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申请/专利权人：上海市同济医院

摘要：本发明涉及机器学习技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的IVFICSI预处理方案优化系统。所述系统的模块包括以下功能：对胚胎图像数据进行异常胚胎图像剔除，以获得有效胚胎图像数据；对历史胚胎图像数据进行活跃程度聚类分析，生成历史聚类胚胎图像数据；基于卷积神经网络算法以及历史聚类胚胎图像数据建立优化活跃程度预测模型；将有效胚胎图像数据传输至优化活跃程度预测模型进行胚胎活跃程度分析，生成胚胎活跃程度数据；根据胚胎活跃程度数据对有效胚胎图像数据进行IVFICSI优选胚胎图像标记，生成IVFICSI优选胚胎图像数据。本发明通过自动化地对胚胎进行精准选取，优化了IVFICSI预处理方案。

主权项：1.一种基于机器学习的IVFICSI预处理方案优化系统，其特征在于，包括：胚胎图像数据采集模块，用于获取IVFICSI技术的胚胎图像数据；对胚胎图像数据进行图像特征分析处理，生成胚胎特征图像数据；对胚胎特征图像数据进行异常胚胎图像剔除，以获得有效胚胎图像数据；其中，所述胚胎图像数据采集模块包括以下功能：获取IVFICSI技术的胚胎图像数据；为胚胎图像数据添加时间戳，以获得时序胚胎图像数据；将时序胚胎图像数据进行灰度图像转换，生成胚胎灰度图像数据；根据Canny边缘检测技术对胚胎灰度图像数据进行轮廓灰度值分析，生成轮廓灰度值数据；根据轮廓灰度值数据对胚胎灰度图像数据进行图像特征提取，生成胚胎特征图像数据，其中所述胚胎特征图像数据包括胚胎图像的轮廓的长度、胚胎图像的形状因子，胚胎图像的灰度值的统计数据；根据胚胎图像异常检测算法对胚胎特征图像数据进行异常得分计算，生成异常得分数据；根据异常得分数据对胚胎特征图像数据进行异常胚胎图像剔除，以获得有效胚胎图像数据；其中，所述胚胎图像异常检测算法如下所示： 式中，P表示为胚胎特征图像数据对应的异常得分数据，N表示为不同周期下的胚胎特征图像，αi表示为第i个周期的周期权重信息，β表示为对称性偏差权重信息，e表示为自然常数，γi表示为第i个周期的胚胎振荡频率，t表示为周期长度，ωi表示为第i个周期的胚胎角频率偏差，φi表示为第i个周期的胚胎初始相位偏差，δ表示为形状偏差权重信息，Li表示为第i个周期的胚胎曲线长度，x表示为胚胎曲线长度对应的积分变量；历史数据分析模块，用于获取历史胚胎图像数据；对历史胚胎图像数据进行活跃程度聚类分析，生成历史聚类胚胎图像数据；其中，所述历史数据分析模块包括以下功能：获取历史胚胎图像数据；对历史胚胎图像数据进行灰度值转换，生成历史胚胎灰度图像数据；对历史胚胎灰度图像数据进行灰度值变化数据分析，生成历史图像灰度值变化数据；根据历史图像灰度值变化数据对历史胚胎灰度图像数据进行聚类分析，生成初始历史聚类胚胎图像数据；根据预设的活跃程度标签对初始历史聚类胚胎图像数据进行活跃程度聚类标识，生成历史聚类胚胎图像数据；预测模型建立模块，用于基于卷积神经网络算法以及历史聚类胚胎图像数据进行胚胎活跃程度的数学关系模型建立，生成优化活跃程度预测模型；胚胎活跃程度分析模块，用于将有效胚胎图像数据传输至优化活跃程度预测模型进行胚胎活跃程度分析，生成胚胎活跃程度数据；根据胚胎活跃程度数据进行胚胎活跃程度得分计算，生成胚胎活跃程度得分数据；IVFICSI优选胚胎标记模块，用于根据胚胎活跃程度得分数据对有效胚胎图像数据进行IVFICSI技术的优选胚胎图像标记，生成IVFICSI优选胚胎图像数据。

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