Using Artificial Intelligence to Improve the Evaluation of Human Blastocyst Morphology

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
Autor(es): dc.contributorBoston Place Clinic-
Autor(es): dc.contributorUniversity of Oxford-
Autor(es): dc.contributorImperial College London-
Autor(es): dc.creatorRocha, José Celso-
Autor(es): dc.creatorBezerra da Silva, Diogo Lima-
Autor(es): dc.creatorCândido Dos Santos, João Guilherme-
Autor(es): dc.creatorWhyte, Lucy Benham-
Autor(es): dc.creatorHickman, Cristina-
Autor(es): dc.creatorLavery, Stuart-
Autor(es): dc.creatorGouveia Nogueira, Marcelo Fábio-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-21T19:45:22Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-21T19:45:22Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-04-29-
Data de envio: dc.date.issued2017-01-01-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.5220/0006515803540359-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/11449/298481-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/298481-
Descrição: dc.descriptionThe morphology of the human embryo produced by in vitro fertilized (IVF) is historically used as a predictive marker of gestational success. Although there are several different proposed methods to improve determination of embryo morphology, currently, all methods rely on a manual, optical and subjective evaluation done by an embryologist. Given that tiredness, mood and distinct experience could influence the accuracy of the evaluation, the results found are very different from embryologist to embryologist and from clinic to clinic. We propose the use of an objective evaluation, with repeatability and automatization, of the human blastocyst by image processing and the use of Artificial Neural Network (i.e., Artificial Intelligence).-
Descrição: dc.descriptionLaboratório de Matemática Aplicada FCL Universidade Estadual Paulista (Unesp), Av. Dom Antonio 2100-
Descrição: dc.descriptionBoston Place Clinic, 20 Boston Place-
Descrição: dc.descriptionUniversity of Oxford-
Descrição: dc.descriptionImperial College London-
Descrição: dc.descriptionLaboratório de Micromanipulação Embrionária FCL Unesp, Av. Dom Antonio 2100-
Descrição: dc.descriptionLaboratório de Matemática Aplicada FCL Universidade Estadual Paulista (Unesp), Av. Dom Antonio 2100-
Descrição: dc.descriptionLaboratório de Micromanipulação Embrionária FCL Unesp, Av. Dom Antonio 2100-
Formato: dc.format354-359-
Idioma: dc.languageen-
Relação: dc.relationInternational Joint Conference on Computational Intelligence-
???dc.source???: dc.sourceScopus-
Palavras-chave: dc.subjectArtificial Intelligence-
Palavras-chave: dc.subjectEmbryo Classification-
Palavras-chave: dc.subjectHuman Embryo-
Palavras-chave: dc.subjectImage Digital Processing-
Título: dc.titleUsing Artificial Intelligence to Improve the Evaluation of Human Blastocyst Morphology-
Tipo de arquivo: dc.typeaula digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Unesp

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