基于 IVF 延时成像的胚胎着床概率数据驱动预测
机器学习
2020-06-03 v2 机器学习
摘要
在体外受精（IVF）是指在体外使人类卵子受精以帮助不孕患者受孕的过程。尽管 IVF 是最有效的辅助生殖技术（ART），其平均成功率仅为 20-40%。对该流程成功至关重要的一步是选择将哪个胚胎移植给患者，这一过程通常手动进行，且没有任何被广泛接受和标准化的标准。在本文中，我们描述了一种新颖的数据驱动系统，经训练可直接从胚胎发生延时成像视频预测胚胎着床概率。利用从 272 个胚胎回顾性收集的视频，我们证明，与外部胚胎学家小组相比，我们的算法使阳性预测值提高了 12%，阴性预测值提高了 29%。
引用
@article{arxiv.2006.01035,
title = {Data-Driven Prediction of Embryo Implantation Probability Using IVF Time-lapse Imaging},
author = {David H. Silver and Martin Feder and Yael Gold-Zamir and Avital L. Polsky and Shahar Rosentraub and Efrat Shachor and Adi Weinberger and Pavlo Mazur and Valery D. Zukin and Alex M. Bronstein},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.01035},
year = {2020}
}