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申请/专利权人：洛阳理工学院

摘要：本发明提供一种基于深度学习的二阶段精子形态分析方法，属于人工智能技术领域，所述方法分为两个阶段，第一阶段为精子分割，通过分割网络对相同的数据集进行训练，以选取最优的分割模型；第二阶段专注于精子形态检测，基于分割结果，使用多输出分类网络一次性完成精子头部、中段和主段的形态检测。本发明利用深度学习技术提出了一种精子全形态分析方法，并构建精子形态学分析系统。该方法可快速实现精子全形态检测，并提供精子头部、中段和主段的形态数据。实验结果显示，这一全形态检测方法在准确性和可靠性方面具有明显优势。

主权项：1.一种基于深度学习的二阶段精子形态分析方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、数据收集：对收集的精液样本进行离心、制片、固定和染色，然后采集图像，获取精子形态显微成像图像并进行精子标注；采用数据增强技术处理图像；步骤二、精子分割：随机选取部分步骤一获取的精子形态显微成像图像并划分为训练集和验证集；采用UNet、SegNet、PSPNet、Deeplabv3+、UNet++、HRNet和Segformer七种经典语义分割网络对同一实验数据集进行精子分割，通过对比各网络的分割结果，选取性能最优的模型来完成剩余样本的精子分割，并获取分割后的掩模图，用于下一步的精子提取；步骤三、区域提取与目标筛选：通过区域提取算法单独提取每条精子，并将其置于一个1100×1100、像素值为0的背景图像中，具体来说，使用分割网络生成的二值掩膜作为提取区域的边界，并通过逐像素乘法操作保留掩膜中数值为1所对应的原图像素，其余部分的像素值设置为0，以从原图中有效提取目标，接着保存提取出来的单个精子，以便做进一步筛选；通过区域提取与目标筛选，仅保留形态完整，即具有头部、中段和主段的精子用于进一步的形态检测；步骤四、精子形态分类和检测：在分类阶段，针对精子头部、中段和主段的形态特征，采用多输出图像分类方法，以确保每次输出均为精子各部分唯一形态检测结果；在精子形态分类实验中，为MO-Mobilevit网络的输出层配置三个独立的分类器，每个分类器配置独立的混合损失函数，调整相应的网络参数以适应多输出分类需求；在网络的前向传播中，通过对张量维度中的宽度和高度进行自适应平均池化，确保多个分类器可并行作用于网络输出，从而同时获得头部、中段和主段的检测结果。

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