高通量无标签评估精子DNA碎片化指数通过智能形态成像
Yan Jin1,2, Yujie Zou3, Yueyun Weng1,2
1School of Integrated Circuits, Wuhan University, Wuhan, China. wengyueyun@whu.edu.cn.
Lab on a chip
|February 19, 2026
概括
一种新的无标签方法使用人工智能驱动的成像来评估精子DNA碎片化指数 (DFI),改善男性不孕症诊断. 这种高通量方法为评估男性生育能力的传统方法提供了更快,更准确的替代方案.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 生殖医学 生殖医学
- 医疗保健中的人工智能
背景情况:
- 男性因子不孕症影响全球近一半的不孕症病例.
- 传统的精子DNA碎片化指数 (DFI) 评估方法受到准确性和效率的限制.
- 对于男性生殖健康,需要先进的诊断工具.
研究的目的:
- 开发和验证一种高通量,无标签的方法来评估精子DNA碎片化指数 (DFI).
- 利用智能形态成像和深度学习来提高男性生育能力的评估.
- 为男性不孕症提供更准确,更有效的诊断解决方案.
主要方法:
- 光流体时间延伸定量相成像 (OTS-QPI) 流动细胞计量用于无标签的精子成像.
- 从高分辨率的强度和相位图像中提取生物物理表型特征.
- 卷积神经网络 (CNN) 的应用,用于特征提取和分类精子DFI水平.
主要成果:
- 对于个体精子DFI水平的高分类准确度 (82.61%低,80.39%中等,82.06%高).
- 样本级分类通过多数投票实现了与临床试验的完全一致.
- 开发了一种量化得分指标,与临床DFI和精液参数有很强的一致性.
结论:
- 开发的智能,高通量,无标签的方法为男性不孕症的临床诊断提供了一个有前途的解决方案.
- 这种方法克服了传统的DFI评估方法的局限性.
- 这种人工智能驱动的成像技术提高了男性生育能力评估的准确性和效率.
