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生殖補助医療につながる革新的AI 開発に成功 -不妊症の原因となる卵子の質の評価に応用可能-NEWS & EVENT

投稿日:2020/10/21 研究・プレスリリース


2020 年10 月21 日

慶應義塾大学
近畿大学
東京大学生産技術研究所
山陽小野田市立山口東京理科大学

慶應義塾大学理工学部生命情報学科の徳岡雄大(博士課程3 年)と舟橋啓准教授、山田貴大助教、近畿大学生物理工学部の山縣一夫准教授、東京大学生産技術研究所の小林徹也准教授、山陽小野田市立山口東京理科大学の広井賀子教授らのグループは、深層学習を用いることで、マウス受精卵の3 次元蛍光顕微鏡画像から正確に細胞核を同定するアルゴリズム(QCANet)の開発に成功しました。

また、QCANet は3 つの生物種(マウス、線虫、ショウジョウバエの胚の核同定において、世界最高峰の核同定アルゴリズムとして知られる 3D Mask R-CNN を凌駕することに成功しました。胚の質を定量的に評価する基盤技術が確立されたことより、再生医療、不妊治療などへの応用が期待されます。
本研究成果は学術雑誌npj Systems Biology and Applications 誌Web サイトにてオンライン速報版が10 月20 日(英国時間)に公開されました。

プレスリリース全文は、以下をご覧ください。

プレスリリース全文