JP2019103412A - 胚選抜システム - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、第1実施形態における胚選抜システム10の構成を示す説明図である。胚選抜システム10は、培養されている胚の中から移植に適した良好胚を選抜するシステムである。ここでいう胚とは、精子と卵子とを共培養したコンベンショナル法もしくは顕微授精法等の受精のための処理がなされた卵のことである。胚選抜システム10は、培養部110と、画像取得部130と、制御部140と、ユーザインタフェース150と、報知部160とを備える。
第2実施形態における胚選抜システムの構成は、第1実施形態における判定部144とは異なる学習を行う判定部を備える点を除き、第1実施形態における胚選抜システム10の構成と同様である。
第3実施形態では、良好胚でない胚を選抜する方法について説明する。この良好胚でない胚を選抜する方法は、培養工程と、画像取得工程と、選抜工程とを備える。
第1実施形態では、胚選抜システム10は、容器搬送部115を備えていたが、本発明はこれに限られない。例えば、他の実施形態における胚選抜システムは、容器搬送部115を備えていない形態であってもよい。この場合、画像取得部130は、固定部に固定された培養容器200の重力方向上側に備えられていてもよいし、画像取得部130が培養容器200の重力方向上側に移動可能に構成されていればよい。
110…培養部
115…容器搬送部
130…画像取得部
140…制御部
142…画像格納部
144…判定部
150…ユーザインタフェース
160…報知部
200…培養容器
300…画像
400…ディープニューラルネットワーク
410…入力層
420…中間層
430…出力層
Claims (6)
- 胚選抜システムであって、
培養されている胚の状態を、設定された時間間隔で撮影した画像を格納する画像格納部と、
前記画像における前記胚の割球数の経時的な変化を解析することによって前記胚が良好胚であるか判定する判定部と、
を備える、胚選抜システム。 - 請求項1に記載の胚選抜システムであって、
前記判定部は、教師あり学習によって前記画像に写った前記胚の特徴について学習し、前記学習に基づいて前記胚が良好胚であるか判定する、胚選抜システム。 - 請求項1に記載の胚選抜システムであって、
前記判定部は、多層のニューラルネットワークを用いたディープラーニングによって前記画像に写った前記胚の特徴について学習し、前記学習に基づいて前記胚が良好胚であるか判定する、胚選抜システム。 - 請求項1から請求項3までのいずれか一項に記載の胚選抜システムであって、さらに、
前記画像のうち判定に用いられた判定画像を報知する報知部を備える、胚選抜システム。 - 請求項4に記載の胚選抜システムであって、
前記報知部は、前記判定画像を報知するとともに前記判定画像において前記判定部が判定の根拠とした情報を報知する、胚選抜システム。 - 良好胚でない胚を選抜する方法であって、
培養されている胚の状態を、設定された時間間隔で撮影した画像を格納する画像格納工程と、
前記画像における前記胚の割球数の経時的な変化を解析することによって前記良好胚でない胚を選抜する選抜工程と、
を備える、良好胚でない胚を選抜する方法。
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