Разработка и валидация метода отбора эмбрионов на основе глубокого обучения для переноса в разные дни
Development and validation of deep learning based embryo selection across multiple days of transfer
Аннотация
В работе описаны разработка и валидация полностью автоматизированной модели глубокого обучения iDAScore v2.0 для оценки человеческих эмбрионов после 2, 3 и 5 и более дней инкубации. Модель обучали и тестировали на обширном и разнообразном наборе данных, включавшем 181 428 эмбрионов из 22 клиник ЭКО по всему миру.
Для различения перенесённых эмбрионов с известным исходом площадь под ROC-кривой составила от 0,621 до 0,707 в зависимости от дня переноса. Прогностическая точность повышалась со временем и демонстрировала сильную корреляцию с морфокинетическими параметрами.
На 3-и сутки модель показала эффективность, сопоставимую с KIDScore D3, а на 5-е сутки и позже существенно превосходила KIDScore D5 v3. Модель позволяет анализировать последовательности time-lapse без участия пользователя и даёт надёжный способ ранжирования эмбрионов по вероятности имплантации как на стадии дробления, так и на стадии бластоцисты, значительно повышая согласованность градации эмбрионов и экономя время по сравнению с традиционными методами оценки.
Переведем эту статью за 1 час
Загрузите PDF, а мы сделаем полный перевод, краткий конспект и красивую инфографику.
Попробовать бесплатно →Также в Подтеме: еженедельные литобзоры, база международных клинреков и конспекты свежих мед. статей и подкастов каждый день.