Automation and optimization of multi-pulse laser zona drilling of mouse embryos during embryo biopsy
Notice bibliographique
Résumé
Laser zona drilling (LZD) is a required step in many embryonic surgical procedures, for example, assisted hatching and preimplantation genetic diagnosis. LZD involves the ablation of the zona pellucida (ZP) using a laser while minimizing potentially harmful thermal effects on critical internal cell structures. OBJECTIVE: Develop a method for the automation and optimization of multipulse LZD, applied to cleavage-stage embryos. METHODS: A two-stage optimization is used. The first stage uses computer vision algorithms to identify embryonic structures and determines the optimal ablation zone farthest away from critical structures such as blastomeres. The second stage combines a genetic algorithm with a previously reported thermal analysis of LZD to optimize the combination of laser pulse locations and pulse durations. The goal is to minimize the peak temperature experienced by the blastomeres while creating the desired opening in the ZP. RESULTS: A proof of concept of the proposed LZD automation and optimization method is demonstrated through experiments on mouse embryos with positive results, as adequately sized openings are created. CONCLUSION: Automation of LZD is feasible and is a viable step toward the automation of embryo biopsy procedures. SIGNIFICANCE: LZD is a common but delicate procedure performed by human operators using subjective methods to gauge proper LZD procedure. Automation of LZD removes human error to increase the success rate of LZD. Although the proposed methods are developed for cleavage-stage embryos, the same methods may be applied to most types LZD procedures, embryos at different developmental stages, or nonembryonic cells.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».