基于人工智能的精子质量评估方法、系统及设备.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115937211A(43)申请公布日2023.04.07(21)申请号202310044961.1(22)申请日2023.01.30(71)申请人福建省妇幼保健院地址350000福建省福州市道山路18号(72)发明人林典梁曹华张正绵孙蓬明缪崇付运江素华林于蓝杨蓉蔡颖丽(74)专利代理机构成都华亿智合知识产权代理事务所(普通合伙)51354专利代理师张和平(51)Int.Cl.G06T7/00(2017.01)G06V10/764(2022.01)G06V10/82(2022.01)G06V20/69(2022.01)权利要求书2页说明书4页附图1页(54)发明名称基于人工智能的精子质量评估方法、系统及设备(57)摘要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。CN115937211ACN115937211A权利要求书1/2页1.基于人工智能的精子质量评估方法，其特征在于，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。2.根据权利要求1所述的精子质量评估方法，其特征在于：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。3.根据权利要求1或2所述的精子质量评估方法，其特征在于：所述精子图像的放大倍数分别为200倍、1000倍和6000倍。4.根据权利要求1所述的精子质量评估方法，其特征在于，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。5.根据权利要求1所述的精子质量评估方法，其特征在于：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。6.基于人工智能的精子质量评估系统，其特征在于，包括：图像采集模块，用于获取训练用的精子图像以及评估用的实时精子图像；图像处理模块，用于将精子图像分别放大为不同的放大倍数；用于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；以及用于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；测量模块，用于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；分类模块，用于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；模型构建模块，用于构建神经网络模型，通过测量参数和分类数据对神经网络模型进行训练，输出训练成功的神经网络模型；神经网络模型，用于通过实时精子图像得到精子质量评估结果。7.根据权利要求6所述的精子质量评估系统，其特征在于：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；精子图像的放大倍数分别为200倍、1000倍和6000倍。8.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1‑5中任一所述的基于人工智能的2CN115937211A权利要求书2/2页精子质量评估方法的步骤。3CN115937211A说明书1/4页基于人工智能的精子质量评估方法、系统及设备技术领域[0001]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[0002]活精子细胞