Infertility affects about 186 million people worldwide and 9-10% of couples in Portugal, causing financial, social and medical problems. Evaluation of embryo quality based morphological features is the standard in vitro fertilization (IVF) clinics around the world. This process is subjective and time-consuming, and results in discrepant classifications among embryologists and clinics, leading to fail in predict accurately embryo implantation and live birth potential. Although assisted reproductive technologies (ART) such as IVF coupled with time lapse elimination of periodic transfer to microscopy assessment and stable embryo culture conditions for embryos development, has alleviated the infertility problem, there are significant limitations even considering morphokinetic analysis. Likewise, many patients require multiple IVF cycles to achieve pregnancy, making the selection of single embryo for transfer a critical challenge. Here, we demonstrate the reliability of machine learning, especially deep learning based on TensorFlow open source and Keras libraries for embryo raw TLI images features extraction and classification in clinical practice. Equally, we present a follow up pipeline for clinicians and researchers, with no expertise in machine learning, to easily, rapid and accurately utilize deep learning as a clinical decision support tool in embryos viability studies, as well in other medical field where the analysis of images is preeminentA infertilidade afeta cerca de 186 milhões de pessoas em todo o mundo e 9-10% dos casais em Portugal, causando problemas financeiros, sociais e de saúde. Constitui procedimento padrão a avaliação da qualidade dos embriões baseadas em características morfológicas. No entanto, tais avaliações são subjetivas e demoradas e resultam em classificações discrepantes entre embriologistas e clínicas causando problemas na avaliação do potencial do embrião. Embora as tecnologias de reprodução medicamente assistida, como a fertilização in vitro, acoplada à tecnologia time-lapse, tenham diminuído o problema da infertilidade, existem limitações significativas, mesmo considerando a análise morfocinética. Outrossim, muitas pacientes necessitam de múltiplos ciclos de fertilização para alcançar a gravidez, tornando a seleção do embrião com maior potencial de implantação e geração de nados vivos um desafio crítico. No presente projeto demonstramos a prova do conceito da confiabilidade de Machine Learning (aprendizagem automática), especialmente Deep Learning baseado em TensorFlow e Keras, para extrair e discriminar caraterísticas associadas ao potencial embrionário, em imagens time-lapse. Igualmente, apresentamos um pipeline para que clínicos e investigadores, sem experiência em Machine Learning, possam utilizar com facilidade, rapidez e precisão Deep Learning como ferramenta de apoio à decisão clínica em estudos de viabilidade de embriões, bem como noutras áreas médicas onde a análise de imagens seja proeminenteMestrado em Biologia Molecular e Celula
