(57)【要約】  本技術に係る情報処理装置は、取得部と、予測部とを有する。上記取得部は、受精卵が時系列に撮像された複数の観察画像と、上記受精卵の培養環境情報とを取得する。上記予測部は、上記複数の観察画像と上記培養環境情報とに基づき、上記受精卵が所定の発育形態になるまでの所要期間と、上記発育形態での上記受精卵の品質とを予測する。【選択図】図６
2019082617.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
受精卵が時系列に撮像された複数の観察画像と、前記受精卵の培養環境情報とを取得する取得部と、
前記複数の観察画像と前記培養環境情報とに基づき、前記受精卵が所定の発育形態になるまでの所要期間と、前記発育形態での前記受精卵の品質とを予測する予測部と
を具備する情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記予測部は、受精卵が時系列に撮像された複数の画像データとこの受精卵の培養環境データとを学習データとするアルゴリズムに基づいて生成された予測器を有し、
前記予測器は、前記複数の観察画像と前記培養環境情報とに基づき、前記所要期間と前記発育形態での受精卵の品質とを予測する
情報処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の情報処理装置であって、
前記予測器は、前記複数の観察画像と前記培養環境情報とに基づき、受精卵が前記発育形態になるまでの所要期間の確率分布と、受精卵の品質を示す品質スコアとを算出する
情報処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の情報処理装置であって、
前記予測器は、前記確率分布において、受精卵が前記発育形態になる確率が最も高い所要期間経過後の受精卵の品質を前記品質スコアとして算出する
情報処理装置。
【請求項５】
請求項３に記載の情報処理装置であって、
前記取得部は、所定期間培養された受精卵を取得する取得要求をさらに取得し、
前記複数の観察画像と、前記培養環境情報と、前記取得要求とに基づき、前記予測器が生成した培養環境の調整パラメータ情報に基づいて、受精卵の培養環境を制御する培養環境制御部をさらに具備する
情報処理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の情報処理装置であって、
前記所定期間培養された受精卵の前記品質スコアが、所定の閾値以上であるか否かを判定する判定部をさらに具備する
情報処理装置。
【請求項７】
請求項６に記載の情報処理装置であって、
前記培養環境制御部は、環境設定データを学習データとするアルゴリズムに基づき生成された認識器を有し、前記所定期間培養された受精卵の前記品質スコアが前記閾値以上であると前記判定部が判定した場合に、前記調整パラメータ情報を前記認識器に適用することによって受精卵の培養環境を制御する
情報処理装置。
【請求項８】
請求項５に記載の情報処理装置であって、
前記培養環境制御部は、前記調整パラメータ情報に基づき、受精卵を培養する培養液のｐＨと、前記培養液の浸透圧と、前記培養液に含まれるホルモンの濃度と、前記培養液に含まれる栄養素の濃度と、受精卵を培養するインキュベータ内の温度と、前記インキュベータ内の湿度と、前記インキュベータ内の酸素濃度と、前記インキュベータ内の酸素分圧と、前記インキュベータ内の二酸化炭素分圧と、受精卵に光を照射する光源の照度の少なくとも１つを制御する
情報処理装置。
【請求項９】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記取得部は、前記培養環境情報として、前記受精卵を培養する培養液のｐＨと、前記培養液の浸透圧と、前記培養液に含まれるホルモンの濃度と、前記培養液に含まれる栄養素の濃度と、前記受精卵を培養するインキュベータ内の温度と、前記インキュベータ内の湿度と、前記インキュベータ内の酸素濃度と、前記インキュベータ内の酸素分圧と、前記インキュベータ内の二酸化炭素分圧と、前記受精卵に光を照射する光源の照度の少なくとも１つを取得する
情報処理装置。
【請求項１０】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記予測部は、前記複数の観察画像と前記培養環境情報とに基づき、前記受精卵が初期胚盤胞、胚盤胞又は拡張胚盤胞になる所要期間を予測する
情報処理装置。
【請求項１１】
受精卵が時系列に撮像された複数の観察画像と、前記受精卵の培養環境情報とを取得し、
前記複数の観察画像と前記培養環境情報とに基づき、前記受精卵が所定の発育形態になるまでの所要期間と、前記発育形態での前記受精卵の品質とを予測する
情報処理方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の情報処理方法であって、さらに、
所定期間培養された前記受精卵を取得する取得要求を取得し、
前記複数の観察画像と、前記培養環境情報と、前記取得要求とに基づき、前記受精卵の培養環境の調整パラメータ情報を生成し、
前記調整パラメータ情報に基づき、前記受精卵の培養環境を制御する
情報処理方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載の情報処理方法であって、
前記受精卵が所定の発育形態になるまでの所要期間と、前記発育形態での前記受精卵の品質とを予測する工程では、前記受精卵が前記発育形態になるまでの所要期間の確率分布と、前記受精卵の品質を示す品質スコアとが算出される
情報処理方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の情報処理方法であって、さらに
前記所定期間培養された前記受精卵の前記品質スコアが、所定の閾値以上であるか否かを判定し、
前記受精卵の培養環境を制御する工程では、前記所定期間培養された前記受精卵の前記品質スコアが、前記閾値以上であると判定された場合に、前記調整パラメータ情報に基づき、前記受精卵の培養環境が制御される
情報処理方法。
【請求項１５】
受精卵が時系列に撮像された複数の観察画像と、前記受精卵の培養環境情報とを取得するステップと、
前記複数の観察画像と前記培養環境情報とに基づき、前記受精卵が所定の発育形態になるまでの所要期間と、前記発育形態での前記受精卵の品質とを予測するステップと
を情報処理装置に実行させるプログラム。
【請求項１６】
受精卵を時系列に撮像する撮像部と、前記受精卵に光を照射する光源と、前記受精卵と培養液を収容する培養容器と、を有する観察装置と、
前記観察装置を収容するインキュベータと、
前記インキュベータ内の温度、湿度及び酸素濃度と、前記培養液のｐＨ及び浸透圧と、前記培養液に含まれるホルモン及び栄養素の濃度と、前記インキュベータ内の酸素分圧及び二酸化炭素分圧と、前記光源の照度とを検出可能に構成された検出部と、
前記撮像部により前記受精卵が時系列に撮像された複数の観察画像と、前記検出部の検出結果とを取得する取得部と、
前記複数の観察画像と前記検出結果とに基づき、前記受精卵が所定の発育形態になるまでの所要期間と、前記発育形態での前記受精卵の品質とを予測する予測部と
を有する情報処理装置と、
前記複数の観察画像と、前記受精卵に関する予測結果とを表示する表示部と
を具備する観察システム。
【請求項１７】
請求項１６に記載の観察システムであって、
所定期間培養された前記受精卵を取得する取得要求の入力を受け付ける入力部をさらに具備し、
前記予測部は、前記複数の観察画像と、前記検出結果と、前記取得要求とに基づき、前記受精卵の培養環境の調整パラメータ情報をさらに生成し、
前記情報処理装置は、前記調整パラメータ情報に基づき、前記受精卵を培養する培養液のｐＨと、前記培養液の浸透圧と、前記培養液に含まれるホルモンの濃度と、前記培養液に含まれる栄養素の濃度と、前記受精卵を培養するインキュベータ内の温度と、前記インキュベータ内の湿度と、前記インキュベータ内の酸素濃度と、前記インキュベータ内の酸素分圧と、前記インキュベータ内の二酸化炭素分圧と、前記受精卵に光を照射する光源の照度の少なくとも１つを制御する培養環境制御部をさらに有する
観察システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、受精卵等の細胞の評価に適用可能な情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び観察システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、受精卵の品質レベルや発育段階を評価し、これらの評価結果を提示する観察システムが知られている。例えば、特許文献１には、細胞の数、形状、直径及び真円度等の情報を用いて、現時点での細胞の発育段階を評価するための所定スコアを算出する技術が記載されている。【０００３】
また、特許文献２には、細胞分裂の時間的タイミングと、２細胞期から４細胞期へ形態変化し、さらに４細胞期から８細胞期へ形態変化する同期細胞分裂の状態を測定することで、受精卵の品質評価を行う技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−１３０８０６号公報
【特許文献２】特開２０１３−１９８５０３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１及び２には、細胞の品質や発育段階を評価する技術が記載されているが、近年ではさらに、細胞の将来的な品質等を予測し、予測結果をユーザに提示可能な技術が望まれている。【０００６】
以上のような事情に鑑み、本技術の目的は、観察対象となる受精卵に関する予測結果を提示可能な情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び観察システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る情報処理装置は、取得部と、予測部と、を有する。
上記取得部は、受精卵が時系列に撮像された複数の観察画像と、上記受精卵の培養環境情報とを取得する。
上記予測部は、上記複数の観察画像と上記培養環境情報とに基づき、上記受精卵が所定の発育形態になるまでの所要期間と、上記発育形態での上記受精卵の品質とを予測する。【０００８】
この構成によれば、受精卵が所定の発育形態なるまでの所要期間と、当該発育形態での受精卵の品質が予測される。これにより、ユーザは、観察対象である受精卵の将来的な予測結果を確認することができる。従って、本技術により、観察対象となる受精卵に関する予測結果を提示可能な情報処理装置を提供することができる。【０００９】
上記予測部は、受精卵が時系列に撮像された複数の画像データとこの受精卵の培養環境データとを学習データとするアルゴリズムに基づいて生成された予測器を有し、
上記予測器は、上記複数の観察画像と上記培養環境情報とに基づき、上記所要期間と上記発育形態での受精卵の品質とを予測してもよい。【００１０】
上記予測器は、上記複数の観察画像と上記培養環境情報とに基づき、受精卵が上記発育形態になるまでの所要期間の確率分布と、受精卵の品質を示す品質スコアとを算出してもよい。【００１１】
上記予測器は、上記確率分布において、受精卵が上記発育形態になる確率が最も高い所要期間経過後の受精卵の品質を上記品質スコアとして算出してもよい。【００１２】
上記取得部は、所定期間培養された受精卵を取得する取得要求をさらに取得し、
上記複数の観察画像と、上記培養環境情報と、上記取得要求とに基づき、上記予測器が生成した培養環境の調整パラメータ情報に基づいて、受精卵の培養環境を制御する培養環境制御部をさらに具備してもよい。
これにより、受精卵を培養する培養環境が、ユーザの要求に沿うようにコントロールされる。【００１３】
上記所定期間培養された受精卵の上記品質スコアが、所定の閾値以上であるか否かを判定する判定部をさらに具備してもよい。【００１４】
上記培養環境制御部は、環境設定データを学習データとするアルゴリズムに基づき生成された認識器を有し、上記所定期間培養された受精卵の上記品質スコアが上記閾値以上であると上記判定部が判定した場合に、上記調整パラメータ情報を上記認識器に適用することによって受精卵の培養環境を制御してもよい。
これにより、受精卵の品質を保ったまま受精卵の成長速度をコントロールすることができる。【００１５】
上記培養環境制御部は、上記調整パラメータ情報に基づき、受精卵を培養する培養液のｐＨと、上記培養液の浸透圧と、上記培養液に含まれるホルモンの濃度と、上記培養液に含まれる栄養素の濃度と、受精卵を培養するインキュベータ内の温度と、上記インキュベータ内の湿度と、上記インキュベータ内の酸素濃度と、上記インキュベータ内の酸素分圧と、上記インキュベータ内の二酸化炭素分圧と、受精卵に光を照射する光源の照度の少なくとも１つを制御してもよい。【００１６】
上記取得部は、上記培養環境情報として、上記受精卵を培養する培養液のｐＨと、上記培養液の浸透圧と、上記培養液に含まれるホルモンの濃度と、上記培養液に含まれる栄養素の濃度と、上記受精卵を培養するインキュベータ内の温度と、上記インキュベータ内の湿度と、上記インキュベータ内の酸素濃度と、上記インキュベータ内の酸素分圧と、上記インキュベータ内の二酸化炭素分圧と、上記受精卵に光を照射する光源の照度の少なくとも１つを取得してもよい。【００１７】
上記予測部は、上記複数の観察画像と上記培養環境情報とに基づき、上記受精卵が初期胚盤胞、胚盤胞又は拡張胚盤胞になる所要期間を予測してもよい。【００１８】
上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る情報処理方法は、受精卵が時系列に撮像された複数の観察画像と、上記受精卵の培養環境情報とが取得される。
上記複数の観察画像と上記培養環境情報とに基づき、上記受精卵が所定の発育形態になるまでの所要期間と、上記発育形態での上記受精卵の品質とが予測される。【００１９】
上記情報処理方法では、さらに、
所定期間培養された上記受精卵を取得する取得要求が取得され、
上記複数の観察画像と、上記培養環境情報と、上記取得要求とに基づき、上記受精卵の培養環境の調整パラメータ情報が生成され、
上記調整パラメータ情報に基づき、上記受精卵の培養環境が制御されてもよい。【００２０】
上記受精卵が所定の発育形態になるまでの所要期間と、上記発育形態での上記受精卵の品質とを予測する工程では、上記受精卵が上記発育形態になるまでの所要期間の確率分布と、上記受精卵の品質を示す品質スコアとが算出されてもよい。【００２１】
上記情報処理方法では、さらに、
上記所定期間培養された上記受精卵の上記品質スコアが、所定の閾値以上であるか否かが判定され、
上記受精卵の培養環境を制御する工程では、上記所定期間培養された上記受精卵の上記品質スコアが、上記閾値以上であると判定された場合に、上記調整パラメータ情報に基づき、上記受精卵の培養環境が制御されてもよい。【００２２】
上記目的を達成するため、本技術の一形態に係るプログラムは、情報処理装置に以下のステップを実行させる。
受精卵が時系列に撮像された複数の観察画像と、上記受精卵の培養環境情報とを取得するステップ。
上記複数の観察画像と上記培養環境情報とに基づき、上記受精卵が所定の発育形態になるまでの所要期間と、上記発育形態での上記受精卵の品質とを予測するステップ。【００２３】
上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る観察システムは、観察装置と、インキュベータと、検出部と、情報処理装置と、表示部と、を有する。
上記観察装置は、受精卵を時系列に撮像する撮像部と、上記受精卵に光を照射する光源と、上記受精卵と培養液を収容する培養容器とを有する。
上記インキュベータは、上記観察装置を収容する。
上記検出部は、上記インキュベータ内の温度、湿度及び酸素濃度と、上記培養液のｐＨ及び浸透圧と、上記培養液に含まれるホルモン及び栄養素の濃度と、上記インキュベータ内の酸素分圧及び二酸化炭素分圧と、上記光源の照度とを検出可能に構成される。
上記情報処理装置は、取得部と、予測部とを有する。
上記取得部は、上記撮像部により上記受精卵が時系列に撮像された複数の観察画像と、上記検出部の検出結果とを取得する。
上記予測部は、上記複数の観察画像と上記検出結果とに基づき、上記受精卵が所定の発育形態になるまでの所要期間と、上記発育形態での上記受精卵の品質とを予測する。
上記表示部は、上記複数の観察画像と、上記受精卵に関する予測結果とを表示する。【００２４】
上記観察システムは、所定期間培養された上記受精卵を取得する取得要求の入力を受け付ける入力部をさらに具備し、
上記予測部は、上記複数の観察画像と、上記検出結果と、上記取得要求とに基づき、上記受精卵の培養環境の調整パラメータ情報をさらに生成し、
上記情報処理装置は、上記調整パラメータ情報に基づき、上記受精卵を培養する培養液のｐＨと、上記培養液の浸透圧と、上記培養液に含まれるホルモンの濃度と、上記培養液に含まれる栄養素の濃度と、上記受精卵を培養するインキュベータ内の温度と、上記インキュベータ内の湿度と、上記インキュベータ内の酸素濃度と、上記インキュベータ内の酸素分圧と、上記インキュベータ内の二酸化炭素分圧と、上記受精卵に光を照射する光源の照度の少なくとも１つを制御する培養環境制御部をさらに有してもよい。
【発明の効果】
【００２５】
以上のように、本技術によれば、観察対象となる受精卵に関する予測結果を提示可能な情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び観察システムを提供することができる。なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、又は、上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果又は本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本技術の一実施形態に係る観察システムの構成例を示す模式図である。
【図２】上記観察システムの観察ステージ上に設置された培養容器群を光源側から見た模式図である
【図３】上記実施形態に係る培養容器の断面を模式的に示す図である。
【図４】上記培養容器を光源側から見た模式図である。
【図５】上記培養容器における撮影エリアを光源側からみた模式図である。
【図６】上記観察システムの構成例を示すブロック図である。
【図７】上記実施形態の情報処理装置の受精卵処理方法を示すフローチャートである。
【図８】上記観察システムの撮像部が複数の受精卵を撮像する様子を示す模式図である。
【図９】第１時系列画像を仮想的に示す概念図である。
【図１０】第２時系列画像を仮想的に示す概念図である。
【図１１】一般的な特化型ＡＩの処理手順を簡略的に示すブロック図である。
【図１２】機械学習アルゴリズムであるＲＮＮのネットワーク構成を示す図である。
【図１３】上記実施形態の表示部に受精卵に関する予測結果が表示された表示形態の一例を示す図である。
【図１４】上記実施形態の表示部に受精卵に関する予測結果が表示された表示形態の一例を示す図である。
【図１５】上記実施形態の表示部に受精卵に関する予測結果が表示された表示形態の一例を示す図である。
【図１６】上記実施形態の表示部に受精卵に関する予測結果が表示された表示形態の一例を示す図である。
【図１７】機械学習アルゴリズムであるＭＬＰのネットワーク構成を示す図である。
【図１８】本技術の変形例における受精卵の予測結果の表示形態の一例を示す図である。
【図１９】上記変形例における受精卵の予測結果の表示形態の一例を示す図である。
【図２０】本技術の他の実施形態に係る観察システムの構成例を示す模式図である。
【図２１】上記観察システムの構成例を示すブロック図である。
【図２２】上記他の実施形態の情報処理装置の受精卵処理方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、図面を参照しながら、本技術の実施形態を説明する。図面には、適宜相互に直交するＸ軸、Ｙ軸及びＺ軸が示されている。ここで、Ｘ及びＹ軸方向は水平方向に相当し、Ｚ軸方向は鉛直方向に相当する。なお、Ｘ軸、Ｙ軸及びＺ軸は全図において共通である。
【００２８】
＜観察システムの構成＞
図１は、本技術の一実施形態に係る観察システム１０の構成例を示す模式図である。観察システム１０は、図１に示すように、インキュベータ１１と、観察装置１２と、湿度・温度・ガス制御部１３と、検出部１４と、培養液調整部１５と、情報処理装置１６と、表示部１７と、入力部１８と、を有する。
【００２９】
インキュベータ１１は、観察装置１２と、湿度・温度・ガス制御部１３と、検出部１４と、培養液調整部１５とを収容する培養装置であり、その内部の温度や湿度等を一定に保つ機能を有する。本実施形態のインキュベータ１１には、任意のガスが流入される。当該ガスの種類は特に限定されないが、例えば窒素、酸素又は二酸化炭素等である。
【００３０】
観察装置１２は、撮像部１２１と、光源１２２と、培養容器群１２３とを有する。撮像部１２１は、培養容器１２３ａ（ディッシュ）に収容されている受精卵Ｆ（図３参照）を時系列に撮像し、受精卵Ｆの画像を生成可能に構成される。
【００３１】
撮像部１２１は、光軸方向（Ｚ軸方向）に移動可能なレンズ群を含む鏡筒と、この鏡筒を通過する被写体光を受光するＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）やＣＣＤ（Charge Coupled Device）等の固定撮像素子と、これらを駆動する駆動回路等を有する。
【００３２】
撮像部１２１は、Ｘ軸方向、Ｙ軸方向及びＺ軸方向の３軸方向に移動可能に構成され、水平方向（Ｘ及びＹ軸方向）に移動しながら培養容器１２３ａに収容されている受精卵Ｆを撮像する。また、撮像部１２１は、静止画だけではなく、動画を撮像可能に構成されてもよい。
【００３３】
本実施形態の撮像部１２１は、典型的には可視光カメラであるが、これに限定されず、赤外線（ＩＲ）カメラや、偏光カメラ等であってもよい。
【００３４】
光源１２２は、培養容器１２３ａ内の受精卵Ｆを撮像部１２１で撮像する際に、培養容器１２３ａに対して光を照射する。光源１２２は、例えば、特定の波長の光を照射するＬＥＤ（Light Emitting Diode）等が採用される。光源１２２がＬＥＤである場合は、例えば、波長が６４０ｎｍの光を照射する赤色ＬＥＤが採用される。
【００３５】
培養容器群１２３は複数の培養容器１２３ａから構成され、撮像部１２１と光源１２２との間において、観察ステージＳ上に設置される。観察ステージＳは光源１２２が照射する光を透過可能に構成される。
【００３６】
図２は、観察装置１２の観察ステージＳ上に設置された培養容器群１２３を光源１２２側から見た模式図である。培養容器１２３ａは、図２に示すように、例えば観察ステージＳ上において行列状に６つ設置され、Ｘ軸方向に３つ、Ｙ軸方向２つ設置される。
【００３７】
図３は、培養容器１２３ａの断面を模式的に示す図である。培養容器１２３ａには、図３に示すように、ウェルＷが複数設けられている。ウェルＷは、培養容器１２３ａに行列状（図５参照）に設けられ、１個の受精卵Ｆを収容可能に構成されている。
【００３８】
培養容器１２３ａにはウェルＷが設けられる以外に、培養液ＣとオイルＯを収容する。オイルＯは、培養液Ｃをコーティングすることにより、培養液Ｃの蒸発を抑制する機能を有する。
【００３９】
図４は、光源１２２側から見た培養容器１２３ａの模式図（平面図）である。培養容器１２３ａは、複数のウェルＷが形成されているウェル領域Ｅ１を有する。培養容器１２３ａの直径Ｄ１とウェル領域Ｅ１の直径Ｄ２は特に限定されず、例えば直径Ｄ１は３５ｍｍ程度であり、直径Ｄ２は２０ｍｍ程度である。
【００４０】
ウェル領域Ｅ１は、撮像部１２１の撮影対象となる撮影領域Ｅ２を有する。撮影領域Ｅ２は、図２に示すように、４つの撮影エリアＬ１〜Ｌ４に４等分されている。各撮影エリアＬ１〜Ｌ４の一辺の長さＤ３は、例えば、５ｍｍ程度である。
【００４１】
図５は、光源１２２側から見た撮影エリアＬ１を拡大して示す模式図である。撮影エリアＬ１は、ウェル領域Ｅ１に設けられた複数のウェルＷのうち７２個のウェルＷを含み、ＰＯＳ（Position）領域毎に１２等分されている。
【００４２】
ＰＯＳ領域Ｐ１〜Ｐ１２は、それぞれ、ウェルＷがＸ軸方向に３つ、Ｙ軸方向に２つ並んだ６つのウェルＷを含む。本実施形態の撮像部２１は、後述する「観察画像・培養環境情報取得」工程（図７参照）において、ＰＯＳ領域毎にウェルＷに収容されている受精卵Ｆを時系列に撮像する。なお、図５は撮影エリアＬ１を拡大して示す模式図であるが、撮影エリアＬ２〜Ｌ４も撮影エリアＬ１と同様の構成である。
【００４３】
培養容器１２３ａを構成する材料は、特に限定されないが、例えばガラス又はシリコン等の無機材料や、ポリスチレン樹脂、ポリエチレン樹脂、ポリプロピレン樹脂、ＡＢＳ樹脂、ナイロン、アクリル樹脂、フッ素樹脂、ポリカーボネート樹脂、ポリウレタン樹脂、メチルペンテン樹脂、フェノール樹脂、メラミン樹脂、エポキシ樹脂又は塩化ビニル樹脂等の有機材料等からなり、光源１２２が照射する光が透過する透明体である。あるいは、培養容器１２３ａは、光源１２２が照射する光が透過する箇所以外が上記で列挙した材料からなるものであってもよく、金属材料からなるものであってもよい。
【００４４】
湿度・温度・ガス制御部１３は、インキュベータ１１内の温度及び湿度と、インキュベータ１１内に導入されたガスを制御するものであり、受精卵Ｆの発育に適した環境をつくる。湿度・温度・ガス制御部１３は、例えば、インキュベータ１１内の酸素分圧と、酸素濃度と、二酸化炭素分圧を調整することができる。
【００４５】
検出部１４は、情報処理装置１６と無線又は有線により接続され、温度センサ１４１と、湿度センサ１４２と、酸素濃度センサ１４３と、ｐＨセンサ１４４と、浸透圧センサ１４５と、濃度検出センサ１４６と、圧力センサ１４７と、照度センサ１４８とを有する（図６参照）。
【００４６】
温度センサ１４１は、インキュベータ１１内の温度を検出し、検出結果を情報処理装置１６に出力する。温度センサ１４１としては、例えば、熱電対、測温抵抗体、サーミスタ、ＩＣ温度センサ又はアルコール温度計等の接触式のものが採用可能である。あるいは、温度センサ１４１は、例えば、焦電形温度センサ、サーモパイル又は放射温度計等の非接触式のものであってもよい。
【００４７】
湿度センサ１４２は、インキュベータ１１内の湿度を検出し、検出結果を情報処理装置１６に出力する。湿度センサ１４２としては、例えば、インピーダンス変化型、容量変化型、電磁波吸収型、熱伝導応用型、乾湿球型、電磁波吸収型又は水晶振動式のものが採用可能であり、その種類は問わない。
【００４８】
酸素濃度センサ１４３は、インキュベータ１１内の酸素濃度を検出し、検出結果を情報処理装置１６に出力する。酸素濃度センサ１４３としては、例えば、ガルバニ式、ポーラロ式、ジルコニア式又は蛍光式のものが採用可能であり、その種類は問わない。
【００４９】
ｐＨセンサ１４４は、受精卵Ｆを培養する培養液ＣのｐＨ（水素イオン指数）を検出し、検出結果を情報処理装置１６に出力する。ｐＨセンサ１４４は、例えば、ニードル型、インプラント型、スリープ型、極際型、平面型、突き刺し型又は流通型のものが採用可能であり、その種類は問わない。
【００５０】
浸透圧センサ１４５は、受精卵Ｆに対する培養液Ｃの浸透圧を検出し、検出結果を情報処理装置１６に出力する。濃度検出センサ１４６は、培養液Ｃに含まれる栄養素又はホルモンの濃度を検出し、検出結果を情報処理装置１６に出力する。
【００５１】
濃度検出センサ１４６が検出可能な培養液Ｃ中の栄養素とは、例えば、アミノ酸、ミネラル、無機塩、糖、ビタミン、脂肪、成長因子又はこれらの混合物等である。また、濃度検出センサ１４６が検出可能な培養液Ｃ中のホルモンとしては、例えば、インドール酢酸、ナフタレン酢酸、ｐ−クロロフエノキシイソ酪酸及び２，４−ジクロロフエノキシ酢酸等のオーキシン類や、カイネチン、ゼアチン及びベンジルアデニン等のサイトカイニン類等が挙げられる。
【００５２】
圧力センサ１４７は、インキュベータ１１内に流入されたガスの分圧を検出し、検出結果を情報処理装置１６に出力する。本実施形態の圧力センサ１４７は、典型的には、インキュベータ１１内の酸素分圧と二酸化炭素分圧を検出する。圧力センサ１４７の種類は特に限定されず、例えば、歪みゲージ抵抗式、半導体ピエゾ抵抗式、静電容量式又はシリコンレゾナンド式のものが採用可能であり、その種類は問わない。
【００５３】
照度センサ１４８は、受精卵Ｆに光を照射する光源１２２の照度を検出し、検出結果を情報処理装置１６に出力する。照度センサ１４８の種類は特に限定されず、例えば、フォトトランジスタタイプ、フォトダイオードタイプ又はフォトダイオードにアンプ回路を追加したタイプのものが採用可能であり、その種類は問わない。
【００５４】
培養液調整部１５は、培養容器１２３ａに注入された培養液Ｃと接続され、培養液ＣのｐＨや浸透圧、あるいは、培養液Ｃに含まれるホルモン及び栄養素の濃度を調整可能に構成される。
【００５５】
図６は、観察システム１０の構成例を示すブロック図である。情報処理装置１６は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１６０、ＲＯＭ（Read Only Memory）１６１、ＲＡＭ（Random Access Memory）１６２、Ｉ／Ｏインターフェース１６３、バス１６４等のコンピュータに必要なハードウェアを有する。
【００５６】
ＣＰＵ１６０は、ＲＯＭ１６１に格納された本技術に係るプログラムをＲＡＭ１６２にロードして実行する。これにより、情報処理装置１６の各ブロック動作が制御される。ＣＰＵ１６０は、後述する画像処理部１６５、予測部１６６、判定部１６７、培養環境制御部１６８を有する。
【００５７】
プログラムは、例えば種々の記憶媒体（内部メモリ）を介して情報処理装置１６にインストールされる。あるいは、インターネット等を介してプログラムのインストールが実行されてもよい。本実施形態では、情報処理装置１６として、例えば、ＰＣ（Personal Computer）等が用いられるが、スマートデバイス等の他の任意のコンピュータが用いられてもよい。
【００５８】
ＲＯＭ１６１は、情報処理装置１６において用いられる各種のデータやプログラムなどが固定的に格納されたメモリデバイスである。
【００５９】
ＲＡＭ１６２は、ＣＰＵ１６０のための作業領域および履歴データの一時保存空間などとして用いられる、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）などのメモリ素子である。
【００６０】
Ｉ／Ｏインターフェース１６３は、ＣＰＵ１６０、記憶部１６９、湿度・温度・ガス制御部１３、検出部１４、培養液調整部１５、表示部１７、入力部１８、撮像部１２１及び光源１２２と接続され、取得部１７０を有する。Ｉ／Ｏインターフェース１６３は、情報処理装置１６の入出力インターフェースとして機能する
【００６１】
バス１６４は、情報処理装置１６の各部の間で各種の信号を入出力するための信号伝送路である。上記のＣＰＵ１６０、ＲＯＭ１６１、ＲＡＭ１６２、Ｉ／Ｏインターフェース１６３は相互にバス１６４を通じて互いに接続される。
【００６２】
画像処理部１６５は、受精卵Ｆが時系列に撮像された複数の観察画像に対して所定の画像処理を施す。
【００６３】
予測部１６６は、複数の観察画像と培養環境情報とに基づき、受精卵Ｆが所定の発育形態になるまでの所要期間と、この発育形態での受精卵Ｆの品質とを予測する。
【００６４】
判定部１６７は、所定期間時間培養された受精卵Ｆの品質を示す品質スコアが、所定の閾値以上であるか否かを判定し、ユーザの取得要求に応じるか否かを決定する。
【００６５】
培養環境制御部１６８は、複数の観察画像と、培養環境情報と、取得要求とに基づき、予測器１６６ａが生成した調整パラメータ情報に基づいて、受精卵の培養環境を制御する。
【００６６】
記憶部１６９は、例えばＣＰＵ１６０により実行されるプログラムが格納されたＲＯＭ１６１と、ＣＰＵ１６０が処理を実行する際のワークメモリ等として利用されるＲＡＭ１６２とを有する。さらに記憶部１６９は、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）及びフラッシュメモリ（ＳＳＤ：Solid State Drive）等の不揮発性メモリを有していてもよい。これにより、記憶部１６９は、複数の観察画像や培養環境情報等を記憶することができる。
【００６７】
取得部１７０は、受精卵Ｆが時系列に撮像された複数の観察画像と、受精卵Ｆの培養環境情報とを取得する。
【００６８】
表示部１７は、撮像部１２１により受精卵Ｆが時系列に撮像された複数の観察画像等を表示可能に構成される。表示部１７は、例えば、液晶、有機ＥＬ（Electro-Luminescence）等を用いた表示デバイスである。
【００６９】
入力部１８は、ユーザからの入力を受け付けるキーボードやマウス等の操作デバイスである。本実施形態に係る入力部１８は、表示部１７と一体的に構成されたタッチパネル等であってもよい。
【００７０】
なお、画像処理部１６５、予測部１６６、判定部１６７、培養環境制御部１６８及び記憶部１６９及び取得部１７０の機能は上述したものに限定されず、後述する情報処理方法でこれらの詳細な機能について述べる。
【００７１】
＜情報処理方法＞
図７は、情報処理装置１６の情報処理方法を示すフローチャートである。以下、本実施形態の情報処理方法について、図７を適宜参照しながら説明する。
【００７２】
［ステップＳ０１：観察画像・培養環境情報取得］
図８は、撮像部１２１が複数の受精卵Ｆを撮像する様子を示す模式図であり、撮像部１２１の移動ルートを示す図である。
【００７３】
先ず、撮像部１２１が複数のウェルＷに個々に収容されている複数の受精卵ＦをＰＯＳ（Position）領域毎に時系列に撮像する。この際、図８に示すように、撮像部１２１の視野範囲１２１ａが移動ルートＲに従って、ＰＯＳ領域Ｐ１からＰＯＳ領域Ｐ１２の順に約３秒間隔で移動する。
【００７４】
そして、この作業が観察ステージＳに設置された全ての培養容器１２３ａに対して行われ、規定回数繰り返される。これにより、受精卵Ｆを６つ含む画像（以下、第１時系列画像Ｇ１）が生成され、第１時系列画像Ｇ１が取得部１７０に出力される。
【００７５】
図９は、第１時系列画像Ｇ１を仮想的に示す概念図である。本実施形態の第１時系列画像Ｇ１は、ＰＯＳ領域Ｐ１〜Ｐ１２のそれぞれについて、図９に示すように、時間軸Ｔに沿って時系列に複数生成される。本明細書では、図９に示す画像群を第１時系列画像Ｇ１と称す。
【００７６】
観察システム１０における撮像部１２１の撮像間隔や撮像枚数は任意に設定可能である。例えば、撮像期間が１週間であるとして、撮像間隔が１５分であり、深さ方向（Ｚ軸方向）に焦点距離を変えて９スタック撮像する場合、一つのＰＯＳ領域について６つの受精卵Ｆを含む積層画像が約６０００枚得られる。これにより、受精卵Ｆの３次元的な画像が取得可能となる。
【００７７】
取得部１７０は、撮像部１２１から出力された第１時系列画像Ｇ１を画像処理部１６５及び記憶部１６９に出力し、第１時系列画像Ｇ１が記憶部１６９に記憶される。
【００７８】
ステップＳ０１では、複数の受精卵ＦをＰＯＳ領域毎に時系列に撮像する工程と平行して、インキュベータ１１内の培養環境が検出部１４により検出された検出結果が培養環境情報として、取得部１７０に出力される。
【００７９】
本実施形態の取得部１７０は、培養環境情報として、培養液ＣのｐＨと、受精卵Ｆに対する培養液Ｃの浸透圧と、培養液Ｃに含まれるホルモン及び栄養素の濃度と、インキュベータ１１内の温度、湿度及び酸素濃度と、インキュベータ１１内の酸素分圧及び二酸化炭素分圧と、光源１２２の照度に関する情報の少なくとも１つを取得する。本実施形態における培養環境情報とは、これらの情報の少なくとも１つを指す。
【００８０】
取得部１７０は、検出部１４から出力された培養環境情報を予測部１６６及び記憶部１６９に出力し、培養環境情報が記憶部１６９に記憶される。
【００８１】
［ステップＳ０２：画像処理］
画像処理部１６５は、取得部１７０から取得した第１時系列画像Ｇ１を受精卵単位に加工（トリミング）する。これにより、受精卵Ｆを１つ含む画像（以下、第２時系列画像Ｇ２）が生成する。次いで、画像処理部１６５は、第２時系列画像Ｇ２を記憶部１６９に出力し、第２時系列画像Ｇ２が記憶部１６９に記憶される。
【００８２】
図１０は、第２時系列画像Ｇ２を仮想的に示す概念図である。本実施形態の第２時系列画像Ｇ２は、複数のウェルＷのそれぞれについて、図１０に示すように、時間軸Ｔに沿って時系列に生成される。本明細書では、図１０に示す画像群を第２時系列画像Ｇ２と称す。
【００８３】
次いで、画像処理部１６５は、第２時系列画像Ｇ２に対して所定の画像処理を施す。画像処理部１６５により画像処理が施された第２時系列画像Ｇ２は、予測部１６６及び記憶部１６９に出力され、第２時系列画像Ｇ２が記憶部１６９に記憶される。以下、画像処理部１６５が実行する所定の画像処理の適用例について説明する。
【００８４】
（適用例１）
画像処理部１６５は、第２時系列画像Ｇ２を構成するそれぞれの画像に対してノーマライゼーションを実行する。これにより、例えば、第２時系列画像Ｇ２のノイズが除去され、第２時系列画像Ｇ２を構成する各画像の特徴が抽出しやすくなる。
【００８５】
本実施形態の画像処理部１６５が第２時系列画像Ｇ２に対して施すノーマライゼーションとは、例えば、第２時系列画像Ｇ２を構成する各画像の色味や明度等を統一する正規化処理、あるいは、標準化処理、無相関化処理又は白色化処理等である。
【００８６】
（適用例２）
画像処理部１６５は、第２時系列画像Ｇ２に対して、ディープラーニング解析による確率処理、２値化処理及びオーバーレイ処理等を施す。これにより、例えば第２時系列画像Ｇ２における受精卵Ｆの輪郭線が抽出される。
【００８７】
（適用例３）
画像処理部１６５は、第２時系列画像Ｇ２を構成する各画像に対して、受精卵Ｆの形状に沿ったマスク領域を形成する。これにより、第２時系列画像Ｇ２における受精卵Ｆの解析領域（認識領域）が鮮明になり、受精卵Ｆの形状を正確に認識することができる。この技術により、例えば、受精卵Ｆの外形を形成する透明帯や、受精卵Ｆ内部の胚盤胞、細胞割球及び桑実胚等の形状を正確に認識することができる。
【００８８】
［ステップＳ０３：所要期間・品質予測］
本実施形態の情報処理装置１６は、ユーザの知的作業を代替する、所謂特化型ＡＩ（Artificial Intelligence）を利用したコンピュータである。図１１は、一般的な特化型ＡＩの処理手順を簡略的に示す模式図である。
【００８９】
特化型ＡＩは、大きな枠組みとして、学習用プログラムとして機能するアルゴリズムに学習データを組み込むことにより構築された学習済みモデル対して、任意の入力データを適用することにより結果物が得られる仕組みである。以下、図１１を適宜参照しながらステップＳ０３について説明する。
【００９０】
予め記憶部１６９に記憶されている受精卵Ｆと同様の受精卵に関する培養環境データと、当該受精卵が時系列に撮像された複数の画像データとを、予測部１６６が記憶部１６９から読み出す。これらの情報は、図１１の「学習データ」に相当する。
【００９１】
次いで、予測部１６６は、予め設定されているアルゴリズムに記憶部１６９から読み出した学習データ（培養環境データと複数の画像データ）を組み込むことによって予測器１６６ａを構築する。これにより、予測部１６６は、予測器１６６ａを有する構成となる。
【００９２】
なお、上記したアルゴリズムは、図１１の「アルゴリズム」に相当し、例えば機械学習アルゴリズムとして機能する。また、予測器１６６ａは、図１１の「学習済みモデル」に相当する。本実施形態の予測器１６６ａは、典型的には単一の学習済みモデルからなる構成であるが、これに限られず、例えば複数の学習済みモデルが組み合わさった構成であってもよい。
【００９３】
機械学習アルゴリズムの種類としては特に限定されず、例えばＲＮＮ（Recurrent Neural Network：再帰型ニューラルネットワーク）、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network:畳み込みニューラルネットワーク）又はＭＬＰ（Multilayer Perceptron：多層パーセプトロン）等のニューラルネットワークを用いたアルゴリズムであってもよく、その他、教師あり学習法（ブースティング法、ＳＶＭ（Support Vector Machine）法、ＳＶＲ法（Support Vector Regression）法等）、教師なし学習法、半教師あり学習法、強化学習法等を実行する任意のアルゴリズムであってもよい。
【００９４】
本実施形態では、予測器１６６ａの構築に利用されるアルゴリズムとして、典型的にはＲＮＮが採用される。図１２は、ＲＮＮのネットワーク構成を示す図である。
【００９５】
ＲＮＮは、ニュートラルネットワークの一種であり、図１２に示すように、隠れ層にフィードバックが追加された構成となっている。このフィードバックは、１つ前の時刻の隠れ層の値を次の時刻に入力するような機能を果たし、時系列的に関連のあるデータが順次入力された際に、時系列的に関連のある情報を抽出して認識結果を出力するように機能する。この機能により、時系列情報を用いた認識を行うことができる。
【００９６】
時刻ｔの時の入力特徴量をｘｔ、１つ前の時刻の隠れ層の状態をｈｔ−１とすると、出力層の値を表す関数ｆｔ（ｘ）は下記式（１）のように表現できる。
【００９７】
【数１】
2019082617.tif 000003
【００９８】
ここで、ｂｘｈとｂｈｙはバイアス、ＷｘｈとＷｈｙは重み行列を表し、添え字のｘｈは入力と隠れ層の接続、ｈｙは隠れ層と出力層の接続を表す。Ｓは活性関数を表し、活性関数には例えばlogisticシグモイド関数などを利用できる。logisticシグモイド関数は、下記式（２）のように表現できる。
【００９９】
【数２】
2019082617.tif 000004
【０１００】
学習データの特徴量ｘと予測ラベルｙのＮ個のデータのセットを（ｘｎ，ｙｎ）と表現する。ＲＮＮのバイアスと重み行列のパラメータをまとめてｗと表現すると、予測ラベルを推定するネットワークの学習は学習データにおいて式（１）の出力値がなるべく予測ラベルに近い数値を出力するように、下記式（３）のような式の値を最小化するパラメータｗを求める問題として定式化できる。
【０１０１】
【数３】
2019082617.tif 000005
【０１０２】
式（３）は、一般的にEuclidean（Ｌ２）lossと呼ばれる。このｗは例えば学習データセットに対して確率的勾配降下法等の手法によって求めることができる。この手法によって得られたＲＮＮのネットワークにより、学習データの特徴量ｘから、予測ラベルｙを算出することができる。即ち、予測器１６６ａを構築することが可能となる。
【０１０３】
次に、予測部１６６は、上記のようにして構築された予測器１６６ａを、画像処理部１６５から出力された第２時系列画像Ｇ２と、この第２時系列画像Ｇ２に紐づく受精卵Ｆに関する培養環境情報に適用することで、受精卵Ｆが所定の発育形態になるまでの所要期間と、この発育形態での受精卵Ｆの品質とを予測する。そして、予測部１６６は、この予測結果を表示部１７又は後述する端末装置１９や、記憶部１６９に出力し、予測結果が記憶部１６９に記憶される。
【０１０４】
具体的には、予測部１６６は、予測器１６６ａを、第２時系列画像Ｇ２と培養環境情報とに適用することにより、予測結果として、受精卵Ｆが所定の発育形態になるまでの所要期間の確率分布と、受精卵Ｆの品質を示す品質スコアとを算出する（図１３〜図１５参照）。この品質スコアは、例えば、受精卵Ｆの第１卵割時間や、第１卵割時の細胞数、細胞対称性又はフラグメンテーション等を基に算出される。
【０１０５】
なお、本明細書の「所定の発育形態」とは、受精卵Ｆが培養される過程で変遷する発育形態であれば特に限定されず、典型的には初期胚盤胞、胚盤胞又は拡張胚盤胞を指す。また、第２時系列画像Ｇ２とこの画像Ｇ２に紐づく培養環境情報は、図１１の「入力データ」に相当し、予測結果は、図１１の「結果物」に相当する。
【０１０６】
［ステップＳ０４：予測結果表示］
表示部１７は、予測部１６６から出力された予測結果を表示する。これにより、上記確率分布及び品質スコアが、表示部１７を介してユーザに提示される。以下、表示部１７の幾つかの表示例について述べる。
【０１０７】
（表示例１）
図１３は、受精卵Ｆに関する予測結果が表示部１７に表示された表示形態の一例を示す図である。ここで、図１７に示す「受精卵番号」とは、例えば、複数のウェルＷ各々に収容された受精卵Ｆに割り振られた番号であり、複数の受精卵Ｆをそれぞれ識別する識別番号である。なお、図１３では、受精卵番号の一例として１〜５までの番号が表示部１７に表示されるが、この限りではない。
【０１０８】
また、図１３に示す「培養期間」は、受精卵Ｆが所定の発育形態になるまでに要する培養期間であり、秒（second）、分（minute）、時間（hour）又は日（day）等、その時間単位は問わない。さらに、「受精卵番号」と「培養期間」に対応する数値（図１３中の太実線枠内の数値）は、受精卵Ｆが所定の発育形態に形態変化する確率値である。
【０１０９】
加えて、図１３に示す「予測品質」の数値（図１３中の点線枠内の数値）は、受精卵Ｆが所定の発育形態に到達した場合の将来的な品質を示す品質スコアである。
【０１１０】
ここで、本実施形態の品質スコアとは、受精卵Ｆが所定の発育形態になるまでの所要期間の確率分布において、受精卵Ｆが所定の発育形態になる確率が最も高い所要期間経過後の受精卵Ｆの品質を示す数値である。例えば、図１３の場合、受精卵番号１の受精卵Ｆを例に挙げると、「０．８２」の品質スコアとは、確率値が「０．６」に対応する所要期間（４８）経過後の受精卵Ｆの品質を示すスコアである。
【０１１１】
（表示例２）
図１４は、受精卵Ｆに関する予測結果が表示部１７に表示された表示形態の他の一例を示す図である。表示例２では、図１４に示すように、受精卵Ｆが所定の発育形態になるまでの所要期間の確率分布が確率グラフとして表示される。
【０１１２】
ここで、図１４の場合、受精卵番号１の受精卵Ｆを例に挙げると、「０．８２」の品質スコアは、確率グラフの頂点Ｐ（最大値）に対応する所要期間経過後の受精卵Ｆの品質を示すスコアである。
【０１１３】
［ステップＳ０５：取得要求取得］
図１５は、受精卵Ｆに関する予測結果の表示形態の一例を示す図であり、確率分布と品質スコアが再計算される過程の一例を示す図である。以下、図１５を参照しながらステップＳ０５について説明する。
【０１１４】
先ず、表示部１７に表示された予測結果を閲覧・評価したユーザが、所定期間培養された受精卵Ｆを取得する取得要求を入力部１８又は端末装置１９に入力する（１）。ユーザから取得要求が入力された入力部１８又は端末装置１９は、この取得要求を取得部１７０に出力する。
【０１１５】
入力部１８又は端末装置１９から取得要求を取得した取得部１７０は、この取得要求を予測部１６６及び記憶部１６９に出力し、取得要求が記憶部１６９に記憶される。これにより、受精卵Ｆが所定の発育形態になるまでの所要期間と、当該所要期間経過後の受精卵Ｆの品質とが再予測される。
【０１１６】
具体的には、予測部１６６は、ユーザにより入力された取得要求に基づき、ステップＳにおいて算出された確率分布と品質スコアとが再計算される（２）。そして、予測部１６６は、この予測結果を判定部１６７及び記憶部１６９に出力し、予測結果が記憶部１６９に記憶される。
【０１１７】
この際、予測部１６６は、ユーザが所望とする期間培養された受精卵Ｆにおける確率値が最大となるように確率分布を再計算し（３）、当該受精卵Ｆの品質スコアが再算出される（４）。
【０１１８】
［ステップＳ０６：調整パラメータ情報算出］
次に、予測部１６６は、先のステップＳ０３において構築された予測器１６６ａを、記憶部１６９から読み出した第２時系列画像Ｇ２と、この第２時系列画像Ｇ２に紐づく受精卵Ｆに関する培養環境情報と取得要求に適用することで、受精卵Ｆの培養環境の調整パラメータ情報を算出する。そして、予測部１６６は、算出した調整パラメータ情報を培養環境制御部１６８及び記憶部１６９に出力し、この調整パラメータ情報が記憶部１６９に記憶される。
【０１１９】
本実施形態の予測部１６６は、調整パラメータ情報として、培養液ＣのｐＨと、培養液Ｃの浸透圧と、培養液Ｃに含まれるホルモンの濃度と、培養液Ｃに含まれる栄養素の濃度と、インキュベータ１１内の温度と、インキュベータ１１の湿度と、インキュベータ１１内の酸素濃度と、インキュベータ１１内の酸素分圧と、インキュベータ１１内の二酸化炭素分圧と、光源１２２の照度の少なくとも１つを算出する。
【０１２０】
［ステップＳ０７：品質スコア判定］
ステップＳ０７では、判定部１６７が先のステップＳ０５において再算出された品質スコアが所定の閾値以上であるか否かを判定する。なお、この閾値は、観察システム１０の仕様及び用途に応じて任意に決定されてよい。
【０１２１】
（ステップＳ０７のＮＯ：品質スコアが所定の閾値未満の場合）
図１６は、受精卵Ｆに関する予測結果の表示形態の一例を示す図であり、確率分布と品質スコアが再計算される過程の一例を示す図である。
【０１２２】
先のステップＳ０５において説明した工程（（１）〜（４））を経て再算出された品質スコアが所定の閾値未満の場合、品質スコアを示すセルが例えば赤色に表示され、取得要求が拒否される（５）。そして、表示部１７又は端末装置１９にエラーメッセージ等が表示され、改めてユーザに取得要求の入力が促される（６）。
【０１２３】
（ステップＳ０７のＹＥＳ：品質スコアが所定の閾値以上の場合）
ユーザの取得要求に基づき再算出された品質スコアが所定の閾値以上の場合（Ｓ０７のＹＥＳ）、培養環境制御部１６８は、先のステップＳ０５，Ｓ０６において記憶部１６９に記憶された調整パラメータ情報を記憶部１６９から読み出す。
【０１２４】
［ステップＳ０８：培養環境制御］
ステップＳ０８では、受精卵Ｆの特徴量と、ユーザから入力された取得要求とに基づき、受精卵Ｆの培養環境を制御する。
【０１２５】
先ず、予め記憶部１６９に記憶されている受精卵Ｆと同様の受精卵に関する環境設定データを培養環境制御部１６８が記憶部１６９から読み出す。このデータは、図１１の「学習データ」に相当する。
【０１２６】
環境設定データとは、様々な培養環境下で受精卵を培養することにより得られた、受精卵の発育に寄与する各種パラメータ（例えば、培養液のｐＨ、培養液の浸透圧、培養液に含まれるホルモン及び栄養成分の濃度、インキュベータ内の温度、湿度及び酸素濃度、インキュベータ内の酸素分圧及び二酸化炭素分圧、および、受精卵に光を照射する光源の照度など）と、これらのパラメータに対応づけられた受精卵の品質や成長速度等に関する情報である。
【０１２７】
次いで、培養環境制御部１６８は、予め設定されているアルゴリズムに記憶部１６９から読み出した学習データ（環境設定データ）を組み込むことによって認識器１６８ａを構築する。これにより、培養環境制御部１６８は、認識器１６８ａを有する構成となる。
【０１２８】
なお、上記したアルゴリズムは、図１１の「アルゴリズム」に相当し、例えば機械学習アルゴリズムとして機能する。また、認識器１６８ａは、図１１の「学習済みモデル」に相当する。認識器１６８ａは、典型的には単一の学習済みモデルからなる構成であるが、これに限られず、例えば複数の学習済みモデルが組み合わさった構成であってもよい。
【０１２９】
本実施形態では、認識器１６８ａの構築に利用されるアルゴリズムとして、典型的にはＭＬＰが採用される。図１７は、ＭＬＰのネットワーク構成を示す図である。
【０１３０】
ＭＬＰは、ニュートラルネットワークの一種である。図１７に隠れ層を含む２層のＭＬＰの構造図を示す。この場合、入力特徴量をｘとすると出力層の値を表す関数ｆ（ｘ）は下記式（４）のように表現できる。
【０１３１】
【数４】
2019082617.tif 000006
【０１３２】
ここで、ｂｘｈとｂｈｙはバイアス、ＷｘｈとＷｈｙは重み行列を表し、添え字のｘｈは入力と隠れ層の接続、ｈｙは隠れ層と出力層の接続を表す。Ｓは活性関数を表し、活性関数には例えば式（２）のlogisticシグモイド関数などを利用できる。
【０１３３】
学習データの特徴量ｘと予測ラベルｙのＮ個のデータのセットを（ｘｎ，ｙｎ）と表現する。ＭＬＰのバイアスと重み行列のパラメータをまとめてｗと表現すると、予測ラベルを推定するネットワークの学習は学習データにおいて式（４）の出力値がなるべく予測ラベルに近い数値を出力するように、式（３）のような式の値を最小化するパラメータｗを求める問題として定式化できる。上記手法によって得られたＭＬＰのネットワークにより、学習データの特徴量ｘから、予測ラベルｙを算出することができる。即ち、認識器１６８ａを構築することが可能となる。
【０１３４】
次に、培養環境制御部１６８は、上記のようにして構築された認識器１６８ａを、先のステップＳ０７において、記憶部１６９から読み出した調整パラメータ情報に適用することで、各種設定値が時系列に算出される。そして、培養環境制御部１６８は、算出した各種設定値を湿度・温度・ガス制御部１３、培養液調整部１５、光源１２２及び記憶部１６９に出力し、各種設定値が記憶部１６９に記憶される。これにより、算出された各種設定値に基づき、湿度・温度・ガス制御部１３、培養液調整部１５及び光源１２２の少なくとも１つが制御される。
【０１３５】
具体的には、培養環境制御部１６８は、調整パラメータ情報に基づき、培養液ＣのｐＨと、培養液Ｃの浸透圧と、培養液Ｃに含まれるホルモンの濃度と、培養液Ｃに含まれる栄養素の濃度と、インキュベータ１１内の温度と、インキュベータ１１の湿度と、インキュベータ１１内の酸素濃度と、インキュベータ１１内の酸素分圧と、インキュベータ１１内の二酸化炭素分圧と、光源１２２の照度の少なくとも１つを制御する。
【０１３６】
これにより、先のステップＳ０５においてユーザが入力部１８又は端末装置１９に入力した取得要求に基づき、湿度・温度・ガス制御部１３、培養液調整部１５及び光源１２２の少なくとも１つが制御され、インキュベータ１１内の培養環境がユーザの取得要求に沿うようにコントロールされる。
【０１３７】
なお、上記した特徴量及び取得要求は、図１１の「入力データ」に相当し、各種設定値は、図１１の「結果物」に相当する。
【０１３８】
［ステップＳ０９：経過情報取得］
ステップＳ０９では、ユーザが取得した受精卵Ｆに関する経過情報と、受精卵Ｆを取得した時の培養環境情報を情報処理装置１６にフィードバックし、解析精度の向上を図る。
【０１３９】
ユーザは、自身の取得要求に基づきインキュベータ１１内の培養環境がコントロールされることにより得られた、受精卵Ｆに関する経過情報を得る。この経過情報とは、例えば、培養環境がコントロールされた後にユーザが取得した受精卵Ｆの品質や発育形態等に関する情報である。
【０１４０】
次いで、ユーザは、上記のようにして得た経過情報を入力部１８又は端末装置１９に入力する。これにより、入力部１８又は端末装置１９から経過情報が取得部１７０に出力される。そして、経過情報を取得した取得部１７０は、この経過情報を予測部１６６に出力する。
【０１４１】
続いて、取得部１７０から経過情報を取得した予測部１６６は、記憶部１６９に記憶されている、この経過情報に紐づく受精卵Ｆに関する第２時系列画像Ｇ２と培養環境情報を記憶部１６９から読み出す。次いで、予測部１６６は、予め設定されているアルゴリズムに、経過情報と、記憶部１６９から読み出した第２時系列画像Ｇ２及び培養環境情報を学習データとして組み込むことによって予測器１６６ａが再構築される。これにより予測器１６６ａが更新され、受精卵Ｆに関する第２時系列画像Ｇ２及び培養環境情報のみならず、経過情報をも考慮した解析が可能となり、予測部１６６の解析精度が向上する。
【０１４２】
＜作用＞
本実施形態の観察システム１０では、受精卵Ｆが所定の発育形態になるまでの所要期間と、所定の発育形態に到達した場合の受精卵Ｆの品質に関する予測結果が表示部１７を介してユーザに提示される。
【０１４３】
これにより、ユーザは、受精卵Ｆの品質を管理でき、例えば胚盤胞以降の移植や発育の計画を立案することが可能となる。特に本実施形態では、特化型ＡＩにより高精度に解析された予測結果がユーザに提示されるため、詳細な計画立案が可能となる。
【０１４４】
また、本実施形態の情報処理装置１６は、ユーザの取得要求に基づき再算出された品質スコアが所定の閾値以上である場合に限り、ユーザの取得要求に沿うように培養環境がコントロールされる。
【０１４５】
これにより、受精卵Ｆの品質を保ったまま受精卵Ｆの成長速度をコントロールすることができるようになるため、繁殖農家や肥育農家による受精卵Ｆの移植や育成のスケジュール調整が可能となり、育成の品質を上げてコストを下げることができるようになる。例えば、品質の高い肉牛を低コストで育成することが可能となる。
【０１４６】
＜その他の実施形態＞
図２０は本技術の他の実施形態に係る観察システム２０の構成例を示す模式図であり、図２１は観察システム２０の構成例を示すブロック図である。以下、上記実施形態と同様の構成については同様の符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【０１４７】
［観察システムの構成］
他の実施形態に係る観察システム２０では、情報処理装置１６がゲートウェイ端末Ｇを介してネットワークＮに接続され、このネットワークＮが端末装置１９に接続される。即ち、観察システム２０では、情報処理装置１６がネットワークＮを介して端末装置１９に接続される点で上記実施形態と異なる。
【０１４８】
なお、観察システム２０は図２０に示す構成に限定されず、例えば、複数の端末装置１９各々がゲートウェイ端末Ｇを介してネットワークＮに接続された構成であってもよい。また、ゲートウェイ端末Ｇは必要に応じて省略されてもよい。
【０１４９】
端末装置１９は、ユーザにより扱われる。端末装置１９は、ネットワークＮを介して情報処理装置１６から取得した情報を表示する。具体的には、端末装置１９は、例えばネットワークＮを介してインキュベータ１１内のセンシング結果を取得し、このセンシング結果をウェブブラウザ上に表示する。
【０１５０】
端末装置１９は、典型的にはスマートデバイスやタブレット端末等であるがこれに限られず、例えばラップトップＰＣやデスクトップＰＣ等の他の任意のコンピュータであってもよい。
【０１５１】
［情報処理方法］
図２２は、情報処理装置１６の情報処理方法を示すフローチャートである。以下、他の実施形態の情報処理方法について、図２２を適宜参照しながら説明する。なお、上記実施形態と同様のステップについては、その説明を省略する。
【０１５２】
（ステップＳ１４：予測結果表示）
端末装置１９は、予測部１６６から出力された予測結果を表示する。これにより、確率分布及び品質スコアが、上記実施形態の表示例（図１３及び図１４参照）と同様に、端末装置１９を介してユーザに提示される。
【０１５３】
［作用］
本技術の他の実施形態に係る観察システム２０では、検出部１４に接続された情報処理装置１６がネットワークＮを介して端末装置１９に接続される。これにより、例えば、ユーザは場所を選ばずにインキュベータ内のセンシング結果を確認でき、この結果に基づいて受精卵Ｆの品質や成長速度をコントロールすることができる。即ち、ユーザは、端末装置１９を利用して受精卵Ｆの品質を遠隔的に管理することができる。従って、ユーザが必ずしもインキュベータ１１のそばにいる必要がなくなるため、受精卵Ｆの品質や成長速度を管理する上での利便性が向上する。
【０１５４】
＜変形例＞
以上、本技術の実施形態について説明したが、本技術は上述の実施形態に限定されるものではなく種々変更を加え得ることは勿論である。
【０１５５】
例えば、観察システム１０では、任意の時期毎、例えば１５分間隔や１日おきといった所定の間毎、もしくは連続的に受精卵Ｆを撮像する工程が繰り返され、この工程により取得した画像を利用して受精卵Ｆに関する予測結果が得られるが、これに限られない。本実施形態に係る観察システム１０では、必要に応じてリアルタイムに画像を取得してもよく、表示部１７又は端末装置１９に受精卵Ｆに関する予測結果が随時表示されてもよい。
【０１５６】
また、上記実施形態の観察システム１０では、受精卵Ｆの発育に寄与する各種パラメータ（培養液ＣのｐＨ、培養液Ｃの浸透圧、培養液Ｃに含まれるホルモン及び栄養成分の濃度、インキュベータ１１内の温度、湿度及び酸素濃度、インキュベータ１１内の酸素分圧及び二酸化炭素分圧、および、光源１２２の照度）を調整することで、受精卵Ｆの培養環境が調整されるがこれに限られない。
【０１５７】
例えば、本技術では、培養温度、培養湿度又はインキュベータ１１内に入力されたガスの組成を受精卵Ｆの品質に応じて調整することで、インキュベータ１１内の培養環境がコントロールされてもよい。
【０１５８】
あるいは、受精卵Ｆの品質状態や発育形態に応じて、２種類の培養液（受精卵初期培養液及び受精卵後期培養液）を使用したり、培養液ＣのｐＨ及び浸透圧を調整したりすることで、受精卵Ｆの成長速度がコントロールされてもよい。
【０１５９】
図１８及び図１９は、本技術の変形例において、受精卵Ｆの予測結果の表示形態の一例を示す図であり、確率分布と品質スコアが再計算される過程の一例を示す図である。上記実施形態では、受精卵Ｆに関する予測結果が表示されるユーザインターフェース上のセルに取得要求が入力されることで、受精卵Ｆの品質が再予測されるがこれに限られない。
【０１６０】
例えば、本実施形態では、図１８に示すように、ユーザが所望のセルを例えばダブルクリックすることによって、受精卵Ｆが所定の発育形態になるまでの所要期間と、当該所要期間経過後の受精卵Ｆの品質とが再予測されてもよい。
【０１６１】
あるいは、図１９に示すように、ユーザが確率グラフをドラッグさせることによって、変更された設定に基づき、受精卵Ｆが所定の発育形態になるまでの所要期間の確率分布（確率グラフ）と、受精卵Ｆの品質を示す品質スコアとが再算出されてもよい。この場合、再算出された品質スコアが閾値未満の場合、図１９に示すように、ユーザがドラッグさせた確率グラフと、品質スコアを示すセルが例えば赤色に表示され、取得要求が拒否される。
【０１６２】
さらに、本技術に係る観察システム１０が観察する受精卵Ｆは、典型的にはウシ由来のものであるが、これに限られず、例えばマウス、ブタ、イヌ、ネコ又はヒト等から採取されたものであってもよい。
【０１６３】
加えて、本明細書において、「受精卵」とは、単一の細胞と、複数の細胞の集合体とを少なくとも概念的に含む。また、この単一または複数の細胞の集合体は、卵母細胞（oocyte）、卵子（egg /ovum）、受精卵（fertile ovum/zygote）、胚盤胞（blastocyst）、胚（embryo）を含む、胚発生（embryonic development）における一または複数のステージで観察される細胞に関連するものである。
【０１６４】
また、本技術は、畜産分野等における生物の未受精の卵細胞（卵子）や胚等、再生医療、病理生物学及び遺伝子編集技術等の分野における幹細胞、免疫細胞、癌細胞等の生体から取り出された生体試料等、任意の細胞に対しても適用可能である。
【０１６５】
なお、本技術は以下のような構成もとることができる。
【０１６６】
（１）
受精卵が時系列に撮像された複数の観察画像と、上記受精卵の培養環境情報とを取得する取得部と、
上記複数の観察画像と上記培養環境情報とに基づき、上記受精卵が所定の発育形態になるまでの所要期間と、上記発育形態での上記受精卵の品質とを予測する予測部と
を具備する情報処理装置。
（２）
上記（１）に記載の情報処理装置であって、
上記予測部は、受精卵が時系列に撮像された複数の画像データとこの受精卵の培養環境データとを学習データとするアルゴリズムに基づいて生成された予測器を有し、
上記予測器は、上記複数の観察画像と上記培養環境情報とに基づき、上記所要期間と上記発育形態での受精卵の品質とを予測する
情報処理装置。
（３）
上記（２）に記載の情報処理装置であって、
上記予測器は、上記複数の観察画像と上記培養環境情報とに基づき、受精卵が上記発育形態になるまでの所要期間の確率分布と、受精卵の品質を示す品質スコアとを算出する
情報処理装置。
（４）
上記（３）に記載の情報処理装置であって、
上記予測器は、上記確率分布において、受精卵が上記発育形態になる確率が最も高い所要期間経過後の受精卵の品質を上記品質スコアとして算出する
情報処理装置。
（５）
上記（３）又は（４）に記載の情報処理装置であって、
上記取得部は、所定期間培養された受精卵を取得する取得要求をさらに取得し、
上記複数の観察画像と、上記培養環境情報と、上記取得要求とに基づき、上記予測器が生成した培養環境の調整パラメータ情報に基づいて、受精卵の培養環境を制御する培養環境制御部をさらに具備する
情報処理装置。
（６）
上記（５）に記載の情報処理装置であって、
上記所定期間培養された受精卵の上記品質スコアが、所定の閾値以上であるか否かを判定する判定部をさらに具備する
情報処理装置。
（７）
上記（６）に記載の情報処理装置であって、
上記培養環境制御部は、環境設定データを学習データとするアルゴリズムに基づき生成された認識器を有し、上記所定期間培養された受精卵の上記品質スコアが上記閾値以上であると上記判定部が判定した場合に、上記調整パラメータ情報を上記認識器に適用することによって受精卵の培養環境を制御する
情報処理装置。
（８）
上記（５）から（７）のいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
上記培養環境制御部は、上記調整パラメータ情報に基づき、受精卵を培養する培養液のｐＨと、上記培養液の浸透圧と、上記培養液に含まれるホルモンの濃度と、上記培養液に含まれる栄養素の濃度と、受精卵を培養するインキュベータ内の温度と、上記インキュベータ内の湿度と、上記インキュベータ内の酸素濃度と、上記インキュベータ内の酸素分圧と、上記インキュベータ内の二酸化炭素分圧と、受精卵に光を照射する光源の照度の少なくとも１つを制御する
情報処理装置。
（９）
上記（１）から（８）のいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
上記取得部は、上記培養環境情報として、受精卵を培養する培養液のｐＨと、上記培養液の浸透圧と、上記培養液に含まれるホルモンの濃度と、上記培養液に含まれる栄養素の濃度と、受精卵を培養するインキュベータ内の温度と、上記インキュベータ内の湿度と、上記インキュベータ内の酸素濃度と、上記インキュベータ内の酸素分圧と、上記インキュベータ内の二酸化炭素分圧と、受精卵に光を照射する光源の照度の少なくとも１つを取得する
情報処理装置。
（１０）
上記（１）から（９）のいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
上記予測部は、上記複数の観察画像と上記培養環境情報とに基づき、受精卵が初期胚盤胞、胚盤胞又は拡張胚盤胞になる所要期間を予測する
情報処理装置。
（１１）
受精卵が時系列に撮像された複数の観察画像と、上記受精卵の培養環境情報とを取得し、
上記複数の観察画像と上記培養環境情報とに基づき、上記受精卵が所定の発育形態になるまでの所要期間と、上記発育形態での上記受精卵の品質とを予測する
情報処理方法。
（１２）
上記（１１）に記載の情報処理方法であって、さらに、
所定期間培養された上記受精卵を取得する取得要求を取得し、
上記複数の観察画像と、上記培養環境情報と、上記取得要求とに基づき、上記受精卵の培養環境の調整パラメータ情報を生成し、
上記調整パラメータ情報に基づき、上記受精卵の培養環境を制御する
情報処理方法。
（１３）
上記（１２）に記載の情報処理方法であって、さらに、
上記受精卵が所定の発育形態になるまでの所要期間と、上記発育形態での上記受精卵の品質とを予測する工程では、上記受精卵が上記発育形態になるまでの所要期間の確率分布と、上記受精卵の品質を示す品質スコアとが算出される
情報処理方法。
（１４）
上記（１３）に記載の情報処理方法であって、さらに
上記所定期間培養された上記受精卵の上記品質スコアが、所定の閾値以上であるか否かを判定し、
上記受精卵の培養環境を制御する工程では、上記所定期間培養された上記受精卵の上記品質スコアが、上記閾値以上であると判定された場合に、上記調整パラメータ情報に基づき、上記受精卵の培養環境が制御される
情報処理方法。
（１５）
受精卵が時系列に撮像された複数の観察画像と、上記受精卵の培養環境情報とを取得するステップと、
上記複数の観察画像と上記培養環境情報とに基づき、上記受精卵が所定の発育形態になるまでの所要期間と、上記発育形態での上記受精卵の品質とを予測するステップと
を情報処理装置に実行させるプログラム。
（１６）
受精卵を時系列に撮像する撮像部と、上記受精卵に光を照射する光源と、上記受精卵と培養液を収容する培養容器と、を有する観察装置と、
上記観察装置を収容するインキュベータと、
上記インキュベータ内の温度、湿度及び酸素濃度と、上記培養液のｐＨ及び浸透圧と、上記培養液に含まれるホルモン及び栄養素の濃度と、上記インキュベータ内の酸素分圧及び二酸化炭素分圧と、上記光源の照度とを検出可能に構成された検出部と、
上記撮像部により上記受精卵が時系列に撮像された複数の観察画像と、上記検出部の検出結果とを取得する取得部と、
上記複数の観察画像と上記検出結果とに基づき、上記受精卵が所定の発育形態になるまでの所要期間と、上記発育形態での上記受精卵の品質とを予測する予測部と
を有する情報処理装置と、
上記複数の観察画像と、上記受精卵に関する予測結果とを表示する表示部と
を具備する観察システム。
（１７）
上記（１６）に記載の観察システムであって、
所定期間培養された上記受精卵を取得する取得要求の入力を受け付ける入力部をさらに具備し、
上記予測部は、上記複数の観察画像と、上記検出結果と、上記取得要求とに基づき、上記受精卵の培養環境の調整パラメータ情報をさらに生成し、
上記情報処理装置は、上記調整パラメータ情報に基づき、上記受精卵を培養する培養液のｐＨと、上記培養液の浸透圧と、上記培養液に含まれるホルモンの濃度と、上記培養液に含まれる栄養素の濃度と、上記受精卵を培養するインキュベータ内の温度と、上記インキュベータ内の湿度と、上記インキュベータ内の酸素濃度と、上記インキュベータ内の酸素分圧と、上記インキュベータ内の二酸化炭素分圧と、上記受精卵に光を照射する光源の照度の少なくとも１つを制御する培養環境制御部をさらに有する
観察システム。
【符号の説明】
【０１６７】
１０・・・観察システム
１１・・・インキュベータ
１２・・・観察装置
１３・・・湿度・温度・ガス制御部
１４・・・検出部
１５・・・培養液調整部
１６・・・情報処理装置
１７・・・表示部
１８・・・入力部
１２１・・撮像部
１２２・・光源
１６６・・予測部
１６７・・判定部
１６８・・培養環境制御部
１７０・・取得部
Ｆ・・・受精卵
Ｗ・・・ウェル
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
2019082617.tif 000020
【図１５】
2019082617.tif 000021
【図１６】
2019082617.tif 000022
【図１７】
2019082617.tif 000023
【図１８】
2019082617.tif 000024
【図１９】
2019082617.tif 000025
【図２０】
2019082617.tif 000026
【図２１】
2019082617.tif 000027
【図２２】
2019082617.tif 000028
【国際調査報告】
2019082617.tif 000029
2019082617.tif 000030
2019082617.tif 000031
2019082617.tif 000032