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J-GLOBAL ID：201702228410314712   整理番号：17A1444408

ステインフリー干渉位相差顕微鏡法と機械学習を用いた個々の精子細胞の自動分析【Powered by NICT】

Automated analysis of individual sperm cells using stain-free interferometric phase microscopy and machine learning

著者 (5件)： Mirsky Simcha K. (Department of Biomedical Engineering, Faculty of Engineering, Tel Aviv University, Tel Aviv, 69978, Israel) ,  Barnea Itay (Department of Biomedical Engineering, Faculty of Engineering, Tel Aviv University, Tel Aviv, 69978, Israel) ,  Levi Mattan (Department of Cell and Developmental Biology, Sackler Faculty of Medicine, Tel Aviv University, Tel Aviv, Israel) ,  Greenspan Hayit (Department of Biomedical Engineering, Faculty of Engineering, Tel Aviv University, Tel Aviv, 69978, Israel) ,  Shaked Natan T. (Department of Biomedical Engineering, Faculty of Engineering, Tel Aviv University, Tel Aviv, 69978, Israel)
資料名： Cytometry. Part A  (Cytometry. Part A)
巻： 91  号： 9  ページ： 893-900  発行年： 2017年 
JST資料番号： A1612A  ISSN： 1552-4922  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現在,in vitro受精(IVF)のため使用される精子細胞を選択の微妙なプロセスはまだ非定量的光学顕微鏡法を用いた熟練した臨床医の主観的,定性的解析に基づいている。本研究では,干渉位相差顕微鏡法(IPM)の使用によって得られた定量的位相マップに基づく精子細胞の自動分析のための方法を開発した。1,400以上の8人のドナーからのヒト精子細胞はIPMを用いて画像化した,アルゴリズムはディジタル細胞3D形態と含有量の両方を考慮に入れながら定量的位相マップから精子細胞頭部を単離し,精子頭部形態を記述する特徴を得るために設計した。これら特徴の部分集合を用いて,良いニュースと悪い形態の精子を自動的に分類するサポートベクトルマシン(SVM)分類器を訓練した。SVMは88.59%の受信者動作特性曲線と88.67%の再現率曲線下面積だけでなく,90%以上の精度下面積を達成した。自動分析は,IVFにおける目的と自動精子細胞選択の基礎となりうると考えている。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *機械学習 ,  サポートベクトルマシン ,  アルゴリズム ,  ディジタル方式 ,  光学顕微鏡法 ,  *干渉 ,  ヒト ,  *自動分析 ,  三次元 ,  *精子 ,  in vitro実験 ,  *位相
準シソーラス用語： ROC曲線 ,  *精子細胞 ,  *位相差顕微鏡法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 体外受精 ,  機械学習 ,  干渉顕微鏡法 ,  精子 ,  サポートベクトルマシン ,  holography

分類 (1件)： 生殖器官  (EJ15020P)

タイトルに関連する用語 (6件)： ステイン ,  干渉 ,  位相差顕微鏡法 ,  機械学習 ,  精子細胞 ,  自動分析