用于确定胚胎移植类型的方法、装置、处理器及存储介质

本发明涉及医疗人工智能领域，具体地涉及一种用于确定胚胎移植类型的方法、装置、处理器及存储介质。

背景技术：

1、胚胎移植，又称受精卵移植，是指将雌性动物体内的早期胚胎，或者通过体外受精及其他方式得到的胚胎，移植到同种的、生理状况相同的其他雌性动物体内，使之继续发育为新个体的技术。在临床中的胚胎移植问题上，往往有2种方案，要么将一个发育状态较好的胚胎用于移植，要么选取两个发育质量较好的胚胎用于胚胎移植。

2、其中，移植1个胚胎的好处在于，发生多胎妊娠的概率很小；但缺点是，1个胚胎妊娠成功的概率相较于移植2个的肯定更小。移植2个胚胎的好处在于，2个胚胎最终能够妊娠成功的概率就更高一些；但缺点也很明显，可能发生多胎妊娠。其中多胎妊娠是指至少两个胚胎都妊娠成功，形成类似于双胞胎、多胞胎的状态。双胞胎、多胞胎对于人体生理上是相对不好的情况，因为根据人体的生理结构来说，一个胚胎妊娠成功是最合适的。

3、临床上，对于上述2种方案的选取是依靠医务人员的经验和男女患者的意愿来决定，并没有明确的指导方案，主观性较强，导致在选取胚胎移植方案时不合理。

技术实现思路

1、为了克服现有技术存在的不足，本发明实施例提供了一种用于确定胚胎移植类型的方法、装置、处理器及存储介质。

2、为了实现上述目的，本发明第一方面提供一种用于确定胚胎移植类型的方法，包括：

3、获取目标男性患者和目标女性患者的体格特征数据；

4、获取第一胚胎发育状态特征数据和第二胚胎发育状态特征数据；

5、将第一胚胎发育状态特征数据和第二胚胎发育状态特征数据的其中一者、体格特征数据输入至训练好的单胚胎移植妊娠结果预测模型，得到第一妊娠率，第一妊娠率对应单胚胎移植类型；

6、将第一胚胎发育状态特征数据、第二胚胎发育状态特征数据和体格特征数据输入至训练好的双胚胎移植妊娠结果预测模型，得到第二妊娠率，第二妊娠率对应双胚胎移植类型；

7、将第一妊娠率和第二妊娠率中较大一者对应的胚胎移植类型确定为目标男性患者和目标女性患者的胚胎移植类型。

8、在本发明实施例中，第二妊娠率包括第一子妊娠率和第二子妊娠率；将第一胚胎发育状态特征数据、第二胚胎发育状态特征数据和体格特征数据输入至训练好的双胚胎移植妊娠结果预测模型，得到第二妊娠率包括：

9、将第一胚胎发育状态特征数据、第二胚胎发育状态特征数据和体格特征数据输入至训练好的双胚胎移植妊娠结果预测模型，得到单胚胎发育成功的第一子妊娠率和双胚胎发育成功的第二子妊娠率，第一子妊娠率和第二子妊娠率均对应双胚胎移植类型；

10、将第一妊娠率和第二妊娠率中较大一者对应的胚胎移植类型确定为目标男性患者和目标女性患者的胚胎移植类型包括：

11、将第一妊娠率和第一子妊娠率中较大一者对应的胚胎移植类型确定为目标男性患者和目标女性患者的胚胎移植类型。

12、在本发明实施例中，体格特征数据包括以下中的至少一者：目标男性患者和目标女性患者的身高、体重、身体质量指数、婚育史、既往病史、促排卵方案、精液质量；

13、第一胚胎发育状态特征数据和第二胚胎发育状态特征数据包括以下中的至少一者：冷冻过的卵裂期胚胎质量、冷冻过的囊胚期胚胎质量、未冷冻过的卵裂期胚胎质量、未冷冻过的囊胚期胚胎质量。

14、在本发明实施例中，方法还包括：

15、将第一胚胎发育状态特征数据和体格特征数据中每个特征数据的第一数据分布输入至单胚胎移植妊娠结果预测模型，得到第一模型输出结果；

16、将每个特征数据的第二数据分布输入至单胚胎移植妊娠结果预测模型，得到第二模型输出结果；

17、确定每个特征数据对应的第二模型输出结果和第一模型输出结果的第一差值；

18、根据第一差值确定每个特征数据对于单胚胎移植妊娠结果预测模型的第一重要性程度；

19、将第一重要性程度大于第一预设程度的特征数据确定为单胚胎移植妊娠结果预测模型的必要特征数据；

20、将重要性程度不大于预设程度的特征数据确定为单胚胎移植妊娠结果预测模型的非必要特征数据。

21、在本发明实施例中，方法还包括：

22、将第一胚胎发育状态特征数据、第二胚胎发育状态特征数据和体格特征数据中每个特征数据的第三数据分布输入至双胚胎移植妊娠结果预测模型，得到第三模型输出结果；

23、将每个特征数据的第四数据分布输入至双胚胎移植妊娠结果预测模型，得到第四模型输出结果；

24、确定每个特征数据对应的第四模型输出结果和第三模型输出结果的第二差值；

25、根据第二差值确定每个特征数据对于双胚胎移植妊娠结果预测模型的第二重要性程度；

26、将第二重要性程度大于第二预设程度的特征数据确定为双胚胎移植妊娠结果预测模型的必要特征数据；

27、将重要性程度不大于预设程度的特征数据确定为双胚胎移植妊娠结果预测模型的非必要特征数据。

28、在本发明实施例中，方法还包括：

29、将单胚胎移植妊娠结果预测模型的妊娠率中大于第一预设妊娠率的确定为第一优良妊娠率；

30、将第一优良妊娠率对应的目标胚胎发育状态特征数据和目标体格特征数据确定为第一优良特征数据，目标胚胎发育状态特征数据包括第一目标胚胎发育状态特征数据或第二目标胚胎发育状态特征数据。

31、在本发明实施例中，方法还包括：

32、将双胚胎移植妊娠结果预测模型的妊娠率中大于第二预设妊娠率的确定为第二优良妊娠率；

33、将第二优良妊娠率对应的第一目标胚胎发育状态特征数据、第二目标胚胎发育状态特征数据和目标体格特征数据确定为第二优良特征数据。

34、本发明第二方面提供一种用于确定胚胎移植类型的装置，包括：

35、第一获取模块，用于获取目标男性患者和目标女性患者的体格特征数据；

36、第二获取模块，用于获取第一胚胎发育状态特征数据和第二胚胎发育状态特征数据；

37、第一输入模块，用于将第一胚胎发育状态特征数据和第二胚胎发育状态特征数据的其中一者、体格特征数据输入至训练好的单胚胎移植妊娠结果预测模型，得到第一妊娠率，第一妊娠率对应单胚胎移植类型；

38、第二输入模块，用于将第一胚胎发育状态特征数据、第二胚胎发育状态特征数据和体格特征数据输入至训练好的双胚胎移植妊娠结果预测模型，得到第二妊娠率，第二妊娠率对应双胚胎移植类型；

39、确定模块，用于将第一妊娠率和第二妊娠率中较大一者对应的胚胎移植类型确定为目标男性患者和目标女性患者的胚胎移植类型。

40、本发明第三方面提供一种处理器，被配置成执行上述的用于确定胚胎移植类型的方法。

41、本发明第四方面提供一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于使得机器执行上述的用于确定胚胎移植类型的方法。

42、在本发明实施例中，用于确定胚胎移植类型的方法包括：获取目标男性患者和目标女性患者的体格特征数据；获取第一胚胎发育状态特征数据和第二胚胎发育状态特征数据；将第一胚胎发育状态特征数据和第二胚胎发育状态特征数据的其中一者、体格特征数据输入至训练好的单胚胎移植妊娠结果预测模型，得到第一妊娠率，第一妊娠率对应单胚胎移植类型；将第一胚胎发育状态特征数据、第二胚胎发育状态特征数据和体格特征数据输入至训练好的双胚胎移植妊娠结果预测模型，得到第二妊娠率，第二妊娠率对应双胚胎移植类型；将第一妊娠率和第二妊娠率中较大一者对应的胚胎移植类型确定为目标男性患者和目标女性患者的胚胎移植类型。

43、男性和女性的体格特征数据、胚胎发育状态特征数据等都会影响胚胎移植的妊娠结果，在本发明实施例中，单胚胎移植妊娠结果预测模型和双胚胎移植妊娠结果预测模型均可以是机器学习模型，在患者需要做胚胎移植的决策之前，利用客观的机器学习模型分析得到单胚胎移植的第一妊娠率以及双胚胎移植的第二妊娠率，根据这两个客观的值来选择胚胎移植类型，为医务人员和男女患者的决策提供科学客观的建议与保障，胚胎移植类型选取时更合理更可靠。