摘要 全世界有 8% 到 15% 的育龄夫妇患有不孕不育问题。据世界卫生组织估计,全球有 6000 万到 8000 万对不孕不育夫妇,某些地区不孕不育率最高。不孕不育给夫妇、家庭、当事人以及整个社会带来了巨大的社会、情感和心理压力。尽管人工智能技术在医学界的使用每年都在增长,但很少有研究将人工智能 (AI) 技术应用于生殖领域。为了帮助原因不明的不孕不育夫妇,本综述研究开发并评估了多种人工智能模型,这些模型可以根据各种特征区分不孕/可孕夫妇。 关键词-不孕不育、机器学习、人工智能、深度学习、图像处理、卷积神经网络 (CNN) 1. 引言 无保护性交 12 个月后仍未能受孕称为不孕不育。世界卫生组织 (WHO) 指出,不孕不育是一种导致功能障碍的疾病。全球有超过 1.86 亿对夫妇患有不孕不育症,事实上,他们中的大多数生活在贫困国家,无法获得足够的医疗服务。因此,不孕不育是世界上最普遍的健康问题之一。根据文献,各种研究都试图使用机器学习方法预测不孕不育的结果。从对这些评论的定性和定量分析中可以清楚地看出,人们使用各种分类器来预测不孕不育,但只有少量来自生育诊所的静态数据用于训练它们。通过在训练期间为分类器提供大量动态数据,可以提高不孕不育预测的准确性。然而,现在使用的方法使得创建这样的分类器具有挑战性。不孕不育的大数据分析可以实现这一点。机器学习 (ML) 预测分析技术为医护人员提供了更好的信息。这有助于个人做出更明智的选择,从而提高不孕不育治疗的成功率。为了找到潜在的扩展,无论是填补空白还是推进研究,这篇评论论文的目的是了解使用各种人工智能技术(可能包括各种机器学习方法)预测不孕症的研究现状。为此,我们回顾了几篇关于机器学习和不孕症的出版物。我们只选择使用机器学习预测不孕症的研究论文。然后对这些论文进行研究,以帮助未来的研究人员发现他们后续研究中必要的改进,并帮助他们更好地理解不孕症的机器学习。本文回顾了六篇关于基于人工智能的不孕不育预测的不同出版物。本文的结构如下:第 2 节概述人工智能,第 3 节描述所选模型、所用方法和每个模型的分析,第 4 节总结整个研究,第 5 节总结本文。
DEMMIN – 使用建模和遥感数据演示生物量潜力评估的试验场 Erik Borg 博士 *) 、Holger Maass *) 、Edgar Zabel **) *) 德国航空航天中心 (DLR)、德国遥感数据中心 (DFD) **) 兴趣小组 Demmin Kalkhorstweg 53 D- 17235 Neustrelitz 与会议 2 相关 摘要:通过“全球环境和安全监测 (GMES)”倡议,欧盟 (EU) 和欧洲航天局 (ESA) 制定了一项雄心勃勃的计划,利用空间遥感技术以及其他数据源和监测系统为欧洲市场提供各种环境、经济和安全方面的创新服务。为了实现这一目标,必须实施自动化的实时和近实时基础设施,以便自动处理遥感数据。空间段和地面段的必要开发和实施已经在推进中。将开发用于获取增值产品的自动化处理链和处理器,特别是开发用于校准和验证遥感任务的测试站点。海报介绍了 DLR 测试站点 DEMMIN(持久环境多学科监测信息网络),它是校准和验证生物质和生物能源增值数据产品、区域规模生物质模型(如 BETHY/DLR)的先决条件,并展示了在实践中使用遥感数据和产品获取生物质潜力的可能性。考虑到这一背景,该演示文稿介绍了 DLR 的测试站点 DEMMIN,包括其特定的区域特征、现场测量仪器和现有数据库。测试站点 DEMMIN 是一个密集使用的农业区,位于德国东北部梅克伦堡-前波美拉尼亚州德明镇附近(距柏林以北约 180 公里)。自 1999 年以来,DLR 与 Demmin 利益集团 (IG Demmin) 一直保持着密切的合作。DEMMIN 的范围从北纬 54°2 ′ 54.29 ″、东经 12°52 ′ 17.98 ″ 到北纬 53°45 ′ 40.42 ″、东经 13°27 ′ 49.45 ″。IG Demmin 由 5 家农业有限责任公司组成,占地约 25,000 公顷农田。该地貌属于上一次更新世 (Pommersches stadium) 形成的北德低地。其特点是冰川河流沉积物和冰川湖沼沉积物以及反映在略微起伏的地貌中的冰碛。土壤基质以壤土和沙壤土为主,与纯沙斑或粘土区域交替出现。试验场的海拔高度约为 50 米,试验场东南部托伦塞河沿岸有一些坡度较大的山坡(12°)。年平均气温为 7.6 至 8.2°C。降水量约为 500 至 650 毫米。由于微地形,气候条件在局部范围内可能存在很大差异。该地区的田地面积很大,平均为 80 - 100 公顷。主要种植的作物是冬季作物,覆盖该地区近 60% 的田地。玉米、甜菜和土豆约占 13%。由于 DLR 与 IG Demmin 的合作,科学家们得到了农民的支持,并为他们的调查提供了重要信息。例如,数字准静态数据(如土壤图、地块图)或数字动态数据(如产量图和应用图)。除了数据库之外,DEMMIN 还实现了农业气象网络,它可以自动测量影响成像过程的所有农业气象参数,同时进行空间或机载遥感。
DEMMIN – 使用建模和遥感数据演示生物量潜力评估的试验场 Erik Borg 博士 *) 、Holger Maass *) 、Edgar Zabel **) *) 德国航空航天中心 (DLR)、德国遥感数据中心 (DFD) **) 兴趣小组 Demmin Kalkhorstweg 53 D- 17235 Neustrelitz 与会议 2 相关 摘要:通过“全球环境和安全监测 (GMES)”倡议,欧盟 (EU) 和欧洲航天局 (ESA) 制定了一项雄心勃勃的计划,利用空间遥感技术以及其他数据源和监测系统为欧洲市场提供各种环境、经济和安全方面的创新服务。为了实现这一目标,必须实施自动化的实时和近实时基础设施,以实现遥感数据的自动数据处理。空间段和地面段的必要开发和实施已经取得进展。将开发用于获取增值产品的自动处理链和处理器,特别是开发用于校准和验证遥感任务的测试站点。海报介绍了 DLR 测试站点 DEMMIN(持久环境多学科监测信息网络),这是校准和验证生物质和生物能源增值数据产品、区域规模生物质模型(如 BETHY/DLR)的先决条件,并展示了在实践中使用遥感数据和产品获取生物质潜力的可能性。考虑到这一背景,演示文稿介绍了 DLR 的测试站点 DEMMIN,包括其特定的区域特征、现场测量仪器和现有数据库。试验场 DEMMIN 是位于德国东北部梅克伦堡-前波美拉尼亚州德明镇附近的一个密集使用的农业区(距柏林以北约 180 公里)。自 1999 年以来,DLR 与德明利益集团 (IG Demmin) 一直保持着密切的合作。DEMMIN 的范围从北纬 54°2 ′ 54.29 ″、东经 12°52 ′ 17.98 ″ 延伸至北纬 53°45 ′ 40.42 ″、东经 13°27 ′ 49.45 ″。IG Demmin 由 5 家有限和股份制农业公司组成,占地约 25,000 公顷农田。该景观属于上一个更新世时期形成的北德低地(Pommersches 体育场)。其特点是冰川河流和冰川湖沼沉积物以及反映在略微起伏的地形中的冰碛。年平均气温从 7.6 到 8.2°C 不等。例如,这些是土壤基质以壤土和沙壤土为主,与纯沙斑块或粘土区域交替出现。测试场地的海拔范围约为 50 米,测试场地东南部 Tollense 河沿岸有一些坡度相当大的山坡(12°)。降水量约为 500 至 650 毫米。由于微地形,气候条件在局部范围内可能存在很大差异。该地区的田地面积很大,平均为 80 - 100 公顷。种植的主要作物是冬季作物,覆盖了该地区近 60% 的田地。玉米、甜菜和土豆约占 13%。由于 DLR 与 IG Demmin 的合作,科学家们得到了农民的支持,并为他们的研究提供了重要信息。数字准静态数据作为土壤图、地块图或数字动态数据作为产量图和应用图。除了数据库之外,DEMMIN 还实现了一个农业气象网络,它可以自动测量影响成像过程的所有农业气象参数,同时进行空间或机载遥感。