A Machine Learning Approach to Cost-Efficient Embryo Selection Problem: An Undergoing Methodology
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 46
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICIORS16_391
تاریخ نمایه سازی: 2 اسفند 1402
چکیده مقاله:
The use of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) in human reproduction and embryology is growing rapidly. This would be because the classic procedure for selecting embryos for transfer, based on their morphological evaluation, is personal and leads to variability in results. To improve IVF success rates, time-limited incubators, and pre-implementation genetic testing to identify aneuploidies have been introduced, but their results are still not optimal. Consequently, Artificial Intelligence has become increasingly distinguished in the embryology laboratory to provide an unbiased and automated approach to embryo evaluation. This article reports ongoing research on an AI-based method for the cost-efficient selection of embryos in the IVF process.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Faezeh Homayounzadeh Baei
Computational Intelligence & Intelligent Optimization Research Group, Persian Gulf University, Bushehr, Iran
Khodakaram Salimifard
Computational Intelligence & Intelligent Optimization Research Group, Persian Gulf University, Bushehr, Iran
Reza Mohammadi
Section Business Analytics, Amsterdam Business School, Amsterdam, Netherlands
Muhammad Ilyas
Coudro, Université Paris-Est Créteil Val de Marne, Paris, France