(57)【要約】【課題】主観的判断をすることなく、受精卵の画像データだけで正常児獲得の可否を予測可能な診断結果が得られる受精卵の画像診断システムを提供する。【解決手段】受精卵の画像データは、妊娠予後が判明している画像データ１０を含んでおり、画像データ１０は、生児獲得に至った正常画像データと、染色体異常の異常画像データとで構成され、解析手段６は、正常画像データ及び異常画像データから複数の教師データを選択し、教師データから識別器を作成し、正常画像データ及び異常画像データから複数のテストデータを抽出し、識別器で各テストデータを診断して、テストデータの正診率を演算し、識別器の作成、テストデータの抽出及び正診率の演算を、選択する教師データを変えて繰り返し、繰り返しにより得られた複数の正診率に基づいて、繰り返しにより得られた複数の識別器から最適識別器を決定する。【選択図】図１
2019097425.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
機械学習の手法を用いた受精卵の画像診断システムであって、
受精卵の画像データを格納する記憶手段と、
受精卵の画像データを記憶手段に取り込むための受信手段と、
前記画像データを解析する解析手段と、
前記解析手段による解析結果を出力する出力手段とを備えており、
前記受精卵の画像データは、妊娠予後が判明している画像データを含んでおり、
前記妊娠予後が判明している画像データは、生児獲得に至った正常画像データと、染色体異常の異常画像データとで構成され、
前記解析手段は、
前記正常画像データ及び前記異常画像データから複数の教師データを選択し、
前記教師データから識別器を作成し、
前記正常画像データ及び前記異常画像データから複数のテストデータを抽出し、
前記識別器で前記各テストデータを診断して、前記テストデータの正診率を演算し、
前記識別器の作成、前記テストデータの抽出及び前記正診率の演算を、選択する前記教師データを変えて繰り返し、
前記繰り返しにより得られた複数の前記正診率に基づいて、前記繰り返しにより得られた複数の前記識別器から最適識別器を決定することを特徴とする受精卵の画像診断システム。
【請求項２】
前記解析手段は、前記最適識別器を決定する前に、前記識別器の作成、前記テストデータの抽出及び前記正診率の演算を、選択する前記教師データの個数を変えて繰り返し、個数の異なる前記各教師データについて演算された前記正診率に基づいて、教師データの最適個数を決定し、前記教師データの数を最適個数として、前記識別器の作成、前記テストデータの抽出及び前記正診率の演算を、選択する前記教師データを変えて繰り返し、前記繰り返しにより得られた複数の前記正診率に基づいて、前記繰り返しにより得られた複数の前記識別器から最適識別器を決定する請求項１に記載の受精卵の画像診断システム
【請求項３】
コンピュータに、機械学習の手法を用いて受精卵の画像診断を実行させるための受精卵の画像診断プログラムであって、
受精卵の画像データを記憶手段に取り込む取り込みステップと、
前記画像データを解析する解析ステップと、
前記解析手段による解析結果を出力する出力ステップとを前記コンピュータに実行させ、
前記受精卵の画像データは、妊娠予後が判明している画像データを含んでおり、
前記妊娠予後が判明している画像データは、生児獲得に至った正常画像データと、染色体異常の異常画像データとで構成され、
前記解析ステップにおいて、
前記正常画像データ及び前記異常画像データから複数の教師データを選択し、
前記教師データから識別器を作成し、
前記正常画像データ及び前記異常画像データから複数のテストデータを抽出し、
前記識別器で前記各テストデータを診断して、前記テストデータの正診率を演算し、
前記識別器の作成、前記テストデータの抽出及び前記正診率の演算を、選択する前記教師データを変えて繰り返し、
前記繰り返しにより得られた複数の前記正診率に基づいて、前記繰り返しにより得られた複数の前記識別器から最適識別器を決定することを特徴とすることを特徴とする受精卵の画像診断プログラム。
【請求項４】
前記解析ステップにおいて、前記最適識別器を決定する前に、前記識別器の作成、前記テストデータの抽出及び前記正診率の演算を、選択する前記教師データの個数を変えて繰り返し、個数の異なる前記各教師データについて演算された前記正診率に基づいて、教師データの最適個数を決定し、前記教師データの数を最適個数として、前記識別器の作成、前記テストデータの抽出及び前記正診率の演算を、選択する前記教師データを変えて繰り返し、前記繰り返しにより得られた複数の前記正診率に基づいて、前記繰り返しにより得られた複数の前記識別器から最適識別器を決定する請求項３に記載の受精卵の画像診断プログラム。
【請求項５】
機械学習の手法を用いて受精卵の画像診断をコンピュータに実行させるための受精卵の画像診断方法であって、
受精卵の画像データを記憶手段に取り込む取り込みステップと、
前記画像データを解析する解析ステップと、
前記解析手段による解析結果を出力する出力ステップとを備え、
前記受精卵の画像データは、妊娠予後が判明している画像データを含んでおり、
前記妊娠予後が判明している画像データは、生児獲得に至った正常画像データと、染色体異常の異常画像データとで構成され、
前記解析ステップにおいて、
前記正常画像データ及び前記異常画像データから複数の教師データを選択し、
前記教師データから識別器を作成し、
前記正常画像データ及び前記異常画像データから複数のテストデータを抽出し、
前記識別器で前記各テストデータを診断して、前記テストデータの正診率を演算し、
前記識別器の作成、前記テストデータの抽出及び前記正診率の演算を、選択する前記教師データを変えて繰り返し、
前記繰り返しにより得られた複数の前記正診率に基づいて、前記繰り返しにより得られた複数の前記識別器から最適識別器を決定することを特徴とすることを特徴とする受精卵の画像診断方法。
【請求項６】
前記解析ステップにおいて、前記最適識別器を決定する前に、前記識別器の作成、前記テストデータの抽出及び前記正診率の演算を、選択する前記教師データの個数を変えて繰り返し、個数の異なる前記各教師データについて演算された前記正診率に基づいて、教師データの最適個数を決定し、前記教師データの数を最適個数として、前記識別器の作成、前記テストデータの抽出及び前記正診率の演算を、選択する前記教師データを変えて繰り返し、前記繰り返しにより得られた複数の前記正診率に基づいて、前記繰り返しにより得られた複数の前記識別器から最適識別器を決定する請求項５に記載の受精卵の画像診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、受精卵の画像診断システム、受精卵の画像診断プログラム及び受精卵の画像診断方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
我が国は少子化の危機に瀕している一方で、不妊に悩む患者は多い。不妊患者の妊娠成立を図る治療として、体外受精又は顕微授精が挙げられる。体外受精は、卵巣から卵細胞を取り出し（採卵）、体外で精子を与えて受精卵を作る治療であり、顕微授精は、体外で顕微鏡を見ながら精子を直接卵細胞に注入して受精させ受精卵を作る治療である。いずれの治療においても、受精卵を培養して成長させ、一旦凍結して保存し、患者の条件が良い時に解凍して、子宮に戻して妊娠成立を図るというものである。
【０００３】
子宮に戻すべき受精卵の選択は、解凍前と解凍後に顕微鏡で見て医師、検査技師又は培養士が顕微鏡観察により主観的に判断しており、正常と判断した受精卵であっても、現在、妊娠に至るのは高々３０％に留まっている。すなわち、主観的な判断は精度が低く、判断手法を工夫したとしても精度を上げるには一定の限界があった。
【０００４】
他方、１回当たりの治療費は高額であり、かつ自費負担となる。このため、受精卵選択の判断の精度が低いと、治療回数も増え時間が浪費され、心理的ストレスに加え、経済的ストレスも多大となる。このような背景の下、不妊の治療においては、できるだけ早く、かつ経済的負担が少なく妊娠に至ることが患者にも社会的にも求められている。
【０００５】
この点、医療の分野においては、コンピュータを用いて診断画像の分析、評価等を行う各種技術が提案されている。例えば、特許文献１には、診断画像の読影に際して、画像の特徴量を用いた類似症例の検索をコンピュータで実現させ、診断精度を向上させる診断支援技術が提案されている。特許文献２には、撮像された画像のみを用いて、受精卵内の細胞を識別することなく受精卵の品質評価に有益な情報の提示をコンピュータで実現させる受精卵品質評技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００２−２３０５１８号公報
【特許文献２】特開２０１０−１８１４０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１に記載の技術は、受精卵の画像を対象とするものではなく、対象画像が臓器を対象としたＣＴ画像であり、類似症例の検索を可能にして診断精度を向上させるというものであった。すなわち、特許文献１の記載からは、受精卵の画像に対して妊娠成立の可否を判断する手法を導き出すのは困難であった。他方、特許文献２に記載の技術は、受精卵の画像を対象とするものであるが、受精卵を品質評価する技術に留まり、妊娠成立の可否を直接的に判断する技術ではなかった。
【０００８】
本発明は、前記のような従来の問題を解決するものであり、主観的判断をすることなく、受精卵の画像データだけで正常児獲得の可否を予測可能な診断結果が得られる受精卵の画像診断システム、受精卵の画像診断プログラム及び受精卵の画像診断方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前記目的を達成するために、本発明の画像診断システムは、機械学習の手法を用いた受精卵の画像診断システムであって、受精卵の画像データを格納する記憶手段と、受精卵の画像データを記憶手段に取り込むための受信手段と、前記画像データを解析する解析手段と、前記解析手段による解析結果を出力する出力手段とを備えており、前記受精卵の画像データは、妊娠予後が判明している画像データを含んでおり、前記妊娠予後が判明している画像データは、生児獲得に至った正常画像データと、染色体異常の異常画像データとで構成され、前記解析手段は、前記正常画像データ及び前記異常画像データから複数の教師データを選択し、前記教師データから識別器を作成し、前記正常画像データ及び前記異常画像データから複数のテストデータを抽出し、前記識別器で前記各テストデータを診断して、前記テストデータの正診率を演算し、前記識別器の作成、前記テストデータの抽出及び前記正診率の演算を、選択する前記教師データを変えて繰り返し、前記繰り返しにより得られた複数の前記正診率に基づいて、前記繰り返しにより得られた複数の前記識別器から最適識別器を決定することを特徴とする。
【００１０】
本発明の画像診断プロブラムは、コンピュータに、機械学習の手法を用いて受精卵の画像診断を実行させるための受精卵の画像診断プログラムであって、受精卵の画像データを記憶手段に取り込む取り込みステップと、前記画像データを解析する解析ステップと、前記解析手段による解析結果を出力する出力ステップとを前記コンピュータに実行させ、前記受精卵の画像データは、妊娠予後が判明している画像データを含んでおり、前記妊娠予後が判明している画像データは、生児獲得に至った正常画像データと、染色体異常の異常画像データとで構成され、前記解析ステップにおいて、前記正常画像データ及び前記異常画像データから複数の教師データを選択し、前記教師データから識別器を作成し、前記正常画像データ及び前記異常画像データから複数のテストデータを抽出し、前記識別器で前記各テストデータを診断して、前記テストデータの正診率を演算し、前記識別器の作成、前記テストデータの抽出及び前記正診率の演算を、選択する前記教師データを変えて繰り返し、前記繰り返しにより得られた複数の前記正診率に基づいて、前記繰り返しにより得られた複数の前記識別器から最適識別器を決定することを特徴とすることを特徴とする。
【００１１】
本発明の画像診断方法は、機械学習の手法を用いて受精卵の画像診断をコンピュータに実行させるための受精卵の画像診断方法であって、受精卵の画像データを記憶手段に取り込む取り込みステップと、前記画像データを解析する解析ステップと、前記解析手段による解析結果を出力する出力ステップとを備え、前記受精卵の画像データは、妊娠予後が判明している画像データを含んでおり、前記妊娠予後が判明している画像データは、生児獲得に至った正常画像データと、染色体異常の異常画像データとで構成され、前記解析ステップにおいて、前記正常画像データ及び前記異常画像データから複数の教師データを選択し、前記教師データから識別器を作成し、前記正常画像データ及び前記異常画像データから複数のテストデータを抽出し、前記識別器で前記各テストデータを診断して、前記テストデータの正診率を演算し、前記識別器の作成、前記テストデータの抽出及び前記正診率の演算を、選択する前記教師データを変えて繰り返し、前記繰り返しにより得られた複数の前記正診率に基づいて、前記繰り返しにより得られた複数の前記識別器から最適識別器を決定することを特徴とすることを特徴とする。
【００１２】
本発明によれば、受精卵の画像データに対し、撮影や測定等の機材を用いることなく、コンピュータのプログラムを実行させるだけで、主観的判断をすることなく診断が可能になる。そして、データを診断する識別器は、妊娠予後が判明している妊娠予後判明画像データに基づいて機械学習の手法により統計的に作成するので、診断結果は正常児獲得の可否を高い精度で予測可能なものとなる。
【００１３】
本発明の画像診断システムにおいては、前記解析手段は、前記最適識別器を決定する前に、前記識別器の作成、前記テストデータの抽出及び前記正診率の演算を、選択する前記教師データの個数を変えて繰り返し、個数の異なる前記各教師データについて演算された前記正診率に基づいて、教師データの最適個数を決定し、前記教師データの数を最適個数として、前記識別器の作成、前記テストデータの抽出及び前記正診率の演算を、選択する前記教師データを変えて繰り返し、前記繰り返しにより得られた複数の前記正診率に基づいて、前記繰り返しにより得られた複数の前記識別器から最適識別器を決定することが好ましい。
【００１４】
本発明の画像診断プロブラム及び画像診断方法においては、前記解析ステップにおいて、前記最適識別器を決定する前に、前記識別器の作成、前記テストデータの抽出及び前記正診率の演算を、選択する前記教師データの個数を変えて繰り返し、個数の異なる前記各教師データについて演算された前記正診率に基づいて、教師データの最適個数を決定し、前記教師データの数を最適個数として、前記識別器の作成、前記テストデータの抽出及び前記正診率の演算を、選択する前記教師データを変えて繰り返し、前記繰り返しにより得られた複数の前記正診率に基づいて、前記繰り返しにより得られた複数の前記識別器から最適識別器を決定することが好ましい。
【００１５】
前記本発明の好ましい構成によれば、正診率に基づいて、教師データの最適個数を決定するので、機械学習の過学習による診断精度の低下を防止することができる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明の効果は前記のとおりであり、本発明によれば、受精卵の画像データに対し、撮影や測定等の機材を用いることなく、コンピュータのプログラムを実行させるだけで、主観的判断をすることなく診断が可能になる。そして、データを診断する識別器は、妊娠予後が判明している妊娠予後判明画像データに基づいて機械学習の手法により統計的に作成するので、診断結果は正常児獲得の可否を高い精度で予測可能なものとなる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の一実施形態に係る受精卵の画像診断システムの構成図。
【図２】本発明の一実施形態に係る画像診断システムのフローチャート。
【図３】受精卵の正常画像データの一例の模式図。
【図４】受精卵の異常画像データの一例の模式図。
【図５】図３に示した正常画像データに加え、これを増幅した画像データを示した模式図。
【図６】本発明の一実施形態において、教師データの最適個数の決定のプロセスを示すフローチャート。
【図７】本発明の一実施形態において、教師データの枚数と正診率との関係を示した図。
【図８】本発明の一実施形態において、最適識別器の決定のためのプロセスを示すフローチャート。
【図９】本発明の一実施形態において、画像データと最適識別器による診断結果との関係を示した図。
【図１０】本発明の一実施形態に係る診断の指標を示した図。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の一実施形態について図面を参照しながら説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る受精卵の画像診断システム（以下、単に「画像診断システム」という。）の構成図を示している。画像診断システム１は、受精卵の画像データに基づいて、妊娠成立の可否に関する判断情報を出力するシステムである。画像診断システム１は、インターネット８を介して、複数の医療機関１、２等に対して、受精卵の画像データ等の各種データの受け渡しを行う。解析手段６（ＣＰＵ：中央演算処理装置）により各種演算処理が行われる。キーボード等の入力手段４により各種データの入力、設定を行う。ディスプレイ、プリンタ等の出力手段５により、出力結果が出力される。受信手段２で受信した医療機関からの画像データは、医療機関毎に記憶手段７に格納される。解析手段６による解析結果は、送信手段３により複数の医療機関１、２等に向けて送信される。
【００１９】
画像診断システム１が取り扱う画像データは、人工授精又は顕微授精を行ってその妊娠予後が判明している画像データ（以下、「妊娠予後判明画像データ」という。）と、診断対象の画像データ（以下、「診断対象画像データ」である。診断対象画像データは、妊娠成立の可否が不明なデータである。図１において、受信手段２は、診断対象画像データ１１を複数の医療機関１、２等からインターネット８を介して個別に受信する。これとは別に、受信手段２は妊娠予後判明画像データ１０を受信する。両画像データは、例えばjpegフォーマットであり、いずれも記憶手段７に格納される。
【００２０】
前記の画像データはいずれも解析する前に予め画像処理を行なう。画像処理は、例えば背景のアーチファクトや格納容器の影などの消去、数値化された画像の標準化処理である。よって、解析手段６で解析される画像データは、予め画像処理がされたものである。画像処理は、解析前に実施されていればよく、同一プログラムで実施してもよく、画像処理用の別のプログラムで実施してもよい。通常はいずれの場合も、画像処理後の画像データを解析手段６が解析することになるが、同一プログラムで画像処理を実施する場合は、解析手段６に解析前の画像データに対し画像処理を行う機能を持たせてもよい。
【００２１】
解析手段６は診断対象画像データについて、妊娠成立の可否に関する判断情報を導き出す。このような判断情報を導き出す前提として、画像診断システム１には、妊娠予後判明画像データ１０に基づいて、後述する最適識別器が作成されている。すなわち、画像診断システム１による情報処理は、妊娠予後判明画像データ１０に基づいて最適識別器を作成する情報処理と、最適識別器を用いて診断対象画像データ診断する情報処理とに大別される。本実施形態では、この２つの情報処理を１つのプログラムで実行する例で説明するが、各情報処理を別のプログラムで実行してもよい。
【００２２】
図２は、本発明の一実施形態に係る画像診断システム１のフローチャートを示している。後に説明する図６は教師データの最適個数の決定のプロセスを示すフローチャーを示しており、図８は最適識別器の決定のためのプロセスを示すフローチャートを示している。画像診断システム１は、コンピュータに画像診断プログラムを実行させて使用される。本実施形態では、本発明を画像診断システム１として説明するが、図２、図６及び図８に示した画像診断システム１の情報処理の流れは、画像診断プログラムがコンピュータに実行させるステップを示したものでもある。したがって、本実施形態で説明する画像診断システム１による情報処理の内容は、画像診断プログラムがコンピュータに実行させる内容でもある。
【００２３】
図２において、初期設定（ステップ１００）の後、画像データを読み込む（ステップ１０１）。前記のとおり、画像診断システム１が取扱う画像データは、妊娠予後が判明している妊娠予後判明画像データ１０（図１参照）と、診断対象の診断対象画像データ１１（図１参照）の２種類である。両画像データを連続して読み込んでもよいが、少なくとも妊娠予後判明画像データ１０を読み込んでおけば、最適識別器の作成が可能になり（ステップ１０４）、この後に診断対象画像データ１１を読み込んでもよい。
【００２４】
ステップ１０２〜ステップ１０４は、診断対象画像データ１１を診断する前の前段階のステップであり、本実施形態では、診断の精度を高めるために、教師データの最適個数を決定した上で、改めて最適個数の教師データを選択し、最適識別器を決定するようにしている。詳細は後に説明するが、解析処理が開始すると、教師データの最適個数を決定し（ステップ１０３）、続いて最適識別器を決定し（ステップ１０４）、最適識別器で診断対象の画像データを診断する（ステップ１０５）。
【００２５】
最適識別器の決定のための解析処理及び最適識別器による画像データの診断のための解析処理はいずれも、人工知能による教師付機械学習のパターン認識を活用したものである。解析処理のプログラム言語としては例えばWolfram言語が挙げられる。機械学習のパターン認識についてはlogistic regression、naive Bayes、random forest、nearest neighbors、neural network、deep learningという認識方法が挙げられる。Wolfram言語にはこれらの認識方法を扱う関数がすでに用意されており、各認識方法から最適なものを選択すればよい。
【００２６】
図１において、妊娠予後判明画像データ１０は、正常画像データと異常画像データとに分類される。正常画像データは、後に生児獲得に至った画像データである。異常画像データは、染色体異常の異常画像データである。異常画像データは、染色体異常であったことが判明していればよく、当該異常画像データに係る受精卵を実際に子宮に戻して妊娠の有無を確認したものであるか否かは問わない。染色体異常であれば、正常生児獲得に至らないことが明らかであるからである。よって、異常画像データは、後に妊娠したが流産となりその時の染色体検査で染色体異常と判明しているものでもよく、着床前スクリーニング（ＰＧＳ）にて染色体異常（異数体及びモザイク）と判明しているものでもよく、両者が混在していてもよい。
【００２７】
正常画像データ及び異常画像データのいずれについても、解析手段６で解析する際には形式を統一する。例えば、画像解像度を例えば７２pixel／inchで１００×１００pixelsの正方形になるように変換する。図３の符合１０は正常画像データの一例の模式図を示しており、図４の符合１１は異常画像データの一例の模式図を示している。各画像データは正方形に変換されているため、回転及び反転により、同じ正方形の画像データを増幅することができる。
【００２８】
図５は図３に示した正常画像データに加え、これを増幅した画像データを示している。１個の画像データは、図５に示したように、９０度回転、１８０度回転、２７０度回転により３個の画像が追加され、反転、反転９０度回転、反転１８０度回転、反転２７０度回転により４枚の画像が追加され、元の画像データを含めると８枚の画像データが得られる。このことは、図４に示した異常画像データ１１についても同様である。このように、画像データを増幅することにより、１個の画像データを８倍の枚数の画像データに増幅することができるので、画像データの特徴を多面的に表現でき、後に説明する識別器の精度を高めることができる。
【００２９】
画像データの形式の統一は、前記のものに限られるのではなく、適宜変更してもよい。例えば、各画像データを円形に変換し、回転及び反転により、画像データを増幅してもよい。円形画像データの場合、画像データを小さな角度で小刻みに回転させることにより、増幅枚数を増やすことができ、画像データの特徴をより多面的に表現でき、識別器の精度向上に有利になる。
【００３０】
画像診断システム１は、正常画像データ及び異常画像データを含む妊娠予後判明画像データから教師データを選択し、同データから識別器を作成する。本実施形態では、機械学習の過学習による診断精度の低下を防止するために、予め教師データの最適個数を決定する。図６は、教師データの最適個数の決定のプロセスを示すフローチャートである。
【００３１】
以下図６を参照しながら、教師データの最適個数の決定について説明する。便宜のため数値例を挙げながら説明するが、一例でありこれに限定されるものではない。例えば、下記実施形態では増幅後の画像データの枚数は２６００枚であるが、数千枚のレベルで適宜変更してもよく、数万枚のレベルで適宜変更してもよい。下記実施形態では、教師データの最適枚数は１１５０枚であるが、元の画像データが数万枚であれば、教師データの最適枚数は、例えば２万枚程度にもなり得る。
【００３２】
本実施形態では、画像診断システム１は、図１において妊娠予後判明画像データ１０として、正常画像データを１２５枚と、異常画像データを２００枚受信した。異常画像データ２００枚には、後に妊娠したが流産となりその時の染色体検査で染色体異常だったことが判明している画像データと、着床前スクリーニングにて染色体異常と判明している画像データが含まれている。前記のとおり、画像データの増幅により、画像データは８倍の枚数に増幅されるので、正常画像データは１０００枚となり、異常画像データは１６００枚となり、画像データは合計２６００枚となる。
【００３３】
図６において、教師データ９０枚（ｎ枚）を初期値として設定する（ステップ１１０）。続いて、２６００枚の画像データから９０枚の画像データを教師データとして選択する（ステップ１１１）。９０枚の教師データの内訳は、正常画像データ及び異常画像データをそれぞれ同数枚の４５枚（ｎ／２枚）とした。この９０枚の教師データから識別器を作成する（ステップ１１２）。
【００３４】
識別器とは入力されたデータをいくつかのクラスに分類する識別関数プログラムのことであり、ここではクラスは正常と異常の２分類である。教師データから画像特徴を抽出し、正常と異常とをできるだけ区別できるようなパラメータを設定することで識別器を求める。識別器に診断対象の画像データを入力すると、正常か異常かのいずれかの結果が出力される。
【００３５】
また、後述するようにステップ１０５の最適識別器は、個々の受精卵の画像データの正常及び異常についての２分類解析結果を示すだけでなく、異常（及び正常）の確率を出力する。異常確率は、診断対象の画像データについて、その画像特徴に基づいて、当該画像データが異常である確率を識別器が演算したものである。識別器が当該画像データを異常と診断している場合は、当該画像データの異常確率は０．５以上（判断基準は適宜変更してもよい。）である。異常確率が演算されると、正常確率は画一的に定まり、正常確率＝１−異常確率である。
【００３６】
次に、識別器で判定を行うテストデータを抽出する（ステップ１１３）。テストデータは、２６００枚の画像データの中から教師データとして選択した９０枚の画像データを除いた２５１０枚の画像データの中からランダムに５００枚（ｎ１枚）の画像データを抽出する。５００枚のテストデータの内訳は、正常画像データ及び異常画像データをそれぞれ同数枚の２５０枚（ｎ１／２枚）とした。この合計５００枚のテストデータについて、ステップ１１２で作成した識別器で診断を行う（ステップ１１４）。
【００３７】
診断は、正常又は異常の２種類であり、５００枚のテストデータに対し５００個の診断結果が得られる。テストデータは正常又は異常が判明している画像データであるため、診断結果の正否の判定が可能である。すなわち、診断結果が正常であり、当該テストデータも正常である場合と、診断結果が異常であり、当該テストデータも異常である場合は、正判定となる。他方、診断結果が正常であり、当該テストデータが異常である場合と、診断結果が異常であり、当該テストデータが正常である場合は否判定となる。本実施形態では、正診率を次の式（１）で定義し、５００枚のテストデータの診断結果について正診率を演算する（ステップ１１５）。
式（１）正診率＝正判定のテストデータ枚数／テストデータ総枚数
【００３８】
５００枚のテストデータに対し正診率を演算した後は、改めてランダムに５００枚のテストデータを抽出し、ステップ１１３〜ステップ１１５を実行し、改めて正診率を演算する。これは、初回の正診率の演算も含めて１０回（ｎ２回）繰り返す。このことにより、１０個の正診率が得られる。
【００３９】
１０回の正診率の演算が完了すると、９０枚であった教師データの枚数を増加させる（ステップ１１６）。以後新たに設定した教師データの枚数でステップ１１１〜１１５を繰り返し、改めて１０個の正診率が得られる。以後、教師データの枚数を増加させて同じ手順を繰り返すことにより、教師データの枚数毎に１０個の正診率が得られる。
【００４０】
図７は教師データの枚数と正診率との関係を示す図である。教師データが２００枚の部分を例にとると、下端１６は平均値から標準偏差値を引いた値、上端１７は平均値に標準偏差値を加えた値を示しており、点１５は平均値を示している。下端１６と上端１７との間が離れているほど、ばらつきが大きく標準偏差も大きくなる。図７の結果では、教師データの枚数が１０００枚〜１２００枚のときに、正診率は高い値を維持し、かつばらつきも小さくなっており（Ａ部参照）、高い正診率を安定して確保できる。他方、教師データの枚数が１２００枚以上になるとばらつきが大きくなる。解析手段６は、正診率の平均値及び標準偏差を尺度として、教師データの最適枚数Ｎとして１１５０枚を決定した（ステップ１１７）。
【００４１】
教師データの最適枚数Ｎを決定した後は、解析手段６は最適識別器の決定のための演算処理を行う。図８は、最適識別器の決定のためのプロセスを示すフローチャートである。最初に、２６００枚の画像データから１１５０枚（Ｎ枚）の画像データを教師データとして選択する（ステップ１２０）。１１５０枚の教師データの内訳は、正常画像データ及び異常画像データをそれぞれ同数枚の５７５枚（Ｎ／２枚）とした。この１１５０枚の教師データから識別器を作成する（ステップ１２１）。
【００４２】
次に、識別器で診断を行うテストデータを抽出する（ステップ１２２）。テストデータは、２６００枚の画像データの中から教師データとして選択した１１５０枚の画像データを除いた８５０枚の画像データの中からランダムに１００枚（Ｎ１枚）の画像データを抽出する。１００枚のテストデータの内訳は、正常画像データ及び異常画像データをそれぞれ同数枚の５０枚（Ｎ１／２枚）とした。この５０枚のテストデータについて、ステップ１２１で作成した識別器で診断を行う（ステップ１２３）。
【００４３】
診断要領は、図６のステップ１１４と同様であり、正常又は異常の２種類であり、１００枚のテストデータに対し１００個の診断結果が得られ、前記式（１）で定義した正診率の計算式により、１００枚のテストデータの診断結果について正診率を演算する（ステップ１２４）。これは、初回の正診率の演算も含めて５０回（Ｎ２回）繰り返す。
【００４４】
５０回の正診率の演算が完了すると、１１５０枚の教師データを新たにランダムに選択し、ステップ１２１〜１２４を繰り返し、改めて１００個の正診率が得られる。以後、同じ手順を繰り返すことにより、新たに選択した教師データについてそれぞれ１００個の正診率が得られる。解析手段６は、最も高い正診率をもたらした識別器を最適識別器として採用する（ステップ１２５）。このステップは、図２のステップ１０４に相当する。
【００４５】
以上の解析プロセスは、妊娠予後が判明している妊娠予後判明画像データを対象としたものであったが、以後は診断対象の診断対象画像データについて、解析が行われる。すなわち、図２において、最適識別器を決定した後は（ステップ１０４）、この最適識別器で診断対象画像データを診断する（ステップ１０５）。図１に示したように、診断対象画像データ１１は複数の医療機関１、２等からインターネット８を介して個別に受信したものである。
【００４６】
以上の解析プロセスにおいて、教師データ及びテストデータの内訳は、いずれも正常画像データ及び異常画像データをそれぞれ同数枚、すなわち両画像データの比率を１：１とした例で説明したが、これに限るものではない。両画像データの比率は、識別器の正診率がより高まる最適な比率を決定すればよく、例えば２：１でもよく、１：２でもよい。具体的には、最終的な比率を決定する前に、試験的に画像診断システム１を稼働させて、適宜比率を変更して、識別器の正診率を確認しながら、最適な比率を決定すればよい。
【００４７】
以下、診断の指標について説明する。図９は画像データと最適識別器による診断結果との関係を示している。本図は、図８の最適識別器を求めるプロセスにおいて、最適識別器による妊娠予後判明画像データに対する診断結果を整理したものである。ａ〜ｄは１００枚のテストデータの内訳である。ａは異常画像データに対し陽性（異常）と診断した枚数であり正しく診断した枚数であり、ｂは異常画像データに対し陰性（正常）と診断した枚数であり誤って診断した枚数であり、ｃは正常画像データに対し陽性（異常）と診断した枚数であり誤って診断した枚数であり、ｄは正常画像データに対し陰性（正常）と診断した枚数であり正しく診断した枚数である。
【００４８】
図１０は診断の指標を示しており、正診率は前記式（１）で示したとおり正しく診断する割合、感度は異常受精卵を「陽性」（異常）と正しく診断する割合、特異度は正常受精卵を「陰性」（正常）と正しく診断する割合、陽性適中率は陽性と診断された場合の的中率、陰性適中率は陰性と診断された場合の的中率である。各指標の計算式は、図１０の右欄に示されており、図９のａ〜ｄから求めることができる。図９のａ〜ｄは妊娠予後が判明している妊娠予後判明画像データから検証したものであり、図９のａ〜ｄから求めた各指標の値は最適識別器の特性として信頼性の高いものとなる。
【００４９】
例えば、テストデータが正常画像データと異常画像データとが半分ずつの条件下では、陽性適中率が０．７７５ということは、本実施形態に係る画像診断システム１により診断対象画像データを診断したときに、「異常」と診断された場合には、７７．５％の確率で「異常」ということになる。したがって、この場合には、受精卵を子宮に戻すことはやめたほうがよいという判断をすることできる。他方、陰性適中率が０．７６０ということは、本実施形態に係る画像診断システム１により診断対象画像データを診断したときに、「正常」と診断された場合には、生児を獲得できる確率が７６％ということになる。
【００５０】
前記のとおり、ステップ１０５で得た最適識別器は、陰性（正常）と陽性（異常）といった２分類解析結果を示すだけでなく、その前提として個々の画像データに係る受精卵の異常確率を算出している。例えば、ある画像データに係る受精卵の異常確率が０.６７８と算出されたとすると、この受精卵が異常である確率は６７．８％であることを意味する。陰性か陽性かの判断基準としては例えば０．５を用い、０．５以上を陽性（異常）と判定する。異常確率が０.８７８と算出された場合を例にすれば、異常確率が０．５以上であるので、当該画像データに係る受精卵は、質的には陽性（異常）であると判断される。このことから、最適識別器による２分類解析結果だけを活用するのではなく、異常確率（正常確率）を活用すれば、受精卵の順位付けができるために受精卵を子宮に戻すときの選別が可能になる。
【００５１】
以上のとおり、本発明は機械学習の手法を用いたものであり、受精卵の画像データに対し、撮影や測定等の機材を用いることなく、コンピュータのプログラムを実行させるだけで、主観的判断をすることなく診断が可能になる。そして、データを診断する識別器は、妊娠予後が判明している妊娠予後判明画像データに基づいて機械学習の手法により統計的に作成するので、診断結果は正常児獲得の可否を高い精度で予測可能なものとなる。
【符号の説明】
【００５２】
１  受精卵の画像診断システム
２  受信手段
３  送信手段
４  入力手段
５  出力手段
６  解析手段
７  記憶手段
【図１】
2019097425.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】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【手続補正書】
【提出日】平成30年8月27日(2018.8.27)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
機械学習の手法を用いた受精卵の画像診断システムであって、
受精卵の画像データを格納する記憶手段と、
受精卵の画像データを記憶手段に取り込むための受信手段と、
前記画像データを解析する解析手段と、
前記解析手段による解析結果を出力する出力手段とを備えており、
前記受精卵の画像データは、妊娠予後が判明している画像データを含んでおり、
前記妊娠予後が判明している画像データは、生児獲得に至った正常画像データと、染色体異常の異常画像データとで構成され、
前記解析手段は、
前記正常画像データ及び前記異常画像データから複数の教師データを選択し、
前記教師データから識別器を作成し、
前記正常画像データ及び前記異常画像データから複数のテストデータを抽出し、
前記識別器で前記各テストデータを診断して、前記テストデータの正診率を演算し、
前記識別器の作成、前記テストデータの抽出及び前記正診率の演算を、選択する前記教師データの個数を変えて繰り返し、
個数の異なる前記各教師データについて演算された前記正診率に基づいて、前記教師データの最適個数を決定し、
前記教師データの数を前記最適個数として、前記識別器の作成、前記テストデータの抽出及び前記正診率の演算を、選択する前記教師データを変えて再度繰り返し、
前記再度の繰り返しにより得られた複数の前記正診率に基づいて、前記再度の繰り返しにより得られた複数の前記識別器から最適識別器を決定することを特徴とする受精卵の画像診断システム。
【請求項２】
コンピュータに、機械学習の手法を用いて受精卵の画像診断を実行させるための受精卵の画像診断プログラムであって、
受精卵の画像データを記憶手段に取り込む取り込みステップと、
前記画像データを解析する解析ステップと、
前記解析手段による解析結果を出力する出力ステップとを前記コンピュータに実行させ、
前記受精卵の画像データは、妊娠予後が判明している画像データを含んでおり、
前記妊娠予後が判明している画像データは、生児獲得に至った正常画像データと、染色体異常の異常画像データとで構成され、
前記解析ステップにおいて、
前記正常画像データ及び前記異常画像データから複数の教師データを選択し、
前記教師データから識別器を作成し、
前記正常画像データ及び前記異常画像データから複数のテストデータを抽出し、
前記識別器で前記各テストデータを診断して、前記テストデータの正診率を演算し、
前記識別器の作成、前記テストデータの抽出及び前記正診率の演算を、選択する前記教師データの個数を変えて繰り返し、
個数の異なる前記各教師データについて演算された前記正診率に基づいて、前記教師データの最適個数を決定し、
前記教師データの数を前記最適個数として、前記識別器の作成、前記テストデータの抽出及び前記正診率の演算を、選択する前記教師データを変えて再度繰り返し、
前記再度の繰り返しにより得られた複数の前記正診率に基づいて、前記再度の繰り返しにより得られた複数の前記識別器から最適識別器を決定することを特徴とする受精卵の画像診断プログラム。
【請求項３】
機械学習の手法を用いて受精卵の画像診断をコンピュータに実行させるための受精卵の画像診断方法であって、
受精卵の画像データを記憶手段に取り込む取り込みステップと、
前記画像データを解析する解析ステップと、
前記解析手段による解析結果を出力する出力ステップとを備え、
前記受精卵の画像データは、妊娠予後が判明している画像データを含んでおり、
前記妊娠予後が判明している画像データは、生児獲得に至った正常画像データと、染色体異常の異常画像データとで構成され、
前記解析ステップにおいて、
前記正常画像データ及び前記異常画像データから複数の教師データを選択し、
前記教師データから識別器を作成し、
前記正常画像データ及び前記異常画像データから複数のテストデータを抽出し、
前記識別器で前記各テストデータを診断して、前記テストデータの正診率を演算し、
前記識別器の作成、前記テストデータの抽出及び前記正診率の演算を、選択する前記教師データの個数を変えて繰り返し、
個数の異なる前記各教師データについて演算された前記正診率に基づいて、前記教師データの最適個数を決定し、
前記教師データの数を前記最適個数として、前記識別器の作成、前記テストデータの抽出及び前記正診率の演算を、選択する前記教師データを変えて再度繰り返し、
前記再度の繰り返しにより得られた複数の前記正診率に基づいて、前記再度の繰り返しにより得られた複数の前記識別器から最適識別器を決定することを特徴とする受精卵の画像診断方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
前記目的を達成するために、本発明の画像診断システムは、機械学習の手法を用いた受精卵の画像診断システムであって、受精卵の画像データを格納する記憶手段と、受精卵の画像データを記憶手段に取り込むための受信手段と、前記画像データを解析する解析手段と、前記解析手段による解析結果を出力する出力手段とを備えており、前記受精卵の画像データは、妊娠予後が判明している画像データを含んでおり、前記妊娠予後が判明している画像データは、生児獲得に至った正常画像データと、染色体異常の異常画像データとで構成され、前記解析手段は、前記正常画像データ及び前記異常画像データから複数の教師データを選択し、前記教師データから識別器を作成し、前記正常画像データ及び前記異常画像データから複数のテストデータを抽出し、前記識別器で前記各テストデータを診断して、前記テストデータの正診率を演算し、前記識別器の作成、前記テストデータの抽出及び前記正診率の演算を、選択する前記教師データの個数を変えて繰り返し、個数の異なる前記各教師データについて演算された前記正診率に基づいて、前記教師データの最適個数を決定し、前記教師データの数を前記最適個数として、前記識別器の作成、前記テストデータの抽出及び前記正診率の演算を、選択する前記教師データを変えて再度繰り返し、前記再度の繰り返しにより得られた複数の前記正診率に基づいて、前記再度の繰り返しにより得られた複数の前記識別器から最適識別器を決定することを特徴とする。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
本発明の画像診断プログラムは、コンピュータに、機械学習の手法を用いて受精卵の画像診断を実行させるための受精卵の画像診断プログラムであって、受精卵の画像データを記憶手段に取り込む取り込みステップと、前記画像データを解析する解析ステップと、前記解析手段による解析結果を出力する出力ステップとを前記コンピュータに実行させ、前記受精卵の画像データは、妊娠予後が判明している画像データを含んでおり、前記妊娠予後が判明している画像データは、生児獲得に至った正常画像データと、染色体異常の異常画像データとで構成され、前記解析ステップにおいて、前記正常画像データ及び前記異常画像データから複数の教師データを選択し、前記教師データから識別器を作成し、前記正常画像データ及び前記異常画像データから複数のテストデータを抽出し、前記識別器で前記各テストデータを診断して、前記テストデータの正診率を演算し、前記識別器の作成、前記テストデータの抽出及び前記正診率の演算を、選択する前記教師データの個数を変えて繰り返し、個数の異なる前記各教師データについて演算された前記正診率に基づいて、前記教師データの最適個数を決定し、前記教師データの数を前記最適個数として、前記識別器の作成、前記テストデータの抽出及び前記正診率の演算を、選択する前記教師データを変えて再度繰り返し、前記再度の繰り返しにより得られた複数の前記正診率に基づいて、前記再度の繰り返しにより得られた複数の前記識別器から最適識別器を決定することを特徴とする。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
本発明の画像診断方法は、機械学習の手法を用いて受精卵の画像診断をコンピュータに実行させるための受精卵の画像診断方法であって、受精卵の画像データを記憶手段に取り込む取り込みステップと、前記画像データを解析する解析ステップと、前記解析手段による解析結果を出力する出力ステップとを備え、前記受精卵の画像データは、妊娠予後が判明している画像データを含んでおり、前記妊娠予後が判明している画像データは、生児獲得に至った正常画像データと、染色体異常の異常画像データとで構成され、前記解析ステップにおいて、前記正常画像データ及び前記異常画像データから複数の教師データを選択し、前記教師データから識別器を作成し、前記正常画像データ及び前記異常画像データから複数のテストデータを抽出し、前記識別器で前記各テストデータを診断して、前記テストデータの正診率を演算し、前記識別器の作成、前記テストデータの抽出及び前記正診率の演算を、選択する前記教師データの個数を変えて繰り返し、個数の異なる前記各教師データについて演算された前記正診率に基づいて、前記教師データの最適個数を決定し、前記教師データの数を前記最適個数として、前記識別器の作成、前記テストデータの抽出及び前記正診率の演算を、選択する前記教師データを変えて再度繰り返し、前記再度の繰り返しにより得られた複数の前記正診率に基づいて、前記再度の繰り返しにより得られた複数の前記識別器から最適識別器を決定することを特徴とする。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
本発明によれば、受精卵の画像データに対し、撮影や測定等の機材を用いることなく、コンピュータのプログラムを実行させるだけで、主観的判断をすることなく診断が可能になる。そして、データを診断する識別器は、妊娠予後が判明している妊娠予後判明画像データに基づいて機械学習の手法により統計的に作成するので、診断結果は正常児獲得の可否を高い精度で予測可能なものとなる。また、正診率に基づいて、教師データの最適個数を決定するので、機械学習の過学習による診断精度の低下を防止することができる。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】削除
【補正の内容】