arXiv 机器学习· Abdul Raheem Shahzad, Jinxin Chen, Ming Zhang, Juan Deng·· 8 小时前AI 评分22
预测 IVF/ICSI 鲜胚移植活产率：差异化内细胞团/滋养层形态编码与混合注意力-逻辑回归集成模型
Predicting Live Birth After Fresh Embryo Transfer in IVF/ICSI: Differential ICM/Trophectoderm Morphology Encoding and a Hybrid Attention--Logistic Regression Ensemble
AI 导读
研究人员提出结合差异化内细胞团与滋养层形态编码的混合注意力网络与逻辑回归集成模型（HAN + LR），用于预测 IVF/ICSI 鲜胚移植的活产结果。该模型在包含 616 个周期的单中心临床数据集及 50 个特征筛选下，取得 0.710 的测试集 AUC-ROC、0.710 的准确率与 0.630 的 F1 分数。
来源：arXiv 机器学习 · arxiv.org