通过暗场显微镜进行精子的非破坏性和实时虚拟染色

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 生殖生物学 生殖生物学
• 计算成像技术的成像

背景情况:

• 精子形态对于评估受精潜力至关重要.
• 精子分析的传统染色方法会造成不可逆转的损伤,并且耗时.
• 需要使用非破坏性,快速的精子评估技术.

研究的目的:

• 开发一个改进的生成对抗网络 (GAN) 模型,用于精子的虚拟染色.
• 为了使无标签的精子图像能够实时转换为相当于帕帕尼科拉的染色图像.
• 为精子形态评估提供一种非破坏性的方法,以帮助精子内细胞质注射 (ICSI) 选择.

主要方法:

• 使用了与暗场显微镜集成的生成对抗网络 (GAN) 模型.
• 开发了一种虚拟染色技术,将无标签的精液涂抹转化为高对比度的染色图像.
• 使用平均二次误差和结构相似度指标量化性能,与传统的帕帕尼科劳染色相比.

主要成果:

• 对于2048x2048图像,GAN模型在约0.047秒内实现了实时虚拟染色.
• 虚拟和真实染色之间的平均平方误差为0.0044 ± 0.0031.
• 结构相似度指数高于0.905±0.015,表明出色的图像保真度.

结论:

• 开发的虚拟染色方法为传统组织学染色提供了快速,非破坏性的替代方案.
• 这项技术绕过了劳动密集和昂贵的程序,使实时分析能够在没有实验室质量控制的情况下进行.
• 这种方法为像ICSI这样的辅助生殖技术中精子选择提供了一种新的策略.