. 2006; 3(3): 176-180 | |||
Prediction of pregnancies in ICSI cycles with artificial neural networksİbrahim Esinler1, Hakan Yaralı21Başkent Üniversitesi Kadın Hastalıkları Ve Doğum Anabilim Dalı, Üremeye Yardımcı Teknikler Ünitesi, Ankara, Turkey2Hacettepe Üniversitesi Kadın Hastalıkları Ve Doğum Anabilim Dalı, Üreme Sağlığı Ünitesi, Ankara, Turkey OBJECTIVE: To determine the success rate of Artificial Neural Network (ANN) in prediction of clinical pregnancies in intracytoplasmic sperm injection (ICSI) cycles Design: Retrospective clinical trial. Setting: Hacettepe University Faculty of Medicine, Department of Obstetrics and Gynecology, IVF Clinic Patients: Five hundred ICSI cycles reached to embryo transfer (ET) Interventions: Artificial Neural Network (ANN) was used to predict the clinical pregnancies in ICSI cycles. Main outcome measures: Success rate of ANN in prediction of clinical pregnancies RESULTS: Overall, the ANN with best performance predicted correctly the outcomes of %70 of ICSI cycles. It predicted correctly ARTİFİSİYEL NEURAL NETWORK (YAPAY ZEKÂ) İLE ICSI UYGULAMALARINDA GEBELİKLERİN TAHMİN EDİLMESİİbrahim Esinler1, Hakan Yaralı21Başkent Üniversitesi Kadın Hastalıkları Ve Doğum Anabilim Dalı, Üremeye Yardımcı Teknikler Ünitesi, Ankara, Türkiye2Hacettepe Üniversitesi Kadın Hastalıkları Ve Doğum Anabilim Dalı, Üreme Sağlığı Ünitesi, Ankara, Türkiye Objektif: Bu çalışmanın amacı Artifisiyel Neural Network (yapay zekâ, ANN) algoritmalarının intrasitoplazmik sperm enjeksiyonu (ICSI) uygulamalarında klinik gebeliği tahmin etme oranını belirlemektir. Planlama: Retrospektif klinik çalışma. İbrahim Esinler, Hakan Yaralı. Prediction of pregnancies in ICSI cycles with artificial neural networks. . 2006; 3(3): 176-180 Corresponding Author: İbrahim Esinler, Türkiye |
|