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Cureus
|October 20, 2023
PubMed
概括
此摘要是机器生成的。

本研究介绍了一种深度学习 (DL) 方法,用于改善体外受精 (IVF) 的胚胎细分和组织,为未来的研究和教育创造了一个有价值的数据库.

关键词:
模糊检测 模糊检测 模糊检测胚胎细分 胚胎细分 胚胎细分在体外受精体外受精.微观视频处理 微观视频处理分段的图像组织组织.

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科学领域:

  • 生殖医学 生殖医学
  • 人工智能的人工智能
  • 生物技术是生物技术.

背景情况:

  • 在体外受精 (IVF) 取决于精确的胚胎评估.
  • 目前用于胚胎分析的方法可能是劳动密集型和主观的.
  • 先进的计算技术可能会提高试管婴儿的效率和结果.

研究的目的:

  • 开发和验证深度学习 (DL) 方法,用于精确的胚胎细分和组织在IVF.
  • 为研究和教育应用建立一个全面的胚胎数据库.
  • 加强DL在微观胚胎分析中的利用.

主要方法:

  • 开发了一种先进的DL方法,包括胚胎细分模型,细分胚胎图像组织以及清晰模糊图像分类.
  • 该方法使用来自362个微观胚胎视频中的5182个胚胎进行了评估.
  • 关键性能指标包括工会 (IoU) 门上的各种交叉点的平均平均精度 (mAP).

主要成果:

  • 拟议的DL方法在胚胎图像的细分和组织方面取得了高精度,在0.5到0.95.95的IOU值下,mAP为1.0.
  • 基于发育日,患者,生长介质和胚胎类型的图像细分,有助于比较分析和问题识别.
  • 确定了对清晰和模糊图像进行分类的最佳值.

结论:

  • 开发的技术对于IVF培训和教育中的数据准备至关重要.
  • 这项研究为增加在IVF中采用DL奠定了基础.
  • 这些发现预计将通过改进数据分析和洞察力,对试管婴儿成功率产生积极影响.