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。

微受精的结果取决于胚胎学家选择的精子的状况。此外，适合微受精的精子的选择很大程度上取决于胚胎学家的经验和知识。通过让人工智能学习胚胎学家关于微受精过程中精子选择方法的知识和经验，我们将能够分析胚胎学家所描述的“好精子”的物理特征，并确定定义好精子的因素的目的。这项研究的目的是创建一个系统来对每个精子进行分级。首先，需要找到胚胎学家确定的“好精子”的标准，并输入机器学习所需的大量标记视频信息（在本例中为精子视频）。为此，我们 (1) 在云上创建了一个应用程序来输入标签，(2) 将显微授精期间同意患者的精子图像导入到应用程序中。 (3) 该应用程序的设置是为了让胚胎培养者可以对视频中的每个精子进行五分制评分，并在来自日本各地的 43 名经验丰富的培养者的合作下，将分数分配给视频中的每个精子我收到了。 即使是同一个视频，43位修炼者也不会给出相同的评分，从而造成评分分布。该评价分布显示为直方图。我们根据精子图像和从中获得的直方图进行机器学习，并开发了一个从精子图像创建预测直方图的系统。截至 2021 财年末，已对约 27,000 个视频进行了机器学习。目前，经过训练的人工智能预测的精子评价分布与经验丰富的胚胎培育者回答的评价分布之间的误差为1.43%，正在进一步进行误差修正。另外，我们计划增加数据量，加入进一步的机器学习，以提高特征分析的准确性，这也是最初的目的。此外，我们已经找到一家公司将与我们合作开发我们下一步研究所需的精子测定系统，目前正在进行准备工作。

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

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

「生殖医療クラウドシステムを開発」横浜市立大学Press Release(2021/6/11)

“开发生殖医疗云系统”横滨市立大学新闻稿（2021/6/11）