JP2022547900A - 生殖補助手順に用いられる品質保証の評価指標の自動評価 - Google Patents
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Abstract
Description
本願は、2019年9月6日に提出された、発明の名称が「IVFの実践におけるエラー最小化のためのディープニューラルネットワークによる胚追跡及び標本識別システム(DEEP NEURAL NETWORK-ENABLED EMBRYO TRACKING AND SPECIMEN IDENTIFICATION SYSTEM FOR ERROR MINIMIZATION IN IVF PRACTICES)」である米国仮特許出願シリアル番号62/897,043と、2019年9月6日に提出された、発明の名称が「ディープラーニングによる受精と胚の等級付け技術を使用してICSIを施行する個々の胎生学者の自動品質評価(AUTOMATED QUALITY ASSESSMENT OF INDIVIDUAL EMBRYOLOGISTS PERFORMING ICSI USING DEEP LEARNING-ENABLED FERTILIZATION AND EMBRYO GRADING TECHNOLOGY)」である米国仮特許出願シリアル番号62/897,045と、2019年9月6日に提出された、発明の名称が「ディープラーニングに由来する重要業績評価指標(KPI)を使用したヒト胚培養条件の観測(MONITORING OF HUMAN EMBRYO CULTURE CONDITIONS USING A DEEP LEARNING-DERIVED KEY PERFORMANCE INDICATOR (KPI))」である米国仮特許出願シリアル番号62/897,049と、2019年9月6日に提出された、名称が「卵母細胞の形態学的品質に基づく受精のディープラーニングによる予測(DEEP LEARNING-ENABLED PREDICTION OF FERTILIZATION BASED ON OOCYTE MORPHOLOGICAL QUALITY)」である米国仮特許出願シリアル番号62/897,053とのそれぞれの優先権を主張している。これらの出願の全部内容は、いずれも引用により全体として本願に組み込まれている。
Claims (28)
- 生殖細胞構造に品質パラメータを割り当てる方法であって、
前記生殖細胞構造の画像を取得する工程と、
前記生殖細胞構造の画像をニューラルネットワークに提供して、前記生殖細胞構造の形態を表す値を生成する工程と、
前記値を所定の基準と比較して、医療関係者、機関、成長培地、及び前記生殖細胞構造のアイデンティティのうちの1つを表す品質保証の評価指標を提供する工程とを含む、方法。 - 前記生殖細胞構造の画像は、第1時間にキャプチャされた前記生殖細胞構造の第1画像であり、
前記方法は、
前記第1時間よりも前の第2時間に前記生殖細胞構造の第2画像を取得する工程と、
前記生殖細胞構造の第2画像を前記ニューラルネットワークに提供して、前記所定の基準を生成する工程とをさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記品質保証の評価指標は、
ユニークキーが前記所定の基準とマッチングする場合に前記第1画像と前記第2画像が同一の生殖細胞構造を表すことを示す第1値と、
ユニークキーが前記所定の基準とマッチングしない場合に前記第1画像と前記第2画像が異なる生殖細胞構造を表すことを示す第2値と、を有するカテゴリ値である、請求項2に記載の方法。 - 無線周波数識別(RFID)タグに前記所定の基準をコード化する工程と、
前記RFIDタグを前記生殖細胞構造を保存するディッシュに付ける工程とをさらに含む、請求項2に記載の方法。 - 前記生殖細胞構造の画像を取得する工程は、前記生殖細胞構造を表す複数の画像を取得することを含み、
前記生殖細胞構造の画像をニューラルネットワークに提供する工程は、前記複数の画像のそれぞれを前記ニューラルネットワークに提供して、前記複数の生殖細胞構造の形態を表す複数の値を生成することを含む、請求項1に記載の方法。 - 前記複数の生殖細胞構造の形態を表す複数の値から代表値を生成し、前記代表値を前記所定の基準と比較する工程をさらに含む、請求項5に記載の方法。
- 前記生殖細胞構造は、胚であり、
前記代表値は、前記胚の移植が妊娠成功の結果に至る可能性を表す、請求項6に記載の方法。 - 前記生殖細胞構造は、胚であり、
前記複数の画像のそれぞれは、発達の異なる日の胚を表す、請求項5に記載の方法。 - 前記生殖細胞構造の画像を取得する工程は、複数の生殖細胞構造のそれぞれを表す複数の画像を取得することを含み、
前記生殖細胞構造の画像を前記ニューラルネットワークに提供する工程は、前記複数の画像のそれぞれを前記ニューラルネットワークに提供して、前記複数の生殖細胞構造の形態を表す複数の値を生成することを含む、請求項1に記載の方法。 - 前記複数の生殖細胞構造のそれぞれは、胚であり、
前記複数の生殖細胞構造の形態を表す前記複数の値のそれぞれは、それぞれの胚の移植が妊娠成功の結果に至る可能性を表す、請求項9に記載の方法。 - 前記複数の胚は、いずれも所与の成長培地で培養され、
前記代表値は、前記胚の移植が妊娠成功の結果に至ると予期される複数の胚のパーセンテージを表し、
前記所定の基準は、閾値パーセンテージであり、
前記方法は、
前記代表値が前記閾値パーセンテージを下回ると、ユーザに警告する工程をさらに含む、請求項10に記載の方法。 - 前記複数の胚は、いずれも、所与の胎生学者により受精され、
前記代表値は、前記胚の移植が妊娠成功の結果に至ると予期される複数の胚のパーセンテージを表し、
前記所定の基準は、閾値パーセンテージであり、
前記代表値が前記閾値パーセンテージを下回ると、ユーザに警告する工程をさらに含む、請求項10に記載の方法。 - 前記胚の画像をニューラルネットワークに提供する工程は、前記胚の画像を畳み込みニューラルネットワークに提供することを含む、請求項1に記載の方法。
- プロセッサと、
出力デバイスと、
品質保証の評価指標を胚に割り当てるためのマシン実行可能命令を記憶する非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体とを含むシステムであって、
前記マシン実行可能命令は、
関連するイメージャから前記胚の画像を受信するイメージャインターフェースと、
前記胚の画像に基づき、前記胚が成功結果に至る可能性を表す値を決定する畳み込みニューラルネットワークと、
複数の胚に対する医療専門家、機関及び成長培地のうちの1つのパフォーマンスを表す値を算出し、前記値を閾値と比較して前記品質保証の評価指標を生成する品質分析コンポーネントと、
前記出力デバイスでユーザに前記品質保証の評価指標を表示するユーザインターフェースとを含む、システム。 - 前記畳み込みニューラルネットワークは、前記胚が成功結果に至る可能性を表す値をカテゴリパラメータとして決定し、
前記品質分析コンポーネントは、前記胚が成功結果に至る可能性を表す値とする第1値が前記畳み込みニューラルネットワークにより割り当てられた複数の胚の、胚のパーセンテージとして、前記医療専門家、前記機関及び前記成長培地のうちの1つのパフォーマンスを表す値を決定する、請求項14に記載のシステム。 - 前記畳み込みニューラルネットワークは、前記胚の移植後の妊娠成功の可能性を表す値を決定する、請求項14に記載のシステム。
- 前記畳み込みニューラルネットワークは、発達の1日目の胚に対して撮影された複数の画像上で、前記成長培地のパフォーマンスを表す値を算出する前記品質分析コンポーネントにより訓練される、請求項14に記載のシステム。
- 前記畳み込みニューラルネットワークは、発達の3日目の胚に対して撮影された複数の画像上で、前記医療専門家及び前記機関のうちの1つのパフォーマンスを表す値を算出する前記品質分析コンポーネントにより訓練される、請求項14に記載のシステム。
- プロセッサと、
出力デバイスと、
卵母細胞の品質を表す値を割り当てるためのマシン実行可能命令を記憶する非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体とを含むシステムであって、
前記マシン実行可能命令は、
関連するイメージャから前記卵母細胞の画像を受信するイメージャインターフェースと、
前記卵母細胞の画像に基づき、前記卵母細胞の受精成功の可能性及び前記卵母細胞の極体の位置のうちの1つを表す値を決定する畳み込みニューラルネットワークと、
前記卵母細胞の受精成功の可能性及び前記卵母細胞の極体の位置のうちの1つを表す値を前記出力デバイスでユーザに表示するユーザインターフェースとを含む、システム。 - 前記値は、前記卵母細胞の受精成功の可能性を表し、
前記畳み込みニューラルネットワークは、卵母細胞に対して撮影された複数の画像上で訓練され、
前記複数の画像のそれぞれは、授精から18時間後に決定された受精クラスがラベル付けされている、請求項19に記載のシステム。 - 品質分析コンポーネントをさらに含み、
前記品質分析コンポーネントは、
複数の卵母細胞の受精成功の可能性を表す複数の値から予期される受精成功率を生成し、
前記予期される受精成功率に基づき、前記複数の卵母細胞に対する医療専門家及び機関のうちの1つのパフォーマンスを表す値を算出する、請求項19に記載のシステム。 - 前記値は、前記卵母細胞の極体の位置を表し、
前記畳み込みニューラルネットワークは、卵母細胞に対して撮影された複数の画像上で訓練され、
前記複数の画像のそれぞれは、前記極体が位置する前記卵母細胞のセクションを表すクラスでラベル付けされている、請求項19に記載のシステム。 - プロセッサと、
出力デバイスと、
生殖細胞構造のアイデンティティを確認するためのマシン実行可能命令を記憶する非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体とを含むシステムであって、
前記マシン実行可能命令は、
関連するイメージャから、第1時間に撮影された前記生殖細胞構造の第1画像と、第2時間に撮影された前記生殖細胞構造の第2画像とを受信するイメージャインターフェースと、
前記生殖細胞構造の第1画像から識別子キーと、前記第2画像から前記生殖細胞構造の形態を表す値とを生成するニューラルネットワークと、
前記生殖細胞構造の形態を表す値を前記識別子キーと比較して、前記生殖細胞構造が前記識別子キーに関連する患者に属するか否かを決定するアイデンティティ検証コンポーネントと、
前記生殖細胞構造が前記識別子キーに関連する患者に属するか否かの決定結果を、前記出力デバイスでユーザに表示するユーザインターフェースとを含む、システム。 - 前記ニューラルネットワークは、畳み込みニューラルネットワークである、請求項23に記載のシステム。
- 前記ニューラルネットワークは、敵対的生成ニューラルネットワークである、請求項23に記載のシステム。
- 前記ニューラルネットワークは、グラフニューラルネットワークである、請求項23に記載のシステム。
- 前記ニューラルネットワークは、オートエンコーダに基づくニューラルネットワークである、請求項23に記載のシステム。
- 前記生殖細胞構造の第2画像は、前記胚の移植の直前に撮影された胚の画像である、請求項23に記載のシステム。
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