一种基于深度学习的精子形态分析方法

本发明涉及精子形态分析技术领域，且公开了一种基于深度学习的精子形态分析方法，包括以下操作步骤：S1、准备与划分数据集、采集85名男性参与者的精子数据，对于每个参与者，都可以获得标准精液分析的参数，活精子的视频，精子脂肪酸，血清磷脂的脂肪酸组成，人口统计数据和WHO分析数据，将数据集的60％用于训练，20％作为验证集，20％作为测试集，使用3折验证法，扩充数据集防止过拟合。该基于深度学习的精子形态分析方法，在使用3D卷积神经网络直接提取精子视频对时间信息与空间信息，实现高精度的端到端的精子活性预测，其次，使用深度可分离卷积代替普通卷积，减少卷积网络的参数，提高计算效率。

《一种基于深度学习的精子形态分析方法》是一发明专利，专利号为 2023100212428，当前法律状态为已下证，由上海师范大学提出申请，发明人为张崇明;虞汐，申请日期为2023-01-07，公开（公告）日期为2026-02-03，国际专利分类号（IPC）为 G06V 20/40 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：（生殖健康、生殖生育、医疗检测、细胞检测、生物检测）。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及精子形态分析技术领域，且公开了一种基于深度学习的精子形态分析方法，包括以下操作步骤：S1、准备与划分数据集、采集85名男性参与者的精子数据，对于每个参与者，都可以获得标准精液分析的参数，活精子的视频，精子脂肪酸，血清磷脂的脂肪酸组成，人口统计数据和WHO分析数据，将数据集的60％用于训练，20％作为验证集，20％作为测试集，使用3折验证法，扩充数据集防止过拟合。该基于深度学习的精子形态分析方法，在使用3D卷积神经网络直接提取精子视频对时间信息与空间信息，实现高精度的端到端的精子活性预测，其次，使用深度可分离卷积代替普通卷积，减少卷积网络的参数，提高计算效率。

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