Artificial Intelligence as an ally to human reproduction and embryology

Gomes, Luiz Mauro Oliveira; Francisquini, Camila Dutra de Souza

doi:10.5935/1518-0557.20200065

Cited by 2 publications

(2 citation statements)

References 13 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…As mesmas configuram-se como a segunda causa de morte na população em geral, a terceira nos brasileiros e perdem apenas para as doenças cardiovasculares e as neoplasias 2 . Além disso, referem-se aos fatores que independem do organismo humano, elementos que provocam lesões ou agravos à saúde e que podem levar o indivíduo ao óbito 3 .…”

Section: Introductionunclassified

Óbitos Por Causas Externas Em Crianças E Adolescentes De Minas Gerais

Laura Rodrigues Vieira,

Akíria Maria Amador Rocha,

Ludmila Mourão Xavier Gomes

et al. 2024

cpaqv

View full text Add to dashboard Cite

Introdução: As causas externas de morbidade e mortalidade, decorrentes de acidentes e violências, constituem atualmente um dos principais problemas de saúde pública no Brasil. Objetivo: Analisar a natureza dos óbitos por causas externas em crianças e adolescentes residentes em Minas Gerais no período de 2002 a 2011. Métodos: Trata-se de um estudo descritivo construído a partir de dados oficiais e secundários do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) e informações do Departamento de Informática do SUS relativas à população de 0 a 19 anos de idade, residente no estado de Minas Gerais. As causas externas foram analisadas mediante a estatística descritiva sendo utilizada as seguintes variáveis: faixa etária, sexo, raça/cor e classificadas de acordo com o Capítulo XX da 10ª Classificação Internacional de Doenças. Resultados: Os resultados apontaram o aumento no número de óbitos em crianças e adolescentes durante os anos estudados, sendo a faixa etária de 10 a 19 anos a mais acometida pelas causas externas. Ao longo dos anos, aumentou o número de óbitos por causas externas do sexo masculino, enquanto os óbitos do sexo feminino tiveram uma redução. Destacaram-se como principais causas de morte as agressões e acidentes de transporte e a raça/cor mais acometida foi a parda. Conclusão: São necessárias medidas imediatas que envolvam promoção de saúde e prevenção de violências e acidentes, visto que as crianças e os adolescentes se mostram cada vez mais sujeitos às mortes por causas externas.

show abstract

Section: Introductionunclassified

Óbitos Por Causas Externas Em Crianças E Adolescentes De Minas Gerais

Laura Rodrigues Vieira,

Akíria Maria Amador Rocha,

Ludmila Mourão Xavier Gomes

et al. 2024

cpaqv

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…AI has the potential to assist embryology in the selection of the best-fit embryo transfer for IVF. Automated AI assessment of the embryo increases the efficacy of viable blastocyst assortment for implantation [30,31]. Very few researchers have focused on automated methods for the detection of blastocyst components.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Detecting Blastocyst Components by Artificial Intelligence for Human Embryological Analysis to Improve Success Rate of In Vitro Fertilization

Arsalan

Haider

Choi

et al. 2022

JPM

View full text Add to dashboard Cite

Morphological attributes of human blastocyst components and their characteristics are highly correlated with the success rate of in vitro fertilization (IVF). Blastocyst component analysis aims to choose the most viable embryos to improve the success rate of IVF. The embryologist evaluates blastocyst viability by manual microscopic assessment of its components, such as zona pellucida (ZP), trophectoderm (TE), blastocoel (BL), and inner cell mass (ICM). With the success of deep learning in the medical diagnosis domain, semantic segmentation has the potential to detect crucial components of human blastocysts for computerized analysis. In this study, a sprint semantic segmentation network (SSS-Net) is proposed to accurately detect blastocyst components for embryological analysis. The proposed method is based on a fully convolutional semantic segmentation scheme that provides the pixel-wise classification of important blastocyst components that help to automatically check the morphologies of these elements. The proposed SSS-Net uses the sprint convolutional block (SCB), which uses asymmetric kernel convolutions in combination with depth-wise separable convolutions to reduce the overall cost of the network. SSS-Net is a shallow architecture with dense feature aggregation, which helps in better segmentation. The proposed SSS-Net consumes a smaller number of trainable parameters (4.04 million) compared to state-of-the-art methods. The SSS-Net was evaluated using a publicly available human blastocyst image dataset for component segmentation. The experimental results confirm that our proposal provides promising segmentation performance with a Jaccard Index of 82.88%, 77.40%, 88.39%, 84.94%, and 96.03% for ZP, TE, BL, ICM, and background, with residual connectivity, respectively. It is also provides a Jaccard Index of 84.51%, 78.15%, 88.68%, 84.50%, and 95.82% for ZP, TE, BL, ICM, and background, with dense connectivity, respectively. The proposed SSS-Net is providing a mean Jaccard Index (Mean JI) of 85.93% and 86.34% with residual and dense connectivity, respectively; this shows effective segmentation of blastocyst components for embryological analysis.

show abstract

Artificial Intelligence as an ally to human reproduction and embryology

Cited by 2 publications

References 13 publications

Óbitos Por Causas Externas Em Crianças E Adolescentes De Minas Gerais

Óbitos Por Causas Externas Em Crianças E Adolescentes De Minas Gerais

Detecting Blastocyst Components by Artificial Intelligence for Human Embryological Analysis to Improve Success Rate of In Vitro Fertilization

Contact Info

Product

Resources

About