生殖医療支援のための胚培養士の暗黙知獲得を目的とした深層学習による知的動画像処理

利用深度学习的智能视频处理获取胚胎学家的隐性知识以进行生殖医学支持

• 批准号: 18J15458
• 负责人: 佐々木 勇人
• 金额: $ 0.96万
• 依托单位: Yokohama National University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2018
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2018-04-25 至 2020-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-18J15458/
• 关键词: 機械学習; Boosting; 多目的最適化; 生殖補助医療; 顕微授精; ブースティング; コスト考慮型学習

本研究は顕微授精における胚培養士の知見に基づいた精子選別支援システムの実現に取り組んでいる。 該当年度では①精子検出器の性能評価と②精子のスコア予測器の構築・評価に取り組んだ。 なお、当初の計画から変更して深層学習ではなくブースティングを用いたスコア予測器の構築を行った。これは本研究で収集した訓練データの規模では深層学習よりもブースティングの方が精子検出やスコア予測における汎化性能が高くなったためである。まず①に関して、精子検出の難しさを定量的に評価した上で開発した精子検出器の性能評価を行った。 精子検出の難しさは「理想的な精子検出器を用いた場合の誤分類率」で定量評価しており、 本研究で取り扱った動画像における精子検出に関して避けられない誤分類が発生することを事前に確認した。 前年度に開発した「適応的しきい値調整」は精子の見落としを減らすことを目的として、偽陽性を許容する代わりに偽陰性を減らすことが可能なアルゴリズムである。誤分類は避けられないという前提のもと、精子検出における偽陽性率の許容値を定めた上での偽陰性率を評価した結果、適応的しきい値を用いることで偽陰性率を有意に下げられることが実証された。続いて②に関して、少人数の胚培養士の知見を精子のスコア予測器に取り込む手法を提案し、その評価を行った。ラベル付けを行う胚培養士の人数が限られている場合に全培養士のグレード情報を区別せずに混ぜて学習すると、特定の胚培養士の知見が軽視されてしまうという課題があった。これに対し本研究では多目的最適化の考えをブースティングというアルゴリズムに取り入れることで、特定の胚培養士の知見が軽視される課題を解決する手法を提案した。この提案手法を「全培養士のグレード情報を区別せずに学習する場合」と比較したところ、提案手法は全ての胚培養士から均等にスコア予測方法を学習していることが明らかになった。

This study は 顕 micro fertilization に お け る embryo culture and の knowledge に base づ い た sperm choose don't support シ ス テ ム の be に now take り group ん で い る. For the current year, で で ① sperm 検 extractor <s:1> performance evaluation 価と② sperm スコア extractor <e:1> construction and evaluation 価に take the corresponding set んだ. な お, plan at the beginning の か ら - more し て deep learning で は な く ブ ー ス テ ィ ン グ を with い た ス コ ア to sensor の line build を っ た. こ れ は this study で 収 set し た training デ ー タ の scale で は deep learning よ り も ブ ー ス テ ィ ン グ の square が sperm 検 や ス コ ア be に お け る high generalization performance が く な っ た た め で あ る. ま ず (1) に masato し て, sperm 検 の difficult し さ を に of quantitative evaluation of 価 し た で on open 発 し た sperm 検 extractor の performance evaluation 価 を line っ た. Sperm 検 out の difficult し さ は "ideal な sperm 検 extractor を with い た occasions の misclassification rate of" で quantitative evaluation 価 し て お り, this study で り Cha っ た animation like に お け る sperm 検 out に masato し て avoid け ら れ な い misclassification が 発 raw す る こ と に を advance confirm し た. Before the annual に open 発 し た "optimum 応 し き い numerical adjustment" は sperm の see fall と し を minus ら す こ と を purpose と し て, false positive を allowable す る generation わ り に false negative を minus ら す こ と が may な ア ル ゴ リ ズ ム で あ る. Avoid misclassification は け ら れ な い と い う premise の も と, sperm 検 に お け る false positive rate の allowable set numerical を め た on で の false negative rate を review 価 し た result, optimal 応 し き い numerical を with い る こ と で を intentionally false negative rate under に げ ら れ る こ と が card be さ れ た. 続 い て (2) に masato し て, less number of の embryo culture and の knowledge を sperm の ス コ giving ア sensors に り 込 む を proposal し, そ の review 価 を line っ た. Line ラ ベ ル pay け を う embryo culture and the number of の が limit ら れ て い る occasions に full training and の グ レ ー ド intelligence を difference せ ず に mixed ぜ て learning す る と, specific の embryo culture and の knowledge が 軽 visual さ れ て し ま う と い う subject が あ っ た. こ れ に し seaborne this study で は multiobjective optimization の exam え を ブ ー ス テ ィ ン グ と い う ア ル ゴ リ ズ ム に take り れ る こ と で, specific の embryo culture and の knowledge が 軽 apparent さ れ る project を す る technique proposed を し た. こ の proposal gimmick を "full training and の グ レ ー ド intelligence を difference せ ず に learning す る occasions" と compare し た と こ ろ, proposal gimmick は て の embryo culture "か ら equal に ス コ ア study to measure method を し て い る こ と が Ming ら か に な っ た.

项目成果

Investigation about Control of False Positive Rate for Automatic Sperm Detection in Assisted Reproductive Technology

• DOI: 10.1109/smc.2018.00339
• 发表时间: 2018-10
• 期刊: 2018 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC)
• 作者: Hayato Sasaki;Masaya Nakata;M. Yamamoto;T. Takeshima;Y. Yumura;T. Hamagami

Cost-sensitive learningにおけるboostingの適応的しきい値調整の検討

成本敏感学习中boosting自适应阈值调整的思考

• 发表时间: 2018
• 作者: 佐々木 勇人;濱上 知樹
• 通讯作者: 濱上 知樹

Boostingにおける適応的しきい値調整による精子検出の分析

Boosting中自适应阈值调整精子检测分析

• 发表时间: 2018
• 作者: 佐々木 勇人;山本 みずき;竹島 徹平;湯村 寧;濱上 知樹
• 通讯作者: 濱上 知樹

ランキング学習を用いた顕微授精時の精子選別尺度獲得の検討

使用排名学习检查显微授精过程中精子选择量表的获取

• 发表时间: 2019
• 作者: 香田隆斗;阪本卓也;奥村成皓;瀧 宏文;濱田 哲;佐藤 晋;陳 和夫;佐々木勇人,岸大輝,山本みずき,竹島徹平,湯村寧,濱上知樹
• 通讯作者: 佐々木勇人,岸大輝,山本みずき,竹島徹平,湯村寧,濱上知樹

Optimization for True Positive Rate by Adaptive Thresholded Boosting

通过自适应阈值提升优化真阳性率

• DOI: 10.14923/transinfj.2018jdp7036
• 发表时间: 2019
• 期刊: 電子情報通信学会論文誌D 情報・システム
• 作者: 佐々木 勇人;濱上 知樹
• 通讯作者: 濱上 知樹