特開 2022-186569 加齢による黄斑変性症用の分類モデルを学習させる電子機器及び方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022186569

(43)【公開日】2022-12-15

(54)【発明の名称】加齢による黄斑変性症用の分類モデルを学習させる電子機器及び方法

(51)【国際特許分類】

   G06N 20/00 20190101AFI20221208BHJP

   G16H 50/20 20180101ALI20221208BHJP

   A61B 3/14 20060101ALI20221208BHJP

【ＦＩ】

G06N20/00

G16H50/20

A61B3/14

【審査請求】有

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

【外国語出願】

(21)【出願番号】P 2021152961

(22)【出願日】2021-09-21

(31)【優先権主張番号】110120194

(32)【優先日】2021-06-03

(33)【優先権主張国・地域又は機関】TW

(71)【出願人】

【識別番号】522096916

【氏名又は名称】宏碁智醫股▲ふん▼有限公司

(74)【代理人】

【識別番号】100147485

【弁理士】

【氏名又は名称】杉村 憲司

(72)【発明者】

【氏名】▲チェン▼ 孟哲

(72)【発明者】

【氏名】▲イン▼ 銘佐

(72)【発明者】

【氏名】謝 易庭

【テーマコード（参考）】

4C316

5L099

【Ｆターム（参考）】

4C316AA09

4C316AB16

4C316FB27

5L099AA04

(57)【要約】

【課題】加齢による黄斑変性症の段階を異なるグループに属するものとして誤判定することを防止する。
【解決手段】加齢による黄斑変性症（ＡＭＤ）用の分類モデルを学習させる電子機器及び方法を提供する。この方法は次のステップを含む。学習データを取得する。学習データに対応する損失関数ベクトルを機械学習アルゴリズムに基づいて計算し、損失関数ベクトルは、ＡＭＤの第１分類に対応する第１損失関数値、及びＡＭＤの第２分類に対応する第２損失関数値を含み、第１分類は第１グループに対応し、第２分類は第１グループ及び第２グループの一方に対応する。第２分類が第２グループに対応することに応答して、第１損失関数値を第２損失関数値及びグループ・ペナルティ重み値により更新して、更新した損失関数ベクトルを生成する。更新した損失関数ベクトルにより分類モデルを学習させる。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

加齢による黄斑変性症用の分類モデルを学習させる電子機器であって、
トランシーバと、
前記トランシーバに結合されたプロセッサとを具え、
前記プロセッサは、
前記トランシーバを通して学習データを取得し、
前記学習データに対応する損失関数ベクトルを機械学習アルゴリズムに基づいて計算し、該損失関数ベクトルは、前記加齢による黄斑変性症の第１分類に対応する第１損失関数値、及び前記加齢による黄斑変性症の第２分類に対応する第２損失関数値を含み、該第１分類は第１グループに対応し、該第２分類は前記第１グループ及び第２グループの一方に対応し、
前記第２損失関数値が前記第２グループに対応することに応答して、前記第１損失関数値を前記第２損失関数値及びグループ・ペナルティ重み値により更新して、更新した損失関数ベクトルを生成し、
前記更新した損失関数ベクトルにより前記分類モデルを学習させる
ように構成されている電子機器。

【請求項2】

前記プロセッサが、
前記第２分類が前記第１グループに対応することに応答して、前記第１損失関数値を前記第２損失関数値により更新して、前記更新した損失関数ベクトルを生成するようにさらに構成されている、請求項１に記載の電子機器。

【請求項3】

前記第１分類及び前記第２分類が、それぞれ、前記加齢による黄斑変性症の異なる段階に対応し、前記プロセッサが、
前記第１分類と前記第２分類との段階差に基づいて第１ペナルティ重み値を生成し、
前記第１損失関数値を前記第２損失関数値及び前記第１ペナルティ重み値により更新して、前記更新した損失関数ベクトルを生成する
ようにさらに構成されている、請求項１に記載の電子機器。

【請求項4】

前記損失関数ベクトルが、前記加齢による黄斑変性症の第３分類に対応する第３損失関数値をさらに含み、前記プロセッサが、
前記第１分類と前記第３分類との第２段階差に基づいて第２ペナルティ重み値を生成し、
前記第１損失関数値を前記第３損失関数値及び前記第２ペナルティ重み値により更新して、前記更新した損失関数ベクトルを生成する
ようにさらに構成されている、請求項３に記載の電子機器。

【請求項5】

前記第３分類が前記第１グループ及び前記第２グループの一方に対応し、前記プロセッサが、
前記第３分類が前記第１グループに対応することに応答して、前記第１損失関数値を前記第３損失関数値及び前記第２ペナルティ重み値により更新し、
前記第３分類が前記第２グループに対応することに応答して、前記第１損失関数値を、前記第３損失関数値、前記第２ペナルティ重み値、及び前記グループ・ペナルティ重み値により更新して、前記更新した損失関数ベクトルを生成する
ようにさらに構成されている、請求項４に記載の電子機器。

【請求項6】

前記第２段階差が前記段階差よりも大きく、前記第２ペナルティ重み値が前記第１ペナルティ重み値よりも大きい、請求項４に記載の電子機器。

【請求項7】

前記第１ペナルティ重み値が前記段階差に比例する、請求項３に記載の電子機器。

【請求項8】

前記学習データが、加齢による黄斑変性症の段階の注記を付けた眼底像をさらに含み、前記損失関数ベクトルがバイナリ交差エントロピー関数に対応する、請求項１に記載の電子機器。

【請求項9】

前記プロセッサが、前記第２損失関数値と前記グループ・ペナルティ重み値との乗算値を計算して、前記更新した損失関数ベクトルを生成する、請求項１に記載の電子機器。

【請求項10】

加齢による黄斑変性症用の分類モデルを学習させる方法であって、
学習データを取得するステップと、
前記学習データに対応する損失関数ベクトルを機械学習アルゴリズムに基づいて計算するステップであって、該損失関数ベクトルが、前記加齢による黄斑変性症の第１分類に対応する第１損失関数値及び前記加齢による黄斑変性症の第２分類に対応する第２損失関数値を含み、該第１分類は第１グループに対応し、該第２分類は前記第１グループ及び第２グループの一方に対応するステップと、
前記第２分類が前記第２グループに対応することに応答して、前記第１損失関数値を前記第２損失関数値及びグループ・ペナルティ重み値により更新して、更新した損失関数ベクトルを生成するステップと、
前記更新した損失関数ベクトルにより前記分類モデルを学習させるステップと
を含む方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、加齢による黄斑変性症用の分類モデルを学習させる電子機器及び方法に関するものである。

【背景技術】

【0002】

関連技術の説明
加齢による黄斑変性症（ＡＭＤ：age-related macular degeneration）は、臨床症状の重症度に応じた４つの分類を含む。これら４つの分類は、それぞれ第１段階、第２段階、第３段階、及び第４段階である。現在、一部の関係者は、人工知能（ＡＩ：artificial intelligence）モデルを用いて眼底像を分析して、加齢による黄斑変性症の重症度を分類している。これらの関係者は、医療関係者が注記を付けた学習データを用いて人工知能モデルを学習させることができる。一般に、医療関係者は、加齢による黄斑変性症を、眼底像中の黄斑領域に応じて分類している。しかし、異なる医療関係者は黄斑領域の異なる識別を有し得る。従って、異なる医療関係者が注記を付けた学習データによって学習させた人工知能モデルは過学習の問題を有することがあり、これにより人工知能モデルの分類精度を低下させる。

【0003】

一方、医療関係者は、加齢による黄斑変性症の異なる段階に対して異なる治療を行う。第３段階及び第４段階はより重症の段階である。患者が第３段階または第４段階の臨床症状を有する際には、医療関係者は専門医への患者の紹介を直ちに手配して、患者の疾患をさらに確認しなければならない。これとは対照的に、患者が第１段階または第２段階の臨床症状を有する際には、専門医への患者の紹介を手配する緊急性は低い。従って、上記分類モデルが、加齢による黄斑変性症の第３段階（または第４段階）を第１段階（または第２段階）として誤って分類すると、このことは患者を最適に治療するに当たり遅れを生じさせ得る。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

技術課題
上記分類モデルが加齢による黄斑変性症の第３段階（または第４段階）を第１段階（または第２段階）として誤って分類すると、患者を最適に治療するに当たり遅れが存在し得る。

【課題を解決するための手段】

【0005】

課題の解決策
本発明は、加齢による黄斑変性症用の分類モデルを学習させる電子機器及び方法を提供し、これらの電子機器及び方法は、加齢による黄斑変性症用の分類モデルが高い精度で得られるように学習することができる。

【0006】

本発明による、加齢による黄斑変性症用の分類モデルを学習させる電子機器は、プロセッサ及びトランシーバを含む。プロセッサは受信機に結合されている。プロセッサは次のステップを実行するように構成されている。トランシーバを通して学習データを取得する。学習データに対応する損失関数ベクトルを機械学習アルゴリズムに基づいて計算し、この損失関数ベクトルは、加齢による黄斑変性症の第１分類に対応する第１損失関数値、及び加齢による黄斑変性症の第２分類に対応する第２損失関数値を含む。第１分類は第１グループに対応し、第２分類は第１グループ及び第２グループの一方に対応する。第２分類が第２グループに対応することに応答して、第１損失関数値を第２損失関数値及びグループ・ペナルティ重み値により更新して、更新した損失関数ベクトルを生成する。次に、上記分類モデルを、更新した損失関数ベクトルにより学習させる。

【0007】

本発明の１つの好適例では、プロセッサが次のステップを実行するようにさらに構成されている。第２分類が第１グループに対応することに応答して、第１損失関数値を第２損失関数値により更新して、更新した損失関数ベクトルを生成する。

【0008】

本発明の１つの好適例では、第１分類及び第２分類が、それぞれ、加齢による黄斑変性症の異なる段階に対応する。プロセッサは次のステップを実行するようにさらに構成されている。第１分類と第２分類との段階差に応じて第１ペナルティ重み値を生成する。次に、第１損失関数値を第２損失関数値及び第１ペナルティ重み値により更新して、更新した損失ベクトルを生成する。

【0009】

本発明の１つの好適例では、損失関数ベクトルが、加齢による黄斑変性症の第３分類に対応する第３損失関数値をさらに含み、プロセッサは次のステップを実行するようにさらに構成されている。第１分類と第３分類との第２段階差に応じて第２ペナルティ重み値を生成する。次に、第３損失関数値及び第２ペナルティ重み値により第１損失関数値を更新して、更新した損失ベクトルを生成する。

【0010】

本発明の１つの好適例では、第３分類が第１グループ及び第２グループの一方に対応する。プロセッサは次のステップを実行するようにさらに構成されている。第３分類が第１グループに対応することに応答して、第１損失関数値を第３損失関数値及び第２ペナルティ重み値により更新して、更新した損失関数値を生成する。それに加えて、第３分類が第２グループに対応することに応答して、第１損失関数値を、第３損失関数値、第２ペナルティ重み値、及びグループ・ペナルティ重み値により更新して、更新した損失ベクトルを生成する。

【0011】

本発明の１つの好適例では、第２段階差が上記段階差よりも大きく、第２ペナルティ重み値が第１ペナルティ重み値よりも大きい。

【0012】

本発明の１つの好適例では、第１ペナルティ重み値が上記段階差に比例する。

【0013】

本発明の１つの好適例では、上記学習データが、加齢による黄斑変性症の段階の注記を付けた眼底像を含む。上記損失関数ベクトルはバイナリ交差（クロス）エントロピー関数に対応する。

【0014】

本発明の１つの好適例では、プロセッサが第２損失関数値と上記グループ・ペナルティ重み値との乗算値を計算して、更新した損失関数ベクトルを生成する。

【0015】

本発明による、加齢による黄斑変性症用の分類モデルを学習させる方法は、次のステップを含む。学習データを取得する。この学習データに対応する損失関数ベクトルを機械学習アルゴリズムに基づいて計算し、この損失関数ベクトルは、加齢による黄斑変性症の第１分類に対応する第１損失関数値、及び加齢による黄斑変性症の第２分類に対応する第２損失関数値を含む。第１分類は第１グループに対応し、第２分類は第１グループ及び第２グループの一方に対応する。第２分類が第２グループに対応することに応答して、第１損失関数値を第２損失関数値及びグループ・ペナルティ重み値により更新して、更新した損失関数ベクトルを生成する。次に、更新した損失関数ベクトルにより分類モデルを学習させる。

【発明の効果】

【0016】

以上に基づけば、本発明の電子機器は、分類重み値を用いて機械学習アルゴリズムの損失関数値を更新し、更新した損失関数値により分類モデルを学習させることができる。本発明の分類モデルは、より重度の症状を伴う加齢による黄斑変性症の第３段階（または第４段階）を、比較的軽度の症状を伴う第１段階（または第２段階）として誤判定する可能性がより小さい。医療関係者は、分類結果に応じて、専門医への患者の紹介を手配する必要があるか否かを適時に決定することができる。

【図面の簡単な説明】

【0017】

【図1】本発明の一実施形態による、加齢による黄斑変性症用の分類モデルを学習させる電子機器の概略ブロック図である。

【図2】本発明の一実施形態による、損失関数ベクトルを更新することの概略図である。

【図3】本発明の一実施形態による、加齢による黄斑変性症用の分類モデルを学習させる方法のフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0018】

実施形態の説明
前述したことをより分かり易くするために、図面を伴ういくつかの実施形態を以下のように詳細に説明する。以下の実施形態は、本発明を実現することができる例として具体的に引用する。それに加えて、可能な際には常に、図面及び実施形態中の同じ参照番号を有する要素／構成要素／ステップは、同一または同様の構成要素を表す。

【0019】

加齢による黄斑変性症を分類するための分類モデルは、医療関係者が注記を付けた学習データ（例えば、加齢による黄斑変性症の段階の注記を付けた眼底像）に基づいて生成することができる。しかし、医療関係者が決定した注記付きの学習データは、必ずしも正しくないことがある。例えば、医療関係者は、加齢による黄斑変性症の第１段階を加齢による黄斑変性症の第２段階として分類することがある。分類モデルが、これらの容易に混同されるデータに過度に焦点を当てると、分類モデルは過学習によりその一般化（汎化）能力を失い得る。一方、加齢による黄斑変性症の第１段階及び第２段階は専門医の紹介を必要としない段階であるのに対し、加齢による黄斑変性症の第３段階及び第４段階は専門医の紹介を必要とする段階である。従って、分類モデルが第３段階（または第４段階）を第１段階（または第２段階）として誤判定すると、専門医への照会が遅れ、これにより患者を治療する最適なタイミングを失うことがある。以上に基づいて、本発明は、加齢による黄斑変性症用の学習モデルを学習させる方法を目的とし、この方法は過学習の分類モデルを得ることを回避することができる。それに加えて、本発明の分類モデルは、第１グループ（例えば、専門医への紹介を必要としない段階のグループ）を、第２グループ（例えば、専門医への紹介を必要とする段階のグループ）に対応するものとして誤判定する可能性がより小さい。

【0020】

図１は、本発明の一実施形態による、加齢による黄斑変性症用の分類モデルを学習させるための電子機器１００の概略図である。電子機器１００は、プロセッサ１１０、記憶媒体１２０、及びトランシーバ１３０を含むことができる。分類モデルは、入力されたデータに応じて加齢による黄斑変性症の分類を生成するように構成することができる。この分類は、加齢による黄斑変性症の第１段階、第２段階、第３段階、または第４段階を含むことができる。

【0021】

プロセッサ１１０は、例えば、中央処理装置（ＣＰＵ：central processing unit）、または他のプログラマブルな汎用または専用マイクロコントロールユニット（ＭＣＵ：micro control unit）、マイクロプロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ：digital signal processor）、プログラマブル・コントローラ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：application specific integrated circuit）、グラフィックス・プロセシングユニット（ＧＰＵ：graphics processing unit）、イメージシグナルプロセッサ（ＩＳＰ：image signal processor）、イメージ・プロセシングユニット（ＩＰＵ：image processing unit）、数値演算ユニット（ＡＬＵ：arithmetic logic unit）、結合プログラマブル論理回路（ＣＰＬＤ：complex programmable logic unit）、フィールドプログラマブル・ゲートアレイ（ＦＰＧＡ：field programmable gate array）、または他の同様な素子、あるいは上記の素子の組合せである。プロセッサ１１０は、記憶媒体１２０及びトランシーバ１３０に結合することができ、記憶媒体１２０に記憶されている複数のモジュール及び種々のアプリケーションプログラムにアクセスしこれらを実行して、電子機器１００の機能を実行することができる。

【0022】

記憶媒体１２０は、例えば、あらゆる種類の固定または着脱可能なランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：random access memory）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ：read-only memory）、フラッシュメモリ、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ：hard disc drive）、半導体ドライブ（ＳＳＤ：solid state drive）、または同様な素子、あるいは上記の素子の組合せであり、プロセッサ１１０によって実行することができる複数のモジュールまたは種々のアプリケーションプログラムを記憶するように構成されている。

【0023】

トランシーバ１３０は、信号を無線または有線の様式で送信し受信する。トランシーバ１３０は、低ノイズ増幅、インピーダンス整合、周波数混合、周波数のアップコンバージョンまたはダウンコンバージョン、フィルタ処理、増幅、及び他の類似の機能のような動作を実行することもできる。

【0024】

プロセッサ１１０は、上記分類モデルを学習させるための学習データ集合を、トランシーバ１３０を通して取得することができる。この学習データ集合は多数の学習データを含むことができる。これらの学習データは、例えば、加齢による黄斑変性症の段階の注記を付けた眼底像である。

【0025】

図２は、本発明の一実施形態による、損失関数ベクトル２３を更新することの概略図である。上記分類モデルは、例えば機械学習モデルである。プロセッサ１１０は、上記学習データに対応する損失関数ベクトル２３を、機械学習アルゴリズムに基づいて計算することができる。加齢による黄斑変性症は第１段階、第２段階、第３段階、及び第４段階を含むので、損失関数ベクトル２３は、それぞれ第１段階、第２段階、第３段階、及び第４段階に対応する４つの損失関数値を含むことができる。しかし、本発明はそのことに限定されない。例えば、損失関数ベクトル２３は任意数の損失関数値を含むことができる。本実施形態では、損失関数ベクトル２３を[ｅ(1) ｅ(2) ｅ(3) ｅ(4)]として表すことができ、ここにｅ(1)は第１段階に対応する損失関数値であり、ｅ(2)は第２段階に対応する損失関数値であり、ｅ(3)は第３段階に対応する損失関数値であり、そしてｅ(4)は第４段階に対応する損失関数値である。

【0026】

一実施形態では、加齢による黄斑変性症の第１段階及び第２段階が、第１グループ（即ち、専門医の紹介を必要としないグループ）に対応し、加齢による黄斑変性症の第３段階及び第４段階が、第２グループ（即ち、専門医の紹介を必要とするグループ）に対応する。プロセッサ１１０は、トランシーバ１３０を通してメッセージを受信して、加齢による黄斑変性症の段階（例えば、第１段階、第２段階、第３段階、または第４段階）及びグループ（例えば、第１グループまたは第２グループ）を取得することができる。

【0027】

上記機械学習アルゴリズムの損失関数は、例えば、バイナリ交差エントロピー関数２０である。プロセッサ１１０は、損失関数ベクトル２３をバイナリ交差エントロピー関数２０により生成することができる。具体的には、上記分類モデルを学習させるプロセスでは、上記機械学習アルゴリズムのソフトマックス（Softmax：登録商標）関数が正規化確率ベクトル２１を出力することができる。正規化確率ベクトル２１は、それぞれ第１段階、第２段階、第３段階、及び第４段階に対応する４つの正規化確率を含むことができる。しかし、本発明はそのことに限定されない。例えば、正規化確率ベクトル２１は任意数の正規化確率を含むことができる。本実施形態では、正規化確率ベクトル２１を[ｐ(1) ｐ(2) ｐ(3) ｐ(4)]として表すことができ、ここにｐ(1)は第１段階の正規化確率であり、ｐ(2)は第２段階の正規化確率であり、ｐ(3)は第３段階の正規化確率であり、そしてｐ(4)は第４段階の正規化確率である。正規化確率は式(1)に示すように０～１の閉区間に属し、ここにｐ(j)は加齢による黄斑変性症の第ｊ段階の正規化確率である。
ｐ(j)∈[０, １] ---(1)

【0028】

一方、プロセッサ１１０は、加齢による黄斑変性症の段階に対応するワンホット符号化ベクトル２２を、上記学習データ（即ち、加齢による黄斑変性症の段階の注記を付けた眼底像）の注記に応じて生成することができる。ワンホット符号化ベクトル２２は、それぞれ第１段階、第２段階、第３段階、及び第４段階に対応する４つの符号化値を含むことができる。しかし、本発明はそのことに限定されない。例えば、ワンホット符号化ベクトル２２は任意数の符号化値を含むことができる。本実施形態では、ワンホット符号化ベクトル２２を[ｃ(1) ｃ(2) ｃ(3) ｃ(4)]として表すことができ、ここにｃ(1)は第１段階の符号化値であり、ｃ(2)は第２段階の符号化値であり、ｃ(3)は第３段階の符号化値であり、そしてｃ(4)は第４段階の符号化値である。この符号化値は「０」または「１」とすることができる。ワンホット符号化ベクトル２２は１つの符号化値「１」及び３つの符号化値「０」を含むことができ、ここに符号化値「１」は、加齢による黄斑変性症の段階のうち上記学習データ中に注記が付いた段階に対応し、符号化値「０」は、加齢による黄斑変性症の段階のうち上記学習データ中に注記が付いていない段階に対応する。例えば、上記学習データに第３段階としての注記が付いている際に、ワンホット符号化ベクトル２２は[００１０]として表すことができる。

【0029】

正規化確率ベクトル２１及びワンホット符号化ベクトル２２を取得した後に、プロセッサ１１０は、正規化確率ベクトル２１及びワンホット符号化ベクトル２２をバイナリ交差エントロピー関数２０に入力して、損失関数ベクトル２３を生成する。

【0030】

一般に、より小さい絶対値を有する段階差を有する２つの段階は、区別することがより困難である。より大きい絶対値を有する段階差を有する２つの段階は、区別することがより容易である。例えば、眼底像を第１段階及び第２段階の一方として分類することは、この眼底像を第１段階及び第３段階の一方として分類することよりも困難である。換言すれば、第１段階が第２段階として誤判定される確率はより高いのに対し、第１段階が第３段階として誤判定される確率はより低い。分類モデルが、より小さい段階差を有する段階どうしを区別することに過度に焦点を当てると、過学習が発生し得る。分類モデルの過学習を防止するために、プロセッサ１００は、ペナルティ重み値を用いて分類モデルの損失関数値を更新し、更新した損失関数値により分類モデルを学習させることができる。それに加えて、分類モデルが、加齢による黄斑変性症の段階を異なるグループに属するものとして誤判定することを防止するために、プロセッサ１１０は、グループ・ペナルティ重み値を用いることによって分類モデルの損失関数値を更新し、更新した損失関数値により分類モデルを学習させることができる。

【0031】

具体的には、プロセッサ１１０は、損失関数ベクトル２３と重み行列２４とを乗算して、更新した損失関数ベクトル２５を生成し、更新した損失関数ベクトル２５により分類モデルを学習させることができる。更新した損失関数ベクトル２５のサイズは、損失関数ベクトル２３のサイズと同じにすることができる。損失関数ベクトル２３が[ｅ(1) ｅ(2) ｅ(3) ｅ(4)]として表されるものと仮定すれば、プロセッサ１１０は、更新した損失関数ベクトルを式(2)により計算することができ、ここにＭは重み行列２４であり、[ｅ(1)’ ｅ(2)’ ｅ(3)’ ｅ(4)’]は更新した損失関数ベクトル２５である。更新した損失関数ベクトル２５は、第１段階の更新した損失関数ｅ(1)’、 第２段階の更新した損失関数ｅ(2)’、 第３段階の更新した損失関数ｅ(3)’、及び第４段階の更新した損失関数ｅ(4)’を含むことができる。
[ｅ(1)’ ｅ(2)’ ｅ(3)’ ｅ(4)’]＝[ｅ(1) ｅ(2) ｅ(3) ｅ(4)]・Ｍ ---(2)

【0032】

更新した損失関数ベクトル２５における更新した損失関数値は式(3)で表すことができ、ここにｅ(i)’は第ｉ段階の更新した損失関数値（または更新した損失関数ベクトル２５の第ｉ行の要素）を表し、ｅ(j)’は第ｊ段階の損失関数値（または損失関数ベクトル２３の第ｊ行の要素）を表し、ａ(i,j)は第ｉ段階及び第ｊ段階に対応する誤差重み値を表し、ｂ(i,j)は第ｉ段階及び第ｊ段階に対応するペナルティ重み値を表し、ｃ(i,j)は第ｉ段階及び第ｊ段階に対応する重み指数を表し、ｉまたはｊは１～４の閉区間に属する（即ち、ｉ∈[１, ４]かつｊ∈[１, ４]である）。異なる段階に対する誤差重み値は、同じにすることも異ならせることもできる。
ｅ(i)’＝Σ_j,j≠iｅ(j)・(ａ(i,j)＋ｂ(i,j)+c(i,j)) ---(3)

【0033】

式(3)に示すように、プロセッサ１１０は、損失関数値ｅ(2)、損失関数値ｅ(3)、または損失関数値ｅ(4)により、更新した損失関数値ｅ(1)’を生成することができる。例えば、更新した損失関数値ｅ(1)’は、損失関数値ｅ(2)とペナルティ重み値ｂ(1,2)との乗算値ｅ(2)・ｂ(1,2)、損失関数値ｅ(3)とペナルティ重み値ｂ(1,3)との乗算値ｅ(3)・ｂ(1,3)、及び損失関数値ｅ(4)とペナルティ重み値ｂ(1,4)との乗算値ｅ(4)・ｂ(1,4)を含むことができる。

【0034】

プロセッサ１１０は、第ｉ段階及び第ｊ段階に対応するペナルティ重み値ｂ(i,j)を、第ｉ段階と第ｊ段階との段階差（即ち、ｉ－ｊ）により計算することができる。一実施形態では、ペナルティ重み値ｂ(i,j)が、式(4)に示すように、第ｉ段階と第ｊ段階との段階差の絶対値に比例することができる。例えば、第１段階と第３段階との段階差|１－３|が第１段階と第２段階との段階差|１－２|よりも大きいので、第１段階及び第３段階に対応するペナルティ重み値ｂ(1,3)は、第１段階及び第２段階に対応するペナルティ重み値ｂ(1,2)よりも大きい。
ｂ(i,j)∝|ｉ－ｊ| ---(4)

【0035】

一実施形態では、第ｉ段階と第ｊ段階とが同じグループに属する際には、重み指数ｃ(i,j)が０に等しい。第ｉ段階と第ｊ段階とが異なるグループに属する際には、重み指数ｃ(i,j)がグループ・ペナルティ重み値Ｃに等しい。換言すれば、第ｉ段階及び第ｊ段階が共に第１グループに属する際には、重み指数ｃ(i,j)が０に等しい。第ｉ段階及び第ｊ段階が共に第２グループに属する際には、重み指数ｃ(i,j)が０に等しい。第ｉ段階が第１グループに属し第ｊ段階が第２グループに属する際には、式(5)に示すように、重み指数ｃ(i,j)がグループ・ペナルティ重み値Ｃに等しく、ここにＳ１は第１グループであり、Ｓ２は第２グループである。

【数1】

【0036】

第１段階及び第２段階が第１グループ（即ち、Ｓ１）に属し、第３段階及び第４段階が第２グループ（即ち、Ｓ２）に属するので、ｃ(1,2)＝ｃ(3,4)＝０であり、ｃ(1,3)＝ｃ(2,3)＝Ｃである。例えば、式(3)及び(5)によれば、更新した損失関数値ｅ(1)’は損失関数値ｅ(3)とグループ・ペナルティ重み値Ｃとの乗算値ｅ(3)・Ｃを含むことができ、損失関数値ｅ(4)とグループ・ペナルティ重み値Ｃとの乗算値ｅ(4)・Ｃを含むことができる。他の一例では、更新した損失関数値ｅ(3)’が、損失関数値ｅ(1)とグループ・ペナルティ重み値Ｃとの乗算値ｅ(1)・Ｃを含むことができ、失関数値値ｅ(2)とグループ・ペナルティ重み値Ｃとの乗算値ｅ(2)・Ｃを含むことができる。

【0037】

各誤差重み値ａ(i,j)が１に等しく、ペナルティ重み値ｂ(i,j)が（式(6)に示すように）第ｉ段階と第ｊ段階との段階差に０．１を乗じた値に等しく、グループ・ペナルティ重み値Ｃが０．３に等しいものと仮定する。その結果、式(2)中の重み行列２４は式(7)のように表すことができる。プロセッサ１１０は、損失関数ベクトル２３と重み行列２４とを乗算して、更新した損失関数ベクトル２５を生成することができる。更新した損失関数ベクトル２５を得た後に、プロセッサ１１０は、更新した損失関数ベクトル２５により、加齢による黄斑変性症用の分類モデルを学習させることができる。
ｂ(i,j)＝０．１・|ｉ－ｊ| ---(6)

【数2】

【0038】

図３は、本発明の一実施形態による、加齢による黄斑変性症用の分類モデルを学習させる方法のフローチャートである。この方法は図１に示す電子機器１００によって実現することができる。ステップＳ３０１では、学習データを取得する。ステップＳ３０２では、この学習データに対応する損失関数ベクトルを機械学習アルゴリズムに基づいて計算する。この損失関数ベクトルは、加齢による黄斑変性症の第１段階に対応する第１損失関数値、及び加齢による黄斑変性症の第２段階に対応する第２損失関数値を含む。第１分類は第１グループに対応し、第２分類は第１グループ及び第２グループの一方に対応する。ステップＳ３０３では、第２分類が第２グループに対応することに応答して、第１損失関数値を第２損失関数値及びグループ・ペナルティ重み値により更新する。ステップＳ３０４では、更新した損失関数ベクトルにより分類モデルを学習させる。

【0039】

要約すれば、本発明の電子機器は、分類重み値を用いて機械学習アルゴリズムの損失関数値を更新することができる。この電子機器は、他の分類の損失関数値を用いて、特定の分類の損失関数値を更新することができる。他の分類とこの特定の分類とが同じグループに属する際には、この電子機器は他の分類に分類重み値を与える必要がない。他の分類とこの特定の分類とが異なるグループに属する際には、この電子機器は他の分類に分類重み値を与える。更新した損失関数ベクトルによって学習させた分類モデルは、加齢による黄斑変性症の段階を、異なるグループに対応する他の段階として誤判定する可能性がより小さい。この分類モデルの分類結果によれば、医療関係者は、専門医への紹介を必要とする患者を専門医への紹介を必要としない患者として誤判定すること、あるいは専門医への紹介を必要としない患者を専門医への紹介を必要としする患者として誤判定することがない。

【0040】

本発明は上述した実施形態を参照しながら説明してきたが、排他的であること、あるいは本発明を開示した明確な形態または好適な実施形態に限定することは意図していない。本発明の精神及び範囲から逸脱することなしに、説明した実施形態に変更を加えることができることは、通常の当業者にとって明らかである。従って、本発明の範囲は、本明細書に添付した特許請求の範囲及びその等価物によって規定され、特許請求の範囲では、特に断りのない限り、用語はその最も広義の合理的な感覚を意味する。

【産業上の利用可能性】

【0041】

本発明による、加齢による黄斑変性症用の分類モデルを学習させる電子機器及び方法は、過学習の分類モデルを得るための学習を防止する。それに加えて、本発明の分類モデルは、第１グループ（例えば、専門医への紹介を必要としない段階のグループ）に対応する段階を第２グループ（例えば、専門医への紹介を必要とする段階のグループ）として誤判定する可能性がより小さい。このことは患者が最適な医療を最適な時点で受けることを可能にする。

【符号の説明】

【0042】

１００：電子機器
１１０：プロセッサ
１２０：記憶媒体
１３０：トランシーバ
２０：バイナリ交差エントロピー関数
２１：正規化確率ベクトル
２２：ワンホット符号化ベクトル
２３：損失関数ベクトル
２４：重み行列
２５：更新した損失関数ベクトル
Ｓ３０１、Ｓ３０２、Ｓ３０３、Ｓ３０４：ステップ

【図1】

【図2】

【図3】

【外国語明細書】