肥胖人工智能框架在体外受精中深度学习模型的解释
计算机视觉与模式识别
2025-09-01 v3 机器学习
摘要
不孕对个人生活质量产生显著影响，影响其社会和心理方面，预计在未来几年将呈上升趋势。在经济发达国家，体外受精（IVF）作为解决低生育率问题的主要技术之一。专家胚胎学家通过审查胚胎图像来对胚胎进行分级，以选择最佳胚胎进行转移，但该过程耗时且效率不高。胚胎图像为评估胚胎可存活性提供了宝贵资源。本研究引入一种可解释人工智能（XAI）框架用于胚胎分类，采用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）架构的融合，称为CNN-LSTM。通过深度学习，我们的模型在保持可解释性的同时实现了高准确率的胚胎分类。
引用
@article{arxiv.2506.06680,
title = {Interpretation of Deep Learning Model in Embryo Selection for In Vitro Fertilization (IVF) Treatment},
author = {Radha Kodali and Venkata Rao Dhulipalla and Venkata Siva Kishor Tatavarty and Madhavi Nadakuditi and Bharadwaj Thiruveedhula and Suryanarayana Gunnam and Durga Prasad Bavirisetti and Gogulamudi Pradeep Reddy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.06680},
year = {2025}
}