Modello di IA Prevede lo Sviluppo dell'Embrione per la FIV Utilizzando un Numero Limitato di Immagini Time-Lapse

Un innovativo sistema di intelligenza artificiale mira a migliorare la selezione degli embrioni nella fecondazione in vitro prevedendo lo sviluppo della blastocisti da un numero limitato di immagini time-lapse giornaliere. Questo approccio ibrido integra DINOv2, un modello visione basato su transformer, con una rete long short-term memory potenziata che include un'attenzione multi-testa. DINOv2 cattura caratteristiche significative dalle immagini degli embrioni, che vengono successivamente analizzate nel tempo dalla LSTM per produrre previsioni. Questa soluzione affronta il problema della revisione manuale di estesi dati time-lapse e risponde alla frequente assenza di sistemi video completi in varie cliniche. Il modello è stato valutato utilizzando un dataset di 704 embrioni. La ricerca, che evidenzia le sfide della selezione manuale degli embrioni nella FIV, è stata pubblicata su arXiv con l'identificatore 2604.16505v1.