Разработка системы автоматического анализа морфокинетического состояния эмбриона человека

Обложка


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Применение технологий видеофиксации в эмбриологии существенно развивается. Эти технологии позволяют объективизировать анализ процесса раннего эмбриогенеза каждого культивируемого эмбриона без необходимости изъятия культуральной чашки из инкубатора. Технологии таймлапс в рутинной практике позволяют гарантированно обнаружить патологии развития эмбриона, недоступные традиционным методам контроля развития [1, 2]. Однако разметка и оценка в ручном режиме всех кадров, снятых в процессе культивирования, может занимать значительное время. Кроме того, сама видеофиксация не снимает проблемы объективизации качества интерпретации полученных изображений [3]. Решением задач такого класса успешно занимаются интеллектуальные технологии, в частности решения, разрабатываемые с применением машинного обучения.

Цель — разработка системы автоматического анализа морфокинетического состояния человеческого эмбриона с целью оценки его имплантационной способности.

Материалы и методы. Визуальные данные были собраны в медицинском центре «Семья» (Уфа, Россия) и Клиническом госпитале ИДК группы компаний «Мать и дитя» (Самара, Россия). Цифровые изображения периода доимплантационного развития эмбрионов человека до стадии бластоцисты (0–6-е сутки от инсеминации) получены с использованием инкубатора для лабораторий экстракорпорального оплодотворения «ЭмбриоВизор» с системой таймлапс (гиперлапс) видеофиксации. Культивирование эмбрионов осуществлялось индивидуально в специальных микролунках чашек WOW (Vitrolife, Швеция). Разметка набора данных выполняется с использованием программного обеспечения Label Studio Community Edition. Для анализа данных выбрана рекуррентная свёрточная нейронная сеть, которая была обучена на основе анализа многочисленных изображений.

Результаты. В основе разработки системы автоматического анализа лежит классификация морфокинетического состояния эмбриона по стадиям эмбриогенеза: оплодотворение, дробление, образование морулы, образование бластоцисты. В зависимости от определённого этапа развития будет выполняться сегментация множественных объектов, таких как пронуклеусы и полярные тела на стадии оплодотворения или бластомеры на стадии дробления. Планируется построение бинарной классификации наличия дополнительных признаков (мультинуклеация, неоднородность эндоплазматической сети), классификации/регрессии дополнительных признаков (так, фрагментация может быть оценена в виде дискретных диапазонов или абсолютных значений). Результатом работы является система разметки морфодинамического профиля эмбриона с использованием глубокого обучения. Этот метод позволяет автоматизировать и ускорить процесс анализа, ранее требовавший значительных временных и человеческих ресурсов.

Заключение. Ожидается, что разработанная система автоматического анализа морфокинетического состояния эмбрионов упростит процесс анализа качества эмбрионов человека в лабораториях экстракорпорального оплодотворения, сократив время и ресурсы, затрачиваемые на этот процесс, повысит точность и надёжность оценки имплантационной способности эмбрионов и сможет стать основой создания системы поддержки принятия врачебного решения в эмбриологии.

Полный текст

Обоснование. Применение технологий видеофиксации в эмбриологии существенно развивается. Эти технологии позволяют объективизировать анализ процесса раннего эмбриогенеза каждого культивируемого эмбриона без необходимости изъятия культуральной чашки из инкубатора. Технологии таймлапс в рутинной практике позволяют гарантированно обнаружить патологии развития эмбриона, недоступные традиционным методам контроля развития [1, 2]. Однако разметка и оценка в ручном режиме всех кадров, снятых в процессе культивирования, может занимать значительное время. Кроме того, сама видеофиксация не снимает проблемы объективизации качества интерпретации полученных изображений [3]. Решением задач такого класса успешно занимаются интеллектуальные технологии, в частности решения, разрабатываемые с применением машинного обучения.

Цель — разработка системы автоматического анализа морфокинетического состояния человеческого эмбриона с целью оценки его имплантационной способности.

Материалы и методы. Визуальные данные были собраны в медицинском центре «Семья» (Уфа, Россия) и Клиническом госпитале ИДК группы компаний «Мать и дитя» (Самара, Россия). Цифровые изображения периода доимплантационного развития эмбрионов человека до стадии бластоцисты (0–6-е сутки от инсеминации) получены с использованием инкубатора для лабораторий экстракорпорального оплодотворения «ЭмбриоВизор» с системой таймлапс (гиперлапс) видеофиксации. Культивирование эмбрионов осуществлялось индивидуально в специальных микролунках чашек WOW (Vitrolife, Швеция). Разметка набора данных выполняется с использованием программного обеспечения Label Studio Community Edition. Для анализа данных выбрана рекуррентная свёрточная нейронная сеть, которая была обучена на основе анализа многочисленных изображений.

Результаты. В основе разработки системы автоматического анализа лежит классификация морфокинетического состояния эмбриона по стадиям эмбриогенеза: оплодотворение, дробление, образование морулы, образование бластоцисты. В зависимости от определённого этапа развития будет выполняться сегментация множественных объектов, таких как пронуклеусы и полярные тела на стадии оплодотворения или бластомеры на стадии дробления. Планируется построение бинарной классификации наличия дополнительных признаков (мультинуклеация, неоднородность эндоплазматической сети), классификации/регрессии дополнительных признаков (так, фрагментация может быть оценена в виде дискретных диапазонов или абсолютных значений). Результатом работы является система разметки морфодинамического профиля эмбриона с использованием глубокого обучения. Этот метод позволяет автоматизировать и ускорить процесс анализа, ранее требовавший значительных временных и человеческих ресурсов.

Заключение. Ожидается, что разработанная система автоматического анализа морфокинетического состояния эмбрионов упростит процесс анализа качества эмбрионов человека в лабораториях экстракорпорального оплодотворения, сократив время и ресурсы, затрачиваемые на этот процесс, повысит точность и надёжность оценки имплантационной способности эмбрионов и сможет стать основой создания системы поддержки принятия врачебного решения в эмбриологии.

×

Об авторах

Марк Геннадьевич Косенко

Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова

Email: mark.kosenko@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2467-466X
Россия, Москва

Глеб Борисович Немковский

Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова; ООО «ВЕСТТРЭЙД ЛТД»

Автор, ответственный за переписку.
Email: negleb@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-1897-1975
SPIN-код: 1481-0704
Россия, Москва; Москва

Олеся Юрьевна Цветкова

Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)

Email: olesya.tsvetkovaa@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0001-1310-6344
Россия, Долгопрудный

Иван Денисович Акинфеев

ООО «ВЕСТТРЭЙД ЛТД»; Аризонский университет

Email: negleb@yandex.ru
Россия, Москва; Тусон, Соединённые Штаты Америки

Валерия Андреевна Долгова

Волгоградский государственный медицинский университет

Email: doller2000@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-0260-1670
Россия, Волгоград

Список литературы

  1. ESHRE Working group on Time-lapse technology; Apter S., Ebner T., Freour T., et al. Good practice recommendations for the use of time-lapse technology // Human Reproduction Open. 2020. Vol. 2020, N 2. P. 1–26. doi: 10.1093/hropen/hoaa008
  2. Шурыгина О.В., Немковский Г.Б., Беляков В.К. Руководство по применению технологии Time-lapse в практике эмбриологических лабораторий «Неинвазивный мониторинг и анализ биологических объектов». Москва, 2021.
  3. Шурыгина О.В., Немковский Г.Б., Русаков Д.Ю., и др. Современные подходы к культивированию и автоанализу морфодинамики эмбрионов человека in vitro // Репродуктивная медицина. 2021. № 3(48). С. 33–41. doi: 10.37800/RM.3.2021.35-43

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Эко-вектор, 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: серия ПИ № ФС 77 - 79539 от 09 ноября 2020 г.