的関数の勾配方向の逆方向にパラメータを更新する

Efficient 系 CNN モ デ ル で は，Swish が ReLU にことによって実現される。また，Epoch（すべての代わりデフォルトの活性化関数になっている。

データを一回だけ学習する）ごとにそのパラメータ

なお，Swish の定義の中のβは変数である。β =10 の時は f (x) = 2 x となり，β = ∞の時は f (x) はReLU と な る。 本 研 究 に 用 い ら れ る 活 性 化 関 数が更新され，最適化アルゴリズムのバリデーション

Swish では，β = 1 とする。

5.2

によって更新量が異なる。
最適化アルゴリズムのバリデーション

確 率 的 勾 配 降 下 法（SGD, Stochastic Gradient
Mish

Descent）[16] は各学習エポックに対してパラメー

Mish 関数は下記の通り定義される：

タを更新する。具体的には，ランダムに選択された

4.4

f (x) = x・tanh(t (x))

データのサブセットから計算された推定値で実際のt (x) = ln(1+e )勾配を置き換える [17]。また，SGD では，すべてxの例のコスト関数の勾配を加算する代わりに，一つの例のコスト関数の勾配を計算する。本研究では，
SGD の学習率を 0.01，モーメンタムを 0 とする。
AdaGrad [18] は学習率をパラメータに個別に適応させる。更新頻度の低いパラメータに対して更新
量が大きくなるよう，頻繁に更新するパラメータに対して更新量が小さくなるように調整する [19]。
AdaGrad は一部の深層学習モデルで良好に機能することが分かっている。本研究では，AdaGrad の図 11Mish の関数グラフ

学習率を 0.01 とする。
Adadelta [20] は一次情報のみを使用し，時間とMish [14] は 2019 年に新たに提唱された活性化

ともに動的に適応し，確率的勾配降下法の計算コス関数である。入力値が 0 以下の場合は出力値がほトを最小限に抑える。Adagrad と比較すると，学

ぼ 0 で，入力値が 0 以上の場合は入力値とほぼ同習率が撤廃されたため，使い勝手が格段に上がった。

じ値となり Swish と似たグラフを有しているが，

なお，その性能も AdaGrad や SGD に劣らないよ

定義式は Swish よりも複雑である。Mish も Swish

うで，パフォーマンスの良い選択肢になり得る。本

と同じく ReLU の代替として考案されたニューラ

研究では，Adadelta の学習率を 1.0，ρ を 0.95 とルネットワークの隠れ層の活性化関数である。提唱する。

者の論文によれば，Mish は Swish よりも精度が高いとされている。

■ 5. 最適化アルゴリズム
5.1

最適化アルゴリズムとは

ニューラルネットワークをはじめ，すべての機械

10RMSProp [21] は学習率を二乗勾配の指数関数的に減衰する平均で除算することから，凸関数に適用されると，急速に収束するように設計されていることが分かる。また，動的平均を使用し，その長さのスケールを制御する新しいハイパーパラメータが導入されている。本研究では，RMSProp の学習率を0.001，ρ を 0.9 とする。

学習は損失（Loss）を最小にするのが目標である。

Adaptive Moment Estimation (Adam)[22] はそこで，効率よく損失を最小にするアルゴリズムを

RMSprop の改良版とも言われ，各パラメータの適「最適化アルゴリズム」と呼ぶ。ほとんどの深層学

応学習率を計算する。Adam は，現在最も使用されNAIS Journal

表2

異なる最適化アルゴリズムの更新量の比較を Adam に取り入れたものである。NAdam は，ノイズの多いグラデーションまたは曲率の高いグラ

アルゴリズム

SGD

Momentum

NAG

AdagradAdadelta

RMSProp

デーションによく用いられる。また，NAdam の学

更新量
= ∇

∇θ =
= +

=

NAdam の 学 習 率 を 0.002，β1 を 0.9，β2 は 0.999とする。
散と運動量の影響に基づいて，適応学習率を自動的(=−に調整する。高速で安定した最適化アルゴリズムを
)

√ +
[

=−

Adam

指数関数的減衰を合計することにより加速される。

Rectified Adam (RAdam) [25] は，学習過程の分==−

習プロセスは，前の勾配と現在の勾配の移動平均の

( )

]
[ ]

√ [ 2] +=−√ +ている最適化アルゴリズムである。また，Adam に使用するために，低い学習率を用いる初期段階におけるウォームアップという方法も備えている。本研
究 で は，RAdam の 学 習 率 を 0.001，β1 を 0.9，β2は 0.999 とする。
上述した式において，gt，J(θt)，η，θt，γvt-1，Gt，

RMS，E[g2]t，v̂t と m̂ t はそれぞれ，評価関数の勾配，
評価関数，学習率，最適化パラメータ，一期前の勾配情報を伝える比率，時間 t までの二乗和勾配の対角行列，二乗平均平方根誤差，時間 t までの移動平均，二乗勾配の不偏推定量と二乗勾配（平均）の推定量を意味する。

■ 6. 軽量モデル実験用データセットの作成
6.1

データセットは運動量は勾配の推定値として直接組み込まれてい本 研 究 の 計 算 実 験 に は，Patch-Camelyon

る。また，原点での初期化を考慮するため，勾配とbenchmark dataset [26]，ICIAR2018[27]，二乗勾配の不偏推定量に対するバイアス補正も含ま

BreCaHAD [28] 病理写真データセットを使用する。

れている。これは，AdaGrad の利点を利用してス

この 3 つのデータセットには，合計 220587 枚の病

パースグラジエント（sparse gradients）を処理し，理写真があり，写真は正常組織とがん組織に分かれ

RMSProp に非定常目標を処理する機能を組み合わている。

せている。学習率は時々提案されたデフォルト値か

表3

ら変更する必要があるものの，一般的にハイパーパ
ラメータの選択に対してロバストであると考えられている。本研究では，Adam の学習率を 0.001，β1
を 0.9，β2 は 0.999 とする。
Adamax [23] は，Adam を無限次元ノルムに対応させたものである。過去の勾配の指数移動平均よりも大きい勾配が入力される場合，Adamax が保データセットの内訳

データセット

写真の枚数

解像度（px）

Patch-Camelyon（PCAM）

22002596 × 96

ICIAR2018400

2048 × 1536

BreCaHAD

162

1360 × 1024

px：ピクセル

持した平均勾配をクリアし，最新の勾配絶対値に更新するのが，Adamax の特徴である。本研究では，
Adamax の 学 習 率 を 0.002，β1 を 0.9，β2 は 0.999
とする。

6.2

CNN モデルのメモリ使用量

上述した深層学習のための CNN モデルは，複数

Nesterov-accelerated Adaptive Momentの 層 か ら 構 成 さ れ て お り， 層 の 内 部 に も 多 く の

Estimation (NAdam)[24] は，ネステロフの加速法

ニューロンが存在している。学習によって損失値をNAIS Journal11

最小にするには，すべてのニューロンはその重さをに合わせ病理写真を前処理で 96px × 96px にする。

確定しなければならないことから，一つの CNN モ

クロップ処理は縦横の画素を指定し画像の一部をデルには膨大なパラメータが存在する。

切り出す操作で，非常に単純な前処理であるため，

また，CNN が必要とする行列演算には，GPU

Teachablemachine [29] などのオンライン深層学習（Graphical Processing Unit）が適しているとされ

サ ー ビ ス に 使 用 さ れ て い る。 し か し な が ら，て い る。 実 際 に， 同 じ CNN モ デ ル を そ れ ぞ れ

1360px × 1024px から 96px × 96px の領域を切りCPU と GPU で学習したところ，モデルの大きさ出して使用するには，画像の 99% 以上を破棄するに応じて GPU は CPU より学習が数倍から数百倍ことになるため，病理写真が持つ情報がほとんど失速くなる。その一方，CNN を実装するとき，これわれてしまう恐れがある。よって，この方法は適しらのパラメータを格納できるようにメモリを分配していないと判断した。このため，本研究はリサイズなければならないため，多くの GPU メモリが必要と分割後リサイズの 2 つの前処理手法を実験し議とされている。CNN が消費するメモリ量の計算は論する。

以下になる。
メモリ消費量＝（ニューロン数×バッチサイズ＋
重みパラメータ数）× 2 × 4

6.3.1

リサイズ

リサイズ処理は，画像を指定した解像度（本研究

この式の中の，バッチサイズは一回に投入する入では 96px × 96px）に変形する処理である。なお，

力画像のデータ量を意味する。また，ニューロン数

本研究で使用する画像を変形する手法は双線形補間と重みパラメータ数は入力データの解像度に関係す法（バイリニア法）である。双線形補間法では，求る。解像度が高ければ，ニューロン数と重みパラメー

めたいピクセルの周辺の 2 × 2 ピクセルの輝度値

タ数も増える。なお，CNN モデルのメモリ消費以を参照し，その加重平均を用いて補間する。双線形

外に，データをモデルに入力すればメモリを消費す

補間法の詳細は図 12 で説明する。

るため，括弧内の数値を 2 倍にし，さらにニューロンの重みは単精度浮動小数点数で保存されている
ため，さらに 4 倍のメモリを消費する。
EfficientNet-B6 を使用して，バッチサイズを 64とする場合のメモリ消費量を試算すると，解像度
96px × 96px の写真では約 10GB のメモリを消費する。それに対して，解像度 512px × 512px の写
真では約 300GB のメモリを消費する。

図 12

大規模なデータセンターでもなければ，300GB
以上の GPU メモリを確保することができないた
め，解像度の高い写真をデータとして直接 CNN に
入 力 す る こ と が で き な い。 本 研 究 に 使 わ れ る
ICIAR2018 と BreCaHAD のデータセットも写真の解像度が高いため，それを学習するには何らかの処理が必要である。

双線形補間法図で示したように，拡大画像の座標 (x', y') における画素値を求めるには①拡大画像の座標 (x', y') を拡大率αで割り，(x'/α,y'/α) を求める。
②元画像における (x'/α, y'/α) の周囲 4 画素の画素
値 I(x, y), I(x+1, y), I(x, y+1), I(x+1, y+1) を取
得する。

6.3

病理写真の処理

上述したように，解像度の高い病理写真を CNNめる。

に学習させる際に，そのままでは直接に入力できな④距離と反比例して重み付け (0 ～ 1) を行う。

いため，前処理が必要である。その処理方法として，⑤周囲 4 画素の画素値の加重平均を拡大画像のクロップ，リサイズと分割後リサイズの 3 つが挙座標 (x', y') における画素値。すなわち，I' (x',げられる。また，本研究で使われるデータセットのy')=(1-dx)(1-dy)I(x, y)+dx(1-dy)I(x+1, y)+(1-dx)

中 で は，PCAM の 病 理 写 真 の 解 像 度 が 96px ×dyI(x, y+1)+dxdyI(x+1, y+1)

96px で最も低いため，ほかのデータセットもそれ

12③周囲 4 画素それぞれと (x'/α, y'/α) との距離を求NAIS Journal

図 13 は，双線形補間法でリサイズする前後の病図 13 リサイズ前後の病理写真の比較（左：リサイズ前（視認性確保のため 1/3 縮小），右：リサイズ後（等倍））理写真を示している。高解像度から 96px × 96px

病理写真と PCAM のデータを用いて本研究の学習にリサイズした病理写真は，細胞の形などの情報は用データを作成する。

そのまま保持しているのに対し，細部の情報はほとんど失われていると考えられる。

6.4.1

不均衡データの Undersampling

表 3 のデータを軽量モデルに変換した後の結果
6.3.2

分割後リサイズを図 4 に示す。なお，軽量化データの病理写真のリサイズ処理後に写真細部の情報を保持できない

解像度はすべて 96px × 96px になる。写真の枚数は，欠点をカバーするため，本研究には分割後リサイズ

PCAM で は 元 デ ー タ セ ッ ト と 変 わ ら な い が，という手法を使用する。

ICIAR2018 と BreCaHAD では分割のため増加しまず一枚の病理写真を複数枚に均等に分割し，そている。

の分割した写真を 96px × 96px にリサイズする。
図 14 で示したように，分割後リサイズ処理した後の写真にある細胞の大きさが揃うように，2048px
× 1536px の ICIAR2018 の病理写真を 25 等分に，1360px × 1024px の BreCaHAD の 病 理 写 真 を 4等分にすることに決めた。
なお，分割した写真は，6.3.1 と同じ双線形補間法を利用してリサイズする。分割後リサイズした写
真はリサイズした写真と比べて全体的な縮小率が低
いため，細部の情報を比較的多く保持することがで
き，CNN による深層学習に有利だと考えられる。
以後，このように処理して得られたデータセット
を軽量化データという。
6.4

実験用データセット

6.3.1 及び 6.3.2 で述べた手法でリサイズ或いは
分割してリサイズした ICIAR2018，BreCaHAD の

図 14 病理写真の分割法（上：ICIAR2018（25 等分），下：BreCaHAD（4 等分））

NAIS Journal13

つ ぎ に，ICIAR2018，BreCaHAD の 枚 数 はは，分割後リサイズで作成されたデータセットの学

PCAM に比べ非常に少ないので，3 つのデータセッ

習よりロスが若干大きく，認識率は低いことが分

ト に あ る す べ て の 写 真 を 学 習 に 用 い れ ば，

か っ た。 こ の た め， 解 像 度 の 大 き い 病 理 写 真 を

ICIAR2018，BreCaHAD データセットの影響が非

CNN で学習する時に，写真をあらかじめ分割しリ常に少ないと考えられる。このため，学習用データ

サイズしたほうが，より良い学習結果につながるこを作成するのに，Undersampling 処理が必要である。

とが示唆される。

6.4.2

表5

比較用データセットの作成

リサイズ手法と分割後リサイズ手法で作成したデータの学習精度を比較するため，まずリサイズのみのデータセットを作成する。分割前に最も枚数がリサイズと分割後リサイズした写真の学習比較結果
手法

学習ロス

認識率

リサイズ

0.27

0.8729

分割後リサイズ

0.23

0.8933少ない BreCaHAD データセットの元写真枚数（162枚）を基準にし，他 2 データセットの中の写真を

6.7

学習用データセットの作成とその内訳

162 枚ずつ無作為に抽出し，合計 486 枚の元病理

6.6 の 実 験 結 果 を 受 け， 分 割 後 リ サ イ ズ し た

写 真 を 含 む デ ー タ セ ッ ト を 得 た。 そ の 後，

ICIAR2018，BreCaHAD デ ー タ セ ッ ト の 写 真 を

ICIAR2018 と BreCaHAD データセットに含めた

CNN モデル，活性化関数と最適化アルゴリズムのすべての写真をリサイズした。このように，合計

選択実験のデータとして使用する。このため，写真486 枚の病理写真を含むデータセットを作成した。

を分割した後で最も少ない BreCaHAD データセッ

それに対し，分割後リサイズのデータセットは，分トの写真枚数（648 枚）を基準にし，正常写真とが割 後 リ サ イ ズ 手 法 で 処 理 し た ICIAR2018，

んの写真が同じ数になるように他 2 データセット

BreCaHAD の写真と PCAM の写真からそれぞれの中の写真を 648 枚ずつ無作為に抽出しリサイズ

162 枚を無作為に抽出し，データセットを作成した。

した。このように，合計 1944 枚の病理写真を含む

表4

分割後リサイズデータセット内訳

データセット

写真の枚数

解像度（px）

Patch-Camelyon(PCAM)

22002596 × 96

ICIAR2018

10000

96 × 96

BreCaHAD

648

96 × 96

データセットを作成した。

■ 7. 高性能 CNN モデルの探索
7.1

実験環境

実験用データセットの前処理や分割などの操作
は，AMD Ryzen 7 1700 Eight-Core Processor@3.00 GHz と NVIDIA GeForce RTX 3090 が配備

6.5 リサイズと分割後リサイズした写真の学習比較しているローカルマシンで行った。

6.4.1 で記述した方法で作成した 2 つのデータ

す べ て の 実 験 は Intel Xeon @ 2.20GHz CPU とセットを CNN モデルに入力し，学習の結果を比較

Tesla P100 GPUを配備しているGoogle Colaboratory

する。学習用 CNN モデルは Efficient-B7，活性化[30] で 行っている。また，プ ログラミング 言 語 は

関数は Mish，最適化アルゴリズムは RMSProp を

Python，ニ ュ ー ラ ル ネ ットワ ー クラ イブ ラリは使用する。バッチサイズ 64 で 50Epoch の学習を

Tensorﬂow [31] と Keras [32] を使用している。

した後，テストデータの認識精度と学習ロスを比較する。

また，すべての実験は訓練―検証―テストで交差検証を行うため，データセットは訓練用（70%），
検証用（15%）とテスト用（15%）の 3 つのサブセッ

6.6 リ サイズと分割後リサイズした写真の学習比較
結果

像 の バ リ エ ー シ ョ ン を 生 成 す る image data

6.4.2 で記述した方法で作成した 2 つのデータ

generator， 学 習 率 を 自 動 的 に 調 整 す る reduce

セットを CNN モデルに入力した学習の結果を表 5

learning rate on plateau が適用される。バッチのに示す。

サイズを 64 とし，Epoch 数は 50 とする。

リサイズのみで作成されたデータセットの学習

14

トに分けている。画像認識の精度を上げるため，画

NAIS Journal

7.2

CNN モデルの選択実験

CNN モデルの各部が画像認識の精度へ与える影■ 8. CNN モデルによる実験結果と考察

響 を 調 べ る た め に， こ の 実 験 で は 活 性 化 関 数 は

第 7 章の方針に従って，分割後リサイズによっMish，最適化アルゴリズムは RMSProp を用いる。

て得られたデータセット（軽量化データ）を用いてCNN モデルを変更し，モデルの重みパラメータ数，

CNN モデルによる深層学習の計算実験を行い比較

学習結果（各ニューロンの重み）を保存する H5 ファした。その結果を以下に示す。

イルの大きさ，テストデータの認識率と Epoch 時
間を比較する。また，CNN モデルの選択実験にて

8.1

CNN モデル選択実験の結果

性 能 を 比 較 す る モ デ ル は MobileNetV2/V3，

計算実験によって，種々の CNN モデルについて

InceptionResNetV2，EfficientNetB2/B3/B6/B7 と得られた結果を表 6 に示す。なお，この実験ではする（表 1）。

活 性 化 関 数 は Mish， 最 適 化 ア ル ゴ リ ズ ム は
RMSProp を用いている。

7.3

MobileNet 系 CNN モデルは，パラメータと H5活性化関数の選択実験

活性化関数の画像認識の精度への影響を調べるた

ファイルのサイズが小さいため，計算資源の節約にめに，この実験では CNN モデルは EfficientNetB6，

つながる。一方，テストファイルの認識率は比較的最適化アルゴリズムは RAdam を使用する。活性化

低く，実用化できるレベルに達していない。

関数を変更して，テストデータの認識精度と Epoch

InceptionResNetV2 はパラメータと H5 ファイ

時間を比較する。また，比較に用いる活性化関数はルのサイズが大きいため，計算資源を多く消費する。

ReLU，Swish と Mish である。

認識率は 0.9107 で実用化できるレベルに達している。 そ の 他，InceptionResNetV2 は 同 じ 規 模 の

7.4

EfficientNetB6 と EfficientNetB7 より Epoch 時間

最適化アルゴリズムの選択実験

最適化アルゴリズムの画像認識の精度への影響を
調 べ る た め に， こ の 実 験 で は CNN モ デ ル はが短いため，大量データによる学習の場合に時間が節約できる。

EfficientNetB6，活性化関数は Mish を使用する。

EfficientNet 系 CNN モデルは，そのパラメータ

最適化アルゴリズムを変更して，テストデータの認と H5 ファイルのサイズによってさらに 2 種類に分識精度と Epoch 時間を比較する。また，比較する

けることができる。規模の小さい EfficientNetB2

最適化アルゴリズムは SGD，Adagrad，Adadelta，と EfficientNetB3 はパラメータと H5 ファイルのRMSProp，Adam，Adamax，Nadam と RAdam

サイズが小さく，計算能力が低いエッジ端末でも実である。

装できる。それに対して，大規模な EfficientNetB6と EfficientNetB7 は GPU のあるコンピュータにしか実装できず，Epoch 時間も長くなる一方，テストデータの認識率が高いことが特徴である。

表6

CNN モデル選択実験の結果

CNN モデル

総重みパラメータ数

H5 ファイルの大きさ

Epoch 時間

認識率

MobileNetV2

2.9M

23MB

7s

0.7423

MobileNetV3

4.8M

38MB

7s

0.5052

InceptionResNetV2

55M

423MB

6s

0.9107

EfficientNetB2

8M

66MB

6s

0.9313

EfficientNetB3

11M

89MB

6s

0.9313

EfficientNetB6

42M

480MB

11s

0.9347

EfficientNetB7

65M

501MB

12s

0.9381

NAIS Journal

15

8.2

活性化関数選択実験の結果

表 8 最適化アルゴリズムの CNN の画像認識精度への影響

活性化関数選択実験の結果は表 7 に示す。なお，
この実験では CNN モデルは EfficientNetB6，最適化アルゴリズムは RMSProp を使用している。
ReLU を使用する場合は平均 Epoch 時間が最も短かった。これは，ReLU が区分線形関数だけであり，計算するのが容易なためである。
Swish は EfficientNet 系 CNN モデルのデフォル
トの活性化関数である。安定的で良好な表現で様々な研究に用いられたが，本研究では Mish よりやや精度が落ちることが分かった。

最適化アルゴリズム

Epoch 時間

認識率

SGD

10s

0.6735Adagrad10s

0.6838Adadelta

10s0.5292

RMSProp11s

0.9347Adam

10s

0.9072

Adamax10s

0.9175Nadam

11s

0.8935RAdam

12s

0.9244

Mish は ReLU より精度が高いと提唱者が唱えており，本研究では ReLU と Swish よりわずかに認の組み合わせが最も有望であることが分かった。こ識率が高かった。また，Mish は複雑な定義式を持のモデルを用いれば，0.9381 の識別率を得ること

つため，それを用いる場合の Epoch 時間が最も長ができた。一方，EfficientNetB7 は大規模な CNN

かった。

モデルであるため，一般のコンピュータに実装する
表7ことが難しいと考えられ，医療現場では，活性化関数選択実験の結果

活性化関数

Epoch 時間

認識率

ReLU

9s

0.9107Swish

10s

0.9141Mish

11s

0.9347

CNN の構造：EfficientNetB2，
活性化関数：Mish，
最適化アルゴリズム：RMSPropの組み合わせを勧めることができる。このモデルを用いれば，0.9313 の識別率を得ることができた。
ま た， 学 習 デ ー タ を 変 更 し た と こ ろ， 平 均 で 約

8.3

最適化アルゴリズム選択実験の結果

0.9310 の識別率を確認した。

最適化アルゴリズムが CNN の画像認識の精度へ

表9

識別結果の混同行列

与える影響を調べるために，この実験では CNN モ

予測クラス

デルは EfficientNetB6，活性化関数は Mish を使用

正常

がん

正
常

145

2

が
ん

18

126

している。比較する最適化アルゴリズムは SGD，Adagrad，Adadelta，RMSProp，Adam，

実
際
ク
ラ
ス

Adamax，Nadam と RAdam で，それぞれの結果
は表 8 に示す。
Epoch 時間は，RAdam を使用する場合に最も長かったが，どの最適化アルゴリズムを使用してもそれほど変わらないことが分かった。
また，認識率の面では，RMSProp が最も高かっ

さらに，表 9 の混同行列で示した通り，本モデ

たが，RMSProp 以降に改良された最適化アルゴリ

ルにおいて正常写真の再現率（Recall，正確に判断

ズムは基本的に高い認識率が得られることが分かっしたもの÷判断したいデータ）は 0.98 に達した。

た。
8.4

結論

分割後リサイズの手法で作成された病理写真デー

16■ 9. 結言
本研究は，日本における専門病理医が圧倒的に不タを用い，高性能 CNN モデルを探索した結果，足していることから，がんの病理診断にかかる時間

CNN の構造：EfficientNetB7，が長いという課題を解決すべく，CNN を用いた深活性化関数：Mish，

層学習による診断を実験し，実用化できる可能性を最適化アルゴリズム：RMSProp

検証したものである。

NAIS Journal

そのために，まず CNN による深層学習において，解像度の大きい病理写真を直接入力できないという問題点に対し，写真を分割した後リサイズするという解決策（軽量化）を提案した。これにより，病院で使用される一般のコンピュータでも CNN で病理
写真を診断できるようになる。
また，高性能 CNN モデルを探索する計算実験の結果，8.4 に示したモデルを推奨できたが，このCNN モデルは，重みパラメータ数が比較的少ない（その結果，計算時間も短い）にもかかわらず画像
識別の精度が高いことが判明した。したがって，次のような方式が実用的と考えられる。すなわち，現実の臨床診断において，推奨 CNN モデルを診断用
コンピュータに実装し学習した後，診断したい病理
写真を分割し，CNN に識別させ，分割した写真の中に 1 枚でもがんと判断したものがある場合は元写真をがんと判断するといったルールで，CNN が正常と判断した元写真以外の写真のみを病理医に精査させるような運用方法である。本研究の結論として，そのような方式を提案したい。

■ 10. 謝辞
本研究の実施及び論文の作成に当たり，懇切丁寧な御指導を賜りました京都情報大学院大学応用情報技術研究科

茨木俊秀教授及び望月バドル助教に御礼申し上げます。
また，ST マイクロエレクトロニクス社 ファイロ
ザ アミラビンティ ハムザー氏には，数々の議論を通して数多くアドバイスをいただきました。この場を借りて，お礼を申し上げます。

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◆著者紹介

孫

宜蒙

Yimeng Sun

京都情報大学院大学 助教
同志社大学生命医科学部卒 理学士
京都情報大学院大学 情報技術研究科修了
情報技術修士（専門職）

コラム

原則反時計回り作花 一志
太陽系には水金地火木土天海の 8 個の惑星があるが，その他に小惑星，彗星などサイズが 10km 足らずの小天体が無数にある。このうち小惑星は軌道が確定しているものだけでも約 80 万個に達する。小さくて暗くて観測限界以下のものはいくつあるか解らない。
これらはほとんど太陽の周りを左回りすなわち反時計方向に公転している。小惑星の軌道面と地球の軌道面のなす角度を軌道傾斜角というが，その値が 90 度以下なら反時計回り，90 度以上なら時計回りである。
その分布を調べてみると 30 度以下が 99.2％で，150 度以上はわずか 0.004％に過ぎない。すなわち逆行小惑星は例外と言える。
角度範囲

個数

ところで木星土星などは多数の衛星を従えているが，その中

0 ～ 30788469に母惑星の自転方向と逆方向に公転しているもの（逆行衛星）

30 ～ 606162

があり，それらは母惑星から遠く離れた軌道上を回っている。

60 ～ 90127

逆行小惑星も海王星の彼方，太陽からずいぶん遠い軌道上を公90 ～ 12038

転しているようだ。

120 ～ 15029

150 ～ 180

34

しかしこの現象は天界に限ったことではない。アスリートの世界は左回りである。400m 走などのトラッ
ク競技，スピードスケート，野球で打者の走る方向など皆反時計である。フィギュアスケートのスピンではたまに右回転もあるが，原則は左回転。プレイヤーが左利きだから，競技場が南半球だからといって例外はない。人間社会も星の社会も同じ法則に従っているのだろうか？

18

NAIS Journal