講演抄録/キーワード |
講演名 |
2017-01-18 14:15
超音波画像解析による空胞識別に関する検討 ○岡本圭司・森本雅和・新居 学・畑 豊(兵庫県立大)・松林秀彦・石川智基(リプロダクションクリニック大阪) MI2016-94 |
抄録 |
(和) |
不妊治療の一種である体外受精を行う際,まず,卵巣から卵子を採取する必要がある.経膣超音波映像で卵胞の位置を確認しながら採卵針を用いた穿刺により卵胞ごと卵子を吸引することで採卵が行われるが,排卵誘発剤により卵巣内に卵胞を多数発生している場合,何度も穿刺を繰り返しすべての卵胞を吸引することは,患者への肉体的・金銭的負担を増加させることになる.採取した卵胞のおよそ半分は卵子が含まれない空胞であり,事前に空胞を識別することができれば,患者への負担を軽減させることができる.しかし,超音波画像により卵子を直接確認することは不可能である.そこで本研究では,超音波映像から得られる卵胞画像を解析し,機械学習により卵子の有無を判別する.卵子の含まれる可能性の高い卵胞を採取し空胞である可能性の高いものを採取しないこと,あるいは,空胞と思われる卵胞が多く採卵が見込めない場合には採卵時期を調整することで,患者の身体的・経済的負担を抑えることを目的とする. |
(英) |
Vitro fertilization is one of the most common infertility treatment. In the vitro fertilization, ovarian follicles are collected by paracentesis using ultrasonic devices. However, there exists many empty follicles, which do not have ovum in ovarian follicle. The collection of empty follicles imposes physical and financial burden on patient. If we can discriminate empty follicle from ovarian follicle with ovum, we can relieve the burdens, but it is impossible to observe ovum from ultrasonic images. In this report, we are going to analyze ovarian follicle images and apply machine learning method to distinguish whether a follicle have ovum or not. |
キーワード |
(和) |
機械学習 / 体外受精 / 空胞 / / / / / |
(英) |
machine learning / vitro fetilization / empty follicle / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 116, no. 393, MI2016-94, pp. 83-88, 2017年1月. |
資料番号 |
MI2016-94 |
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 |
MI2016-94 |