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

ICSI优质精子特征分析及人工智能创建精子分级方法

• 批准号: 19K09734
• 负责人: 湯村 寧
• 金额: $ 2.75万
• 依托单位: Yokohama City University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2019-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19K09734/
• 关键词: 精子; 生殖補助医療; 顕微受精; 人工知能; 機械学習; 選別; 顕微授精

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。

The performance of microfertilization depends on the sperm state of embryo culture and selection. Sperm selection and embryo culture are highly dependent on knowledge of proper microfertilization. The purpose of this study is to analyze and define the physical characteristics of "good sperm" related to embryo culture, human knowledge and artificial ability of sperm selection methods during microfertilization, and to determine the factors for the use of sperm Grading. The criteria for determining "good sperm" in embryo culture are shown in this paper, and a large amount of image information (such as sperm image) is necessary for mechanical learning. (1) The sperm image for micro-insemination of the patient is obtained by consent. (3)The number of sperm in the embryo culture is set at 5 levels, and 43 people in Japan's national culture are working together to set the number of sperm in the embryo culture. The same group of 43 trainers all have the same evaluation. The distribution of these comments is based on the results of the analysis. The sperm mapping system is developed by machine learning and sperm mapping system prediction. About 27,000 images were recorded at the end of the year. The error of sperm evaluation distribution in embryo culture was 1.43%. Increase the accuracy of the original feature analysis In order to determine the necessary sperm, the company is preparing for the next stage of research.

项目成果

特集 専門医はもういらない？ せまりくるAI時代 AIによる生殖補助医療 ～精子選別・評価支援システム～

特色：我们不再需要专家了吗？

• 发表时间: 2020
• 期刊: 産婦人科の実際
• 作者: 湯村 寧;竹島徹平;黒田晋之介;山本みずき;佐々木勇人;濱上知樹
• 通讯作者: 濱上知樹

今日の話題 人工知能(AI)補助による精子選別支援システムの開発

今日主题：人工智能（AI）辅助的精子选择支持系统的开发

• DOI: 10.18888/sp.0000000886
• 发表时间: 2019
• 期刊: 産婦人科の実際
• 作者: 黒田晋之介;竹島徹平;山本みずき;湯村 寧;佐々木勇人;濱上知樹
• 通讯作者: 濱上知樹

人工知能補助による顕微受精時の良好精子特徴分析ならびに精子Grading法の開発

利用人工智能辅助开发微受精过程中良好的精子特征分析和精子分级方法

• 发表时间: 2021
• 作者: 湯村寧;山本みずき，齋藤満里奈，西真裕子，上野寛枝，黒田晋之介，竹島徹平，村瀬真理子，濱上知樹;山本みずき,上野 寛枝,齋藤満里奈,西 真裕子,竹島 徹平,齋藤 智樹,栃原しおり,古目谷 暢,黒田晋之介,葉山 智工,宮腰 藍衣,濱田 春,村瀬真理子,湯村 寧;湯村 寧
• 通讯作者: 湯村 寧

共催シンポジウム Future Laboratory 男性不妊における AI の活用

共同主办研讨会：人工智能在男性不育症中的未来实验室应用

• 发表时间: 2019
• 作者: 湯村寧;山本みずき，齋藤満里奈，西真裕子，上野寛枝，黒田晋之介，竹島徹平，村瀬真理子，濱上知樹;山本みずき,上野 寛枝,齋藤満里奈,西 真裕子,竹島 徹平,齋藤 智樹,栃原しおり,古目谷 暢,黒田晋之介,葉山 智工,宮腰 藍衣,濱田 春,村瀬真理子,湯村 寧;湯村 寧;山本みずき
• 通讯作者: 山本みずき

人工知能補助による顕微受精時の良好精子特徴分析と精子Grading法の開発

利用人工智能辅助开发微受精过程中良好的精子特征分析和精子分级方法

• 发表时间: 2022
• 作者: 佐々木勇人;山本みずき;竹島徹平;湯村 寧;濱上知樹;湯村 寧
• 通讯作者: 湯村 寧