Predicting pregnancy test results after embryo transfer by image feature extraction and analysis using machine learning.

Assessing the viability of a blastosyst is still empirical and non-reproducible nowadays. We developed an algorithm based on artificial vision and machine learning (and other classifiers) that predicts pregnancy using the beta human chorionic gonadotropin (b-hCG) test from both the morphology of an embryo and the age of the patients. We employed two high-quality databases with known pregnancy outcomes (n = 221). We created a system consisting of different classifiers that is feed with novel morphometric features extracted from the digital micrographs, along with other non-morphometric data to predict pregnancy. It was evaluated using five different classifiers: probabilistic bayesian, Support Vector Machines (SVM), deep neural network, decision tree, and Random Forest (RF), using a k-fold cross validation to assess the model's generalization capabilities. In the database A, the SVM classifier achieved an F1 score of 0.74, and AUC of 0.77. In the database B the RF classifier obtained a F1 score of 0.71, and AUC of 0.75. Our results suggest that the system is able to predict a positive pregnancy test from a single digital image, offering a novel approach with the advantages of using a small database, being highly adaptable to different laboratory settings, and easy integration into clinical practice.

Estrategia combinada en fertilización in vitro: mínima estimulación y transferencia de embrión único con diagnóstico genético. Experiencia de 3 años en dos centros de reproducción en México / A combined in-vitro fertilization strategy: minimal stimulation IVF, PGT-A and SET. Results from 3 years' experience at two IVF centers in Mexico

Resumen OBJETIVO: Evaluar los desenlaces de una estrategia combinada para fertilización in vitro: mínima estimulación ovárica, diagnóstico genético preimplantación para aneuploidias y transferencia de un solo embrión. MATERIALES Y MÉTODOS: Estudio de cohorte, retrospectivo, efectuado en dos centros de reproducción de México, en un periodo de tres años. Se incluyeron pacientes entre 25 y 45 años, en protocolo de fertilización in vitro, con mínima estimulación, diagnóstico genético preimplantación para aneuploidias (PGT-A) y transferencia de embrión único. El diagnóstico genético preimplantación se estableció mediante microarreglos y secuenciación de nueva generación (NGS). Para el análisis estadístico se integraron 5 grupos, según la edad de las pacientes: menores de 35 años; 35 a 37 años; 38 a 40 años; 41 a 42 años; y mayores de 42 años. Mediante estadística descriptiva se analizaron las variables numéricas y categóricas. RESULTADOS: Se analizaron 175 ciclos, en 125 pacientes (edad promedio: 39 años ± 5). Se obtuvieron, en promedio, 5 óvulos por ciclo. La tasa de fertilización fue de 86.5% y la de blastocisto por óvulo fertilizado de 50.7%. Se tomó biopsia para diagnóstico genético preimplantación para aneuploidias a 404 embriones. La tasa general de euploidia fue de 33%. Se efectuaron 69 transferencias de embrión único, con una tasa de embarazo por transferencia de 71%. La tasa de nacimiento por transferencia fue de 60.8% (42 nacimientos). CONCLUSIONES: La combinación de mínima estimulación, diagnóstico genético preimplantación para aneuploidias y transferencia de embrión único, es un procedimiento adecuado para alcanzar una tasa de nacimiento alta.

Abstract OBJECTIVE: To evaluate results of a combined approach in IVF, using minimal stimulation, preimplantation genetic testing for aneuploidy, and single blastocyst transfer. MATERIALS AND METHODS: Retrospective cohort study over a three years' period in two fertility centers in Mexico. A total of 125 patients were included, between 25 and 45 years old, with minimal stimulation IVF, preimplantation genetic testing for aneuploidy (PGT-A) and single euploid embryo transfer. PGT was performed using microarrays and next generation sequencing (NGS). RESULTS: A total of 175 cycles (mean age: 39 years old) were analyzed in 125 patients. On average, five eggs were collected per cycle; fertilization rate was 86.57%; blastocyst rate was 50.7% per fertilized egg. Only 33% of embryos were euploid. Pregnancy rate per transferred embryo was 71%. Live birth rate was 60.8% (42 births). CONCLUSIONS: A combination of minimal stimulation, PGT-A and single blastocyst embryo transfer can yield a high live birth rate.