基于人工智能的胚胎质量分析系统及方法技术方案

本申请实施例公开了一种基于人工智能的胚胎质量分析系统及方法，所述方法包括：获取同一胚胎的多个第一图像，多个所述第一图像的焦距不同；基于所述第一图像的清晰度确定目标图像；对所述目标图像进行裁剪，得到胚胎的第二图像；利用深度学习的语义分割算法，对第二图像进行像素级分割，识别得到胚胎的多个特征区域；基于所述第二图像和语义分割结果对多个特征区域进行识别，得到多种量化的特征参数值；基于多种量化的所述特征参数值，得到胚胎的质量得分

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的胚胎质量分析系统及方法


[0001]本申请涉及计算机
，具体涉及一种基于人工智能的胚胎质量分析系统及方法
。

技术介绍

[0002]在辅助生殖
(
试管婴儿
)
治疗过程中，受精卵会在培养箱里发育成为胚胎，一般在受精后第5天进入囊胚状体
。
根据胚胎的形态来判断其质量和发育潜能，以挑选出最好的囊胚移植回母体受孕
。
[0003]对胚胎质量的评估主要依靠人工观察的方式来进行囊胚的评分
。
由于胚胎体积很小，一般置于光学显微镜下成像
。
这种评估方法主观性很强，而且缺乏量化
、
客观的评价标准
。
[0004]基于人工智能的胚胎评分可以提高评级的一致性，降低对于人员经验的要求
。
但目前的人工智能胚胎选择是基于端到端的黑盒模型来做训练和推理，通过输入原始图片，得到胚胎质量分类结果，所提取的特征无法对应到已知的医学经验或者胚胎形态特征上，虽然在某个已知的数据集上该模型能达到一定的统本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于人工智能的胚胎质量分析方法，其特征在于，包括：获取同一胚胎的多个第一图像，多个所述第一图像的焦距不同；基于所述第一图像的清晰度确定目标图像；对所述目标图像进行裁剪，得到胚胎的第二图像；利用深度学习的语义分割算法，对第二图像进行像素级分割，识别得到胚胎的多个特征区域；基于所述第二图像和语义分割结果对多个特征区域进行识别，得到多种量化的特征参数值；基于多种量化的所述特征参数值，得到胚胎的质量得分
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一图像来自于时差显微镜系统或者光学显微镜
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述第一图像的清晰度确定目标图像，包括：确定所述第一图像的清晰度；根据清晰度，对所述第一图像进行排序，并根据排序结果选择清晰度符合要求的第一图像为所述目标图像
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述目标图像进行裁剪，包括：对所述目标图像进行识别得到代表胚胎位置的边框坐标点；根据所述边框坐标点进行裁剪
。5.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据胚胎的目标部位，对第二图像进行像素级分割，提取胚胎目标部位的图像信息，所述目标部位为胚胎的需要分析和测量的部位
。6.
根据权利要求5所述的方法，其特征在于，目标部位包括透明...

【专利技术属性】
技术研发人员：张丹，宋萌萌，易佳辉，冯照津，
申请(专利权)人：生生易北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：