[{"data":1,"prerenderedAt":23},["ShallowReactive",2],{"blog-detail-973-zh":3},{"id":4,"date":5,"date_gmt":6,"modified":7,"modified_gmt":8,"title":9,"excerpt":11,"content":12,"featured_image":15,"categories":16,"tags":18,"sort_order":19,"focus_keyphrase":20,"seo_title":21,"seo_description":22},973,"2025-12-02T18:38:30","2025-12-02T10:38:30","2026-08-13T14:27:53","2026-08-13T06:27:53",{"rendered":10},"[易学堂]自动识别具有透明带结合能力的人类精子：深度学习助力精子评估","\u003Cp>本次介绍的论文提出了一种基于深度学习的自动识别系统，该系统不依赖于WHO精子形态分级标准，而是通过分析精子图像\u003C\u002Fp>\n",{"rendered":13,"protected":14},"\u003Cspan>\u003Cspan style=\"font-size: 16px\">本次介绍的论文提出了一种基于深度学习的自动识别系统，该系统不依赖于WHO精子形态分级标准，而是通过分析精子图像的形态特征来预测精子是否具有透明带（ZP）结合能力。这一创新方法不仅提高了精子评估的客观性和准确性，还为辅助生殖技术中的精子选择提供了一种新的、自动化的解决方案。尽管该系统在特定样本处理方法和染色协议下表现出色，但其泛化能力和临床应用范围仍有待进一步验证。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\n\n\n\n\u003Cspan data-pm-slice=\"0 0 []\">\u003Cspan style=\"font-size: 17px;font-family: mp-quote, "PingFang SC", system-ui, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.034em;font-style: normal;font-weight: normal\">\u003Cspan style=\"font-size: 14px\">Leung ETY, Mei X, Lee BKM, Lam KKW, Lee CL, Li RHW, Ng EHY, Yeung WSB, Yu L, Chiu PCN. Automatic identification of human spermatozoa with zona pellucida-binding capability using deep learning. Hum Reprod Open. 2025 May 10;2025(3):hoaf024. doi: 10.1093\u002Fhropen\u002Fhoaf024. PMID: 40487847; PMCID: PMC12145210.\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\n\n\n\n\u003Cfigure class=\"wp-block-image size-full\">\u003Cimg decoding=\"async\" alt=\"图片\" class=\"rich_pages wxw-img js_insertlocalimg fertsy-content-image fertsy-content-image--wide\" data-backh=\"410\" data-backw=\"578\" data-croporisrc=\"https:\u002F\u002Fmmecoa.qpic.cn\u002Fmmecoa_jpg\u002FIwt11MtibkfGJWrpWpsf6OM2jdzbpu2BtqmCuPywDxtu2BQotkN4y2VadS8P4dxm6LNZicic1kE7ojnfUjxCricyxA\u002F0?wx_fmt=jpeg&from=appmsg\" data-cropx2=\"735\" data-cropy2=\"521.3667820069204\" data-imgfileid=\"100000535\" data-ratio=\"0.708843537414966\" data-s=\"300,640\" data-src=\"https:\u002F\u002Fshengshengyi.com\u002Fwp-content\u002Fuploads\u002F2026\u002F07\u002Fwechat-ar2vqt359oykmfl5vi50pq5bdex7trbyomeiadqml5opz57j2jb7y05ilfalnl1v-0-image-1.webp\" data-type=\"jpeg\" data-w=\"735\" style=\"display:block;max-width:90%;width:90%;height:auto;aspect-ratio:1 \u002F 0.708844;object-fit:contain;margin:24px auto;\" 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14px\">从染色图像中提取精子头部的图像处理过程\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\n\n\n\n\u003Ch2>研究方法\u003C\u002Fh2>\n\n\n\n\u003Cspan>本研究从婚前体检的男性中收集剩余精液样本，从不孕症诊所接受辅助生殖技术治疗的女性中获取未成熟或成熟的卵子。通过改良的精子-ZP共孵育实验收集与ZP结合的精子，从IVF失败且无ZP结合精子的样本中收集未结合ZP的精子。对收集的精子进行Diff-Quik染色，使用光学显微镜拍摄精子图像，并采用K-means聚类算法对精子头部分进行分割，裁剪为128×128像素大小的灰度图像。为了减少背景噪声和杂质的影响，使用CycleGAN模型对图像进行转换。基于VGG13卷积神经网络（CNN）架构，使用1083张Diff-Quik染色的ZP结合和未结合精子图像进行微调。模型包含10个卷积层，分为特征提取器和分类器两部分。通过交叉熵损失函数和随机梯度下降算法进行训练，使用混淆矩阵、ROC曲线下面积（AUC）等指标评估模型性能。\u003C\u002Fspan>\n\n\n\n\u003Cfigure class=\"wp-block-image size-full\">\u003Cimg decoding=\"async\" alt=\"图片\" class=\"rich_pages wxw-img js_insertlocalimg fertsy-content-image fertsy-content-image--wide\" data-backh=\"304\" data-backw=\"578\" data-imgfileid=\"100000532\" data-ratio=\"0.5253731343283582\" data-s=\"300,640\" data-src=\"https:\u002F\u002Fshengshengyi.com\u002Fwp-content\u002Fuploads\u002F2026\u002F07\u002Fwechat-ar2vqt359oykmfl5vi50pq5bdex7trbyomeiadqml5opz57j2jb7y05ilfalnl1v-0-image-3.webp\" 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14px\">模型的K-fold交叉验证\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\n\n\n\n\u003Ch2>研究创新点\u003C\u002Fh2>\n\n\n\n\u003Cspan>本研究首次开发出一种不依赖于WHO精子形态分级的深度学习模型，能够基于精子形态特征识别具有ZP结合能力的精子，为精子受精能力评估提供了新的方法。通过量化分析精子形态特征，系统输出与临床评估标准显示出一定相关性。该方法不仅提高了评估准确性，更重要的是可以弥补人工评估中难以避免的主观差异。此外，本研究还创新性地使用了CycleGAN模型对图像进行转换，以减少实验室样本和临床样本之间的微环境差异，提高了模型对不同图像质量的适应性和泛化能力。\u003C\u002Fspan>\n\n\n\n\u003Cfigure class=\"wp-block-image size-full\">\u003Cimg decoding=\"async\" alt=\"图片\" class=\"rich_pages wxw-img js_insertlocalimg fertsy-content-image fertsy-content-image--wide\" data-backh=\"643\" data-backw=\"578\" data-imgfileid=\"100000534\" data-ratio=\"1.112\" data-s=\"300,640\" data-src=\"https:\u002F\u002Fshengshengyi.com\u002Fwp-content\u002Fuploads\u002F2026\u002F07\u002Fwechat-ar2vqt359oykmfl5vi50pq5bdex7trbyomeiadqml5opz57j2jb7y05ilfalnl1v-0-image-5.webp\" data-type=\"jpeg\" data-w=\"750\" style=\"display:block;max-width:90%;width:90%;height:auto;aspect-ratio:1 \u002F 1.112;object-fit:contain;margin:24px auto;\" 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Fertsy","自动识别具有透明带结合能力的人类精子：本文梳理相关背景、核心进展与行业意义，并介绍生生易在人工智能辅助生殖和IVF技术领域的实践。",1786874476335]