| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-01-18 15:36 細胞分裂タイミングを使った胚の状態推定 ○西川雅清（奈良先端大）・澤田好秀・加藤弓子（パナソニック）・向川康博（奈良先端大）  MI2016-116 |
|
| 抄録 | （和） | 体外受精おいて，培養後の胚が移植可能な状態に成長したか否かを判断する作業は必須であるが，この作業は医師にとって大きな負担となっている．そこで，胚の移植可能性判定の自動化に向けたファーストトライアルとして，胚の細胞数の時間幅を入力することにより胚が移植可能か否かを出力するモデルを機械学習によって構築し，移植可能性を推定できるか評価した．機械学習としてサポートベクターマシン(support vector machine，SVM)とニューラルネット(neural network，NN)の2種類を用いて，入力データ・学習パラメータを変更しながら実験した結果，最大78.1％の識別率を得た．この結果から，胚の移植可能性判定自動化の実現可能性を示したといえる．加えて，NN学習後の入力に対する結合荷重を可視化した結果，前核消失及び細胞数3個のときの時間が識別率への影響が大きいことを確認した． |
| （英） | Confirmation works which check whether the embryo can transplant are necessary in in-vitro fertilization but this works impose a burden on a medical doctor. So we try the embryonic state estimation by machine learning as the first trial for the automation of the confirmation. We build models which output the possibility of the transplant using cell division timing and evaluate the performance of the models. We make evaluation experiments by changing machine learning (support vector machine, SVM and neural network, NN) and parameters of model. As a result of experiments, a max identification rate is 78.1%. In addition, we found that the information of pronucleus of embryo disappearance and number of the blastomeres 3 is important for embryonic state estimation by visualizing the NN synapse combined load. | |
| キーワード | （和） | 胚 / 移植可能性推定 / サポートベクターマシン / ニューラルネットワーク / / / / |
| （英） | Embryo / Transplantability Estimation / Support Vector Machine / Neural Network / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 116, no. 393, MI2016-116, pp. 177-182, 2017年1月. | |
| 資料番号 | MI2016-116 | |
| 発行日 | 2017-01-11 (MI) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MI2016-116 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2017-01-18 - 2017-01-18 |
| 開催地（和） | 那覇市ぶんかテンブス館（那覇市） |
| 開催地（英） | Tenbusu Naha |
| テーマ（和） | 医用画像工学一般 |
| テーマ（英） | Medical Image Engineering, Analysis, Recognition, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2017-01-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 細胞分裂タイミングを使った胚の状態推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Embryonic State Estimation using a Cell Division Timing |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 胚 / Embryo |
| キーワード(2)（和/英） | 移植可能性推定 / Transplantability Estimation |
| キーワード(3)（和/英） | サポートベクターマシン / Support Vector Machine |
| キーワード(4)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural Network |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 西川 雅清 / Masakiyo Nishikawa / ニシカワ マサキヨ |
| 第1著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 澤田 好秀 / Yoshihide Sawada / サワダ ヨシヒデ |
| 第2著者 所属（和/英） | パナソニック株式会社 (略称： パナソニック) Panasonic Corporation (略称： Panasonic) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 加藤 弓子 / Yumiko O. Kato / カトウ ユミコ |
| 第3著者 所属（和/英） | パナソニック株式会社 (略称： パナソニック) Panasonic Corporation (略称： Panasonic) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 向川 康博 / Yasuhiro Mukaigawa / ムカイガワ ヤスヒロ |
| 第4著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-01-18 15:36:00 |
| 発表時間 | 12分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2016-116 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | no.393 |
| ページ範囲 | pp.177-182 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-01-11 (MI) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]