立石科学技術振興財団

助成研究成果集(第30号) 2021

［ 研究助成 (C) ］

情報科学による医療診断支援システムに関する研究開発
Diagnosis Support System for Female Infertility by Using Information Technologies
2197012舞鶴工業高等専門学校
助 教
森
電気情報工学科(助成金受領時：兵庫県立大学大学院シミュレーション学研究科 博士後期課程)

研究代表者

健 太 郎

非常に大きいので，妊娠率の向上は非常に重要[研 究 の 目 的]な課題である。
ART による不妊治療では，採卵，精子抽出，不妊症とは，12 か月以上定期的な性行為を行っても妊娠しない場合をいう。不妊症の治療

受精，胚移植の 4 つのステップで治療が行われ方法には，一般治療法と生殖補助医療 (ART)る。胚移植のステップでは，体外で培養されたの 2 種類があり，ART の方が高い妊娠率を持胚を子宮内に移植するといった治療が行われる。

つ。しかしながら，ART による治療であって移植した胚が子宮内膜に着床することで妊娠がも 1 度の治療で確実に妊娠するような高い妊娠成立する。この治療ステップは，不妊治療の最率は得られない。図 1 に不妊治療周期と妊娠率終ステップであり，治療の成功率が妊娠率に直の関係を示す [1]。図中の横軸は西暦を，縦軸結するため最も重要な治療ステップである。こは治療周期および妊娠率を示し，実線が治療周の治療で医師は，MRI 装置や超音波装置から期を，点線が ART による妊娠率を示す。不妊得られる医療画像を用いて子宮の状態を評価し症の治療件数は 20 年間で 10 倍近く増加していて治療を行う。妊娠に関する子宮の機能は，いるが，治療による妊娠率は大きく変化していなまだ解明されていないことも多く，医師の目視い。2017 年時点での妊娠率は 17.7% である。

解析のみで正確に評価を行うことは非常に困難

ART による不妊治療は経済的，身体的負担がである。そこで本研究では，医師による不妊治療の補助を行う不妊症診断支援システムの開発を目的とする。このシステムは，MRI 装置や超音波装置等の医療機器から得られる医療画像を自動で解析し，医師にとって扱いやすい情報として提供を行うシステムであり，人間である医師と機械である医療診断装置の調和の促進を行うシステムである。
不妊治療における具体的な問題点として，(1) MRI 画像において妊娠に影響を与えると考えられている子宮運動の解析が行われていな
いこと，(2) 超音波画像において妊娠に影響を与えると考えられている子宮形状の解析が目視

図1

不妊治療数と妊娠率の変化では非常に困難であることの 2 点があげられる。
― 1 ―立石科学技術振興財団

本研究では，これらの問題を解決する不妊治療診断支援システムを開発した。
[研究の内容，成果］(1) Cine MRI 画像を用いた子宮運動予測(a) 元画像〈目的〉

図3

子宮には子宮蠕動と呼ばれる運動が発生して(b) 速度画像

CineMRI 画像の元画像と速度画像いる。この運動は精子の運搬を補助していると搬速度であることを発見した [2]。この特徴に考えられており，月経周期に伴って頻度と方向基づいて，速度情報を有した画像を生成し，運が変化することが知られている。しかしながら，動解析に使用した。元画像で学習した CNN モ

不妊症患者の場合，月経周期に依存しない不規デルと速度画像で学習した CNN モデルの 2 種則で混合的な特有の運動が発生することが確認類を用意し，それぞれのモデルで子宮運動の分されている。不妊症患者特有の運動についての類精度を調査した。

解析はこれまで行われていなかったが，我々はデータセットとして，合計 13,376 枚の画像過去にこの運動のクラス分類と評価を行い，不を用意した。この画像は 14 種類の Cine MRI

妊症患者の子宮運動は 6 種類の基本運動の組み画像から切り取った画像を回転処理によって拡合わせによって発生しており，特定の 2 種類の張したものである。モデルの学習は 100 エポッ

運動が妊娠に悪影響を与えていることを発見しク行い，k=3 とした k 分割交差検証法によった [2]。て評価を行った。なお，モデルは 3 種類のマル

本研究では，Cine MRI 画像を用いて発生しチラベル分類としており，出力はシグモイド関ている運動パターンの分類を自動で行うシステ数である。正解ラベルとしては，目視で判定しムの開発を行った。このシステムによって運動た 6 種類の運動の発生情報を入力した。図 3 にの自動解析ができるようになり，悪影響を与え示す画像は本研究で利用した元画像と速度画像

る運動の発見を補助することができる。

である。図 3(a) の元画像からフレーム間のオ〈方法〉プティカルフローを計算し，計算結果の移動量

図 2 に示す VGG16 と呼ばれる構造の学習済をもとに輝度値が置き換えられた画像が図 3

み畳み込みニューラルネットワーク (CNN)(b) の速度画像である。

モデルを Fine Tuning することによって，Cine〈結果〉MRI 画像を用いた運動パータン分類を実現す

表 1 に元画像を利用したモデルと速度画像をる。我々は過去の子宮運動解析の研究において，利用したモデルの予測精度を示す。表 1 の結果子宮蠕動運動が 0.68 mm/sec という一定の伝は 100 エポック目における試験データに対する予測精度の平均値である。表 1 より，速度画像のモデルのほうが高い予測結果を有していることがわかる。この結果より，子宮運動の解析において速度情報が効果的で重要な特徴量である
表1

図2

OriginalVelocity

CNN モデルの構造― 2 ―システムの予測精度
Accuracy
0.530.69

Tateisi Science and Technology Foundationことがわかる。
〈結論〉

本研究で我々は CNN を用いた子宮運動の自動分類システムを開発した。以前の研究で妊娠に悪影響を与える運動は明確になっているため，この自動分類システムによって医師の診断補助(a) 元画像が可能である。特に本研究では，子宮の運動速図5度に着目して解析を行う新しい手法を提案し，(b) 速度画像

超音波画像の元画像と速度画像元画像を利用する一般的な手法よりも高い精度の研究では，子宮運動の解析に速度画像が有効が得られることを示した。本提案手法はこれまであるということを示した。超音波画像においでにない新しい解析手法であり，今後より多くても，子宮運動の様子は確認できる。また，子の応用が可能であると考えられる。

宮の運動は妊娠に関係する重要な要素である。
これらのことより，我々は超音波画像において(2) 超音波画像を用いた妊娠予測も速度画像を利用することで効果的に妊娠を予〈目的〉測できると考えた。そこで，元画像で学習した

超音波画像で得られる子宮内膜の形状は月経

CNN モデルと速度画像で学習した CNN モデ周期に伴って変化することが知られている。医ルの 2 種類を用意し，それぞれのモデルで妊娠師は子宮内膜の形状を目視で評価することで妊予測の精度を調査した。

娠に適した時期を判断し，治療の実施時期を決データセットとして，合計 6,840 枚の画像を定する。しかしながら，医師が妊娠に適してい用意した。この画像は 38 種類の超音波画像かると判断しても治療が失敗する場合や，妊娠にら切り取った画像を回転処理によって拡張した

適していないと判断しても治療が成功する場合ものである。モデルの学習は 100 エポック行い，などがあり，目視解析のみで正確に評価するこ

k=3 とした k 分割交差検証法によって評価をとは非常に困難である。そこで本研究では，医行った。なお，モデルは 2 種類の分類問題とし師の診断を補助するために，子宮内膜の超音波ており，出力は 1 層のシグモイド関数である。

画像から妊娠の成否を予測するシステムの開発

正解ラベルとしては，治療による妊娠の成否のを行う。

情報を入力した。図 5 に示す画像は本研究で利〈手法〉用した元画像と速度画像である。図 5(a) の元

本研究では，Cine MRI 画像解析の際と同様画像からフレーム間のオプティカルフローを計に，図 4 に示す VGG16 と呼ばれる構造の学習算し，計算結果の移動量をもとに輝度値が置き済み CNN モデルを Fine Tuning することに換えられた画像が図 5(b) の速度画像である。

よって，予測システムを実現する。Cine MRI〈結果〉

表 2 に元画像を利用したモデルと速度画像を利用したモデルの予測精度を示す。表 2 の結果は 100 エポック目における学習データおよび試験データに対する予測精度の平均値である。表表2

図4

OriginalVelocity

CNN モデルの構造― 3 ―システムの予測精度
Accuracy
0.560.61

立石科学技術振興財団

2 より，速度画像のモデルのほうが高い予測結〈結論〉果を有していることがわかる。この結果より，

本研究で我々は CNN を用いた妊娠の自動予子宮運動の解析において速度情報が非常に重要測システムを開発した。速度画像を利用したモな特徴量であることがわかる。

デルの予測結果が元画像を利用したモデルの予次に患者ごとの妊娠特徴について調査を行っ測結果よりも優れていたことから，Cine MRIた。各 CNN モデルで得られた予測結果に対し画像の研究で発見した子宮運動速度の特徴が，て，同一の患者の画像から得られた予測結果の超音波画像における妊娠予測にも有効であるこ

平均値を患者に対する妊娠特徴として利用する。とがわかった。

得られた特徴量のヒストグラムを図 6 に示す。
図 6(a) は元画像を利用したモデル，図 6(b)[今後の研究の方向，課題］

は速度画像を利用したモデルでの結果であり，青色のバーは妊娠に成功した患者のヒストグラ

本研究では，子宮運動および妊娠予測に関す

ム，赤色のバーは妊娠に成功しなかった患者のる診断支援システムを開発した。どちらのシスヒストグラムを表している。この特徴量を利用

テムも CNN によって構成されており，どちらして作成した ROC 曲線を図 7 に示す。図 7(a)のシステムも学習に使用するデータセットの数は元画像のモデル，図 7(b) は速度画像のモデが非常に重要になる。しかしながら，本研究でルである。各 ROC 曲線の AUC を表 3 に示す。

使用しているデータセットは 14 種類の Cine

AUC は速度画像のモデルのほうが高くなってMRI 画 像 と 38 種 類 の 超 音 波 画 像 し か な く，おり，こちらのモデルの方が優れていることがディープラーニングの学習用としては十分な量わかる。

ではない。本研究に限らず，医療データ解析の分野では数千，数万といった大量のデータを集めることが非常に困難であるという問題がある。
近年，この問題の解決策として，GAN [3] によるデータ拡張が注目されている。GAN を用いることで，本物にそっくりな仮想データを生成することが可能となる。今後はデータ拡張技(a) 元画像

図6(b) 速度画像

患者ごとの特徴量のヒストグラム術に着目し，データ不足問題の解決に取り組み，システムの精度向上を目指す。特に，本研究を通して子宮の解析で速度情報が非常に重要であることがわかったため，速度情報を応用したデータ拡張に取り組んでいく。
[成果の発表，論文等］
1．Kentaro Mori, Kotaro Kitaya, Tomomoto Ishikawa,(a) 元画像and Yutaka Hata, “A Pregnancy Prediction System(b) 速度画像

based on Uterine Peristalsis from Ultrasonic

図 7 ROC 曲線
表3
Original
VelocityImages”, Intelligent Automation and Soft Computing Vol. 29, No. 2, 2021, pp. 335-352.

AUC の計算結果
Accuracy
0.65
0.72

― 4 ―

Tateisi Science and Technology Foundation

pp. 479-490.

[参 考 文 献][1]ART データブック 2017 (Aug. 27, 2020) https ://plaza.umin.ac.jp/˜jsog-art/[2]

Kentaro Mori, Yoshimitsu Tokunaga, Tetsurou

Sakumoto,

Akira

Nakashima,

Isamu

Komesu,Yutaka Hata, “A Uterine Motion Classification in
MRI data for Female Infertility”, Bentham science,
Current Medical Imaging, Volume 16, Issue 5, 2020,― 5 ―[ 3 ] I. J. Goodfellow, J. P. Abadie, M. Mirza, B. Xu, D.
W. Farley, S. Ozair, A. Courville, and Y. Bengio,“Generative Adversarial Nets”, Proc. of the Advances in Neural Information Processing Systems
27, 2014.