一种基于机器学习的IVF-ET早孕胚胎发育预测系统

摘要

本发明公开了一种基于机器学习的IVF‑ET早孕胚胎发育预测系统，包括如下数据处理步骤：获取历史病例数据并提取相应的特征数据集，对数据集进行预处理和特征工程，根据已知的临床诊断结果进行正、异常标记；接着按照一定的比例划分训练集和测试集，针对训练集的少量样本采用随机采样的方式使得不同类型样本达到均衡，引入机器模型训练处理后的平衡数据，利用测试集评价模型，最终得到最优的预测结果和模型。本发明构建了一种基于机器学习的IVF‑ET早孕胚胎发育预测系统，为B超影像科室的进一步诊断提供了决策支持。