【摘要】：隨著現(xiàn)代醫(yī)療水平的飛速發(fā)展,以及對胚胎發(fā)育機理的研究不斷深入,體外受精-胚胎移植技術(shù)愈發(fā)趨于成熟。其中,胚胎植入前的質(zhì)量評估是輔助生殖技術(shù)的重要一環(huán),與治療成功率緊密關(guān)聯(lián)。形態(tài)學(xué)評估是目前應(yīng)用最為廣泛的評價方法之一,本文在傳統(tǒng)形態(tài)學(xué)方法的基礎(chǔ)上結(jié)合深度學(xué)習技術(shù),設(shè)計了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),實現(xiàn)從胚胎圖片中自動識別主要形態(tài)學(xué)特征,并構(gòu)建新的特征用于訓(xùn)練評估模型,最終實現(xiàn)了高效精準、用戶友好的胚胎評估系統(tǒng)。本文主要研究內(nèi)容如下:1.研究基于U-Net和殘差結(jié)構(gòu)的胚胎主體分割模型。由于原始胚胎圖片中存在大量背景干擾,需要將胚胎主體之外的區(qū)域剔除。本文基于U-Net(U型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))語義分割模型的編碼器-解碼器架構(gòu),并結(jié)合殘差結(jié)構(gòu),設(shè)計了胚胎分割網(wǎng)絡(luò),提升了網(wǎng)絡(luò)的表征能力。同時,將深度可分離卷積應(yīng)用于殘差結(jié)構(gòu)的設(shè)計中,大幅提升了分割速度。2.研究基于多任務(wù)學(xué)習的胚胎形態(tài)學(xué)特征識別模型。在胚胎分割的基礎(chǔ)上,應(yīng)用多任務(wù)學(xué)習策略實現(xiàn)主要形態(tài)學(xué)特征的共同識別。本文基于ShuffleNet V2網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建共享權(quán)重層,并采用ImageNet數(shù)據(jù)集的預(yù)訓(xùn)練權(quán)重,在其之上設(shè)計了針對不同形態(tài)學(xué)特征的分類器,基于自適應(yīng)權(quán)重的多任務(wù)損失進行訓(xùn)練,最終實現(xiàn)形態(tài)學(xué)特征的精準識別。3.研究結(jié)合發(fā)育趨勢和平均發(fā)育水平的胚胎評估模型。由于胚胎發(fā)育是一個動態(tài)過程,并且對于同一患者的所有待選胚胎存在內(nèi)部優(yōu)先級,因此本文在胚胎主要形態(tài)學(xué)特征的基礎(chǔ)上,結(jié)合胚胎評估領(lǐng)域的專家經(jīng)驗,設(shè)計了胚胎發(fā)育趨勢和平均發(fā)育水平兩類新特征,兼顧了胚胎的動態(tài)全局特性,并基于支持向量機構(gòu)建評估模型對胚胎質(zhì)量評分進行預(yù)測。4.設(shè)計實現(xiàn)基于Qt5的胚胎質(zhì)量評估系統(tǒng)。結(jié)合胚胎評估的實際應(yīng)用需求,系統(tǒng)分析了軟件的功能模塊構(gòu)成,采用Qt5設(shè)計實現(xiàn)圖形用戶界面和交互邏輯。核心算法基于Python實現(xiàn),同時使用MySql作為數(shù)據(jù)庫存儲評估結(jié)果。系統(tǒng)將胚胎評估核心功能通過圖形界面提供給用戶,能夠滿足實際工作需求。本文通過對系統(tǒng)功能和性能進行測試,驗證了系統(tǒng)的完整性和可用性。研究成果有助于提高胚胎評估工作的效率,具有良好的應(yīng)用意義。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：R329.1;TP18;TP391.41
【圖文】：

碎片比細胞碎片現(xiàn)是細胞分裂的結(jié)果，所產(chǎn)生碎片的總體積與胚胎體積的比碎片百分比。空泡空泡存在于卵裂球中，內(nèi)容物為透明液體，空泡數(shù)目的多少以及空泡的大小可能對胚胎發(fā)育造成影響。多核每個卵裂球中細胞核數(shù)目的多少，理想情況卵裂球只能觀察到一個核第三天胚胎中，細胞核形態(tài)可能不理想。質(zhì)顆粒化 胞質(zhì)顆�；毎麧{發(fā)生了變黑、粗糙等特征。卵周隙 卵裂球與透明帶之間的距離，通常情況透明帶與外圍卵裂球緊密相連胚胎色澤 胚胎在顯微鏡下有明顯澤光性，較差的胚胎可能出現(xiàn)澤光性減低、變胞質(zhì)形態(tài) 卵裂球通常為正圓形或者類圓形，較差的胚胎可能出現(xiàn)不規(guī)則形狀。透明帶約 5μm，呈透明。透明帶增粗可能影響胚胎著床，較差胚胎透明帶可現(xiàn)變黑，形態(tài)缺損等情況。對于如圖 2-1 所示的胚胎，可得到相應(yīng)的形態(tài)學(xué)特征為：（a）4 個均一的每個卵裂球包含 1 個細胞核，無碎片，透明帶和胞質(zhì)正常；（b）5 個卵兩個卵裂球體積較大，不均一；（c）2 個卵裂球，細胞碎片約為 15%，有的空泡。

圖 2-2 傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含多種形式的層級結(jié)構(gòu)，包括卷積層（Convolooling layer）、全連接層（Fully connected layer）、隨機失活（范化（Batch normalization）[35]等，它們是構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)積層的作用是實現(xiàn)圖像特征提取，位于淺層的卷積操作提取圖、邊緣等，隨著卷積操作的加深，簡單特征被組合成富含語邊角、輪廓等。一個簡單的卷積操作如圖 2-3 所示：

圖 2-2 傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖現(xiàn)代卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含多種形式的層級結(jié)構(gòu)，包括卷積層（Convolutionla層（Pooling layer）、全連接層（Fully connected layer）、隨機失活（Drop批量規(guī)范化（Batch normalization）[35]等，它們是構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基1. 卷積層卷積層的作用是實現(xiàn)圖像特征提取，位于淺層的卷積操作提取圖像的簡如線條、邊緣等，隨著卷積操作的加深，簡單特征被組合成富含語義信息征，如邊角、輪廓等。一個簡單的卷積操作如圖 2-3 所示：

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前3條

1 李楠;黎靖宇;唐永梅;韋繼紅;;早期胚胎質(zhì)量評估:提高預(yù)測胚胎發(fā)育潛能的敏感性和特異性[J];中國組織工程研究;2014年42期

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本文編號：2792249