論文の概要: Multitasking Embedding for Embryo Blastocyst Grading Prediction (MEmEBG)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.13217v1
• Date: Tue, 14 Apr 2026 18:38:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-16 20:38:32.254551
• Title: Multitasking Embedding for Embryo Blastocyst Grading Prediction (MEmEBG)
• Title（参考訳）: Embryo Blastocyst Grading Prediction (MEmEBG) のためのマルチタスク埋め込み
• Authors: Nahid Khoshk Angabini, Mohsen Tajgardan, Mahesh Madhavan, Zahra Asghari Varzaneh, Reza Khoshkangini, Thomas Ebner,
• Abstract要約: 本稿では,キーブラストシストコンポーネントの自動解析と予測のためのマルチタスク埋め込み方式を提案する。 組み込み層で強化された事前トレーニングされたResNet-18アーキテクチャを使用して、限られたデータセットから識別表現を学習する。 実験により,マルチタスク埋込みアプローチの可能性を実証し,堅牢で一貫したブラストシストの品質評価の可能性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8390050024005993
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reliable evaluation of blastocyst quality is critical for the success of in vitro fertilization (IVF) treatments. Current embryo grading practices primarily rely on visual assessment of morphological features, which introduces subjectivity, inter-embryologist variability, and challenges in standardizing quality assurance. In this study, we propose a multitask embedding-based approach for the automated analysis and prediction of key blastocyst components, including the trophectoderm (TE), inner cell mass (ICM), and blastocyst expansion (EXP). The method leverages biological and physical characteristics extracted from images of day-5 human embryos. A pretrained ResNet-18 architecture, enhanced with an embedding layer, is employed to learn discriminative representations from a limited dataset and to automatically identify TE and ICM regions along with their corresponding grades, structures that are visually similar and inherently difficult to distinguish. Experimental results demonstrate the promise of the multitask embedding approach and potential for robust and consistent blastocyst quality assessment.
• Abstract（参考訳）: ブラストシストの信頼性評価はin vitro受精(IVF)治療の成功に不可欠である。 現在の胚グレーディングの実践は主に、主観性、胚学間の多様性、品質保証の標準化の課題をもたらす形態的特徴の視覚的評価に頼っている。 本研究では,Trophectoderm (TE), inside cell mass (ICM), blastocyst expansion (EXP)を含む,主要なブラスト嚢胞成分の自動解析および予測のためのマルチタスク埋め込みに基づくアプローチを提案する。 この方法は、ヒトの5日目の胚の画像から抽出された生物学的および物理的特徴を活用する。 プレトレーニングされたResNet-18アーキテクチャは、埋め込み層で強化され、限られたデータセットから識別表現を学習し、TEおよびICM領域を対応するグレードとともに自動的に識別する。 実験により,マルチタスク埋込みアプローチの可能性を実証し,堅牢で一貫したブラストシストの品質評価の可能性を示した。

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