Automated Non-Invasive Measurement of Sperm Motility and Morphology Parameters
Notice bibliographique
Résumé
Measuring the motility and morphology parameters of motile cells is important for revealing their functional characteristics. This paper presents automation techniques that, for the first time, enable automated, non-invasive measurement of motility and morphology parameters of individual sperms. Compared to the status quo of qualitative estimation of single sperm's motility and morphology based on embryologists' empirical experience, the automation techniques provide quantitative data in nearly real time. An adapted joint probabilistic data association filter (JPDAF) was used for multi-sperm tracking and tackled challenges of identifying sperms that intersect or have small spatial distances. Since the standard differential interference contrast (DIC) imaging method has side illumination effect which causes inherent inhomogeneous image intensity and poses difficulties for accurate sperm morphology measurement, we integrated total variation norm into the quadratic cost function method, which together effectively removed inhomogeneous image intensity and retained sperm's subcellular structures after DIC image reconstruction. In order to relocate the same sperm of interest identified under low magnification after switching to high magnification, coordinate transformation was conducted to handle the changes in the field of view caused by magnification switch. Experimental results demonstrated an accuracy of 95.6% in sperm motility measurement and errors <;10% in morphology measurement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».