İn vitro fertilizasyon prosedürlerinde endometriyal reseptivitenin değerlendirilmesi için yapay zeka modellerinin kullanımı ve birleşik bir skorlama sistemi geliştirilmesi
Use of artificial intelligence models and development of a unified scoring system for the assessment of endometrial receptivity in in vitro fertilization procedure
Yazar: EGEHAN BİLEN
Danışman: DOÇ. DR. RECEP EMRE OKYAY
Dokuz Eylül Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2024
Konu: Kadın Hastalıkları ve Doğum = Obstetrics and Gynecology
Dizin: Fertilizasyon-in vitro = Fertilization-in vitro ; Yardımcı üreme teknolojileri = Assisted reproduction technologies

Özet:
AMAÇ: Tezin amacı, IVF prosedürlerinde endometrial reseptivitenin değerlendirilmesi için yapay zeka modelleri ve kombine skorlama sistemlerinin etkinliğinin incelenmesidir. Araştırma, bu tekniklerin embriyo implantasyonu başarısını artırma potansiyelini ve IVF tedavilerindeki uygulanabilirliğini değerlendirmeyi hedeflemektedir.

YÖNTEM: Bu çalışmada, endometrial reseptivitenin değerlendirilmesi için üç temel yöntem kullanılmıştır: ultrason görüntü analizi, embriyo değerlendirmesi ve gebelik olasılığı skorlaması. Ultrason görüntüleri, 'ImageJ' yazılımı ve U-net tabanlı derin öğrenme modelleri ile işlenmiş, embriyo kalitesi yapay zeka ve geleneksel morfolojik değerlendirme teknikleriyle değerlendirilmiştir. Ayrıca, gebelik olasılığını hesaplamak için SART gebelik hesaplayıcısı kullanılmıştır. IVF tedavilerinde endometrial reseptivitenin daha kapsamlı ve etkin bir şekilde değerlendirilmesine imkan tanıyacağı düşünülerek bu yöntemlerin bütünleşik kullanımı araştırılmıştır.

BULGULAR: Bulgular, yapay zeka modellerinin ve geleneksel ölçümlerin endometrial reseptivite değerlendirmesinde belirli bir potansiyele sahip olduğunu göstermekle birlikte, bu modellerin şu aşamada tek başına yeterli olmadığını ortaya koymuştur. Özellikle, kombine skorlama sistemlerinin yapay zeka modellerine ve geleneksel ölçümlere kıyasla daha tutarlı ve güvenilir sonuçlar sunduğu gözlemlenmiştir.

SONUÇ: Çalışmanın sonucunda, yapay zeka tabanlı modellerin IVF tedavilerinde endometrial reseptivitenin değerlendirilmesinde önemli bir yardımcı araç olarak kullanılabileceği; ancak en etkili sonuçların, bu teknolojilerin kombine skorlama sistemleriyle birlikte kullanıldığında elde edilebileceği sonucuna varılmıştır. Bu bulgular, embriyo transferi zamanlamasının optimizasyonunda ve IVF tedavi başarısının artırılmasında bütüncül bir yaklaşımın önemini vurgulamaktadır.

Abstract:
OBJECTIVE: The aim of the thesis is to examine the effectiveness of artificial intelligence models and combined scoring systems for the assessment of endometrial receptivity in IVF procedures. The research aims to evaluate the potential of these techniques to improve embryo implantation success and their applicability in IVF treatments.

METHOD: In this study, three main methods were used to assess endometrial receptivity: ultrasound image analysis, embryo evaluation and pregnancy probability scoring. Ultrasound images were processed with 'ImageJ' software and U-net based deep learning models, and embryo quality was assessed using artificial intelligence and traditional morphological assessment techniques. In addition, the SART pregnancy calculator was used to calculate the probability of pregnancy. The integrated use of these methods has been investigated as it will allow a more comprehensive and effective assessment of endometrial receptivity in IVF treatments.

RESULTS: The findings show that artificial intelligence models and traditional measurements have a certain potential in endometrial receptivity assessment, but these models alone are not sufficient at this stage. In particular, combined scoring systems were found to provide more consistent and reliable results compared to artificial intelligence models and traditional measurements.

CONCLUSION: The study concluded that artificial intelligence-based models can be used as an important tool in the assessment of endometrial receptivity in IVF treatments; however, the most effective results can be obtained when these technologies are used in combination with combined scoring systems. These findings emphasize the importance of a holistic approach in optimizing the timing of embryo transfer and improving IVF treatment success.