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J-GLOBAL ID：202002244650342991   整理番号：20A2707239

光干渉断層撮影を用いた卵巣組織における卵胞細胞の畳込みニューラルネットワークベース自動検出【JST・京大機械翻訳】

Convolutional neural network-based automatic detection of follicle cells in ovarian tissue using optical coherence tomography

著者 (5件)： Saito Kasumi (Graduate School of Fundamental Science and Technology, Keio University, Yokohama, Japan) ,  Motani Yuki (Graduate School of Fundamental Science and Technology, Keio University, Yokohama, Japan) ,  Takae Seido (Department of Obstetrics and Gynecology, St. Marianna University School of Medicine, Kawasaki, Japan) ,  Suzuki Nao (Department of Obstetrics and Gynecology, St. Marianna University School of Medicine, Kawasaki, Japan) ,  Tsukada Kosuke (Graduate School of Fundamental Science and Technology, Keio University, Yokohama, Japan)
資料名： Biomedical Physics & Engineering Express  (Biomedical Physics & Engineering Express)
巻： 6  号： 6  ページ： 065026 (9pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5552A  ISSN： 2057-1976  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 若い女性癌患者の生殖能力を保存するため,卵巣組織凍結保存と移植を次世代生殖医療技術として検討した。卵巣組織の卵胞の非侵襲的可視化と高密度組織の凍結保存は効果的な移植に必須である。卵巣組織の内部構造を非侵襲的に可視化できる光コヒーレンストモグラフィー(OCT)の使用を提案した。しかしながら,細胞密度を定量化する方法は,非侵襲的に卵胞を可視化する利用可能な技術の欠如のため,未だ確立していない。画像分析方法として医用画像から小特徴を抽出するための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の使用を提案し,得られたOCT画像から卵胞を自動的に検出した。最初に,4日齢マウスから合計13の卵巣組織を収集し,全視野型OCTを用いてOCT画像を取得した。次に,得られた画像を,3つの検出法,すなわちフィルタ処理,CNNと組み合わせたフィルタ処理,およびCNNだけを用いて分析した。最後に,各方法の検出精度を検証するために,検出率と精度を,正しい結果として医師の検出によって算出した。結果は,CNNだけを使用する検出方法が0.81の検出率と0.67の精度を達成したことを示した。これは,卵胞が提案した方法を用いて効果的に検出できることを示した。さらに,表層から深い領域までの卵胞の密度が組織に依存して異なることは定量的に明白である。将来,これらの結果を用いて,異なる成熟段階の組織の卵胞を検出し,三次元的に卵胞を定量でき,次世代生殖医学をさらに加速した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： フィルタリング ,  生殖能力 ,  *卵巣 ,  *卵胞 ,  可視化 ,  検出法 ,  医用画像 ,  画像分析 ,  三次元 ,  *卵母細胞 ,  細胞密度
準シソーラス用語： *光コヒーレンストモグラフィー ,  癌患者 ,  非侵襲 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 繁殖管理  (FD01030C) ,  生殖器官  (EJ15020P)

タイトルに関連する用語 (6件)： 光干渉断層撮影 ,  卵巣 ,  組織 ,  卵胞細胞 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  自動検出