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Blastocyst rate prediction by artificial intelligence: evaluation of static oocyte images in patients and donors

Data de publicació:

Autors de IIS La Fe

Autors aliens a IIS La Fe

  • Rebeca, G. P.
  • Laura, C. S.
  • Marcos, M.

Grups d'Investigació

Abstract

Abstract no disponible

Dades de la publicació

ISSN/ISSNe:
0268-1161, 1460-2350

HUMAN REPRODUCTION  OXFORD UNIV PRESS

Tipus:
Meeting Abstract
Pàgines:
300-300
Factor d'Impacte:
1,993 SCImago ℠
Quartil:
Q1 SCImago ℠

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Projectes associats

Desarrollo de modelos de selección de embriones basados en inteligencia artificial para predecir las condiciones ideales que mejoren la probabilidad de éxito de un tratamiento de reproducción asistida.

Investigador Principal: MARCOS MESEGUER ESCRIVÁ

PI21/00283 . INSTITUTO DE SALUD CARLOS III . 2022

Development of new therapies based on in vivo ovarian fragmentation for follicular activation in women with premature ovarian failure (Desarrollo de nuevas terapias basadas en la fragmentación ovárica in vivo para la activación folicular en mujeres con fallo ovárico precoz).

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Efecto de la morfología y morfocinética del blastocisto biopsiado en la supervivencia y resultados clínicos después del procedimiento de vitrificación-desvitrificación.

Investigador Principal: MARCOS MESEGUER ESCRIVÁ

FPU20/03621 . MINISTERIO DE CIENCIA E INNOVACION; MINISTERIO DE UNIVERSIDADES . 2021

Recuperación de la función ovárica mediante factores secretados por las células madre de la médula ósea.

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