[发明专利]基于人工智能的精子质量评估方法、系统及设备

说明书

本发明属于人工智能技术领域，公开了一种基于人工智能的精子质量评估方法、系统及设备，精子质量评估方法包括：获取精子图像，并将精子图像放大为不同的放大倍数；对精子形态学参数进行测量，收集测量参数；对精子畸形的类型进行分类，收集分类数据；构建神经网络模型，通过测量参数和分类数据对神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型；将实时精子图像输入神经网络模型得到精子质量评估结果。本发明的精子质量评估方法，对放大后的精子图像进行图像处理后进行专家评估，形成精子数据库，精子数据库作为训练数据对神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型，神经网络模型能够准确评估实时精子图像的精子质量。

技术领域

本发明属于人工智能技术领域，具体涉及一种基于人工智能的精子质量评估方法、系统及设备。

背景技术

活精子细胞器形态学检查(MSOME)是一种在6000倍以上放大倍数下实时对分离的运动精子进行形态学分析，可以准确评估六个亚细胞结构，包括顶体、顶体后致密层、颈部、细胞核、尾部和线粒体，可以获得无损伤的最佳精子。可以帮助胚胎学家选择形态正常的精子进行卵胞浆内单精子注射(ICSI)。MOSME是一种特异性检测精子头部空泡的方法。精子空泡的特征如下：空泡常见于精子头部；空泡更常分布在精子头的前正中区；有不同类型的空泡；精子空泡的起源仍不确定；精子空泡与常规精液参数之间存在一定程度的相关性。

研究发现精子空泡与染色质凝聚异常率、DNA碎片率和精子染色体非整倍体异常率呈正相关；可导致受精率低，优质胚胎率低，特别是临床妊娠率低。通过MSOME技术可以获取无损且最佳的精子ICSI受精，从而提高胚胎发育潜能，达到增加临床妊娠率，降低流产率的目的。

但是，在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：目前MSOME技术还处在人工分析的阶段，活体精子，缺少染色后精子细胞形态的信息；精子操作时要不停转换物镜，耗时，容易疲劳、误判、精子丢失，工作效率低。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术问题。为此，本发明目的在于提供一种基于人工智能的精子质量评估方法、系统及设备。

本发明所采用的技术方案为：

基于人工智能的精子质量评估方法，包括以下步骤：

获取精子图像，并将精子图像分别放大为不同的放大倍数；

通过放大后的精子图像对精子形态学参数进行测量，收集测量参数；

通过放大后的精子图像对精子畸形的类型进行分类，收集分类数据；

构建神经网络模型，通过测量参数和分类数据对神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型；

将实时精子图像输入神经网络模型得到精子质量评估结果。

优选地，所述精子图像包括活体静态精子图片和经过巴氏染色的精子图片。

优选地，精子质量评估方法还包括步骤：

对放大后的精子图像进行压缩处理，在低分辨率下进行精子头部和精子尾部的分割，对分割后的精子尾部部分图像进行分析；

对放大后的精子图像进行剪切，在高分辨率下进行精子头部分割和精子头部轮廓分割，对分割后的精子头部图像进行空泡识别并计数，对分割后的精子头部轮廓图像进行椭圆拟合后进行长宽比、顶体比例和重合度的计算。

优选地，所述神经网络模型的训练方法包括：

比对活体静态和巴氏染色参数，形成学习记忆、实现精子虚拟染色分析能力；

比对不同放大倍数的测量参数，实现不同放大倍数精子切换后的记忆能力；

由静态研究转到运动精子捕捉分析，实现实时跟踪分析。