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Zahra Asghari Varzaneh
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AI模型利用实验室环境数据提升IVF成功率预测 · 跟踪2个来源
研究人员开发了一种新颖的上下文感知分层贝叶斯模型，通过纳入实验室环境数据来提高IVF怀孕率预测的准确性。该模型设计了55个时间特征，如热稳定性（thermal stability）和湿度依从性（humidity adherence），以捕捉培养箱微环境的动态变化。当应用于一家亚洲IVF诊所的数据时，这些特征将预测误差降低至1.27%。该模型还展示了跨诊所共享环境效应的能力，在一家北欧诊所中，特定年龄组的R2达到0.86，误差减少了64%。
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深度学习框架通过提高可解释性来增强精子形态学分类
研究人员开发了一种注意力引导的深度学习框架，以提高精子形态学分类的可解释性和准确性。通过将预训练的EfficientNet-B0模型与卷积块注意力模块（CBAM）集成，该系统有效地关注了关键的精子头部特征。该方法在公共数据集上实现了90.2%和93.9%的高准确率，优于简单的模型，并为分类提供了视觉解释。