A parametric synthetic data generator for training learning-based sperm analysis systems

Daniel López Hernández

doi:10.1016/j.eswa.2025.126614

2025-05-01

PRE

Daniel López Hernández *

Juan José Pantrigo

DOI：10.1016/j.eswa.2025.126614

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摘要

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计算机辅助精子分析（CASA）系统被用作评估男性生育能力的主要工具。尽管它们被广泛用于治疗人类不孕症，但在家畜繁殖领域也广为人知，其中它们被应用于进行精子竞争研究和野生动物精液评估。公开可用数据集的缺乏给训练这些系统所使用的模型带来了主要挑战。在本文中，我们提出了一种基于参数化模型的合成数据生成器。为了验证我们的方法，我们评估了精子分析中的两项关键任务：精子计数和精子活力评估。我们提出的系统使用合成数据进行训练，并在真实的公猪精子图像上进行了验证。我们系统获得的结果显示，精子计数的平均精度（mAP）为84.3%，活力估计的多目标跟踪准确率（MOTA）为80.5%。此外，我们的解决方案所需的计算资源极少，允许其在嵌入式设备上使用，这些设备更容易集成到专业的CASA系统中。

Keyword:

Sperm analysis

Synthetic data

Deep learning

期刊

Expert Systems with Applications

IF:

7.5

论文数:

3.0W

被引数:

10.2W

机构

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