Tüp bebek tedavisinde embriyo seçiminin modellenmesi
Modeling embriyo selection in vitro fertilization treatment
- Tez No: 674318
- Danışmanlar: PROF. DR. ABDULBARİ BENER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyoistatistik, İstatistik, Biostatistics, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 101
Özet
Tüp bebek tedavisinde başarı günden güne artış gösterse de henüz istenen başarı düzeyi elde edilememiştir. Bu nedenle, bu nedenle tedaviyi uygulayan klinisyenler ve hastalar tıbbi, finansal ve sosyal kayıplar yaşamaktadır. Bu çalışmanın amacı, IVF tedavisinde embriyonun tutunma başarısını çiflerin demografik özellikleri, embriyonun kalitesi ve IVF sürecine özgü COS değişkenleri ile makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmin etmektir. Bunun yanında IVF başarısını etkileyen değişkenlerin bulunması ve önemine göre sıralanması da çalışmanın alt amacıdır. Araştırma, bir retrospektif kohort çalışmasıdır. Çalışmada kullanılan veri seti tek bir merkezden alınmış 939 embriyodan oluşmaktadır. Embriyonun tutunma başarısı modellendiği için model bir sınıflandırma problemi göstermektedir. Bu amaçla, Lojistik Regresyon, Naive Bayes, Rastgele Orman, Destek Vektör Makineları, Yapay Sinir ağları, Gradyan Arttırma Makineları,Bagging, Xgboosting ve Super Learner algoritmaları kullanılmıştır. Modellerin başarısı performans ölçütleri ile karşılaştırılarak en iyi tahmini yapan algoritmanın bulunması ve embriyo tutunma başarısını etkileyen değişkenlerin önem dereceleri bulunmuştur. Sonuç olarak, var olan algoritmaları bir arada kullanarak daha üstün sonuçlar veren Super Learner algoritması % 88 AUROC ile en başarılı sonucu vermiştir. IVF başarısında, embriyonu modellenmesinde en önemli değişken annenin yaşı olarak belirlenmiştir. Çalışma, IVF klinisyenlerine ve hastalara, makine öğrenmesi temelli bir klinik karar destek sistemi önermektedir.
Özet (Çeviri)
Although success in in vitro fertilization (IVF) treatment has increased recently, it has not yet achieved the desired level of success. For this reason, clinicians and patients have difficulties with medical, social and also financial. The aim of this study is to predict using machine learning methods to select the most accurate embryo for IVF success. In addition, finding the variables that affect IVF success the most is the second objective of the study. The research is a retrospective cohort study. The data set used in the study consists of 939 embryos taken from a single center. The aim is a classification problem as it is modeled whether the embryo is successful (1) or not (0). Logistic Regression, Naïve Bayes, Random Forest, Support Machine, Bagging, Gradian Boosting Trees, Xgboosting ve Super Learner methods were used to model embryo selection. As a result, the Super Learner provided the best prediction with %88 AUROC. The most important variable in the success of IVF in embryo modeling was determined as the age of the mother. The study proposes a machine learning-based clinical decision support system for IVF clinicians and patients.
Benzer Tezler
- Gonal F (follitropin alfa) ve pergoveris(follitropin alfa ve lutropin alfa) kullanılan IVF sikluslarında ovaryan stimülasyon sonuçlarının karşılaştırılması
Gonal ;F (follitropin alfa) and pergoveris(follitropin alfa and lutropin alfa) usedovarian stimulation in IVF cyclescomparison of results
EDA GÖKDAĞ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
Kadın Hastalıkları ve DoğumOndokuz Mayıs ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DAVUT GÜVEN
- Tekrarlayan implantasyon başarısızlığı olan hastalarda endometriumda oluşturulan lokal hasarlanma etkilerinin ışık ve elektron mikroskobik incelenmesi
Tekrarlayan i̇mplantasyon başarisizliği olan hastalarda endometriumda oluşturulan lokal hasarlanma etkilerinin işik ve elektron mikroskobik i̇ncelenmesi
AYSEL AKYÜZ CİVAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Histoloji ve Embriyolojiİstanbul ÜniversitesiHistoloji ve Embriyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SİBEL KÖKTÜRK
- Tüp bebek tedavisinde nonobstrüktif azospermiolan hastalarda round spermatid enjeksiyonuyönteminin embriyo gelişimine ve gebeliğeetkisi
The effect of round spermatid injection method on embryodevelopment and pregnancy in patients withnonobstructive azoospermia undergoing ivf treatment
ORHAN ÜNAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Biyolojiİstanbul Yeni Yüzyıl ÜniversitesiKlinik Embriyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÜNAL
- Tüp bebek tedavisinde mikro akışkan çip( sperm chip) ve yüzdürme (SWİM UP) yıkama yöntemlerinin embriyo gelişimine ve gebeliğe etkisi
The effect of micro fluid chip and swim up washing methods on embryo development and pregnancy in İVF treatment
BUSE MAZLUMOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Biyolojiİstanbul Yeni Yüzyıl ÜniversitesiKlinik Embriyoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜL İPEK GÜNDOĞAN
- Tüp bebek tedavisinde tekrarlayan implantasyon başarısızlığı görülen kadınlarda antısense mırna gen polimorfizmlerinin etkisinin araştırılması
Investigation of the effect of mirna gen polymophisms in women with repeat implantation failures in İVF treatment
AMIR SAGHAFIAN
Doktora
Türkçe
2023
GenetikOndokuz Mayıs ÜniversitesiTıbbi Biyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞENGÜL TURAL