一种基于深度学习的精液质量评估方法技术

本发明专利技术涉及精液质量评估技术领域，且公开了一种基于深度学习的精液质量评估方法，包括以下操作步骤：S1、预处理数据集、选取85名18岁或以上男性参与者的数据，数据包含了每个参与者的活的精子样本的视频，将数据集的60％用于训练，20％作为验证集，20％作为测试集，对训练集视频进行预处理，截取连续的9帧作为一次样本输入。该基于深度学习的精液质量评估方法，使用轻量化的MobileNet对精液视频直接进行视频信息提取，并且对卷积神经网络进行改进，加入除了视频信息以为的其他数据，增加网络预测的准确性，使用前后端分离的Web端部署神经网络，解决预测的效率问题，使得整个系统更好操作，更好的展示预测结果。更好的展示预测结果。更好的展示预测结果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的精液质量评估方法


[0001]本专利技术涉及精液质量评估
，具体为一种基于深度学习的精液质量评估方法。

技术介绍

[0002]男性的生育能力取决于精子浓度，精子运动的方向及其形态(精子头部的形状和尾巴的大小)，基于这些生育因素，精子的运动分析对于确定男性生育能力非常重要，如更准确地检测和跟踪精子，或者直接对精子动态视频进行视频信息提取，从而更准确地诊断不孕症问题，分析精子的最常见方法是通过专家通过显微镜观察精子并报告它们的运动质量、数量和形态，这很困难，除了手动方式，计算机辅助精子分析(CASA)系统也被用于精子分析，在过去的几十年里，CASA系统得到了很大的改进，现在性能更快、更准确比人工观察，CASA系统使用不同的算法从精子的图像或视频样本，检测精子的数量、形态，尤其是运动能力，CASA系统主要使用经典的图像处理算法，成本高且精度不够，对样本的纯净度要求很高，在过去的几年里，深度学习已经成为计算机视觉领域的最新技术，人们开始将深度学习人工智能算法应用于精子目标检测与追踪，从而达到检测精子活性与运动指标的目的，一般步骤本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的精液质量评估方法，其特征在于，包括以下操作步骤：S1、预处理数据集、选取85名18岁或以上男性参与者的数据，数据包含了每个参与者的活的精子样本的视频，将数据集的60％用于训练，20％作为验证集，20％作为测试集，对训练集视频进行预处理，截取连续的9帧作为一次样本输入；S2、训练改进的卷积神经网络、使用轻量化卷积网络MobileNet作为主干网络，在最后的全连接层串联加入精子中几种脂肪酸的水平，磷脂脂肪酸的血清水平，之后使用改进的轻量化卷积网络对输入的连续图像帧进行信息提取，前向传播计算损失函数，反向传播使用梯度下降法调整卷积神经网络的参数，使损失函数的结果下降，当损失函数的在训练集和验证集上的计算结果趋于稳定，微调学习率，继续重复训练卷积网络，先前向传播计算损失函数，后反向传播使用梯度下降法调整卷积神经网络的参数，使损失函数的结果下降，直到训练集与验证集的损失趋于平稳，使用测试集测试网络训练的结果，并且给出评价卷积神经网络的评价指标；S3、样本推理、包含前端设计和后端设计，前端设计为两个网页，分别为加载视频界面和结果展示界面，后端设计为将训练好的深度学习网络，以及训练好的权重参数打包，写入后端框架，加载任意的精液样本视频，调用训练好的卷积神经网络，预测精液的运动活性指标以及精子的形态指标，传递到前端页面。2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的精液质量评估方法，其特征在于，所述在步骤S1中其中的数据集还包括参与者精子中几种脂肪酸的水平，磷脂脂肪酸的血清水平，与者血液中测量的性激素血清水平，参与者的年龄，禁欲时间和体重指数。3.根据权利要求1所述的一种基...

【专利技术属性】
技术研发人员：张崇明，虞汐，
申请(专利权)人：上海师范大学，
类型：发明
国别省市：