論文の概要: Automated Measurements of Key Morphological Features of Human Embryos
for IVF
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.00067v2
- Date: Mon, 20 Jul 2020 21:34:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-26 23:12:04.889860
- Title: Automated Measurements of Key Morphological Features of Human Embryos
for IVF
- Title（参考訳）: IVFのためのヒト胚の形態的特徴の自動計測
- Authors: Brian D. Leahy, Won-Dong Jang, Helen Y. Yang, Robbert Struyven,
Donglai Wei, Zhe Sun, Kylie R. Lee, Charlotte Royston, Liz Cam, Yael Kalma,
Foad Azem, Dalit Ben-Yosef, Hanspeter Pfister, Daniel Needleman
- Abstract要約: タイムラプス顕微鏡は、胚を選択するための豊富な情報を提供する。
ここでは,5つの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の機械学習パイプラインを用いて,ヒト胚の時間分解顕微鏡の特徴抽出を自動化する。
我々のアプローチは、胚の選別に役立つ量的、生物学的に関連のある特徴の測定を大幅に高速化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.121065811969473
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A major challenge in clinical In-Vitro Fertilization (IVF) is selecting the
highest quality embryo to transfer to the patient in the hopes of achieving a
pregnancy. Time-lapse microscopy provides clinicians with a wealth of
information for selecting embryos. However, the resulting movies of embryos are
currently analyzed manually, which is time consuming and subjective. Here, we
automate feature extraction of time-lapse microscopy of human embryos with a
machine-learning pipeline of five convolutional neural networks (CNNs). Our
pipeline consists of (1) semantic segmentation of the regions of the embryo,
(2) regression predictions of fragment severity, (3) classification of the
developmental stage, and object instance segmentation of (4) cells and (5)
pronuclei. Our approach greatly speeds up the measurement of quantitative,
biologically relevant features that may aid in embryo selection.
- Abstract（参考訳）: In-Vitro Fertilization (IVF) における大きな課題は、妊娠を期待して、患者に最も高品質な胚を移植することである。
タイムラプス顕微鏡は、胚を選択するための豊富な情報を提供する。
しかし、その結果得られた胚の映画は現在手作業で分析されており、これは時間と主観的なものである。
本稿では,5つの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の機械学習パイプラインを用いて,ヒト胚の時間分解顕微鏡の特徴抽出を自動化する。
本パイプラインは,(1) 胚の領域のセマンティックセグメンテーション,(2) フラグメント重大度の回帰予測,(3) 発達段階の分類,(4) 細胞と(5) プロヌクレイのオブジェクトインスタンスセグメンテーションから構成される。
我々の手法は、胚の選別に役立つ量的、生物学的な特徴の測定を大幅に高速化する。
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