[发明专利]人类胚胎的自动评价

说明书

提供了用于自动评价人类胚胎的系统和方法。获得胚胎的图像并将其提供给神经网络以生成表示胚胎形态的多个值。在专家系统处评价表示胚胎形态的该多个值，以提供表示胚胎的当前质量、胚胎的未来质量、胚胎的着床将会成功的可能性以及胚胎的着床将得到活产的可能性中的一项的输出类。

相关申请

本申请要求2017年9月29日提交的序列号为62/565,237、标题为“基于人工智能的胚胎学系统(ARTIFICIAL INTELLIGENCE-BASED SYSTEM FOR EMBRYOLOGY)”的美国临时专利申请和2018年4月2日提交的序列号为62/651,658、标题为“自动预测人类胚胎发育的命运(AUTOMATED PREDICTION OF HUMAN EMBRYO DEVELOPMENTALFATE)”的美国临时专利申请的优先权，出于所有目的将该每个美国临时专利申请通过引用以其全文并入本文。

技术领域

本发明总体上涉及医学决策支持领域，并且更具体地涉及人类胚胎的自动化临床评价。

背景技术

不育症是被低估的医疗保健问题，其在全球影响超过四千八百万对夫妇，并且是痛苦、沮丧和歧视的原因。尽管辅助生殖技术(ART)(例如体外受精(IVF))已经在一定程度上减轻了不孕症的负担，但其效率低下，2015年在美国报告的平均成功率约为26％。IVF仍然是一种昂贵的解决方案，在美国，每个ART周期的费用在7000美元到20,000美元之间，这通常不包括在保险范围内。此外，许多患者需要多个IVF周期才能实现怀孕。无创性选择高质量胚胎进行移植是取得成功的ART结果的最重要因素之一，但是这一关键步骤仍然是重大挑战。

胚胎通常在发育的卵裂期或胚泡期被移植至患者的子宫。胚胎被描述为受精后两三天处于卵裂期。通常基于细胞数量、细胞分裂程度和卵裂球的整体对称性来选择卵裂期的胚胎进行移植。胚胎在受精后五六天达到胚泡期。胚泡具有充满液体的腔和两种不同的细胞类型，滋养外胚层和内部细胞团(ICM)。通常根据卵裂腔的扩张以及滋养外胚层和ICM的质量来选择胚泡进行移植。传统的胚胎选择方法依赖于视觉胚胎形态学评价，并且高度依赖实践和主观性。此外，在人工评价期间，胚胎经受从严格控制的培养环境中移出，这对胚胎有负面影响。延时成像(TLI)技术的进步已实现了在受控环境下对胚胎发育进行定期和自动的数据获取，以及确定客观的形态动力学参数。

发明内容

根据本发明的一方面，提供了一种用于自动评价人类胚胎的方法。获得胚胎的图像并将其提供给神经网络以生成表示胚胎形态的多个值。在专家系统处评价表示胚胎形态的该多个值，以提供表示以下中的一项的输出类：胚胎的当前质量、胚胎的未来质量、胚胎的着床将会成功的可能性以及胚胎的着床将得到活产的可能性。

根据本发明的另一方面，提供一种用于自动评价人类胚胎的系统。成像器获取胚胎在发育的特定日期的图像。卷积神经网络从胚胎的图像计算表示以下中的一项的至少一个输出值：胚胎的当前质量、胚胎的未来质量、胚胎的着床将会成功的可能性以及胚胎的着床将得到活产的可能性。

根据本发明的另一方面，提供了一种用于自动评价人类胚胎的系统。成像器获取胚胎在发育的特定日期的图像。卷积神经网络从胚胎的图像生成表示胚胎的形态的多个值。专家系统评价表示胚胎的形态的该多个值，以提供表示以下中的一项的输出类：胚胎的当前质量、胚胎的未来质量、胚胎的着床将会成功的可能性以及胚胎的着床将得到活产的可能性。

附图说明

在参考附图阅读以下描述时，本发明的前述和其他特征对本发明所属领域的技术人员将变得显而易见，其中：

图1示出了用于自动评价人类胚胎的系统；

图2提供了其中将卷积神经网络与另一专家系统结合使用的系统的一个示例；

图3示出了用于为有障碍的患者选择和施加治疗干预的另一方法；