"Asti työskentelevien asiantuntijoiden koeputkihedelmöityksessä valinneet parhaat alkiot subjektiivisesti, joka perustuu niiden koulutus ja kokemus", joten SINC ilmoitti Dinora A. Morales, mistä Älykkäiden järjestelmien ryhmä on UPV-EHU. Kuitenkin kahdessa tutkimusten tutkijat tämän joukkueen käyttöä matemaattinen luokittelijoita auttaa embryologists ettei tehtävään tarkasteltiin at.In ensimmäinen teos, joka julkaistiin lehdessä Tietokone menetelmät ja ohjelmat biolääketieteen, tutkijat esitteli "älykäs järjestelmä "tukea hedelmöityshoitojen.
Tämän he käyttivät tiedot 63 tapausta hedelmättömyys ohjelman Clnica del Pilar San Sebastian (Guipzcoa), ja analysoitiin kehitystä triot alkioiden (Espanjan laki sallii siirtää enintään kolmen alkioiden naisen kohtuun) .Voit valmistella tutkimuksessa tutkijat keskittyivät kyse historiasta lapsettomille pareille (ikä, tyyppi hedelmättömyys, sperman laadun, jne), sekä morfologiset ominaisuudet tsygootti (tuloksena solun fuusioimalla kaksi sukusolut) ja embryos.
From otettuja kuvia mikroskoopilla, tutkijat pystyivät mitata ja luokitella zygotes ja alkioiden sekä blastomeerien (erilaistumattomat eläinsolujen tuotettu jako tsygootti), niiden pirstoutuneisuus ja paksuus keton ", ympäröivä kalvo them.All tämä tieto käsiteltiin Bayes luokittelijoita, ns soveltamisen vuoksi Bayes sääntöjen, joiden avulla voidaan laskea todennäköisyys implantoivien alkion naisen kohtuun, jos siirretty sinne.
"Mikä parasta, nämä tyypit matemaattisia luokittelijoita antaa asiantuntijoille todisteita mitä alkion ominaisuuksia tunnistamisen mahdollistamiseksi kaikkein ihanteellinen alkioiden kautta valinta muuttujia", selitti Morales.The Tämän tutkimuksen tulokset osoittavat, että koko ja pirstaleinen blastomeerien, paksuus keton ja se, että ne saattavat olla erilaisia ytimet ovat joitakin näkökohtia embryologists olisi keskityttävä on.
The Baskimaan tutkimusryhmä toteutti myös toinen tutkimus, joka julkaistiin lehdessä T