胚移植の妊娠結果を改善するために胚発生を共同で評価するための深層学習の応用
単一胚盤胞移植の妊娠結果を改善するために胚発生を共同で評価するためのタイムラプス イメージングに基づくディープラーニング自動化の適用
この研究の目的は、タイムラプス イメージングに基づく深層学習の自動化を胚発生の共同評価に適用することで、胚評価の一貫性を確保し、評価の精度を向上させることです。
調査の概要
詳細な説明
この研究は、後ろ向き分析後の観察的前向き研究です。
無作為化や盲検化のない単一施設の研究です。
初期段階では、1000 人の患者が 3 つの期間の胚培養からタイムラプスによって収集され、胚発生の全プロセスの自動化された共同評価システムが確立されます。
後期段階では、患者はタイムラプス イメージング (TLI) + 人工知能 (AI) 評価グループと形態学的評価グループの 2 つのグループに分けられます。
妊娠転帰を追跡するために、5日目の単一胚盤胞移植を行った100人の患者が実施されます。
研究の種類
観察的
入学 (予想される)
100
参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
20年～40年 (大人)
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
受講資格のある性別
女性
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
患者は40歳未満で、子供を産むために人為的介入が必要です
説明
包含基準:
- (1) 年齢 < 40 歳; (2) 通常の IVF サイクル。 (3) 期間数 ≤ 2; (4) 採取された卵子の数は 5 ～ 15 個です。 (5) BMI: 18-25 kg/m 2、卵胞刺激ホルモン (FSH) ≤ 12 IU/L (3 日目); (6) 3 日目に高品質の胚が 3 つ以上あり、5 日目に単一の胚盤胞移植を行った患者。 (7) 子宮内膜因子のない患者。
除外基準:
- (1) 男性不妊症、排卵周期および染色体異常のために、着床前遺伝子検査(PGT)が必要です。 (2) 臨床的に重要な全身性疾患がある。 (3) 胚盤胞の写真が形成されていない、または入手できない。 (4) 原核生物、有糸分裂、および胚盤胞の段階での不完全または不明確な画像収集は、AI 評価に影響を与えました。
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 観測モデル：他の
- 時間の展望：見込みのある
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
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TLI+AI評価グループ
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撮影した写真を自動で加工する機械
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形態学的評価グループ
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写真の手動認識
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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着床率
時間枠：2022-2023
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胚の子宮への着床が成功する確率
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2022-2023
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (予想される)
2022年12月30日
一次修了 (予想される)
2023年12月15日
研究の完了 (予想される)
2024年6月15日
試験登録日
最初に提出
2022年12月5日
QC基準を満たした最初の提出物
2022年12月26日
最初の投稿 (見積もり)
2023年1月4日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (見積もり)
2023年1月4日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2022年12月26日
最終確認日
2022年11月1日
詳しくは
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
- wangshanshan820
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
いいえ
米国FDA規制機器製品の研究
はい
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