| Project/Area Number |
23K27082
|
|---|
| Project/Area Number (Other) |
23H02389 (2023)
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2023) |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 42020:Veterinary medical science-related
|
|---|
| Research Institution | Azabu University |
|---|
Principal Investigator |
吉岡 耕治 麻布大学, 獣医学部, 教授 (20355192)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
尾澤 知美 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 動物衛生研究部門, 研究員 (20414724)
野口 倫子 麻布大学, 獣医学部, 准教授 (40506721)
檜垣 彰吾 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 動物衛生研究部門, 上級研究員 (70595256)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
|
| Budget Amount *help |
¥18,330,000 (Direct Cost: ¥14,100,000、Indirect Cost: ¥4,230,000)
Fiscal Year 2025: ¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000)
Fiscal Year 2024: ¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000)
Fiscal Year 2023: ¥7,540,000 (Direct Cost: ¥5,800,000、Indirect Cost: ¥1,740,000)
|
|---|
| Keywords | カラードップラ / 深層学習 / 自動検出 / 授精適期 / 胚移植 / 卵巣 |
|---|
| Outline of Research at the Start |
本研究では、①牛の発情発現から排卵に至る過程における主席卵胞の形態および血流変化をカラードプラ超音波画像診断装置により経時的に計測し、ホルモン動態や発情発現、排卵との関連を明らかにする。②排卵前の主席卵胞の状態をカラードプラ超音波画像から自動で抽出可能なAI技術を開発し、カラードプラ超音波画像解析による授精適期推定モデルを構築する。③開発したAI超音波診断技術を排卵後に形成される黄体および発情周期中に出現する主席卵胞に適用し、胚移植におけるレシピエント選別手法を考案する。以上により、AI超音波画像診断による牛の生殖機能評価システムの構築を目指す。
|
| Outline of Annual Research Achievements |
畜産経営の基盤となる繁殖雌牛の効率的利用および子畜増産のためには、受胎率の向上高能力、高付加価値が期待できる胚移植技術の活用が期待されている。本研究は、人工知能（AI）技術を活用して牛卵巣の主席卵胞や黄体を超音波画像から自動抽出し、それらの状態を定量可能な新規解析法の開発を行い、それに基づく新しいリアルタイム授精適期判定手法や胚移植において高い受胎確率が期待できるレシピエントの新規選別技術に資することを目的とする。
2023年度は、麻布大学にて飼養している発情周期を営むホルスタイン種経産牛10頭を使用して、経直腸超音波画像検査により、のべ160例（80組）の様々な周期の左右卵巣のBモードおよびパワードプラ超音波画像（動画）を取得した。得られた160個の動画ファイルからPython言語のOpenCVライブラリを使用して44,273枚の静止画を切り出した。切り出した静止画ファイルのうち、卵巣が映っていない画像、隣接したフレームで類似の画像、パワードップラが見えにくい画像等を削除し、アノテーション用画像として4,891枚の静止画ファイルを作成した。超音波画像から卵巣、卵胞および黄体を自動検知する機械学習モデルを作成すため、これらの4,891枚のBモード超音波画像について、アノテーションツールであるCVATを用いて各画像の卵巣、卵胞および黄体のアノテーションを実施中である。また、4頭については発情前期から排卵に至るまでの間、4時間間隔で経直腸超音波画像検査により左右の卵巣のBモードおよびパワードプラ画像（静止画および動画）を取得した。さらにこの間、頸静脈より採血し、エストラジオール17βおよびLH濃度を測定するための血液サンプルを得た。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の計画に沿い、卵胞や黄体を自動検出・自動計測する機械学習モデルを作成するための教師データを取得し、アノテーションを開始した。また、発情から排卵に至る卵胞の変化を解明するための卵巣の経時的なカラードプラ画像を収集することができたことから、研究はおおむね順調に進展している。
|
| Strategy for Future Research Activity |
2024年度は、発情前期から排卵に至るまでの間の経時的な主席卵胞のカラードプラ画像を例数を追加して収集し、主席卵胞の卵胞直径、断面積、卵胞周囲の血流量（血流面積、平均血流速度など）を算出する。発情開始時間、LHサージ発現あるいは排卵時間を基準とし、種々の手法で解析した卵胞面積や血流量の変化を解析し、発情開始から排卵に至る過程における主席卵胞の変化とホルモン動態や発情発現、排卵時期との関連性を解明する。さらに、2023年度に収集した正常発情周期中の卵巣のBモード超音波画像から卵巣、卵胞および黄体を自動検知する機械学習モデルを作成する。また、胚移植時の黄体を評価するため、胚移植時の卵巣のカラードプラ超音波画像を収集する。
|
