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一种基于多模态数据的冷冻胚胎移植结局的预测方法 

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摘要:本发明公开了一种基于多模态数据的冷冻胚胎移植结局的预测方法,属于医疗人工智能领域,适用于单胚胎和双胚胎移植。首先获取患者的两张高分辨率胚胎图像和对应临床数据,单胚移植则复制图像。通过固定原图纵横比,并适当裁剪和填充,统一图片分辨率。模型训练采用标准图片增强技术,提升对变化成像条件的适应性。预测时,两张经预处理的图像在以ResNet‑50为主干的网络中共享权重,结合CBAM注意力机制和特征金字塔网络增强特征提取。提取的特征经平均池化后与处理患者临床数据的全连接网络输出直接连接。最终经过两层全连接网络和Sigmoid激活函数,使用二值阈值映射得到胚胎移植的预测结果。

主权项:1.一种基于多模态数据的冷冻胚胎移植结局的预测方法,其特征在于,模型的构建包括:1获取来自胚胎的图像数据和患者的临床数据;2图像特征提取模块,使用了改进的ResNet-50卷积神经网络提取图像特征,结合使用特征金字塔网络FeaturePyramidNetwork,FPN和ConvolutionalBlockAttentionModuleCBAM注意力机制的特征提取网络;3临床数据特征处理模块,由多层全连接神经网络和LeakyReLU激活函数所组成,用来增强对于患者临床的数据的感知能力和对特征的提取能力;4分类模块,进行体外受精结果的预测,由特征拼接层、两层全连接网络和最终的Sigmoid激活函数组成,全连接神经网络直接由LeakyReLU激活函数来增强对非线性特征的表达;5通过阈值为0.5的二值映射来获取最终预测结果,即妊娠与否。

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