妊娠に向けた子宮機能の評価モデルを人工知能で開発

―cine MRIを活用した着床不全における子宮蠕動運動の解析―

2026年03月03日研究

概要

東京大学大学院医学系研究科の平塚大輝（医学博士課程）、廣田泰教授、サイオステクノロジー株式会社の野田勝彦、吉田要らの研究グループは、難治性の不妊症である着床不全の患者を対象に、妊娠成立における子宮因子を評価する人工知能（AI）モデルを開発しました。。
本研究では、年齢などの臨床情報に加え、子宮蠕動（ぜんどう）運動を可視化するcine MRI検査の画像情報を統合して解析することで、臨床情報のみを用いたモデルと比較して、妊娠予測精度が有意に向上することを示しました。従来、子宮蠕動運動の評価は観察者依存性が高く標準化が困難でしたが、本モデルによりcine MRI画像から客観的かつ再現性のある評価指標が得られる可能性が示されました。
今後、子宮因子に着目した個別化医療の実現や、着床不全患者に対する新たな診断・治療戦略の構築に寄与することが期待されます。
※詳細は添付ファイルをご覧ください。
リリース文書

ファイルを保存される方は、マウスの右クリックから「対象をファイルに保存」、「名前をつけて保存」などを選択して保存して下さい。