СИСТЕМЫ И СПОСОБЫ ОЦЕНКИ ЖИЗНЕСПОСОБНОСТИ ЭМБРИОНОВ

1. Компьютеризированный способ, содержащий этапы, на которых
принимают видеоданные человеческого эмбриона, причем видеоданные представляют последовательность изображений человеческого эмбриона в хронологическом порядке;
применяют по меньшей мере одну трехмерную (3D) искусственную нейронную сеть (ИНС) к видеоданным для определения показателя жизнеспособности для человеческого эмбриона, представляющего вероятность того, что человеческий эмбрион даст жизнеспособный эмбрион или жизнеспособный плод; и
выводят показатель жизнеспособности.
2. Способ по п. 1, в котором трехмерная искусственная нейронная сеть включает трехмерную сверточную нейронную сеть (СНС).
3. Способ по п. 1 или 2, в которой показатель жизнеспособности представляет вероятность того, что перенос человеческого эмбриона даст жизнеспособный плод.
4. Способ по п. 1, в которой показатель жизнеспособности представляет вероятность того, что перенос человеческого эмбриона даст одно или более из следующего: жизнеспособное сердце плода, обнаруженное в течение заданного периода времени после переноса эмбриона; биохимическая беременность, выявленная на основании анализа мочи или анализа крови; жизнеспособное плодное яйцо или жизнеспособный желточный мешок, обнаруженные с помощью ультразвука в заданное время после переноса эмбрионов; и живорождение в конце беременности.
5. Способ по любому из пп. 1-4, в котором 3D ИНС обучают с использованием: видеоданных, представляющих множество последовательностей изображений множества человеческих эмбрионов; и данных о результатах беременности, которые указывают, дал ли каждый из множества человеческих эмбрионов жизнеспособный эмбрион или жизнеспособный плод.
6. Способ по п. 5, в котором обучение 3D ИНС выполняют без выбора или извлечения признаков вручную или аннотации человеком ключевых событий развития.
7. Способ по п. 2, в котором 3D СНС включает в себя множество слоев свертки, каждый из которых использует 3D ядро свертки, и множество слоев подвыборки, каждый из которых использует 3D ядро подвыборки.
8. Способ по любому из пп. 1-7, дополнительно содержащий один или более из этапов, на которых стандартизируют принятые видеоданные так, чтобы все видео охватывали заданный период времени; обрезают видеоданные для сохранения заданных областей данных; регулируют контрастность изображений в видеоданных; и изменяют размер изображений в видеоданных до заданного размера изображения.
9. Способ по любому из пп. 1-8, дополнительно содержащий этапы, на которых обрабатывают видеоданные путем добавления визуального наложения по меньшей мере к некоторым изображениям видеоданных, причем визуальное наложение указывает на вклады соответствующих частей изображений в показатель жизнеспособности; и выводят изображения с визуальными наложениями.
10. Способ по п. 9, в котором визуальное наложение является тепловой картой.
11. Способ по п. 9 или 10, в котором визуальное наложение генерируется посредством: определения изменений выходных данных показателя жизнеспособности в результате окклюзии частей изображений или последовательности изображений в видеоданных.
12. Способ по п. 11, в котором окклюзия частей изображений в видеоданных включает в себя применение трехмерного окна окклюзии к видеоданным.
13. Способ по любому из пп. 1-12, дополнительно содержащий этап, на котором определяют ранжирование множества человеческих эмбрионов на основе их показателей жизнеспособности.
14. Способ по п. 13, дополнительно содержащий этап, на котором выбирают на основе ранжирования один из множества человеческих эмбрионов для переноса единственного эмбриона или порядка, в котором следует переносить несколько эмбрионов.
15. Система, включающая в себя по меньшей мере один процессор, выполненный с возможностью приема видеоданных человеческого эмбриона, включающих в себя последовательность изображений человеческого эмбриона в хронологическом порядке; применения по меньшей мере одной трехмерной (3D) искусственной нейронной сети к видеоданным для определения показателя жизнеспособности человеческого эмбриона, причем показатель жизнеспособности представляет вероятность того, что человеческий эмбрион даст жизнеспособный эмбрион или жизнеспособный плод; и вывода показателя жизнеспособности.
16. Система по п. 15, в которой трехмерная искусственная нейронная сеть включает в себя трехмерную сверточную нейронную сеть (СНС).
17. Система по п. 15 или 16, в которой показатель жизнеспособности представляет вероятность того, что перенос человеческого эмбриона даст жизнеспособный плод.
18. Система по п. 15, в которой показатель жизнеспособности представляет вероятность того, что перенос человеческого эмбриона даст одно или более из следующего: жизнеспособное сердце плода, выявленное в течение заданного периода времени после переноса эмбриона; биохимическая беременность, выявленная на основании анализа мочи или анализа крови; жизнеспособное плодное яйцо или жизнеспособный желточный мешок, обнаруженный с помощью ультразвука в заданное время после переноса эмбрионов; и живорождение в конце беременности;
19. Система по любому из пп. 15-18, в котором 3D ИНС обучается с использованием видеоданных, представляющих множество последовательностей изображений множества человеческих эмбрионов; иданных о результатах беременности, которые указывают, дал каждый из множества человеческих эмбрионов жизнеспособный эмбрион или жизнеспособный плод.
20. Система по п. 19, в которой обучение 3D ИНС выполняется без выбора или извлечения признаков вручную или без аннотации человеком ключевых событий развития.
21. Система по п. 16, в которой 3D СНС включает в себя множество слоев свертки, каждый из которых использует 3D ядро свертки, и множество слоев подвыборки, каждый из которых использует 3D ядро подвыборки.
22. Система по любому из пп. 15-21, в котором указанный по меньшей мере один процессор дополнительно выполнен с возможностью выполнения одного или более из следующих этапов: стандартизации принятых видеоданных так, чтобы все видео охватывали заданный период времени; обрезки видеоданных для сохранения заданных областей данных; настройки контрастности изображений в видеоданных; и изменения размера изображений в видеоданных до заданного размера изображения.
23. Система по любому из пп. 15-22, в котором указанный по меньшей мере один процессор дополнительно выполнен с возможностью обработки видеоданных путем добавления визуального наложения по меньшей мере к некоторым изображениям видеоданных, при этом визуальное наложение указывает на вклады соответствующих частей изображений в показатель жизнеспособности; и вывода изображений с визуальными наложениями.
24. Система по любому из пп. 15-23, в которой визуальное наложение является тепловой картой.
25. Система по пп. 23 или 24, в которой визуальное наложение генерируется посредством определения изменений выходных данных показателя жизнеспособности в результате окклюзии частей изображений или последовательности изображений в видеоданных.
26. Система по п. 25, в которой окклюзия частей изображений в видеоданных включает в себя применение трехмерного окна окклюзии к видеоданным.
27. Система по любому из пп. 15-26, в которой указанный по меньшей мере один процессор дополнительно выполнен с возможностью определения ранжирования множества человеческих эмбрионов на основе их показателей жизнеспособности.
28. Система по п. 27, в которой указанный по меньшей мере один процессор дополнительно выполнен с возможностью выбора на основе ранжирования одного из множества человеческих эмбрионов для переноса единственного эмбриона.
29. Система по любому из пп. 15-28, содержащая датчик изображения для фиксации видеоданных человеческого эмбриона; при этом процессор выполнен с возможностью приема зафиксированных видеоданных от датчика изображения.
30. Система по любому из пп. 15-29, включающая в себя инкубатор с покадровой съемкой.
31. Способ, содержащий этапы, на которых генерируют показатель жизнеспособности для человеческого эмбриона путем вероятностной классификации данных, представляющих видео человеческого эмбриона, при помощи искусственной нейронной сети (ИНС); илиобучают искусственную нейронную сеть (ИНС) для вероятностной классификации данных, представляющих видео человеческого эмбриона, для получения показателя жизнеспособности человеческого эмбриона.
32. Способ по п. 31, в котором показатель жизнеспособности представляет вероятность того, что человеческий эмбрион даст жизнеспособный эмбрион или жизнеспособный плод.
33. Способ по пп. 31 или 32, в котором видео представляет человеческий эмбрион в инкубаторе, при необходимости в течение предварительно выбранного периода времени; и/или видео включает в себя последовательность изображений, при необходимости покадровые изображения.
34. Способ по любому из пп. 31-33, в котором ИНС является трехмерной (3D) ИНС и/или сверточной нейронной сетью (СНС).
35. Способ по любому из пп. 31-34, в котором ИНС обучают с использованием данных, представляющих множество видео человеческих эмбрионов; и данных, показывающих, дали ли человеческие эмбрионы соответствующие жизнеспособные эмбрионы или жизнеспособные плоды.
36. Система, содержащая по меньшей мере один процессор, выполненный с возможностью генерирования показателя жизнеспособности человеческого эмбриона путем вероятностной классификации данных, представляющих видео человеческого эмбриона, при помощи искусственной нейронной сети (ИНС); или обучения искусственной нейронной сети (ИНС) для вероятностной классификации данных, представляющих видео человеческого эмбриона, для получения показателя жизнеспособности человеческого эмбриона.
37. Система по п. 36, в которой показатель жизнеспособности представляет вероятность того, что человеческий эмбрион даст жизнеспособный эмбрион или жизнеспособный плод.
38. Система по п. 36 или 37, в которой видео представляет человеческий эмбрион в инкубаторе, при необходимости в течение предварительно выбранного периода времени; и/или видео включает в себя последовательность изображений, при необходимости покадровые изображения.
39. Система по любому из пп. 36-38, в которой ИНС является трехмерной (3D) ИНС и/или сверточной нейронной сетью (СНС).
40. Система по любому из пп. 36-39, в которой ИНС обучается с использованием данных, представляющих множество видео человеческих эмбрионов; и данных, показывающих, дали ли человеческие эмбрионы соответствующие жизнеспособные эмбрионы или жизнеспособные плоды.