【摘 要】
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世界范围内有8%–12%的夫妇患有不孕不育,其中男性不孕不育的占比为40%-50%,近年来,由于环境污染和男性生理机能的衰退,男性不孕不育的趋势仍在不断上升。男性不孕不育最实用的诊断方案是精液质量分析,但是目前精液质量分析的自动化程度不高,仍然依赖于医生的经验主观判断,缺乏准确数据。计算机辅助精液分析（CASA）是精液质量自动化分析的一种方法,这种方法不仅可以为精液质量分析提供量化数据进行更准确地
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世界范围内有8%–12%的夫妇患有不孕不育,其中男性不孕不育的占比为40%-50%,近年来,由于环境污染和男性生理机能的衰退,男性不孕不育的趋势仍在不断上升。男性不孕不育最实用的诊断方案是精液质量分析,但是目前精液质量分析的自动化程度不高,仍然依赖于医生的经验主观判断,缺乏准确数据。计算机辅助精液分析（CASA）是精液质量自动化分析的一种方法,这种方法不仅可以为精液质量分析提供量化数据进行更准确地诊断,还可以减轻医生的工作负担,但是目前计算机辅助精液分析只实现了精液常规分析,未能实现精子形态学分析,并且精液常规分析的准确度还有待提高。本文基于传统图像处理技术和人工智能图像识别技术,提供精液常规自动检测和精子形态学自动识别的新方法,对精液质量的临床分析具有重大意义。本研究的主要内容包括:1、搭建了精子运动视频拍摄系统。该系统可以拍摄高质量的精子运动视频,能保证视频中的精子在一个平面中运动,为精液常规自动检测奠定了基础。2、设计了精液常规自动检测算法。该算法包括精液浓度计算,精子活力分级,CASA参数计算和精子聚集与凝集检测,可以有效解决精子运动视频中杂质干扰的问题,通过对算法的细节进行处理,提高了算法的准确度,增强了算法的鲁棒性。3、构建了大容量的精子形态学图像数据库。该数据库基于高标准的推片染色方法,利用高质量的图像采集系统和我们设计的精子形态学专用标图软件完成构建,可用于精子形态学深度学习模型的训练,验证和测试。4、设计了精子形态学自动识别算法。该算法基于深度学习技术,解决了精子形态结构中颈部和尾部识别困难的问题,并且可以对精子形态结构中的头部,颈部和尾部进行分类。为评估本研究设计的算法,我们利用精子运动视频拍摄系统共拍摄了200个精子运动视频和100个精子聚集与凝集视频,编写测试软件,做了精液常规自动检测算法验证试验;利用精子形态学图像采集系统共拍摄了11000张高清精子形态学图像数据,基于这些数据,做了精子形态学自动识别算法验证试验,将算法计算的结果与专家计算的结果进行对比验证,结果如下:1、精液常规自动检测算法验证试验,前向运动精子识别的准确度为96%,灵敏度为98%,特异度为95%,非前向运动精子识别的准确度为90%,灵敏度为98%,特异度为92%,不运动精子识别的准确度为90%,灵敏度为85%,特异度为87%,精液浓度的准确度为93%,精子聚集与凝集的准确度为94%,相较于其他研究,在本文的数据上,本文所提出的方法在运动精子识别的准确度、灵敏度和特异度均远远高于其他方法。2、精子形态学自动识别算法验证试验,正常精子识别的准确度为78.3%,畸形精子识别的准确度为80.7%,精子的分割精度为81.2%,过分割率为12.2%,欠分割率为13.8%,相较于其他研究,在本文的数据上,本文所提出的方法不仅仅是识别了精子的头部,还对精子的颈部和尾部进行识别,通过分析完整的精子结构来判别正常精子与畸形精子。本文不仅设计了精液常规自动检测算法,解决了常见的检测问题,提高了算法的准确度,还开创性地设计了精子形态学自动分析算法,可以识别完整形态结构的精子。
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