精子形态分析是临床精子质量评估的重要检测项目, 但由于染色、涂片以及人工计数中诸多的干扰因素, 导致目前精子形态分析仍然不能具有最佳的重复性与准确度。计算机辅助精子形态分析(CASMA)是对人工检测的良好补充, 但传统的计算机分析方法仍然有很多不足。深度学习算法通过模拟人类神经网而具有很强的特征学习能力, 通过建立不同的模型, 近年来它被逐渐用于精子形态分析中。了解深度学习在精子形态分析中的应用可为临床仪器与检测方法的开发提供新的思路和参考。
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