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Signal Processing 信号処理の事例

DADiSP 精子の運動分析
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  • 信号処理

【課題】
コンピューターによる精子の分析(CASA)は男性の不妊症に関する研究に対して重要なツールとなりましたが、研究者によっては手動で行う測定技術の方が CASAより優れているとは思っています。人間の精子はまっすぐ泳ぐだけではないので運動を解析することは非常に困難です。泳ぐ方向を変える際には頭だけでなく、尻尾も動かします。精子細胞の動きのパターンと活発さが精子の健康の指標であるので、この動きを性格に解析しモデル化することが重要です。

【隠れたパターンのための新たな解析】
精子の運動をモデル化するためには、動き自体を多少単純化しなければなりません。しかし、何を単純化すればいいのかを見つけることは非常に難しいことです。現在利用可能なCASAツールは平均的な精子の軌道を固定長移動平均を用いて精子の曲線軌道を滑らかにすることによって計算します。また、精子の頭の部分のみ考えて測定します。カルフォルニア大学デービス校の産婦人科学部のRussel Davis、 Paul Niswander、 David Katzの3人の研究者によって、この測定方法では多くの情報を失う危険があると判明しました。それは精子サンプルの動きに関する不確実な結果を招くことに繋がります。このタイプの測定は、不規則に泳ぐ精子の軌道によって画像が歪んでしまうので、不正確な計算が、平均軌道の速度(VAP)・外側頭の変位 (ALH)・平均経路との交叉回数(BCF)・曲線軌道の曲がり具合(WOB)・曲線軌道の直線成分(STR)のような精子の健康状態を評価する重要な測定を不正確にします。Dr.Davisと同僚は、誰も見つけたことがない精子の軌道パターンを見つけるためには新しい解析手法が必要だと感じています。また、そのためには新しいCASAツールが必要になると考えられています。

【問題の解決】
Davis氏と同僚は精子の運動解析に対する別のアプローチとしてDADiSPを用いました。彼らは新しい方法は、以前の方法に比べて精子の運動をより性格に特徴付けることが出来ると考えています。

ユーザー:医科大学、産婦人科学部
キーワード:生物学アプリケーション/不妊性の解析"

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