文献

J-GLOBAL ID：201702239184057043   整理番号：17A1177197

静止画像解析によって開発されたアルゴリズムを用いた複数胚移植後の妊娠率の予測【Powered by NICT】

Predicting pregnancy rate following multiple embryo transfers using algorithms developed through static image analysis

著者 (6件)： Tian Yun (College of Information Science and Technology, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Wang Wei (Peking University Cancer Hospital and Institute, Key Laboratory of Carcinogenesis and Translational Research (Ministry of Education), Beijing, 100142, China) ,  Yin Yabo (College of Information Science and Technology, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Wang Weizhou (Department of Obstetrics and Gynecology, Navy General Hospital, Beijing 100048, China) ,  Duan Fuqing (College of Information Science and Technology, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Zhao Shifeng (College of Information Science and Technology, Beijing Normal University, Beijing 100875, China)
資料名： Reproductive BioMedicine Online  (Reproductive BioMedicine Online)
巻： 34  号： 5  ページ： 473-479  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3229A  ISSN： 1472-6483  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 単一胚画像評価は移動胚画像の不正確な標識のために不確実性の高い程度を含んでいる。本研究では,胚の着床能を予測するために全移動サイクルを考慮し,妊娠率を予測するための局所二値パターンテクスチャ特徴とAdaBoost分類器の組合せに基づいた新しいアルゴリズムを提案した。提案した方法の第一段階は,局所二値パターン演算子を用いた胚画像の特徴を抽出した。この後,移動サイクルにおける複数胚画像を構成要素として考慮し,妊娠率は三分類器:実Adaboost,穏やかなAdaBoost,適度なAdaboostを用いて予測した。最後に,妊娠率は三Adaboost分類器の分類結果に基づく多数決ルールにより決定した。提案したアルゴリズムは,良好な予測性能を有することが確認され,移動し,妊娠率を改善するために胚を選択するための胚培養士及び臨床医を助けると考えられる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *受胎率 ,  着床 ,  *静止画像 ,  多数決論理 ,  画像評価 ,  *予測 ,  *アルゴリズム ,  *画像 ,  *胚移植 ,  不確実性
準シソーラス用語： 臨床医 ,  胚培養士 ,  予測性能 ,  AdaBoost ,  テクスチャ特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： IVF-ET ,  はい画像 ,  移動サイクル ,  ポテンシャル予測

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 静止 ,  画像解析 ,  開発 ,  アルゴリズム ,  胚移植 ,  妊娠率 ,  予測