Analysis of characteristics of good sperm at ICSI and creation of sperm grading method by artificial intelligence

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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、次の研究のために必要な精子の判定システムも共同してくれる企業がみつかり、現在準備中です。