随着现代医疗水平的飞速发展,以及对胚胎发育机理的研究不断深入,体外受精-胚胎移植技术愈发趋于成熟。其中,胚胎植入前的质量评估是辅助生殖技术的重要一环,与治疗成功率紧密关联。形态学评估是目前应用最为广泛的评价方法之一,本文在传统形态学方法的基础上结合深度学习技术,设计了深度神经网络结构,实现从胚胎图片中自动识别主要形态学特征,并构建新的特征用于训练评估模型,最终实现了高效精准、用户友好的胚胎评估系统。本文主要研究内容如下:1.研究基于U-Net和残差结构的胚胎主体分割模型。由于原始胚胎图片中存在大量背景干扰,需要将胚胎主体之外的区域剔除。本文基于U-Net(U型卷积神经网络)语义分割模型的编码器-解码器架构,并结合残差结构,设计了胚胎分割网络,提升了网络的表征能力。同时,将深度可分离卷积应用于残差结构的设计中,大幅提升了分割速度。2.研究基于多任务学习的胚胎形态学特征识别模型。在胚胎分割的基础上,应用多任务学习策略实现主要形态学特征的共同识别。本文基于ShuffleNet V2网络构建共享权重层,并采用ImageNet数据集的预训练权重,在其之上设计了针对不同形态学特征的分类器,基于自适应权重的多任务损失进行训练,最终实现形态学特征的精准识别。3.研究结合发育趋势和平均发育水平的胚胎评估模型。由于胚胎发育是一个动态过程,并且对于同一患者的所有待选胚胎存在内部优先级,因此本文在胚胎主要形态学特征的基础上,结合胚胎评估领域的专家经验,设计了胚胎发育趋势和平均发育水平两类新特征,兼顾了胚胎的动态全局特性,并基于支持向量机构建评估模型对胚胎质量评分进行预测。4.设计实现基于Qt5的胚胎质量评估系统。结合胚胎评估的实际应用需求,系统分析了软件的功能模块构成,采用Qt5设计实现图形用户界面和交互逻辑。核心算法基于Python实现,同时使用MySql作为数据库存储评估结果。系统将胚胎评估核心功能通过图形界面提供给用户,能够满足实际工作需求。本文通过对系统功能和性能进行测试,验证了系统的完整性和可用性。研究成果有助于提高胚胎评估工作的效率,具有良好的应用意义。