Bayesian Network Modeling of IVF Blastocyst Score Prediction

AJIT‐e: Online Academic Journal of Information Technology Pub Date : 2021-05-21 DOI:10.5824/AJITE.2021.02.001.X

A. Uyar, Yasemin Atılgan Şengül

{"title":"Bayesian Network Modeling of IVF Blastocyst Score Prediction","authors":"A. Uyar, Yasemin Atılgan Şengül","doi":"10.5824/AJITE.2021.02.001.X","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Tup bebek tedavisinde embriyo transferi bolunme asamasinda (gun 2-3) veya blastosist asamasinda (gun 5) gerceklestirilebilir. Transfer oncesi tek embriyo secimi ve transferi gebelik olasiligini arttirirken coklu gebelik sayisini da dusurur. Diger taraftan, laboratuvar ortaminda uzayan embriyo kulturleme zamani besinci gune kadar yuksek kaliteli blastosist gelismedigi takdirde transferin iptal olmasina sebep olabilir. Blastosist skorlarinin tahminlenmesi klinisyenlere her bir embriyonun laboratuvar ortaminda kulturlenmeye devam edilip edilmeyecegi konusunda destek saglayabilir. Bu calismada Bayes Aglari kullanarak, tup bebek tedavi surecinde embriyo morfolojik gelisim degerleri modellenerek blastosist skorlari tahminlenmistir. Calismada kosullu olasilik tablosundaki frekans tahminlerini ayarlamak icin agirlikli en yakin komsu yaklasimi onerilmistir. Sonuclar onerilen modelin tup bebek tedavisinde dogrulugu onemli olcude artirirken yanlis pozitif oraninin frekans tahmini yontemine gore dusuk oldugunu gostermektedir. Bunun yaninda model dusuk kaliteli blastosist gelisimini %77.3 oraniyla dogru negatif tahmin etmektedir. Bu da modelin kullanilmasinin tup bebek tedavisinde embriyo gelisimsel basarisizligini ciddi olcude onlemeye yardimci olacagini gostermektedir.","PeriodicalId":244910,"journal":{"name":"AJIT‐e: Online Academic Journal of Information Technology","volume":"28 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-05-21","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"AJIT‐e: Online Academic Journal of Information Technology","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.5824/AJITE.2021.02.001.X","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

Tup bebek tedavisinde embriyo transferi bolunme asamasinda (gun 2-3) veya blastosist asamasinda (gun 5) gerceklestirilebilir. Transfer oncesi tek embriyo secimi ve transferi gebelik olasiligini arttirirken coklu gebelik sayisini da dusurur. Diger taraftan, laboratuvar ortaminda uzayan embriyo kulturleme zamani besinci gune kadar yuksek kaliteli blastosist gelismedigi takdirde transferin iptal olmasina sebep olabilir. Blastosist skorlarinin tahminlenmesi klinisyenlere her bir embriyonun laboratuvar ortaminda kulturlenmeye devam edilip edilmeyecegi konusunda destek saglayabilir. Bu calismada Bayes Aglari kullanarak, tup bebek tedavi surecinde embriyo morfolojik gelisim degerleri modellenerek blastosist skorlari tahminlenmistir. Calismada kosullu olasilik tablosundaki frekans tahminlerini ayarlamak icin agirlikli en yakin komsu yaklasimi onerilmistir. Sonuclar onerilen modelin tup bebek tedavisinde dogrulugu onemli olcude artirirken yanlis pozitif oraninin frekans tahmini yontemine gore dusuk oldugunu gostermektedir. Bunun yaninda model dusuk kaliteli blastosist gelisimini %77.3 oraniyla dogru negatif tahmin etmektedir. Bu da modelin kullanilmasinin tup bebek tedavisinde embriyo gelisimsel basarisizligini ciddi olcude onlemeye yardimci olacagini gostermektedir.

查看原文本刊更多论文

体外受精囊胚评分预测的贝叶斯网络建模

在试管婴儿治疗中，胚胎移植可在分裂期（第 2-3 天）或囊胚期（第 5 天）进行。在移植前选择并移植单个胚胎可增加怀孕的可能性，减少多胎妊娠的发生。另一方面，如果实验室中胚胎培养时间过长，到第 5 天仍未发育出高质量的囊胚，则可能会取消移植。囊胚分数的预测可帮助临床医生决定是否继续在实验室培养每个胚胎。在这项研究中，贝叶斯网络通过模拟试管婴儿治疗过程中的胚胎形态发育来预测囊胚分数。提出了一种加权近邻法来调整条件或然率表中的频率估计值。结果表明，所提出的模型大大提高了试管婴儿治疗的准确性，同时假阳性率低于频率估计法。此外，该模型预测低质量囊胚发育的真阴性率为 77.3%。这表明，在试管婴儿治疗中，使用该模型有助于显著预防胚胎发育失败。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文求助全文

来源期刊

AJIT‐e: Online Academic Journal of Information Technology

自引率

0.00%

发文量