fa استفاده از ماشین لرنینگ برای انتخاب تخمک انسانی و نرخ موفقیت در روش‌های لقاح مصنوعی (IVF) ناباروری Sterility مروری سیستماتيک Systematical Review <div style="text-align:justify"><span style="font-size:12px"><span style="font-family:Tahoma"><strong>هدف:</strong> روش‌های لقاح مصنوعی (<span dir="LTR">IVF</span>) یکی از اصلی‌ترین راه‌حل‌ها برای مقابله با ناباروری هستند، اما موفقیت این روش‌ها به انتخاب دقیق تخمک‌های با کیفیت وابسته است. در این راستا، ماشین لرنینگ به عنوان یک فناوری نوین، می‌تواند نقش مهمی در بهبود فرآیند انتخاب تخمک ایفا کند. الگوریتم‌های ماشین لرنینگ با تحلیل تصاویر میکروسکوپی و داده‌های مرتبط، ویژگی‌های کلیدی تخمک‌ها را شناسایی کرده و تخمک‌های با پتانسیل بالاتر برای موفقیت در لقاح را انتخاب می‌کنند. استفاده از این فناوری نه تنها دقت انتخاب تخمک‌ها را افزایش می‌دهد و خطاهای انسانی را کاهش می‌دهد، بلکه زمان و هزینه‌های مرتبط با آزمایش‌های دستی را نیز به حداقل می‌رساند. این مقاله به بررسی مزایا، روش‌های مورد استفاده، چالش‌ها و پتانسیل‌های آینده استفاده از ماشین لرنینگ در انتخاب تخمک انسانی برای افزایش نرخ موفقیت در روش‌های <span dir="LTR">IVF</span> می‌پردازد. نتایج نشان می‌دهد که با پیشرفت در این زمینه، می‌توان شاهد بهبود قابل توجهی در نرخ موفقیت و کارایی روش‌های لقاح مصنوعی بود.<br> <strong>مواد و روش‌ها:</strong> ما یک جستجوی جامع در <span dir="LTR">PubMed</span>، <span dir="LTR">Google </span><span dir="LTR">Scholar</span> و<span dir="LTR"> Scopus </span>با استفاده از کلمات کلیدی<span dir="LTR"> &quot;</span><span dir="LTR">Machine Learning AND Quantification AND IVF</span><span dir="LTR">&quot; </span>&nbsp;انجام دادیم. مقالات واجد شرایط ابتدا بر اساس عناوین آن‌ها غربالگری شدند. پس از غربالگری عناوین، یک غربالگری دوم بر اساس چکیده‌های مقالات انتخاب‌شده انجام شد. در نهایت، مقالات کامل مطالعات باقی‌مانده برای اطمینان از تطابق با معیارهای ورود ما مرور شدند. از هر مطالعه واجد شرایط، اطلاعات زیر استخراج شد: نویسنده(ها)ی مطالعه، سال انتشار و روش استفاده شده برای ارزیابی کیفیت تخمک انسانی<span dir="LTR">.</span><br> <strong>نتیجه‌گیری:</strong><strong> </strong>توسعه یک سیستم یادگیری ماشین به‌درستی آموزش‌دیده نیازمند توجه دقیق به کیفیت داده‌ها، اندازه‌گیری، اندازه نمونه و مسائل اخلاقی است<span dir="LTR">.</span></span></span></div> <div style="text-align: justify;"><span style="font-size:12px;"><span style="font-family:Tahoma;"><b>Objective:</b> In vitro fertilization (IVF) methods are among the primary solutions for addressing infertility, but the success of these methods depends on the precise selection of high-quality oocytes. In this regard, machine learning, as an innovative technology, can play a crucial role in improving the egg selection process. Machine learning algorithms analyze microscopic images and related data to identify key characteristics of the oocytes and select those with higher potential for successful fertilization. Utilizing this technology not only enhances the accuracy of egg selection and reduces human errors but also minimizes the time and costs associated with manual testing. This paper examines the advantages, methods used, challenges, and future potential of applying machine learning in the selection of human oocytes to increase the success rate of IVF methods. The results indicate that advancements in this field can significantly improve the success rate and efficiency of artificial insemination methods<span dir="RTL" lang="FA">.</span><span style="font-size:10.0pt"></span><br> <b>Materials and Methods:</b> We conducted a comprehensive search on PubMed, Google Scholar, and Scopus using the keywords &quot;Machine Learning AND Quantification AND IVF.&quot; Eligible articles were initially screened based on their titles. After the title screening, a second screening was performed based on the abstracts of the selected articles. Finally, the full articles of the remaining studies were reviewed to ensure they met our inclusion criteria. From each eligible study, we extracted the following information: author(s) of the study, publication year, and the method employed to evaluate human oocyte quality<span dir="RTL" lang="FA">.</span> <span style="font-size:10.0pt"></span><br> <b>Conclusion:</b> The development of a properly trained machine learning system will require careful attention to data quality, measurement, sample size and ethics issues agreement.&nbsp;</span></span></div> یادگیری ماشین؛ هوش مصنوعی؛ یادگیری عمیق؛ لقاح آزمایشگاهی (IVF)؛ تخمک. Machine Learning, Artificial Intelligence, Deep Learning, In Vitro Fertilization, Sperm, Oocyte. 93 104 http://saremjrm.com/browse.php?a_code=A-10-1-169&slc_lang=fa&sid=1 Mohammad Reza Nateghi محمدرضا ناطقی 10031947532846004889 10031947532846004889 No Sarem Gynecology, Obstetrics and Infertility Research Center, Sarem Women’s Hospital, Iran University of Medical Science (IUMS), Tehran, Iran. مرکز تحقیقات زنان زایمان و ناباروری صارم، بیمارستان فوق تخصصی صارم، دانشگاه علوم پزشکی ایران، تهران، ایران Hossein Nikzad حسین نیک زاد 10031947532846004890 10031947532846004890 No Gametogenesis Research Center, Kashan University of Medical Science, Kashan مرکز تحقیقات گامتوژنزیس دانشگاه علوم پزشکی کاشان، کاشان، ایران Mahdi Hassani Bafrani مهدی حسنی بافرانی 10031947532846004891 0009-0002-5815-0215 Yes Student Research Committee, Hormozgan University of Medical Sciences, Bandar Abbas, Iran کمیته تحقیقات دانشجویی، دانشگاه علوم پزشکی هرمزگان، بندرعباس، ایران