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申请/专利权人：北京赫雅智能科技有限公司
申请日：2020-08-14
公开（公告）日：2023-10-10
公开（公告）号：CN111933290B
主分类号：G16H50/70
分类号：G16H50/70;G16H15/00;G06N20/10;G06N3/04;G06N3/08
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2023.10.10#授权;2020.12.01#实质审查的生效;2020.11.13#公开
摘要：本发明涉及一种以机器学习模型建置人工生殖受孕预测方法和装置，获取母体血液荷尔蒙生理检测数据和卵巢功能生理检测数据，并结合支持向量机器算法建立荷尔蒙生理检验‑怀孕SVM模型，获取母体胚胎图像，并结合深度神经网络算法建立胚胎影像‑胚胎品质DNN模型，根据孕检结果报告和荷尔蒙生理检验‑怀孕SVM模型获取母体临床医疗信息预测值，根据孕检结果报告和胚胎影像‑胚胎品质DNN模型获取胚胎质量评定预测值，将上述两个预测值进行合并，得到人工生殖受孕预测值。本发明提供的方法的准确性较高，能够避免出现因不同经验的差异导致影响最终的结果的情况，能够有效改善单一模型在数据量稀少时容易形成过于保守预测的状况。
主权项：1.一种以机器学习模型建置人工生殖受孕预测方法，其特征在于，包括：获取母体血液荷尔蒙生理检测数据和卵巢功能生理检测数据，并根据所述母体血液荷尔蒙生理检测数据、卵巢功能生理检测数据和支持向量机器算法，建立荷尔蒙生理检验-怀孕SVM模型；获取母体胚胎图像，并根据所述母体胚胎图像和深度神经网络算法，建立胚胎影像-胚胎品质DNN模型；获取孕检结果报告；根据所述孕检结果报告和所述荷尔蒙生理检验-怀孕SVM模型，获取母体临床医疗信息预测值；根据所述孕检结果报告和所述胚胎影像-胚胎品质DNN模型，获取胚胎质量评定预测值；将所述母体临床医疗信息预测值和所述胚胎质量评定预测值进行合并，得到人工生殖受孕预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京赫雅智能科技有限公司 一种以机器学习模型建置人工生殖受孕预测方法和装置
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