本次介绍的论文提出了一种用于自动化精子分析的合成数据生成工具。与现有基于生成对抗网络（GAN）的方法不同，该工具无需大量真实样本或神经网络训练，即可通过用户友好的图形界面生成高逼真度的精子显微图像及视频，并自动提供适用于分类、检测、分割和跟踪任务的完整标注。然而，该系统现阶段与基于GAN的方法相比生成的图像在真实感上仍有差距，且手动参数调整对非专业用户可能存在使用门槛，未来经过优化也许会成为填补数据稀缺的重要帮手。
Hernández-Ferrándiz D, Pantrigo JJ, Montalvo S, Cabido R. AndroGen: Open-source synthetic data generation for automated sperm analysis. Comput Methods Programs Biomed. 2025 Oct 27;274:109132. doi: 10.1016/j.cmpb.2025.109132. Epub ahead of print. PMID: 41172583.
研究背景与目的
自动化精子分析系统依赖机器学习模型，而这些模型的训练需要大规模且多样化的图像数据集。然而，获取真实标注显微样本是一项成本高昂、耗时费力的过程，常受隐私问题限制。为应对这一挑战，本文提出AndroGen——一个开源软件工具，可在无需真实样本或复杂人工智能训练的情况下，快速生成逼真的精子显微图像。该工具通过模拟真实精子的形态特征和运动规律，为计算机辅助精子分析（CASA）领域提供了灵活、可定制的数据解决方案，帮助研究人员摆脱数据采集与标注的瓶颈。
实验设计
为验证AndroGen的实际效果，研究选取了三个具有代表性的公开数据集作为参照标准：两个人类精子数据集（SVIA和VISEM-Tracking）和一个公猪精子数据集（BOSS-Track）。这些数据集在图像风格、精子密度和拍摄条件上差异明显，能够全面测试工具的适应能力。实验从两个维度进行评估：首先，使用两种国际公认的图像相似度指标（FID和KID）量化比较合成图像与真实图像的整体相似程度，通过将同一数据集内部分割对比（下界）和不同数据集间对比（上界）来建立质量评判标准；其次，邀请领域专家进行肉眼观察，评估合成图像的视觉真实感。性能测试在普通办公电脑（8核处理器，16GB内存）上完成，通过批量生成不同精子浓度（每帧50-250个）的图像，测试工具的生成速度和稳定性。
实验评估
实验结果证实AndroGen在多个方面表现优异。定量评估显示，合成图像与对应真实数据集的相似度评分显著优于不同真实数据集之间的评分，表明合成图像成功捕捉了目标数据集的独特特征。其中，模仿BOSS数据集生成的图像相似度最高，专家肉眼几乎难以区分真伪。定性分析进一步证实，合成图像能准确再现各数据集的视觉特点，包括SVIA中精子头部的清晰轮廓、VISEM的背景纹理细节，以及BOSS数据集中细胞与碎片的自然光影效果。性能方面，在普通电脑上生成单张图像仅需1.14-1.30秒，且处理时间与精子数量呈稳定线性关系，证明该工具在常规硬件条件下即可高效运行，适合大规模数据集制作。
研究创新点
本研究实现了三项关键突破。第一，无需真实样本即可工作：传统方法依赖大量真实图像训练，而AndroGen仅需调整生物学参数即可生成数据，彻底解决隐私和样本获取难题。第二，自动生成完整标注：系统能同时生成精子位置、轮廓边界和移动轨迹等所有必要标注信息，可直接用于训练分类、计数、形态分析和运动跟踪等全套分析算法，省去人工标注的繁琐工作。第三，跨物种精细模拟：内置人类、马、猪等多种动物的精子生物学数据库，涵盖正常形态和常见异常（如颈部弯曲、尾部卷曲、胞质残留），并精确模拟真实精子的运动速度和摆动模式，可生成高度逼真的动态视频。
研究局限性与未来方向
目前合成图像的逼真度相比某些深度学习方法仍有提升空间，未来计划引入图像风格优化技术来增强真实感。此外，参数调整对非专业用户可能存在一定学习曲线，未来将开发智能推荐功能，根据用户目标自动优化设置。虽然添加全新精子形态需要专业编程支持，但团队将提供详细教程和模板，降低扩展门槛，鼓励更多研究者参与改进。
研究意义
AndroGen为生殖医学和计算机科学领域的研究者提供了快速、可靠的数据生成方案。在临床应用方面，该工具可低成本制作教学材料和标准化测试数据集，帮助年轻技师培训和质量控制。在科研方面，已验证其生成的图像可直接用于训练深度学习模型，开发新型精子分析算法。这一开源软件通过消除数据壁垒，将显著加速自动化精子分析技术的创新与普及，最终提升男性不育诊疗的效率和准确性。