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1. Deep Learning for Semen Analysis in Male Infertility: Computer Vision, Multimodal Fusion, and Clinical Translation

• ArXiv: https://arxiv.org/abs/2607.05311v1
• 发布时间: 2026-07-07 00:51:49 (北京时间)
• 作者: Runwei Guan, Shaofeng Liang, Jiacheng Weng, Xiaoyi Gu, Jia Weng, Daizong Liu, Duo Pan, Qingxin Zhang, Xiao Liang, Weiping Ding, Suoyu Zhu, Ming Yuan, Yanhua Fei
• 标签: 检测

AI 深度解析

TL;DR：本文系统综述了深度学习在男性不育症精液分析中的应用，涵盖计算机视觉、多模态融合及临床转化，重点讨论了精子检测、追踪、分割、形态分类等任务的方法、数据集、挑战及临床部署路径。

核心贡献：

• 系统梳理了基于深度学习的精子分析任务，包括检测与计数、追踪、语义/实例分割、形态与缺陷分类、功能评估及遗传完整性评价，并总结了相关公开数据集、基准和评估指标。
• 提出了多模态融合策略，整合显微图像、延时视频、CASA参数、DNA完整性检测和临床元数据，以提升分析鲁棒性和临床相关性。
• 识别了实际部署的关键障碍（如数据稀缺、跨中心域偏移、标注不一致、可解释性、不确定性校准、隐私保护学习等），并规划了从技术标准化到上市后监测的分阶段临床转化路线图。

方法类型：混合架构（CNN、Transformer、多模态融合等） 适用场景：医学图像（精液分析、男性不育症诊断） 评估指标：未提及具体数值（涉及检测、追踪、分割、分类等通用指标） 代码可用性：未提及 领域启发：该综述对图像分割与目标识别研究及工程落地的价值在于：首先，它展示了深度学习在医学微观图像（如精子）中从检测到分割再到分类的完整任务链，强调了实例分割在精子形态分析中的关键作用，为细粒度医学目标分割提供了参考；其次，多模态融合策略（如结合视频时序信息和DNA检测数据）提示了在分割任务中融合多源信息以提升鲁棒性的方向；最后，对域偏移、标注不一致和可解释性等实际部署问题的讨论，为将分割模型从实验室推向临床提供了工程化落地的关键考量，如数据标准化、隐私保护学习和人机协同验证。