基于显微镜图像的人卵母细胞发育潜能自动评估
图像与视频处理
2022-01-10 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
不孕不育正成为越来越多夫妇面临的问题。最常见的解决方案体外受精，需要胚胎学家仔细检查人卵母细胞的光学显微镜图像以确定其发育潜能。我们提出了一种自动系统，以提高该过程的速度、可重复性和准确性。我们首先使用 CNN (U-Net) 分割定位单个卵母细胞并识别其主要成分。接下来，我们基于几何与纹理计算若干描述符。最后一步是 SVM 分类器。分割与分类训练均基于专家标注。所提出的方法达到了 70% 的分类准确率。
引用
@article{arxiv.2103.00302,
title = {Automatic evaluation of human oocyte developmental potential from microscopy images},
author = {Denis Baručić and Jan Kybic and Olga Teplá and Zinovij Topurko and Irena Kratochvílová},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.00302},
year = {2022}
}
备注
submitted to SIPAIM 2021