Bayesian Network Modeling of IVF Blastocyst Score Prediction

Authors : Asli UYAR, Yasemin ATILGAN ŞENGÜL

Pages : 12-28

Doi:10.5824/ajite.2021.02.001.x

View : 18 | Download : 7

Publication Date : 2021-05-21

Article Type : Research Paper

Abstract :Tüp bebek tedavisinde embriyo transferi bölünme aşamasında insert ignore into journalissuearticles values(gün 2-3); veya blastosist aşamasında insert ignore into journalissuearticles values(gün 5); gerçekleştirilebilir. Transfer öncesi tek embriyo seçimi ve transferi gebelik olasılığını arttırırken çoklu gebelik sayısını da düşürür. Diğer taraftan, laboratuvar ortamında uzayan embriyo kültürleme zamanı beşinci güne kadar yüksek kaliteli blastosist gelişmediği takdirde transferin iptal olmasına sebep olabilir. Blastosist skorlarının tahminlenmesi klinisyenlere her bir embriyonun laboratuvar ortamında kültürlenmeye devam edilip edilmeyeceği konusunda destek sağlayabilir. Bu çalışmada Bayes Ağları kullanarak, tüp bebek tedavi sürecinde embriyo morfolojik gelişim değerleri modellenerek blastosist skorları tahminlenmiştir. Çalışmada koşullu olasılık tablosundaki frekans tahminlerini ayarlamak için ağırlıklı en yakın komşu yaklaşımı önerilmiştir. Sonuçlar önerilen modelin tüp bebek tedavisinde doğruluğu önemli ölçüde artırırken yanlış pozitif oranının frekans tahmini yöntemine göre düşük olduğunu göstermektedir. Bunun yanında model düşük kaliteli blastosist gelişimini %77.3 oranıyla doğru negatif tahmin etmektedir. Bu da modelin kullanılmasının tüp bebek tedavisinde embriyo gelişimsel başarısızlığını ciddi ölçüde önlemeye yardımcı olacağını göstermektedir.
Keywords : Tüp bebek tedavisi, Blastosist gelişim tahminlemesi, Bayes ağlar, parametre öğrenimi, frekans tahminleri