Machine Learning-Accelerated Analysis of In Utero Embryo Phenotyping in C. elegans for Reproductive Toxicity Assessment
Este estudio presenta EmbryoMAE-Det, un marco de aprendizaje automático que automatiza el análisis del fenotipado de embriones de *C. elegans* in utero, reduciendo el tiempo de análisis 1.000 veces mientras mantiene una alta precisión y potencia estadística para la evaluación rápida de la toxicidad reproductiva.