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基于深度学习的胚胎发育预测算法研究

基于深度学习的胚胎发育预测算法研究

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作者：谭滢中山大学

学位级别：硕士

随着延时成像技术的进步与完善,延时成像监测系统得以实现对胚胎图像的定时多焦段采集,为临床诊断提供了胚胎发育的实时监控视频。在深度学习技术飞速发展的背景下,其在医疗影像分析领域展现出优异的性能。基于深度学习技术分析胚胎发... 详细信息

随着延时成像技术的进步与完善,延时成像监测系统得以实现对胚胎图像的定时多焦段采集,为临床诊断提供了胚胎发育的实时监控视频。在深度学习技术飞速发展的背景下,其在医疗影像分析领域展现出优异的性能。基于深度学习技术分析胚胎发育影像有利于解决医生主观判断差异带来的诊断结果不一致性问题,有效提升了辅助生殖技术的效率。胚胎发育预测作为辅助生殖技术领域的一项重要任务,旨在通过分析胚胎发育过程尽早地预测胚胎发育状况,对于体外培养-胚胎移植的早期筛查及辅助诊断具有重要意义。本文主要针对胚胎发育视频中的多焦段图像聚合、在线及离线的视频分析、多模态临床信息融合等方面展开研究,旨在为胚胎发育预测提供更全面及更丰富的形态学、形态动力学特征信息和非图像类临床信息,进而提高胚胎发育预测的准确率。本文的主要研究内容有以下几个方面:针对现有胚胎发育预测方法大多基于单个焦段的胚胎发育影像进行分析而忽略了不同焦平面特有的信息这一问题,提出了一种基于空间特征聚合的多焦段胚胎发育预测方法。考虑到相邻焦平面之间存在空间连续性,在对多焦段胚胎图像进行通道级聚合的基础上,在局部邻域内运用卷积操作进一步处理空间连续信息。针对现有胚胎影像分析方法大多局限于静态图像或通用的时序建模方法这一问题,提出基于单向时序偏移的在线预测分支和基于多头关系聚合的离线预测分支,分别实现在线囊胚形成预测和离线整倍体预测。在真实临床数据集上进行的实验结果表明,本文所提出的多焦段胚胎发育预测方法能够有效提升预测准确率。针对现有整倍体预测方法主要集中于胚胎发育视频的分析而忽略了与非整倍体形成相关的临床因素这一问题,提出了一种基于双线性融合的多模态整倍体预测算法。在分析胚胎发育视频的基础上,引入与非整倍体形成密切相关的临床元数据,通过双线性融合策略实现了两种模态的数据的联合建模。在双线性融合过程中,考虑到需要对两种模态特征向量进行外积运算导致模型计算复杂度过高,引入张量分解技术降低模型计算复杂度,提高胚胎发育预测效率。实验结果证明引入的临床元数据与所提出的多模态临床数据融合方法均能提升整倍体预测性能。

关键词：医学影像分析囊胚形成预测整倍体预测多焦段特征聚合双线性融合

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