P-101 The dual AI system including 3D-AI showed high performance for predicting implantation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Study question Is the dual AI system for predicting implantation success using 3D reconstructed blastocyst images superior to the current reported AI? Summary answer The dual AI system for predicting implantation success using the reconstructed 3D images showed a good performance to date. What is known already The AUC for the implantation prediction by AI using planar images of blastocyst was reported 0.662-0.759. Study design, size, duration This was a retrospective noninterventional study of a total of eleven consecutive tomographic blastocyst images acquired in the time-lapse system (acquired from June 2022 to July 2023). This study provides patients with the option to opt-out with additional information on the clinic’s website. The number of enrolled blastocysts were 977. A total of 10,747 images were obtained. Participants/materials, setting, methods The number of implantation and non-implantation blastocysts were 458 and 519, respectively. A total of eleven tomographic blastocyst images at 10-μm pitch intervals were taken with a time-lapse equipment and their backgrounds were eliminated by the first AI. Then both the reconstructed 3D image and the conventional embryo evaluation (CEE) parameters, such as female age, avoiding multicollinearity were input to the second AI with an original 3D convolutional neural network architecture. Main results and the role of chance The value of the AUC by the best dual AI system were 0.791, 0.775, 0.720, 0.752, 0.744 and 0.749 for AUC, sensitivity, specificity, predictive value of positive test, predictive value of negative test, and accuracy, respectively. Limitations, reasons for caution A time-lapse equipment with a slice imaging function is necessary. It is expected that the performance will be further improved if the number of slices is more than eleven or the slice pitch is made narrower. Wider implications of the findings The superiority of dual AI in predicting implantation of blastocyst in handling 3D data with CEE information was demonstrated, and the future potential of time-varying 3D data, i.e., 4D-AI research, was anticipated. Trial registration number No
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».