(57)【要約】  本技術の一形態に係る情報処理装置は、画像取得部と、特徴量算出部と、判定部とを有する。上記画像取得部は、受精卵が時系列に撮像されたタイムラプス画像を取得する。上記特徴量算出部は、上記受精卵の時系列に沿った状態変化を算出する。上記判定部は、上記状態変化に基づき、上記受精卵の活動期及び休止期のいずれか一方又は両方を判定する。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
受精卵が時系列に撮像されたタイムラプス画像を取得する画像取得部と、
前記受精卵の時系列に沿った状態変化を算出する特徴量算出部と、
前記状態変化に基づき、前記受精卵の活動期及び休止期のいずれか一方又は両方を判定する判定部と
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、
前記特徴量算出部は、前記状態変化として、前記受精卵の内部の動き量の変化を算出する
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、
前記特徴量算出部は、前記状態変化として、前記受精卵の形状変化をさらに算出する
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、
前記特徴量算出部は、前記形状変化として、前記受精卵の径の変化を算出する
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、
前記判定部は、単位時間当たりの前記動き量の変化と単位時間あたりの前記形状変化のそれぞれが所定の変化量の範囲内である前記受精卵の状態を、前記休止期と判定する
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、
前記判定部は、単位時間あたりの前記形状変化がほぼゼロであり、且つ、単位時間あたりの前記動き量の変化がほぼゼロである前記受精卵の状態を、前記休止期と判定する
情報処理装置。
【請求項７】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記活動期及び前記休止期のいずれか一方又は両方に基づき、前記受精卵に関するう化率、着床率、妊娠率、受胎率、流産率、産仔体重、出生率及び育種価の少なくとも１つを算出する予測部をさらに具備する
情報処理装置。
【請求項８】
請求項７に記載の情報処理装置であって、
前記予測部は、機械学習アルゴリズムに学習データを学習させることにより得られた学習済みモデルを用いて、前記う化率、前記着床率、前記妊娠率、前記受胎率、前記流産率、前記産仔体重、前記出生率及び前記育種価の少なくとも１つを算出する
情報処理装置。
【請求項９】
受精卵が時系列に撮像されたタイムラプス画像を取得し、
前記受精卵の時系列に沿った状態変化を算出し、
前記状態変化に基づき、前記受精卵の活動期及び休止期のいずれか一方又は両方を判定する
情報処理方法。
【請求項１０】
受精卵が時系列に撮像されたタイムラプス画像を取得するステップと、
前記受精卵の時系列に沿った状態変化を算出するステップと、
前記状態変化に基づき、前記受精卵の活動期及び休止期のいずれか一方又は両方を判定するステップと
を情報処理装置に実行させるプログラム。
【請求項１１】
受精卵を時系列に撮像する撮像部と、
前記撮像部により撮像されたタイムラプス画像を取得する画像取得部と、前記受精卵の時系列に沿った状態変化を算出する特徴量算出部と、前記状態変化に基づき、前記受精卵の活動期及び休止期のいずれか一方又は両方を判定する判定部とを有する情報処理装置と
を具備する観察システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、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】
特許文献１に記載の画像処理装置では、複数の受精卵を撮像することにより得られた画像群から基準画像が選択され、受精卵の輪郭が基準輪郭として検出される。この基準輪郭を基準として、所定のプロファイルを実行することで、画像群の他の任意の画像における受精卵の輪郭が決定される。これにより、画像群全ての画像に対して受精卵の位置を正確に合わせた受精卵画像を出力することが可能となり、受精卵の解析精度の向上が図られる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−１９２１０９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
このように観察対象となる受精卵等を高い精度で評価する技術が求められている。【０００５】
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を高精度に評価することが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】
【０００６】
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、画像取得部と、特徴量算出部と、判定部と、を有する。
上記画像取得部は、受精卵が時系列に撮像されたタイムラプス画像を取得する。
上記特徴量算出部は、上記受精卵の時系列に沿った状態変化を算出する。
上記判定部は、上記状態変化に基づき、上記受精卵の活動期及び休止期のいずれか一方又は両方を判定する。【０００７】
上記技術により、移植後に発生能が高いと予測される受精卵を選定する際の指標となる、ｌａｇ−ｐｈａｓｅ（活動休止期）が自動的に判定される。これにより、移植前の受精卵を高精度に評価することが可能となる。【０００８】
上記特徴量算出部は、上記状態変化として、上記受精卵の内部の動き量の変化を算出してもよい。
これにより、受精卵内部の動き量の変化がグラフ等で可視化されることで、受精卵の外形変化が少ない場合に、受精卵内部の性能評価が可能となる。【０００９】
上記特徴量算出部は、上記状態変化として、上記受精卵の形状変化をさらに算出してもよい。
これにより、形状変化がグラフ等で可視化されることで、受精卵の形状が変化し始めた時間や、成長速度等を確認することができ、受精卵の収縮活動を定量的且つ客観的にとらえることができる。【００１０】
上記特徴量算出部は、上記形状変化として、上記受精卵の径の変化を算出してもよい。【００１１】
上記判定部は、単位時間当たりの上記動き量の変化と単位時間あたりの上記形状変化のそれぞれが所定の変化量の範囲内である上記受精卵の状態を、上記休止期と判定してもよい。【００１２】
上記判定部は、単位時間あたりの上記形状変化がほぼゼロであり、且つ、単位時間あたりの上記動き量の変化がほぼゼロである上記受精卵の状態を、上記休止期と判定してもよい。【００１３】
上記活動期及び上記休止期のいずれか一方又は両方に基づき、上記受精卵に関するう化率、着床率、妊娠率、受胎率、流産率、産仔体重、出生率及び育種価の少なくとも１つを算出する予測部をさらに具備してもよい。
これにより、移植後に発生能が高いと予測される受精卵の選定作業の効率性が飛躍的に向上する。【００１４】
上記予測部は、機械学習アルゴリズムに学習データを学習させることにより得られた学習済みモデルを用いて、上記う化率、上記着床率、上記妊娠率、上記受胎率、上記流産率、上記産仔体重、上記出生率及び上記育種価の少なくとも１つを算出してもよい。【００１５】
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タイムラプス画像が取得される。
上記受精卵の時系列に沿った状態変化が算出される。
上記状態変化に基づき、上記受精卵の活動期及び休止期のいずれか一方又は両方が判定される。【００１６】
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タイムラプス画像を取得するステップ。
上記受精卵の時系列に沿った状態変化を算出するステップ。
上記状態変化に基づき、上記受精卵の活動期及び休止期のいずれか一方又は両方を判定するステップ。【００１７】
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、撮像部と、情報処理装置とを有する。
上記撮像部は、受精卵を時系列に撮像する。
上記情報処理装置は、上記撮像部により撮像されたタイムラプス画像を取得する画像取得部と、上記受精卵の時系列に沿った状態変化を算出する特徴量算出部と、上記状態変化に基づき、上記受精卵の活動期及び休止期のいずれか一方又は両方を判定する判定部とを有する。
【発明の効果】
【００１８】
以上のように、本技術によれば、観察対象となる受精卵を高精度に評価することが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】
【００１９】
【図１】本技術の第１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】上記実施形態に係る情報処理装置の受精卵の品質を評価する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タイムラプス画像を仮想的に示す概念図である。
【図１０】第２タイムラプス画像を仮想的に示す概念図である。
【図１１】受精卵の状態変化を示すグラフである。
【図１２】受精卵の第１の特徴量を示すグラフである。
【図１３】本技術の第２の実施形態において、受精卵の第２の特徴量を可視化した模式図である。
【図１４】本技術の第３の実施形態において、受精卵内部の動き量の変化を示すグラフである。
【図１５】受精卵の発育過程での形態変化について説明する図である。
【図１６】本技術の第５の実施形態において、受精卵の状態変化を示すグラフと受精卵内部の動き量の変化を示すグラフとを併記して示す図である。
【図１７】本技術の第６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１８】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。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
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。Ｘ軸、Ｙ軸及びＺ軸は全図において共通である。
【００２１】
＜第１の実施形態＞
［観察システムの構成］
図１は、本技術の第１の実施形態に係る観察システム１００の構成例を示す模式図である。観察システム１００は、図１に示すように、インキュベータ１０と、観察装置２０と、湿度・温度・ガス制御部３０と、検出部４０と、情報処理装置５０と、表示装置６０と、入力部７０と、を有する。
【００２２】
インキュベータ１０は、観察装置２０と、湿度・温度・ガス制御部３０と、検出部４０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。インキュベータ１０は、任意のガスが流入可能に構成される。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。
【００２３】
観察装置２０は、撮像部２１と、光源２２と、培養容器群２３と、を有する。撮像部２１は、培養容器２３ａ（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ている。
【００２４】
撮像部２１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、当該鏡筒を通過する被写体光を撮像するＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）等の固体撮像素子と、これらを駆動する駆動回路等を有する。
【００２５】
撮像部２１は、光軸方向（Ｚ軸方向）及び水平方向（Ｚ軸方向に直交する方向）に移動可能に構成され、水平方向に移動しながら培養容器２３ａに収容されている受精卵Ｆを撮像する。また、撮像部２１は、静止画だけではなく、動画を撮影可能に構成されてもよい。
【００２６】
本実施形態に係る撮像部２１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。
【００２７】
光源２２は、培養容器２３ａ内の受精卵Ｆを撮像部２１で撮像する際に、培養容器２３ａに対して光を照射する。光源２２には、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２２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。
【００２８】
培養容器群２３は複数の培養容器２３ａから構成され、撮像部２１と光源２２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２２が照射する光を透過可能に構成される。
【００２９】
図２は、観察装置２０の観察ステージＳ上に設置された培養容器群２３を光源２２側から見た模式図である。培養容器２３ａ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。
【００３０】
図３は、培養容器２３ａの断面を模式的に示す図である。培養容器２３ａ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２３ａ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。
【００３１】
培養容器２３ａにはウェルＷが設けられる以外に、培養液ＣとオイルＯが注入されている。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。
【００３２】
図４は、光源２２側から見た培養容器２３ａの模式図（平面図）である。培養容器２３ａ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２３ａ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。
【００３３】
ウェル領域Ｅ１は、撮像部２１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。
【００３４】
図５は、光源２２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。
【００３５】
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。本実施形態に係る撮像部２１は、後述する画像取得工程（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。
【００３６】
培養容器２３ａ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２２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２３ａは、光源２２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。
【００３７】
湿度・温度・ガス制御部３０は、インキュベータ１０内の温度及び湿度と、インキュベータ１０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３０は、インキュベータ１０内の温度を例えば３８℃程度に制御することができる。
【００３８】
検出部４０は、情報処理装置５０に無線により接続され、インキュベータ１０内の温度、湿度及び気圧や、光源２２の照度等を検出し、情報処理装置５０に出力するように構成される。検出部４０は、例えばソーラーパネル式又は電池式のＩｏＴ（Internet of Things）センサ等であり、その種類は問わない。
【００３９】
情報処理装置５０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等のコンピュータに必要なハードウェアを有する。ＣＰＵが、ＲＯＭやＨＤＤに格納された本技術に係るプログラムをＲＡＭにロードして実行することにより、後述する情報処理装置５０の各ブロック動作が制御される。
【００４０】
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５０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。情報処理装置５０は、典型的にはＰＣ（Personal Computer）であるが、他の任意のコンピュータであってもよい。
【００４１】
表示装置６０は、撮像部２１が撮影した画像等を表示可能に構成されている。表示装置６０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。
【００４２】
入力部７０は、ユーザの操作を入力するためのキーボードやマウス等の操作デバイスである。入力部７０は、表示装置６０と一体的に構成されたタッチパネル等であってもよい。
【００４３】
次に、情報処理装置５０の構成について説明する。図６は、観察システム１００の構成例を示すブロック図である。
【００４４】
［情報処理装置］
情報処理装置５０は、図６に示すように、画像取得部５１と、画像加工部５２と、認識部５３と、特徴量算出部５４と、撮像制御部５５と、判定部５６と、予測部５７と、表示制御部５８と、受精卵情報データベース５９と、を有する。
【００４５】
画像取得部５１は、撮像部２１によって受精卵Ｆが時系列に撮像された画像を取得する。画像加工部５２は、画像取得部５１から取得した画像を加工（トリミング）する。
【００４６】
認識部５３は、画像取得部５１から取得した画像に所定の解析処理を施し、受精卵Ｆの形状と、受精卵ＦのウェルＷ内における位置の少なくとも一方を認識する。
【００４７】
特徴量算出部５４は、受精卵Ｆの時系列に沿った状態変化と、受精卵ＦのウェルＷに対する相対位置の時系列に沿った変化の少なくとも一方を算出し、状態変化に基づく特徴量（以下、第１の特徴量）と相対位置の変化に基づく特徴量（以下、第２の特徴量）の少なくとも一方を算出する。
【００４８】
撮像制御部５５は、形状変化（状態変化）に基づき、受精卵Ｆが撮像される時間が変化するように、撮像部２１及び光源２２を制御する。
【００４９】
例えば、撮像制御部５５は、特徴量算出部５４から出力された形状変化に関する数値データに基づき、受精卵Ｆが撮像される撮影間隔が短くなるように、撮像部２１及び光源２２を制御する。これにより、受精卵Ｆの品質評価に影響が大きいデータ取得時のみ受精卵Ｆに光を当てることが可能となる。従って、観察対象となる受精卵Ｆに光源２２の光を当てる時間が短くなり、受精卵Ｆに与える光ダメージ（光毒性）が低減する。
【００５０】
上記光ダメージ（光毒性）とは、光によるＤＮＡや染色体に与える光ダメージや熱ダメージ等である。撮像制御部５５は、受精卵Ｆの形状変化だけではなく、受精卵Ｆを撮像する時間や、発育段階等に基づいて、撮像部２１及び光源２２を制御してもよい。
【００５１】
また、撮像制御部５５は、検出部４０の出力に基づき、光源２２と湿度・温度・ガス制御部３０も制御可能に構成される。これにより、インキュベータ１０内の温度及び湿度や、光源２２の照度が調整される。
【００５２】
判定部５６は、第１の特徴量と第２の特徴量の少なくとも一方に基づき、受精卵Ｆの品質を判定する。
【００５３】
予測部５７は、特徴量算出部５４から出力された状態変化、第１の特徴量及び第２の特徴量の少なくとも１つに基づき、受精卵Ｆに関するう化率、着床率、妊娠率、受胎率、流産率、産仔体重、出生率及び育種価の少なくとも１つを算出する。
【００５４】
受精卵情報データベース５９は、画像取得部５１から取得した画像や、特徴量算出部５４から取得した状態変化や特徴量、さらに、入力部７０から入力された入力情報等が記憶される。
【００５５】
なお、画像加工部５２、認識部５３、特徴量算出部５４、撮像制御部５５、判定部５６、予測部５７、表示制御部５８及び受精卵情報データベース５９の機能は上述したものに限定されず、後述する受精卵品質評価方法でこれらの詳細な機能について述べる。
【００５６】
［受精卵品質評価方法］
図７は、情報処理装置５０の受精卵Ｆの品質を評価する方法を示すフローチャートである。以下、受精卵Ｆの品質評価方法について、図７を適宜参照しながら説明する。
【００５７】
（ステップＳ０１：画像取得）
図８は、撮像部２１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２１の移動ルートを示す図である。
【００５８】
先ず、複数のウェルＷ各々に収容されている受精卵Ｆを撮像部２１が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２１の視野範囲２１ａ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。
【００５９】
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２３ａ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タイムラプスＧ１）が複数生成され、第１タイムラプス画像Ｇ１が画像取得部５１（情報処理装置５０）に出力される。
【００６０】
図９は、第１タイムラプス画像Ｇ１を仮想的に示す概念図である。第１タイムラプス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に沿って時系列に生成される。本明細書では、図９に示す時系列に沿った複数の観察画像データを第１タイムラプス画像Ｇ１と称す。
【００６１】
観察システム１００における撮像部２１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。
【００６２】
画像取得部５１は、撮像部２１から出力された第１タイムラプス画像Ｇ１を画像加工部５２及び受精卵情報データベース５９に出力し、第１タイムラプス画像Ｇ１が受精卵情報データベース５９に記憶される。
【００６３】
（ステップＳ０２：所見情報取得）
表示制御部５８は、受精卵情報データベース５９に記憶された第１タイムラプス画像Ｇ１を読み出し、表示装置６０に出力する。これにより、表示装置６０は、第１タイムラプス画像Ｇ１を表示する。
【００６４】
次いで、表示装置６０に表示された第１タイムラプス画像Ｇ１を胚培養士等の専門家が形態学的な所見により評価する。これにより、受精卵Ｆの品質（発育状態、細胞数、細胞対称性、フラグメント等）が評価される。胚培養士により評価された受精卵Ｆの評価結果は、入力部７０を介して受精卵情報データベース５９に出力され、受精卵Ｆに関する第１の品質データとして受精卵情報データベース５９に記憶される。
【００６５】
なお、本実施形態では、胚培養士の受精卵Ｆの品質評価方法は特に限定されない。例えばステップＳ０２では、胚培養士がＰＯＳ領域Ｐ１〜Ｐ１２のそれぞれについて、典型的には第１タイムラプス画像に含まれる６つの受精卵Ｆ全ての品質を評価するが、これに限られず、一部の受精卵Ｆのみの品質を評価してもよい。また、評価にあたっては、各受精卵Ｆについての９スタック分の全ての積層画像が参照されてもよいし、９スタック分の一部の画像が参照されてもよい。
【００６６】
（ステップＳ０３：画像処理）
画像加工部５２は、画像取得部５１から取得した第１タイムラプス画像Ｇ１を受精卵Ｆ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タイムラプス画像Ｇ２）が生成される。次いで、画像加工部５２は、第２タイムラプス画像Ｇ２を認識部５３及び受精卵情報データベース５９に出力し、第２タイムラプス画像Ｇ２が受精卵情報データベース５９に記憶される。
【００６７】
図１０は、第２タイムラプス画像Ｇ２を仮想的に示す概念図である。第２タイムラプス画像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に示す時系列に沿った複数の観察画像データを第２タイムラプス画像Ｇ２と称す。
【００６８】
認識部５３は、画像加工部５２から取得した第２タイムラプス画像Ｇ２に対して所定の画像処理を施す。認識部５３により画像処理が施された第２タイムラプス画像Ｇ２は、特徴量算出部５４及び受精卵情報データベース５９に出力され、第２タイムラプス画像Ｇ２が受精卵情報データベース５９に記憶される。
【００６９】
例えば、認識部５３は画像加工部５２から取得した第２タイムラプス画像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タイムラプス画像Ｇ２における受精卵Ｆの輪郭線が抽出される。
【００７０】
あるいは、認識部５３は、第２タイムラプス画像Ｇ２を構成するそれぞれの画像に対して、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タイムラプス画像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、認識部５３は、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、細胞割球等の形状を正確に認識することができる。
【００７１】
（ステップＳ０４：状態変化算出）
特徴量算出部５４は、認識部５３から出力された第２タイムラプス画像Ｇ２に対して所定の解析処理を施すことにより、受精卵Ｆの時系列に沿った（時間軸Ｔに沿った）形状変化（状態変化）を算出し、当該形状変化に関する数値データを撮像制御部５５、判定部５６、予測部５７、表示制御部５８及び受精卵情報データベース５９に出力する。受精卵情報データベース５９に出力された形状変化に関する数値データは、受精卵情報データベース５９に記憶される。
【００７２】
例えば、特徴量算出部５４は、認識部５３から出力された第２タイムラプス画像Ｇ２について、フレーム間差分値を算出し、この差分値に基づき、上記形状変化を算出する。
【００７３】
あるいは、特徴量算出部５４は、先のステップＳ０３において、第２タイムラプスＧ２を構成するそれぞれの画像に対して形成されたマスク領域について、一方の画像のマスク領域と他方の画像のマスク領域間の差分値を算出してもよい。即ち、特徴量算出部５４は、受精卵Ｆの形状に沿ったマスク領域のみのフレーム間差分値を算出し、この差分値に基づき受精卵Ｆの形状変化を算出してもよい。
【００７４】
これにより、第２タイムラプス画像Ｇ２を構成する画像全体でフレーム間差分値を算出することに伴うノイズや誤検出の発生が抑制され、受精卵Ｆの形状変化や後述する第１の特徴量を正確に算出することが可能となる。
【００７５】
図１１は、培養時間に対する受精卵Ｆの時系列に沿った形状変化（径の変化）を示すグラフである。特徴量算出部５４は、形状変化として、受精卵Ｆの時系列に沿った径、面積、体積及び真円度の変化の少なくとも１つを算出する。
【００７６】
これにより、これらが図１１に示すようなグラフ等で示されることで、受精卵Ｆの形状が変化し始めた時間や、成長速度等を確認することができ、受精卵Ｆの収縮活動（例えば、受精卵Ｆの時系列に沿った半径変化等）を定量的且つ客観的にとらえることができる。なお、図１１に示す例で言えば、直線Ｌの傾きが受精卵Ｆの成長速度に相当する。
【００７７】
（ステップＳ０５：特徴量算出）
続いて、特徴量算出部５４は、算出した形状変化に対して微分演算等の所定の解析処理を施すことにより受精卵Ｆの第１の特徴量を算出し、この第１の特徴量に関する数値データを撮像制御部５５、判定部５６、予測部５７、表示制御部５８及び受精卵情報データベース５９に出力する。受精卵情報データベース５９に出力された第１の特徴量に関する数値データは、受精卵情報データベース５９に記憶される。
【００７８】
さらに、受精卵情報データベース５９に出力された第１の特徴量に関する数値データは、先のステップＳ０２により評価された当該第１の特徴量を有する受精卵Ｆに関する第１の品質データ（発育状態、細胞数、細胞対称性、フラグメント等）に対応づけられ、第２の品質データとして受精卵情報データベース５９に記憶される。
【００７９】
図１２は、受精卵Ｆの形状変化（径の変化）を解析することにより算出した第１の特徴量を示すグラフである。なお、図１２では、受精卵Ｆの形状変化を示すグラフ５４ａと、第１の特徴量を示すグラフ５４ｂとが併記されている。
【００８０】
特徴量算出部５４は、第１の特徴量として、受精卵Ｆの収縮回数、収縮直径、収縮速度、収縮時間、収縮間隔、収縮強度及び収縮周波数の少なくとも一つを算出する。これにより、これらが図１２に示すようなグラフ等で示されることで、受精卵Ｆの微細な収縮現象を定量的且つ客観的にとらえることができる。図１２に示す例で言えば、受精卵Ｆの形状変化を解析することにより検出されたピークＰの数が、受精卵Ｆの収縮回数に相当する。
【００８１】
また、本技術では、特徴量算出部５４が形状変化として受精卵Ｆの時系列に沿った面積の変化を算出する場合、先のステップＳ０３において認識された受精卵Ｆの透明帯と、受精卵Ｆ内部の胚盤胞との面積差に基づいて、第１の特徴量を算出することもできる。例えば、受精卵Ｆの培養時間における透明帯と胚盤胞の面積差が０となる回数と、当該面積差が０とならない回数をカウントすることで、透明帯及び胚盤胞のそれぞれの収縮回数が求められる。
【００８２】
（ステップＳ０６：品質判定）
判定部５６は、特徴量算出部５４から出力された第１の特徴量に関する数値データに基づき、受精卵Ｆの品質（発育状況、品質順位等）を判定する。具体的には、判定部５６は、第１の特徴量に関する数値データを学習済みモデルに適用することにより受精卵Ｆの品質を判定する（図１８参照）。そして、判定部５６は、この判定結果を表示制御部５８及び受精卵情報データベース５９に出力する。受精卵情報データベース５９に出力された判定結果は、受精卵情報データベース５９に記憶される。
【００８３】
（ステップＳ０７：予測値算出）
予測部５７は、特徴量算出部５４から出力された形状変化（状態変化）に関する数値データ及び第１の特徴量に関する数値データの少なくとも１つに基づき、受精卵Ｆに関する予測値を算出する。具体的には、予測部５７は、形状変化（状態変化）に関する数値データ及び第１の特徴量に関する数値データの少なくとも１つを学習済みモデル（図１８参照）に適用することにより、受精卵Ｆに関する予測値としてう化率、着床率、妊娠率、受胎率、流産率、産仔体重、出生率及び育種価等の少なくとも１つ算出する。そして、予測部５７は、この予測値を表示制御部５８及び受精卵情報データベース５９に出力する。受精卵情報データベース５９に出力された予測値は、受精卵情報データベース５９に記憶される。
【００８４】
（ステップＳ０８：品質結果表示）
表示制御部５８は、画像取得部５１及び画像加工部５２から取得した第１及び第２タイムラプスＧ１，Ｇ２（観察画像）、認識部５３から取得した画像処理後の画像（受精卵認識画像、動きベクトル画像及び動き量ヒートマップ画像等）、特徴量算出部５４から取得した状態変化及び特徴量、判定部５６から取得した受精卵Ｆの品質結果、予測部５７から取得した予測値、受精卵Ｆの発育段階に応じた成長ステージコード、または、受精卵情報データベース５９から読み出した各種画像や品質情報等を、ｗｅｂダッシュボードとして表示装置６０に表示させる。
【００８５】
これにより、ユーザは、受精卵Ｆに関する観察画像、受精卵認識画像、動きベクトル画像、動き量ヒートマップ画像、状態変化、特徴量、品質結果、予測値等を総合的に考慮することにより、移植前の受精卵Ｆを高精度に選定可能となる。なお、表示制御部５８は、上記以外に、受精卵Ｆが収容されているウェルＷの位置情報、撮像日時、撮像条件等も表示装置６０に表示させることができる。
【００８６】
［作用］
近年、不妊治療や畜産等の現場において、移植する細胞（受精卵）の品質は移植成績を左右する重要な因子となっている。移植する細胞の選別は、光学顕微鏡や画像処理装置等を用いた形態学的な所見により細胞の発育や品質を判定するのが一般的である。
【００８７】
しかしながら、移植前の受精卵の品質評価において、上記したような形態学的な評価方法では、熟練を要するだけでなく、主観的になりやすい傾向がある。このため、定量的で客観性の高い評価方法が望まれており、受精卵の品質を形態学的に評価するだけではなく、多面的に評価する方法が切望されている。
【００８８】
このような事情に鑑み、本実施形態の情報処理装置５０では、受精卵Ｆの形状変化に基づく特徴量と、形態学的な所見により得られた当該受精卵Ｆの品質結果とが対応づけられた品質情報を利用して、移植前の受精卵Ｆの品質が評価される。これにより、受精卵Ｆの形態学的な所見とこの受精卵Ｆの形状変化を考慮した多面的な品質評価が可能となり、観察対象となる受精卵Ｆを高精度に評価することができる。
【００８９】
また、本実施形態の情報処理装置５０では、受精卵Ｆの画像から受精卵Ｆに関する状態変化や特徴量等を自動的に算出することができるため、従来の胚培養士が受精卵Ｆの画像を１枚ずつ確認する形態学的な所見による評価よりも、受精卵Ｆの品質を評価する効率性が飛躍的に向上する。
【００９０】
［変形例］
第１の実施形態では、特徴量算出部５４が第１の特徴量として、受精卵Ｆに関する収縮回数、収縮直径、収縮速度、収縮時間、収縮間隔、収縮強度及び収縮周波数を算出するが、これに限られない。特徴量算出部５４は、第１の特徴量として、受精卵Ｆの拡張現象に伴う、拡張回数、拡張直径、拡張速度、拡張時間、拡張間隔、拡張強度及び拡張周波数等を算出してもよい。
【００９１】
また、第１の実施形態では、判定部５６が特徴量算出部５４から出力された第１の特徴量に関する数値データに基づき、受精卵Ｆの品質が判定されるが、これに限られない。例えば、判定部５６は、特徴量算出部５４から出力された形状変化に関する数値データと第１の特徴量に関する数値データのいずれか一方又は両方に基づき、受精卵Ｆの品質を判定してもよい。
【００９２】
＜第２の実施形態＞
次に、本技術の第２の実施形態に係る情報処理装置５０の受精卵Ｆの品質評価方法について、図７を適宜参照しながら説明する。第２の実施形態の情報処理装置５０は、第１の実施形態で説明した評価方法に加えて、以下のステップも実行可能である。なお、第１の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。
【００９３】
［受精卵品質評価方法］
（ステップＳ０３：画像処理）
認識部５３は、画像加工部５２から取得した第２タイムラプス画像Ｇ２に対して所定の画像処理を施す。認識部５３により画像処理が施された第２タイムラプス画像Ｇ２は、特徴量算出部５４及び受精卵情報データベース５９に出力され、第２タイムラプス画像Ｇ２が受精卵情報データベース５９に記憶される。
【００９４】
例えば、認識部５３は、第２タイムラプス画像Ｇ２を構成するそれぞれの画像に対して、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タイムラプス画像における受精卵Ｆの解析領域（認識領域）が鮮明になり、受精卵ＦのウェルＷ内における位置が認識される。
【００９５】
（ステップＳ０４：状態変化算出）
特徴量算出部５４は、認識部５３から出力された第２タイムラプス画像Ｇ２に対して所定の解析処理を施すことにより、受精卵ＦのウェルＷに対する相対位置の時系列に沿った変化を算出し、この相対位置の変化に関する数値データを撮像制御部５５、判定部５６、予測部５７、表示制御部５８及び受精卵情報データベース５９に出力する。受精卵情報データベース５９に出力された相対位置の変化に関する数値データは、受精卵情報データベース５９に記憶される。
【００９６】
特徴量算出部５４は、先のステップＳ０３において、第２タイムラプス画像Ｇ２を構成するそれぞれの画像に対して形成されたマスク領域について、一方の画像のマスク領域と他方の画像のマスク領域間の差分値を算出する。即ち、特徴量算出部５４は、受精卵Ｆの形状に沿ったマスク領域のみのフレーム間差分値を算出し、この差分値に基づき受精卵Ｆの相対位置の変化を算出する。
【００９７】
これにより、第２タイムラプス画像を構成する画像全体でフレーム間差分値を算出することに伴うノイズや誤検出の発生が抑制され、受精卵ＦのウェルＷに対する相対位置の変化や後述する第２の特徴量を正確に算出することが可能となる。
【００９８】
特徴量算出部５４は、受精卵ＦのウェルＷに対する相対位置の変化として、ウェルＷ内での受精卵ＦのＸ軸方向における時系列に沿った位置の変化（Ｘ座標位置の変化）と、Ｙ軸方向における時系列に沿った位置の変化（Ｙ座標位置の変化）を算出する。これにより、これらがグラフ等で示されることで、ウェルＷ内での受精卵Ｆの時系列に沿った相対位置の変化を確認することができる。
【００９９】
（ステップＳ０５：特徴量算出）
続いて、特徴量算出部５４は、算出した相対位置の変化に対して所定の解析処理を施すことによって受精卵Ｆに関する第２の特徴量を算出し、当該第２の特徴量に関する数値データを撮像制御部５５、判定部５６、予測部５７、表示制御部５８及び受精卵情報データベース５９に出力する。受精卵情報データベース５９に出力された第２の特徴量に関する数値データは、受精卵情報データベース５９に記憶される。
【０１００】
さらに、受精卵情報データベース５９に出力された第２の特徴量に関する数値データは、予め受精卵情報データベース５９に記憶されている第２の品質データ（第１の特徴量に関する数値データと、第１の品質データとが対応づけられた品質データ）に対応づけられ、第３の品質データとして受精卵情報データベース５９に記憶される。
【０１０１】
図１３は、ウェルＷ内に収容された受精卵Ｆの相対位置の変化を解析することにより算出した第２の特徴量（移動軌跡）を可視化した図である。特徴量算出部５４は、第２の特徴量として、受精卵Ｆの中心座標、移動量、運動量、移動距離（軌跡長さ）、移動速度、移動加速度及び移動軌跡の少なくとも１つを算出する。これにより、これらが図１３に示すように可視化されることで、受精卵ＦのウェルＷ内での運動性能を確認することができる。なお、図１３に示す例で言えば、曲線ＱがウェルＷ内での受精卵Ｆの移動軌跡に相当する。
【０１０２】
（ステップＳ０６：品質判定）
判定部５６は、特徴量算出部５４から出力された第１の特徴量に関する数値データ及び第２の特徴量に関する数値データの少なくとも１つに基づき、受精卵Ｆの品質（発育状況、品質順位等）を判定する。具体的には、判定部５６は、第１及び第２の特徴量に関する数値データの少なくとも１つを学習済みモデルに適用することにより受精卵Ｆの品質を判定する（図１８参照）。そして、判定部５６は、この判定結果を表示制御部５８及び受精卵情報データベース５９に出力する。受精卵情報データベース５９に出力された判定結果は、受精卵情報データベース５９に記憶される。
【０１０３】
（ステップＳ０７：予測値算出）
予測部５７は、特徴量算出部５４から出力された形状変化（状態変化）、第１の特徴量及び第２の特徴量に関する数値データの少なくとも１つに基づき、受精卵Ｆに関する予測値を算出する。具体的には、形状変化（状態変化）、第１の特徴量及び第２の特徴量に関する数値データの少なくとも１つを学習済みモデルに適用することにより、受精卵Ｆに関する予測値としてう化率、着床率、妊娠率、受胎率、流産率、産仔体重、出生率及び育種価等の少なくとも１つ算出する（図１８参照）。そして、予測部５７は、この予測値を表示制御部５８及び受精卵情報データベース５９に出力する。受精卵情報データベース５９に出力された予測値は、受精卵情報データベース５９に記憶される。
【０１０４】
［変形例］
第２の実施形態では、判定部５６が特徴量算出部５４から出力された第１及び第２の特徴量に関する数値データの少なくとも１つに基づき、受精卵Ｆの品質が判定されるが、これに限られない。例えば、判定部５６は、特徴量算出部５４から出力された形状変化に関する数値データと、相対位置の変化に関する数値データと、第１の特徴量に関する数値データと、第２の特徴量に関する数値データのいずれか又は全てに基づき、受精卵Ｆの品質を判定してもよい。
【０１０５】
＜第３の実施形態＞
次に、本技術の第３の実施形態に係る情報処理装置５０の受精卵Ｆの品質評価方法について、図７を適宜参照しながら説明する。第３の実施形態の情報処理装置５０は、第１及び第２の実施形態で説明した評価方法に加えて、以下のステップも実行可能である。なお、第１及び第２の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。
【０１０６】
［受精卵品質評価方法］
（ステップＳ０３：画像処理）
認識部５３は、画像加工部５２から取得した第２タイムラプス画像Ｇ２に対して所定の画像処理を施す。認識部５３により画像処理が施された第２タイムラプス画像Ｇ２は、特徴量算出部５４及び受精卵情報データベース５９に出力され、第２タイムラプス画像Ｇ２が受精卵情報データベース５９に記憶される。
【０１０７】
例えば、認識部５３は、第２タイムラプス画像Ｇ２を構成する画像のそれぞれに対して、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タイムラプス画像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内部の細胞の形状を正確に認識することができる。
【０１０８】
（ステップＳ０４：状態変化算出）
特徴量算出部５４は、認識部５３から出力された第２タイムラプス画像Ｇ２に対して所定の解析処理を施すことにより、受精卵Ｆ内部の細胞のマクロ的な動き量の時系列に沿った変化を算出し、この動き量の変化に関する数値データを撮像制御部５５、判定部５６、予測部５７、表示制御部５８及び受精卵情報データベース５９に出力する。
【０１０９】
特徴量算出部５４は、先のステップＳ０３において、第２タイムラプス画像Ｇ２を構成する画像のそれぞれに対して形成されたマスク領域について、一方の画像のマスク領域と他方の画像のマスク領域間の差分値を算出する。即ち、特徴量算出部５４は、受精卵Ｆの形状に沿ったマスク領域のみのフレーム間差分値を算出し、この差分値に基づき受精卵Ｆ内部の細胞の動き量の変化を算出する。
【０１１０】
これにより、第２タイムラプス画像Ｇ２を構成する画像全体でフレーム間差分値を算出することに伴うノイズや誤検出の発生が抑制され、受精卵Ｆ内部の細胞の動き量の変化を正確に算出することができる。
【０１１１】
受精卵情報データベース５９に出力された受精卵Ｆ内部の細胞の動き量の変化に関する数値データは、受精卵情報データベース５９に記憶されるとともに、予め受精卵情報データベース５９に記憶されている第３の品質データ（第１の特徴量に関する数値データと、第２の特徴量に関する数値データと、第１の品質データとが対応づけられた品質データ）に対応づけられ、第４の品質データとして受精卵情報データベース５９に記憶される。
【０１１２】
図１４は、培養時間に対する受精卵Ｆ内部の細胞の動き量の変化（速度ベクトルの合計値）を示すグラフである。特徴量算出部５４は、受精卵Ｆ内部の細胞の動き量の変化として、動きベクトルの最小速度、最大速度、最大加速度、平均速度、平均加速度、中央値、標準偏差、速度ベクトルの合計値及び加速度ベクトルの合計値の時系列に沿った変化の少なくとも１つを算出する。これにより、これらが図１４に示すようなグラフ等で示されることで、受精卵Ｆの外形変化が少ない場合に、受精卵Ｆ内部の細胞の性能評価が可能となる。
【０１１３】
（ステップＳ０６：品質判定）
判定部５６は、特徴量算出部５４から出力された第１の特徴量に関する数値データと、第２の特徴量に関する数値データと、受精卵Ｆ内部の細胞の時系列に沿った動き量の変化に関する数値データの少なくとも１つに基づき、受精卵Ｆの品質（発育状況、品質順位等）を判定する。具体的には、判定部５６は、第１の特徴量に関する数値データと、第２の特徴量に関する数値データと、受精卵Ｆ内部の細胞の時系列に沿った動き量の変化に関する数値データの少なくとも１つを学習済みモデルに適用することにより受精卵Ｆの品質を判定する（図１８参照）。そして、判定部５６は、この判定結果を表示制御部５８及び受精卵情報データベース５９に出力する。受精卵情報データベース５９に出力された判定結果は、受精卵情報データベース５９に記憶される。
【０１１４】
（ステップＳ０７：予測値算出）
予測部５７は、特徴量算出部５４から出力された形状変化（状態変化）に関する数値データと、第１の特徴量に関する数値データと、第２の特徴量に関する数値データと、受精卵Ｆ内部の細胞の時系列に沿った動き量の変化に関する数値データの少なくとも１つに基づき、受精卵Ｆに関する予測値を算出する。具体的には、形状変化（状態変化）に関する数値データと、第１の特徴量に関する数値データと、第２の特徴量に関する数値データと、受精卵Ｆ内部の細胞の時系列に沿った動き量の変化に関する数値データの少なくとも１つを学習済みモデルに適用することにより、受精卵Ｆに関する予測値としてう化率、着床率、妊娠率、受胎率、流産率、産仔体重、出生率及び育種価等の少なくとも１つ算出する（図１８参照）。そして、予測部５７は、この予測値を表示制御部５８及び受精卵情報データベース５９に出力する。受精卵情報データベース５９に出力された予測値は、受精卵情報データベース５９に記憶される。
【０１１５】
［変形例］
第３の実施形態では、判定部５６が特徴量算出部５４から出力された第１の特徴量、第２の特徴量、受精卵Ｆ内部の細胞の動き量の変化に関する数値データの少なくとも１つに基づき、受精卵Ｆの品質が判定されるが、これに限られない。例えば、判定部５６は、特徴量算出部５４から出力された形状変化に関する数値データと、相対位置の変化に関する数値データと、第１の特徴量に関する数値データと、第２の特徴量に関する数値データと、受精卵Ｆ内部の細胞の動き量の変化に関する数値データのいずれか又は全てに基づき、受精卵Ｆの品質を判定してもよい。
【０１１６】
＜第４の実施形態＞
次に、本技術の第４の実施形態に係る情報処理装置５０の受精卵Ｆの品質評価方法について、図７を適宜参照しながら説明する。第４の実施形態の情報処理装置５０は、第１〜第３の実施形態で説明した評価方法に加えて、以下のステップも実行可能である。なお、第１〜第３の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。
【０１１７】
［受精卵品質評価方法］
（ステップＳ０５：特徴量算出）
画像取得部５１は、撮像部２１から出力された第１タイムラプス画像Ｇ１を取得し、特徴量算出部５４に出力する。特徴量算出部５４は画像取得部５１から取得した第１タイムラプス画像Ｇ１に対して、所定の解析処理を施すことで受精卵Ｆに関する第３の特徴量を算出し、当該第３の特徴量に関する数値データを撮像制御部５５、判定部５６、予測部５７及び受精卵情報データベース５９に出力する。受精卵情報データベース５９に出力された第３の特徴量に関する数値データは、受精卵情報データベース５９に記憶される。
【０１１８】
さらに、受精卵情報データベース５９に出力された第３の特徴量に関する数値データは、予め受精卵情報データベース５９に記憶されている第４の品質データ（第１の特徴量に関する数値データと、第２の特徴量に関する数値データと、第１の品質データと、受精卵Ｆ内部の細胞の動き量の変化に関する数値データとが対応づけられた品質データ）に対応づけられ、第５の品質データとして受精卵情報データベース５９に記憶される。
【０１１９】
ここで、第３の特徴量とは、受精卵Ｆの画像の特徴的な部位の情報であり、例えば受精卵のサイズ、形状、真球度、卵割数（率）、各割球の形態及びその対称性、フラグメンテーション、ＩＣＭのサイズや形状等の、受精卵Ｆの種々の発育段階に基づいて算出されたものである。
【０１２０】
（ステップＳ０６：品質判定）
判定部５６は、特徴量算出部５４から出力された第１の特徴量に関する数値データと、第２の特徴量に関する数値データと、第３の特徴量に関する数値データと、受精卵Ｆ内部の細胞の時系列に沿った動き量の変化に関する数値データの少なくとも１つに基づき、受精卵Ｆの品質（発育状況、品質順位等）を判定する。具体的には、判定部５６は、第１の特徴量に関する数値データと、第２の特徴量に関する数値データと、第３の特徴量に関する数値データと、受精卵Ｆ内部の細胞の時系列に沿った動き量の変化に関する数値データの少なくとも１つを学習済みモデルに適用することにより受精卵Ｆの品質を判定する（図１８参照）。この際、発育段階に応じた成長ステージコードが評価対象の受精卵Ｆの画像に付与される。
【０１２１】
成長ステージコードとは、例えば１細胞期Ｆ１の成長段階を成長ステージコード１、２細胞期Ｆ２から１６細胞期Ｆ５までの成長段階を成長ステージコード２、初期桑実胚Ｆ６の成長段階を成長ステージコード３、桑実胚Ｆ７の成長段階を成長ステージコード４、初期胚盤胞Ｆ８の成長段階を成長ステージコード５、完全胚盤胞Ｆ９の成長段階を成長ステージコード６、拡張胚盤胞Ｆ１０の成長段階を成長ステージコード７、脱出胚盤胞Ｆ１１の成長段階を成長ステージコード８、拡張脱出胚盤胞Ｆ１２の成長段階を成長ステージコード９とするような、受精卵Ｆの発育段階に応じて受精卵Ｆの画像に付与されるものである。（図１５参照）
【０１２２】
判定部５６は、受精卵Ｆの品質を判定した判定結果を表示制御部５８及び受精卵情報データベース５９に出力する。受精卵情報データベース５９に出力された判定結果は、受精卵情報データベース５９に記憶される。
【０１２３】
（ステップＳ０７：予測値算出）
予測部５７は、特徴量算出部５４から出力された形状変化（状態変化）に関する数値データと、第１の特徴量に関する数値データと、第２の特徴量に関する数値データと、第３の特徴量に関する数値データと、受精卵Ｆ内部の細胞に時系列に沿った動き量の変化に関する数値データの少なくとも１つに基づき、受精卵Ｆに関する予測値を算出する。具体的には、形状変化（状態変化）に関する数値データと、第１の特徴量に関する数値データと、第２の特徴量に関する数値データと、第３の特徴量に関する数値データと、受精卵Ｆ内部の細胞の時系列に沿った動き量の変化に関する数値データの少なくとも１つを学習済みモデルに適用することにより、受精卵Ｆに関する予測値としてう化率、着床率、妊娠率、受胎率、流産率、産仔体重、出生率及び育種価等の少なくとも１つ算出する（図１８参照）。そして、予測部５７は、この予測値を表示制御部５８及び受精卵情報データベース５９に出力する。受精卵情報データベース５９に出力された予測値は、受精卵情報データベース５９に記憶される。
【０１２４】
［変形例］
第４の実施形態では、判定部５６が特徴量算出部５４から出力された第１の特徴量に関する数値データと、第２の特徴量に関する数値データと、第３の特徴量に関する数値データと、受精卵Ｆ内部の細胞の動き量の変化に関する数値データの少なくとも１つに基づき、受精卵Ｆの品質が判定されるが、これに限られない。例えば、判定部５６は、特徴量算出部５４から出力された形状変化に関する数値データと、相対位置の変化に関する数値データと、第１〜第３の特徴量に関する数値データと、受精卵Ｆ内部の細胞の動き量の変化に関する数値データのいずれか又は全てに基づき、受精卵Ｆの品質を判定してもよい。
【０１２５】
＜第５の実施形態＞
次に、本技術の第５の実施形態に係る情報処理装置５０の受精卵Ｆの品質評価方法ついて説明する。先ず、第５の実施形態の品質評価方法を説明するにあたり、図１５を用いて受精卵の成長による形態変化について説明する。
【０１２６】
図１５は、受精後１日から１０日までの受精卵の一般的な成長段階を示す。図１５（ａ）は受精が確認された１日目の１細胞期の受精卵Ｆ１である。受精２日目になると、図１５（ｂ）に示すように２分割して２細胞期の受精卵Ｆ２となる。
【０１２７】
その後、順調に成長していくと、受精卵Ｆは、図１５（ｃ）、図１５（ｄ）、図１５（ｅ）と示すように、順に受精３日目に４細胞期の受精卵Ｆ３、受精４日目に８細胞期の受精卵Ｆ４、受精５日目に１６細胞期の受精卵Ｆ５というように細胞数が増えていく。
【０１２８】
その後、細胞同士が密着し、図１５（ｆ）に示すように受精５〜６日目に初期桑実胚Ｆ６となり、受精６日目に図１５（ｇ）に示すように桑実胚Ｆ７となる。更に成長し続けると細胞質内に隙間ができて胞胚腔を形成し、受精７日目に図１５（ｈ）に示すように初期胚盤胞Ｆ８となる。
【０１２９】
胞胚腔が拡大すると、受精７〜８日目には、図１５（ｉ）に示すように完全胚盤胞Ｆ９となる。胚盤胞の成長段階（Ｆ８以降）となると、将来胎児となる内部細胞塊Ｆａ（Inner Cell Mass、以下ＩＣＭと称す。）と栄養外胚葉Ｆｂ（Trophectoderm）の識別が可能となってくる。
【０１３０】
初期胚盤胞Ｆ８及び完全胚盤胞Ｆ９の成長段階では、受精卵の外形を形成する透明帯Ｆｃが認識される。更に、透明帯Ｆｃが薄くなって、受精卵は受精８〜９日目には拡張胚盤胞Ｆ１０となり、受精９日目には透明帯Ｆｃから胚盤胞が脱出する脱出胚盤胞Ｆ１１、受精９〜１０日目には拡張脱出胚盤胞Ｆ１２となる。
【０１３１】
一般的に、上記したような成長過程を経る受精卵には細胞の活発な増殖が停止するｌａｇ−ｐｈａｓｅ（休止期）があることが知られている。ここで、近年、このｌａｇ−ｐｈａｓｅが４細胞期（Ｆ３）から８細胞期（Ｆ４）へ分裂する過程に起こり、ｌａｇ−ｐｈａｓｅの開始細胞数が多く、開始時間が早く、期間が短い受精卵ほど、移植後の発生能（妊娠率等）が高いことが明らかにされている。
（http://www.naro.affrc.go.jp/project/results/laboratory/niah/1999/niah99-021.html参照）
【０１３２】
このような事情から、不妊治療や畜産等の現場においては、受精卵のｌａｇ−ｐｈａｓｅが、発生能の高い受精卵を識別する上で、重要な指標となるとして注目されている。
【０１３３】
そこで、第５の実施形態では、受精卵Ｆのｌａｇ−ｐｈａｓｅを判定し、このｌａｇ−ｐｈａｓｅから移植後の受精卵Ｆに関する発生能を予測する方法について、図７を適宜参照しながら説明する。なお、第５の実施形態の情報処理装置５０は、第１〜第４の実施形態で説明した評価方法に加えて以下のステップを実行するものであり、第１〜第４の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。
【０１３４】
［受精卵品質評価方法］
（ステップＳ０６：品質判定）
図１６は、培養時間に対する受精卵Ｆの時系列に沿った形状変化（径の変化）を示すグラフ５４ａと、受精卵Ｆ内部の細胞の動き量の時系列に沿った変化（速度ベクトルの合計値）を示すグラフ５４ｃとが併記された図である。
【０１３５】
判定部５６は、受精卵Ｆ内部の細胞の速度ベクトルの合計値の変化（第３の実施形態参照）に関する数値データを受精卵情報データベース５９から読み出し、当該数値データに所定の解析処理を施すことによって、単位培養時間当たりの速度ベクトルの合計値の変化がほぼゼロである第１の期間Ｔ１を検出する。
【０１３６】
次に、判定部５６は、第１の期間Ｔ１が検出された受精卵Ｆの径の変化（第１の実施形態参照）に関する数値データを受精卵情報データベース５９から読み出し、当該数値データに所定の解析処理を施すことによって、単位培養時間当たりの時系列に沿った径の変化がほぼゼロである第２の期間Ｔ２を検出する。
【０１３７】
続いて、判定部５６は、第１及び第２の期間Ｔ１，Ｔ２を検出した受精卵Ｆについて、第１及び第２の期間Ｔ１，Ｔ２に基づき、この受精卵Ｆのｌａｇ−ｐｈａｓｅ期Ｔ３（活動休止期）を判定する。即ち、判定部５６は、第１の期間Ｔ１であり、第２の期間Ｔ２でもある受精卵Ｆの培養期間をこの受精卵Ｆのｌａｇ−ｐｈａｓｅ期Ｔ３であると判定する。
【０１３８】
次いで、判定部５６は、ｌａｇ−ｐｈａｓｅ期Ｔ３における受精卵Ｆの径の変化に関する数値データと、先のステップＳ０２によって評価された当該受精卵Ｆのｌａｇ−ｐｈａｓｅ期Ｔ３での第１の品質データ（発育状況、細胞数、培養経過時間等）とを対応づけ、第６の品質データを生成する。そして、判定部５６は、第６の品質データを予測部５７及び受精卵情報データベース５９に出力する。受精卵情報データベース５９に出力された第６の品質データは、受精卵情報データベース５９に記憶される。
【０１３９】
（ステップＳ０７：予測値算出）
予測部５７は、判定部５６から出力された第６の品質データに基づき、受精卵Ｆに関する予測値を算出する。具体的には、予測部５７は、第６の品質データを学習済みモデルに適用することにより、受精卵Ｆに関する予測値としてう化率、着床率、妊娠率、受胎率、流産率、産仔体重、出生率及び育種価等の少なくとも１つ算出する（図１８参照）。そして、予測部５７は、この予測値を表示制御部５８及び受精卵情報データベース５９に出力する。受精卵情報データベース５９に出力された予測値は、受精卵情報データベース５９に記憶される。
【０１４０】
［作用］
第５の実施形態の情報処理装置５０では、受精卵Ｆのｌａｇ−ｐｈａｓｅ期Ｔ３と、このｌａｇ−ｐｈａｓｅ期Ｔ３に基づく予測値を自動的に算出することができる。これにより、移植後に発生能が高いと予測される受精卵Ｆの選定作業の効率性が飛躍的に向上する。
【０１４１】
［変形例］
第５の実施形態では、判定部５６は第１及び第２の期間Ｔ１，Ｔ２に基づき、受精卵Ｆのｌａｇ−ｐｈａｓｅ期Ｔ３を判定するがこれに限られない。例えば、判定部５６は第１及び第２の期間Ｔ１，Ｔ２に基づき、受精卵Ｆのｌａｇ−ｐｈａｓｅ期Ｔ３と、ｌａｇ−ｐｈａｓｅ期Ｔ３以外の活動期Ｔ４のいずれか一方又は両方を判定してもよい。
【０１４２】
この場合、判定部５６は、ｌａｇ−ｐｈａｓｅ期Ｔ３と活動期Ｔ４のいずれか一方又は両方と、これらの期間での受精卵Ｆに関する第１の品質データに基づき、上記品質評価方法と同様な方法によって、受精卵Ｆに関する予測値（う化率、着床率、妊娠率、受胎率、流産率、産仔体重、出生率及び育種価等）を算出してもよい。また、受精卵Ｆのｌａｇ−ｐｈａｓｅ期Ｔ３は、第１及び第２の期間Ｔ１，Ｔ２のいずれか一方に基づき判定されてもよい。
【０１４３】
また、第５の実施形態では、判定部５６は、単位培養時間当たりの受精卵Ｆの径の変化がほぼゼロであり、且つ、単位培養時間当たりの速度ベクトルの合計値の変化がほぼゼロである受精卵Ｆの状態をｌａｇ−ｐｈａｓｅ期Ｔ３と判定するがこれに限られない。例えば、判定部５６は、単位培養時間当たりの受精卵Ｆの径の変化と、単位培養時間当たりの速度ベクトルの合計値の変化のそれぞれが所定の範囲内である受精卵Ｆの状態をｌａｇ−ｐｈａｓｅ期Ｔ３と判定してもよい。
【０１４４】
さらに、第５の実施形態では、判定部５６は、受精卵Ｆの時系列に沿った速度ベクトルの合計値の変化に関する数値データに基づき、第１の期間Ｔ１を検出するが、これに限られない。判定部５６は、受精卵Ｆの速度ベクトルの合計値の時系列に沿った変化以外に、最小速度、最大速度、最大加速度、平均速度、平均加速度、中央値、標準偏差及び加速度ベクトルの合計値の時系列に沿った変化（第３の実施形態参照）に関する数値データに基づき第１の期間Ｔ１を検出してもよい。
【０１４５】
加えて、第５の実施形態では、判定部５６は、受精卵Ｆの径の変化に関する数値データに基づき、第２の期間Ｔ２を検出するがこれに限られない。判定部５６は、受精卵Ｆの径の変化に関する数値データ以外に、面積、体積又は真円度の変化（第１の実施形態参照）に関する数値データに基づき第２の期間Ｔ２を検出してもよい。
【０１４６】
＜受精卵の品質判定と予測値の算出について＞
本技術の情報処理装置５０は、ユーザの知的作業を代替する所謂特化型ＡＩ（Artificial Intelligence）を利用して、受精卵Ｆに関する品質判定と予測値の算出を実行する。図１８は、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。
【０１４７】
特化型ＡＩの大まかな仕組みを説明すると、特化型ＡＩは、学習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学習させることにより得られた学習済みモデルに対して、任意の入力データを適用することで結果物が得られる仕組みである。
【０１４８】
ここで、本技術において、予め受精卵情報データベース５９に記憶された、形状変化（状態変化）に関する数値データ、受精卵ＦのウェルＷに対する相対位置の時系列に沿った変化に関する数値データ、受精卵Ｆ内部の細胞の時系列に沿った動き量の変化に関する数値データ、第１〜第３の特徴量に関する数値データ及び第１〜第６の品質データは、図１８の「学習データ」に相当する。
【０１４９】
また、特徴量算出部５４から判定部５６及び予測部５７に出力された、形状変化（状態変化）に関する数値データ、受精卵ＦのウェルＷに対する相対位置の時系列に沿った変化に関する数値データ、受精卵Ｆ内部の細胞の時系列に沿った動き量の変化に関する数値データ及び第１〜第３の特徴量に関する数値データと、入力部７０に入力された第１の品質データと、判定部５６から予測部５７に入力された第６の品質データは、図１８の「入力データ」に相当する。
【０１５０】
さらに、図１８の「アルゴリズム」は、例えば、機械学習アルゴリズムである。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、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。
【０１５１】
加えて、判定部５６が受精卵Ｆの品質を判定した判定結果と、予測部５７により算出された予測値は、図１８の「結果物」に相当する。
【０１５２】
＜第６の実施形態＞
次に、本技術の第６の実施形態に係る観察システム２００について説明する。図１７は、本技術の第６の実施形態の観察システム２００の構成例を模式的に示す図である。以下、第１の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。
【０１５３】
第６の実施形態の観察システム２００は、受精卵Ｆを撮像する撮像部２１を含む観察装置２０を設置した場所とは別のネットワークを介してクラウド側で撮像画像の加工、蓄積、機械学習による受精卵Ｆの品質解析を行う構成である。即ち、本実施形態に係る情報処理装置５０は、クラウドサーバとして構成される。
【０１５４】
観察システム２００は、図１７に示すように、インキュベータ１０と、観察装置２０と、湿度・温度・ガス制御部３０と、検出部４０と、情報処理装置５０と、ゲートウェイ端末ＰＣ２１０と、を有する。第６の実施形態の情報処理装置５０は、ネットワークを介してゲートウェイ端末ＰＣ２１０に接続される。さらに、携帯端末２２０とＰＣ２３０はネットワークを介して情報処理装置５０に接続される。
【０１５５】
ゲートウェイ端末ＰＣ２１０は観察装置２０に接続され、第１及び第２タイムラプス画像Ｇ１，Ｇ２を撮像部２１から受け取り、ネットワークを介してこの画像を情報処理装置５０に出力する。また、ゲートウェイ端末ＰＣ２１０は、第１及び第２タイムラプス画像Ｇ１，Ｇ２を記憶し、ユーザに操作されることによってネットワークを介して情報処理装置５０から第１及び第２タイムラプス画像Ｇ１，Ｇ２を受け取り表示する。
【０１５６】
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。
【０１５７】
例えば、観察システム１００，２００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、もしくは連続的にステップＳ０１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の品質が評価されるが、これに限られない。本技術の観察システム１００，２００は、必要に応じてリアルタイムに画像を取得してもよく、表示装置６０に受精卵Ｆの画像を表示させて随時観察、評価するようにしてもよい。
【０１５８】
また、本技術の観察システム１００，２００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、イヌ又はネコ等の家畜由来のものであってもよく、ヒト由来のものであってもよい。
【０１５９】
さらに、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。ここで、単一の細胞または複数の細胞の集合体は、卵母細胞（oocyte）、卵子（eggまたはovum）、受精卵（fertile ovumまたはzygote）、未分化胚芽細胞（blastocyst）、胚（embryo）を含む受精卵の成長過程の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。
【０１６０】
加えて、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。
【０１６１】
なお、本技術は以下のような構成もとることができる。
【０１６２】
（１）
受精卵が時系列に撮像されたタイムラプス画像を取得する画像取得部と、
前記受精卵の時系列に沿った状態変化を算出する特徴量算出部と、
前記状態変化に基づき、前記受精卵の活動期及び休止期のいずれか一方又は両方を判定する判定部と
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、
上記特徴量算出部は、上記状態変化として、上記受精卵の内部の動き量の変化を算出する
情報処理装置。
（３）
上記（１）又は（２）に記載の情報処理装置であって、
上記特徴量算出部は、上記状態変化として、上記受精卵の形状変化を算出する
情報処理装置。
（４）
上記（３）に記載の情報処理装置であって、
上記特徴量算出部は、上記形状変化として、上記受精卵の径の変化を算出する
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、
上記判定部は、単位時間当たりの上記動き量の変化と単位時間あたりの上記形状変化のそれぞれが所定の変化量の範囲内である上記受精卵の状態を、上記休止期と判定する
情報処理装置。
（６）
上記（３）から（５）のいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
上記判定部は、単位時間あたりの上記形状変化がほぼゼロであり、且つ、単位時間あたりの上記動き量の変化がほぼゼロである上記受精卵の状態を、上記休止期と判定する
情報処理装置。
（７）
上記（１）から（６）のいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
上記活動期及び上記休止期のいずれか一方又は両方に基づき、上記受精卵に関するう化率、着床率、妊娠率、受胎率、流産率、産仔体重、出生率及び育種価の少なくとも１つを算出する予測部をさらに具備する
情報処理装置。
（８）
上記（７）に記載の情報処理装置であって、
上記予測部は、機械学習アルゴリズムに学習データを学習させることにより得られた学習済みモデルを用いて、前記う化率、前記着床率、前記妊娠率、前記受胎率、前記流産率、前記産仔体重、前記出生率及び前記育種価の少なくとも１つを算出する
情報処理装置。
（９）
受精卵が時系列に撮像されたタイムラプス画像を取得し、
上記受精卵の時系列に沿った状態変化を算出し、
上記状態変化に基づき、上記受精卵の活動期及び休止期のいずれか一方又は両方を判定する
情報処理方法。
（１０）
受精卵が時系列に撮像されたタイムラプス画像を取得するステップと、
上記受精卵の時系列に沿った状態変化を算出するステップと、
上記状態変化に基づき、上記受精卵の活動期及び休止期のいずれか一方又は両方を判定するステップと
を情報処理装置に実行させるプログラム。
（１１）
受精卵を時系列に撮像する撮像部と、
上記撮像部により撮像されたタイムラプス画像を取得する画像取得部と、上記受精卵の時系列に沿った状態変化を算出する特徴量算出部と、上記状態変化に基づき、上記受精卵の活動期及び休止期のいずれか一方又は両方を判定する判定部とを有する情報処理装置と
を具備する観察システム。
【符号の説明】
【０１６３】
１００，２００・・・観察システム
１０・・・インキュベータ
２０・・・観察装置
２１・・・撮像部
２２・・・光源
２３・・・培養容器群
２３ａ・・培養容器
３０・・・湿度・温度・ガス制御部
４０・・・検出部
５０・・・情報処理装置
５１・・・画像取得部
５２・・・画像加工部
５３・・・認識部
５４・・・特徴量算出部
５５・・・撮像制御部
５６・・・判定部
５７・・・予測部
５８・・・表示制御部
５９・・・受精卵情報データベース
６０・・・表示装置
７０・・・入力部
Ｆ・・・受精卵
Ｗ・・・ウェル
【図１】
2018179971.tif 000003
【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】
2018179971.tif 000009
【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】
2018179971.tif 000015
【図１４】
2018179971.tif 000016
【図１５】
2018179971.tif 000017
【図１６】
2018179971.tif 000018
【図１７】
2018179971.tif 000019
【図１８】
2018179971.tif 000020
【国際調査報告】
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2018179971.tif 000022
2018179971.tif 000023
2018179971.tif 000024