Zobrazeno 1 - 8
of 8
pro vyhledávání: '"Lassen, Jacob Theilgaard"'
Autor:
Lassen, Jacob Theilgaard, Kragh, Mikkel Fly, Rimestad, Jens, Johansen, Martin Nygård, Berntsen, Jørgen
This work describes the development and validation of a fully automated deep learning model, iDAScore v2.0, for the evaluation of embryos incubated for 2, 3, and 5 or more days. The model is trained and evaluated on an extensive and diverse dataset i
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2210.02120
Assessing and selecting the most viable embryos for transfer is an essential part of in vitro fertilization (IVF). In recent years, several approaches have been made to improve and automate the procedure using artificial intelligence (AI) and deep le
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2103.07262
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Fly Kragh, Mikkel Fly, Rimestad, Jens, Lassen, Jacob Theilgaard, Johansen, Martin, Bahr, Francesca, Berntsen, Jørgen
Publikováno v:
In Fertility and Sterility October 2022 118(4) Supplement:e115-e116
Publikováno v:
In Fertility and Sterility September 2021 116(3) Supplement:e86-e86
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
In Fertility and Sterility September 2020 114(3) Supplement:e75-e75