Micro insemination supporting device using the 3D model of oocyte based on machine learning and image processing

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 21K12719
• Research Institution: Daiichi Institute of Technology
• Principal Investigator: 内村 俊二 第一工科大学, 工学部, 准教授 (50203550)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 大惠 克俊 第一工科大学, 工学部, 教授 (80388123)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 顕微授精 / 支援デバイス / シミュレータ / 3DCG / 技量評価 / 機械学習

Outline of Annual Research Achievements

顕微授精を行う胚培養士の効率的な育成、技量の維持・向上および手技支援を目的とした「顕微授精支援デバイス」の実現を目的とする。卵子の３次元CGモデルを用いることで、実際の卵子・精子を用いず簡便に練習ができる顕微授精シミュレータ、さらに、熟練者の操作を記録する機構を追加し得られた操作データや、実際の卵子画像から画像処理により抽出した情報を反映した手技支援データを生成、これを用いた部分的な自動化等の顕微授精手技支援システムへの発展を目指す。
研究の第1年度として次の成果を得ている。
・卵子の物性に近い特性を持つ３次元モデルの作成については、CGツールUnityの物理エンジンを用いて、粒子とバネ・ダンパで構成される弾性体モデルの原型を作成し、注入ピペットモデルの刺入により卵子膜モデルが弾性的に変形する機能を実現した。また、実際の顕微鏡画像から、卵子の膜、注入および固定ピペットを画像処理手法により抽出した。
・３軸もしくは６軸のセンサを用いてコントローラの動きを検出に関して、ロータリーエンコーダを用いたコントローラの回転を検出するデバイスの試作を行い、動作確認まで行った。試作に際し、エンコーダをコントローラに固定する治具を3Dプリンタを使用して作製した。
・研究協力者の産婦人科医を訪問し、実際の顕微授精の環境を見学し、顕微授精の現状と課題・支援デバイスに望まれる機能等について議論を行った。また、画像資料提供とデバイステストの研究協力に関する覚書を交わした。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

当初の計画通りにおおむね順調に進んでいる、と評価する。

Strategy for Future Research Activity

画像・CG関連については、卵子膜CGモデルを高機能化し、機械学習の手法を用いて実物の動きを模倣できるようにする。また、画像処理による紡錘体位置の同定や、顕微鏡動画からの膜や固定・注入ピペット個々の抽出にも取り組む。
操作検出デバイスに関しては、現在主流の油圧式マニピュレータに対応した試作検出デバイスの完成を目指す。現段階では回転検出に成功しているが、今後は３軸ジャイロセンサを用いたxy平面運動の操作検出可能なデバイスを完成させる。その後、胚培養士に使用してもらい、操作データを収集する。

Causes of Carryover

物品費に関しては、半導体不足による一部機器の高騰や不足により入手困難となり、導入を見合わせた。人件費・謝金については、システム開発が試行段階であったこと、データ収集および分析の段階に至っていなかったため、未使用となった。
導入・使用を見合わせたものについては今年度の実施を検討する。加えて、コロナ禍における研究活動の制約を念頭に適正な支出計画を検討し、さらには使用内訳変更申請も検討する。