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
基本信息
- 批准号:18J15458
- 负责人:
- 金额:$ 0.96万
- 依托单位:
- 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:
- 关键词:
项目摘要
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。
这项研究正在努力实现基于静脉授精的胚胎培养主的知识的精子选择支持系统。在相关的会计年度中,我们从事1)精子探测器的性能评估; 2)精子得分预测指标的构建和评估。此外,我们更改了原始计划,并使用提升而不是深度学习构建了一个分数预测指标。这是因为在本研究中收集的训练数据的规模比深度学习的比例比深度学习的促进在精子检测和评分预测中具有更高的概括性能。首先,关于①,我们定量评估了精子检测的难度,然后评估了发达的精子检测器的性能。使用“使用理想的精子检测器时的错误分类率”对精子检测的难度进行了定量评估,并且我们事先确认,在本研究中处理的视频图像中,对于精子检测,不可避免的错误分类发生。上一年开发的“适应性阈值调整”是一种算法,可以减少假否定性而不是允许假阳性,以减少精子监督。基于假设错误分类是不可避免的,在确定精子检测中假阳性的可接受值后,评估了假阴性率,并且证明使用适应性阈值明显降低了假阴性率。接下来,关于②,我们提出了一种将少量胚胎培养基的发现纳入精子得分预测因子的方法,并对其进行了评估。当要标记的胚胎养殖者的数量受到限制,如果学生在没有将年级信息与所有文化培养人员区分开来的情况下学习,则将忽略特定胚胎文化的特定胚胎养殖者的发现。相比之下,这项研究提出了一种解决问题,该方法通过将多目标优化的思想纳入一种称为Boosting的算法中而被低估了。当将这种提出的方法与“在没有区分所有培养基的成绩信息的学习时进行比较”时,据揭示了所提出的方法从所有胚胎文化的人那里平均学习。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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:
- 影响因子:0
- 作者:Hayato Sasaki;Masaya Nakata;M. Yamamoto;T. Takeshima;Y. Yumura;T. Hamagami
- 通讯作者:Hayato Sasaki;Masaya Nakata;M. Yamamoto;T. Takeshima;Y. Yumura;T. Hamagami
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
- DOI:
- 发表时间:2018
- 期刊:
- 影响因子:0
- 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
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
- DOI:
- 发表时间:2018
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:佐々木 勇人;濱上 知樹
- 通讯作者: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:
- 影响因子:0
- 作者:佐々木 勇人;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
- DOI:
- 发表时间:2019
- 期刊:
- 影响因子:0
- 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
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- 影响因子:0
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2015 - 期刊:
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- 作者:
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