Fully On-Smartphone: Efficient Speed-Up of Sperm Tracking Algorithm for Point-of-Care Semen Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop a lowcost, accurate, and fully-on-smartphone system for pointofcare semen analysis and to address the computational bottlenecks in dense sperm tracking on resourceconstrained devices. METHODS: A portable optical attachment enabling microscopic video acquisition through consumer-grade smartphone cameras was developed. Initial deployment of the Joint Probabilistic Data Association Filter (JPDAF) on legacy mobile hardware revealed critical computational bottlenecks, where high-density semen samples ($\approx$ 80 million sperm/mL) induced exponential processing delays exceeding 3 hours due to exhaustive enumeration of feasible joint events in highdensity local regions. To overcome this limitation, the Global-Local Integrated JPDAF (GLIJPDAF) was proposed, featuring a twostage clustering strategy: (1) global clustering via a nondiagonal matrix partitioning algorithm to split the validation matrix into sparse submatrices isolating homogeneous association regions; (2) local clustering with a dynamic kmeans++ algorithm (adaptive k based on local non-zero density) to cap enumeration complexity. RESULTS: Validation across four smartphone platforms using 90 patient samples (50-250 million sperm/mL) demonstrated that GLIJPDAF achieved a mean concentration error of 0.84 million/mL and a mean motility error of 0.74%. Processing times per 3s video remained under 120s on all devices. CONCLUSION: Integrating GLIJPDAF into a smartphone platform enables rapid, accurate pointofcare semen analysis in highdensity samples on resourcelimited devices. SIGNIFICANCE: This accessible pointofcare solution has the potential to broaden male infertility screening in lowresource settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».