【摘 要】
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近年来,全球男性不育问题越来越普遍,导致不孕症患病率不断上升。虽然辅助生殖技术（ART）的使用越来越普遍,但由于精子和卵子的质量对ART的影响很大,因此需要对精液质量进行评估。然而,传统的人工精液评估方法存在成本高昂和人为误差等问题。近年来,随着计算机视觉技术的快速发展,基于计算机视觉的精子检测算法逐渐研究热点。然而,这些算法在算法流程和计算量方面存在一定的复杂性,导致其在实际应用中存在一定的局限
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近年来,全球男性不育问题越来越普遍,导致不孕症患病率不断上升。虽然辅助生殖技术（ART）的使用越来越普遍,但由于精子和卵子的质量对ART的影响很大,因此需要对精液质量进行评估。然而,传统的人工精液评估方法存在成本高昂和人为误差等问题。近年来,随着计算机视觉技术的快速发展,基于计算机视觉的精子检测算法逐渐研究热点。然而,这些算法在算法流程和计算量方面存在一定的复杂性,导致其在实际应用中存在一定的局限性。因此,本文旨在开发一种更高效和稳定的检测方法来分析精子的活力和形态,以解决上述问题。具体的研究工作包括:1.采用基于轻量化神经网络的方法,结合时序信息和图像信息进行视频信息提取,直接从视频中提取出精子的运动特征和形态信息,而不需要通过目标检测和多目标跟踪两个步骤实现精子检测。添加动态信息增强模块,提高神经网络提取的时序信息的能力,增加精子检测的准确性。2.结合现实生活中精液质量与人们生活作息和健康指标的关系,将检测者的生物学分析数据（例如磷脂脂肪酸和性激素等）与视频信息相结合,以提高精子检测的准确性。3.针对检测模型部署问题,基于Streamlit构建前后端系统,并将训练好的深度学习模型部署在后端。通过深度学习模型预测的精子活性指标与形态指标给出精液质量的评价。
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