Mining of variables from embryo morphokinetics, blastocyst's morphology and patient parameters: an approach to predict the live birth in the assisted reproduction service.

Chéles, Dóris Spinosa; Molin, Eloiza Adriane Dal; Rocha, José Celso; Nogueira, Marcelo Fábio Gouveia

Chéles, Dóris Spinosa; Molin, Eloiza Adriane Dal; Rocha, José Celso; Nogueira, Marcelo Fábio Gouveia.

Afiliação

Chéles DS; Laboratório de Matemática Aplicada, Department of Biological Sciences, School of Languages and Sciences, Campus Assis, São Paulo State University (UNESP), Assis, SP, Brazil.
Molin EAD; Laboratório de Micromanipulação Embrionária, Department of Biological Sciences, School of Sciences and Languages, Campus Assis, São Paulo State University (UNESP), Assis, SP, Brazil.
Rocha JC; Laboratório de Matemática Aplicada, Department of Biological Sciences, School of Languages and Sciences, Campus Assis, São Paulo State University (UNESP), Assis, SP, Brazil.
Nogueira MFG; Laboratório de Matemática Aplicada, Department of Biological Sciences, School of Languages and Sciences, Campus Assis, São Paulo State University (UNESP), Assis, SP, Brazil.

JBRA Assist Reprod ; 24(4): 470-479, 2020 10 06.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-32293823

Assuntos

Inteligência Artificial; Desenvolvimento Embrionário/fisiologia; Nascido Vivo; Técnicas de Reprodução Assistida; Feminino; Fertilização in vitro; Humanos; Gravidez; Taxa de Gravidez; Prognóstico

Palavras-chave

artificial intelligence; assisted reproductive technology; live birth prediction

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Inteligência Artificial / Técnicas de Reprodução Assistida / Desenvolvimento Embrionário / Nascido Vivo Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Female / Humans / Pregnancy Idioma: En Revista: JBRA Assist Reprod Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article

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