| 研究課題/領域番号 |
19K09734
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| 研究機関 | 横浜市立大学 |
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研究代表者 |
湯村 寧 横浜市立大学, 附属市民総合医療センター, 准教授 (30522023)
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| 研究分担者 |
濱上 知樹 横浜国立大学, 大学院工学研究院, 教授 (30334204)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 精子 / 生殖補助医療 / 顕微授精 / 人工知能 / 機械学習 / 選別 |
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| 研究実績の概要 |
顕微受精の成績は胚培養士が選別する精子の状態に依存する。さらに良好な、顕微受精に適した精子の選別は胚培養士の経験と知識に大きく依存する。我々は顕微受精時の精子選別方法に関する胚培養士の知識・経験を人工知能に学習させることで、培養士のいう「良好精子」の物理的特徴を分析し、良好と定義される因子を用いて各精子に格付け（Grading）を行うシステムを作製することを本研究の目的とした。まず胚培養士が判断する「良好な精子」の基準を見出すことと、機械学習に必要な大量のラベル付された映像情報（ここでは精子映像）を入力する必要があった。そのため(1)クラウド上にラベル入力用のアプリケーションを作成、(2)同意を得た患者の顕微授精時の精子映像をアプリへ取りこませる。(3)このアプリケーションは胚培養士が映像内の精子一個一個に5段階で点数をつけられるように設定されており、日本全国の経験豊富な培養士43名に協力していただき、点数をつけてもらった。
同じ映像でも43名の培養士全員が同じ評価をつけることはなく評価分布が生じる。この評価分布はヒストグラムとして表示される。我々は精子映像とそこからえられたヒストグラムをもとに機械学習を行い、精子の映像から予測されるヒストグラムを作成するシステムを開発した。令和3年度末で約27,000個の映像にたいして機械学習が行われた。現時点でトレーニングを行なった人工知能が予測した精子の評価分布と経験ある胚培養士たちが回答した評価分布との誤差は1.43%でありさらに誤差修正を行なっている。加えて本来の目的である特徴分析の精度を上げるためデータの増加とさらなる機械学習を追加する予定。また、次の研究のためにも必要な精子の判定システムは開発途中である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
研究予定として令和３年度末までに良好精子の特徴分析と精子の選別システムを完成させる予定であった。しかし、コロナ禍で分担研究者の濱上研究室が機能しなかった時期があったこと（大学院生が登校できなかった）、もともとラベル入力はPCを各培養士に配布して行ってもらう予定であったものがクラウドシステムを開発したことやそれにともない倫理審査を再度行ったこと（のちにクラウドシステム導入のおかげで多くの培養士から効率よく情報が集められたため、この遅れは軽度になった）ことで精子の特徴分析は現在まで行われている。また学習の精度をあげるためにさらなる機械学習が必要であるので、そのためのデータ収集と令和３年度に行った培養士との共同作業とそのデータを基にした機械学習や論文作成、国際学会での発表が残っている。また選別システムの開発は濱上研究室では困難であり、企業を探す必要が出てきたがなかなかその企業がみつからなかったことが遅れにつながっている。
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| 今後の研究の推進方策 |
特徴分析については現在も続いており次の1年で完成、システム自体の報告や良好な精子判別時の培養士の着眼点なども含めた論文なども作成できると考えている。また一緒に開発を進めてくれる企業もみつかったため、現在そのシステム開発、とくに次の研究へ向けたより有用に精子の情報を培養士に知らせられるユーザーインターフェースの作成を開始した。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
研究予定として令和３年度末までに良好精子の特徴分析と精子の選別システムを完成、論文作成や国際学会での発表をおこなう予定であった。しかし、コロナ禍で分担研究者の濱上研究室が機能しなかった時期があったこと（大学院生が登校できなかった）、もともとラベル入力はPCを各培養士に配布して行ってもらう予定であったものがクラウドシステムを開発したことやそれにともない倫理審査を再度行ったこと（のちにクラウドシステム導入のおかげで多くの培養士から効率よく情報が集められたため、この遅れは軽度になった）ことで精子の特徴分析は現在まで行われている。また学習の精度をあげるためにさらなる機械学習が必要であり、そのため培養士に謝金を支払ってラベルづけの作業をしていただくことは今年度も行いたいと考えている。国際学会発表、論文作成も含めて残っている研究費を使用して達成したいと考えている。
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