完全在智能手机上:有效地加快精子跟踪算法,用于治疗点精子分析

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 移动卫生技术 移动卫生技术
• 生殖健康诊断 生殖健康诊断

背景情况:

• 精液分析对于男性不孕症的诊断至关重要.
• 目前的方法往往是基于实验室的,昂贵的,在资源较低的环境中无法使用.
• 在资源有限的移动设备上分析密集的精子样本存在计算挑战.

研究的目的:

• 开发一个负担得起的,准确的,基于智能手机的系统,用于点的护理精液分析.
• 解决移动设备上跟踪高密度精子样本的计算瓶.

主要方法:

• 开发了一个便携式光学附件用于智能手机显微镜.
• 引入了全球-本地集成JPDAF (GLIJPDAF) 算法,以克服精子跟踪中的计算瓶.
• 实施了两阶段的集群策略:用于矩阵分区的全球集群和用于复杂度上限的适应k-means++的本地集群.

主要成果:

• 在四个智能手机平台的90名患者样本上,GLIJPDAF取得了高准确度.
• 平均度误差为0.84万/毫升,平均运动误差为0.74%.
• 在所有测试的设备上,每3秒视频的处理时间始终在120秒以下.

结论:

• 智能手机集成GLIJPDAF可实现快速,准确的临床精液分析,即使在资源有限的设备上进行高密度样本.
• 这种可访问的解决方案可以扩大服务不足地区的男性不孕症查.