Систематический обзор

Применение глубокого обучения для оценки человеческих эмбрионов с использованием покадровой визуализации: обзор с определением области поиска

Deep learning applications for human embryo assessment using time-lapse imaging: scoping review

Frontiers in Reproductive Health
10.3389/frph.2025.1549642
Полный текст Открыть в журнале PubMed PMC
FWCI: 24.9FWCI — Field-Weighted Citation Impact (индекс цитируемости с поправкой на область науки). 1.0 = среднее, > 1 = выше среднего · Процитировано: 20 · Ссылки: 97 · Лицензия: CC-BY
Цитирование по годам: 2026: 11 · 2025: 7

Аннотация

Введение: Интеграция глубокого обучения (ГО) и технологий покадровой визуализации открывает новые возможности для улучшения оценки и отбора эмбрионов в клинической практике экстракорпорального оплодотворения (ЭКО).

Цель: Изучить спектр применений моделей глубокого обучения для оценки и отбора эмбрионов, наблюдаемых с помощью систем покадровой визуализации.

Методы: В 6 электронных базах данных (Scopus, MEDLINE, EMBASE, ACM Digital Library, IEEE Xplore и Google Scholar) искали рецензируемые публикации, вышедшие до мая 2024 года. При подготовке обзора с определением области поиска соблюдали рекомендации PRISMA.

Результаты: Из 773 рассмотренных статей 77 соответствовали критериям включения. За последние 4 года использование ГО в анализе эмбрионов быстро выросло. Основными направлениями применения ГО в включенных исследованиях были прогнозирование развития и качества эмбриона (61%, n=47) и клинических исходов, таких как беременность и имплантация (35%, n=27). Число эмбрионов, включенных в исследования, значительно различалось: среднее значение составило 10 485 (SD 35 593), диапазон — от 20 до 249 635 эмбрионов. Использовали разные типы данных, в основном изображения эмбрионов на стадии бластоцисты (47%, n=36), затем сочетание изображений на стадиях дробления и бластоцисты (23%, n=18). В большинстве исследований не указывали возраст матери (82%, n=63). Преобладающей архитектурой глубокого обучения были сверточные нейронные сети (81%, n=62). Во всех исследованиях в качестве обучающих данных использовали покадровые видеозаписи (100%), а в некоторых также — демографические данные, клинический и репродуктивный анамнез и параметры цикла ЭКО. В большинстве исследований в качестве показателя различающей способности использовали точность (58%, n=45).

Выводы: Результаты демонстрируют разнообразие применений и потенциал глубокого обучения в клиническом ЭКО и указывают направления для дальнейшего совершенствования методов оценки и отбора эмбрионов.

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 и база международных клинреков по репродуктологии.