Software baseado em rede neural artificial desenvolvido por meio de algoritmo genético para a classificação morfológica de blastocistos bovinos - Matos, Felipe Delestro [UNESP] (2014)
A classificação morfológica embrionária possui grande importância para inúmeras técnicas laboratoriais (desde pesquisas básicas às aplicadas na reprodução assistida). Entretanto, o método utilizado para realizar a classificação dos embriões em diferentes graus de qualidade sempre foi baseado na subjetividade do avaliador e, por mais que sejam estabelecidos padrões de graus de qualidade e descrições das características morfológicas que categorizam um embrião em cada grau, não há atualmente um método preciso que possa gerar resultados consistentes e confiáveis. Assim, nosso trabalho resultou no desenvolvimento de um software capaz de realizar a classificação da qualidade morfológica de blastocistos bovinos. Utilizamos como base de funcionamento técnicas de inteligência artificial (mais especificamente de Redes Neurais Artificiais e Algoritmos Genéticos). Resultados indicam uma taxa de acerto global de 79,2% na classificação de blastocistos bovinos em 3 graus de qualidade, sendo que para os blastocistos classificados como Excelentes ou Bons (Classe 1) a taxa de acerto é de 82,6%, para os blastocistos classificados como Regulares (Classe 2) é de 16,7% e para os blastocistos classificados como Pobres (Classe 3) a taxa de acerto é de 91,7%