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对于许多难以受孕的人而言,体外受精(IVF)可以提供改变生活的解决方案。但是体外受精的平均成功率只有30%左右。布莱根妇女医院和马萨诸塞州总医院的研究人员正在开发一种人工智能系统,旨在通过帮助胚胎学家客观地选择最有可能导致健康分娩的胚胎来提高IVF成功率。该团队使用数千个胚胎图像实例和深度学习人工智能(AI),开发了一种系统,该系统能够比美国五个不同生育中心的15名经验丰富的胚胎学家更好地区分和识别具有最大成功潜力的胚胎。 。他们的研究结果发表在 电子生活.

“我们相信这些系统将使临床胚胎学家和患者受益,”布里格姆医学工程系的通讯作者哈迪·沙菲伊(Hadi Shafiee)博士说。 “该领域的主要挑战是决定在体外受精期间需要转移的胚胎。我们的系统具有巨大的潜力,可以改善临床决策和获得护理的机会。”

当前,胚胎学家可以使用的工具有限且昂贵,并且大多数胚胎学家必须依靠他们的观察技能和专业知识。 Shafiee和同事正在开发一种辅助工具,该工具可以评估使用传统上可在生育中心使用的显微镜​​捕获的图像。

“每个IVF周期对我们的患者来说都有很多风险。胚胎学家做出许多影响患者周期成功的关键决定。在我们的AI系统的帮助下,胚胎学家将能够选择能够产生胚胎的胚胎。成功的妊娠比以往任何时候都好。”合著者之一,MGH 试管婴儿实验室主任Charles Bormann博士说。

该团队使用在授精后113小时捕获的胚胎图像训练了AI系统。在742个胚胎中,AI系统在选择最优质胚胎方面的准确率达到90%。研究人员进一步评估了AI系统区分正常染色体数量的高质量胚胎的能力,并将该系统的性能与训练有素的胚胎学家进行了比较。该系统的准确度约为75%,而胚胎学家的平均准确度为67%。

作者指出,在目前阶段,该系统仅用作胚胎学家在选择胚胎时做出判断的辅助工具。

“我们的方法表明了人工智能系统在帮助胚胎学家选择具有最高植入潜能的胚胎中的潜力,尤其是在高质量的胚胎中。 ”,其中一位主要作者之一Manoj Kumar Kanakasabapathy说。

更多信息: Charles L Bormann等。基于深度学习的神经网络在选择人类胚泡植入时的性能, 电子生活 (2020)。 DOI:10.7554 / 电子生活.55301

期刊信息: 电子生活

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