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J-GLOBAL ID：202202273809768044   整理番号：22A0926911

胚学研究室における人工知能:レビュー【JST・京大機械翻訳】

Artificial intelligence in the embryology laboratory: a review

著者 (6件)： Dimitriadis Irene (Department of Obstetrics and Gynecology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston MA, USA) ,  Zaninovic Nikica (The Ronald O Perelman and Claudia Cohen Center for Reproductive Medicine, Weill Cornell Medicine, New York NY, USA) ,  Badiola Alejandro Chavez (New Hope Fertility Center, Av. Prado Norte 135, Lomas de Chapultepec, Mexico City, Mexico) ,  Badiola Alejandro Chavez (IVF 2.0 LTD, 1 Liverpool Rd, Maghull, Merseyside, UK) ,  Badiola Alejandro Chavez (School of Biosciences, University of Kent Kent, UK) ,  Bormann Charles L. (Department of Obstetrics and Gynecology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston MA, USA)
資料名： Reproductive BioMedicine Online  (Reproductive BioMedicine Online)
巻： 44  号： 3  ページ： 435-448  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3229A  ISSN： 1472-6483  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： IVFサイクルの目標は,健康な生児である。補助生殖技術の分野における多くの進歩にもかかわらず,IVFサイクルの結果を正確に予測することは,まだ達成されていない。この理由の一つは,移動のための胚を選択する方法である。胚の形態学的評価は,胚の質を評価する伝統的方法であり,どの胚を移動させるかを選択する。しかし,胚を評価するこの主観的方法は,観察者間および観察者間変動をもたらし,最適IVF成功率よりも少ない。これを克服するために,1つ以上の胚を移動させる一般的な実践であり,潜在的にハイリスク多重妊娠をもたらす。異数性に対する時間経過インキュベータおよび着床前遺伝子試験は,生児の機会を増加させるのを助けるために導入されているが,結果は理想的よりも少ない。人工知能(AI)の利用は,医学分野でますます普及し,IVF結果の改善を助けるため,胚学研究所でますます活用されている。多くの研究が,胚評価に対する不偏で自動化されたアプローチとしてAIの使用を検討してきた。本レビューでは,胚学研究所における最近のAI進歩を要約した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自動化 ,  遺伝子 ,  精子 ,  染色体異常 ,  妊娠 ,  *胚 ,  *人工知能 ,  多重化 ,  着床 ,  卵母細胞 ,  インキュベータ ,  モルフォロジー ,  生殖補助技術
準シソーラス用語： 成功率 ,  異数性 ,  ハイリスク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 人工知能 ,  胚選択 ,  IVFオートメーション ,  IVF実験室 ,  卵母細胞 ,  精子

分類 (2件)： 生殖生理一般  (EJ15010E) ,  婦人科・産科の診断  (GS02000W)

タイトルに関連する用語 (4件)： 胚 ,  研究 ,  人工知能 ,  レビュー