CN116121179B - ***优选和检测方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种***优选和检测方法、装置、电子设备及存储介质。其中，该***优选和检测方法包括：获取原始***，通过微流控芯片对所述原始***进行微流控处理，得到初步***；通过流式细胞仪对所述初步***进行液流处理，得到待检测***；确定每个所述待检测***的运动检测结果和形态检测结果，得到目标检测结果。采用本发明实施例的技术方案，能够在有效得到活力较高、无损且单个的待检测***的基础上，进一步提高目标检测结果的准确性，提高了***优选质量。
Description
技术领域
本发明涉及医疗应用技术领域，尤其涉及一种***优选和检测方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
全球约有10％-15％的***不育夫妇，这些病例中约50％与男性有关，原因不明的男性不育的发生率约为15％。男性***异常是导致自然受孕失败的重要原因之一，近年来随着辅助生殖技术的发展，***优选逐渐进入一个关键时刻。
现有技术中，常见的对***进行优选的方法有上下游法，但对***质量的限制较高；密度梯度离心法，但容易使***发生物理损伤；磁珠分选法，但成本昂贵；玻璃纤维滤过法，但费用较高；流式细胞技术，但容易导致***发生遗传信息突变；深度学习筛选法，但筛选数据的准确性较差。因此，***优选的精准度较差。
发明内容
本发明提供了一种***优选和检测方法、装置、电子设备及存储介质，以解决***优选的精准度较差的技术问题。
根据本发明的一方面，提供了一种***优选和检测方法，其中，该方法包括：
获取原始***，通过微流控芯片对所述原始***进行微流控处理，得到初步***；
通过流式细胞仪对所述初步***进行液流处理，得到待检测***；
确定每个所述待检测***的运动检测结果和形态检测结果，得到目标检测结果。
根据本发明的另一方面，提供了一种***优选和检测装置，其特征在于，包括：
微流控处理模块，用于获取原始***，通过微流控芯片对所述原始***进行微流控处理，得到初步***；
液流处理模块，用于通过流式细胞仪对所述初步***进行液流处理，得到待检测***；
神经网络模块，用于确定每个所述待检测***的运动检测结果和形态检测结果，得到目标检测结果。
根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的***优选和检测方法。
根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的***优选和检测方法。
本发明实施例的技术方案，通过获取原始***，通过微流控芯片对所述原始***进行微流控处理，得到初步***，对原始***中的***进行初步筛选，去除活力较低的***；通过流式细胞仪对所述初步***进行液流处理，得到待检测***，可以得到无损且单个的待检测***；确定每个所述待检测***的运动检测结果和形态检测结果，得到目标检测结果，可以在得到活力较高、无损且单个的待检测***的基础上，进一步提高目标检测结果的准确性，提高了***优选质量。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例一提供的一种***优选和检测方法的流程图；
图2是实现本发明实施例的微流控芯片的场景图；
图3是实现本发明实施例的流式细胞仪的场景图；
图4是根据本发明实施例二提供的一种***优选和检测方法的流程图；
图5是实现本发明实施例的第一部位、第二部位以及第三部位的场景图；
图6是根据本发明实施例三提供的一种***优选和检测装置的结构示意图；
图7是实现本发明实施例的***优选和检测方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例一
图1为本发明实施例一提供了一种***优选和检测方法的流程图，本实施例可适用于***筛选的情况，该方法可以由***优选和检测装置来执行，该***优选和检测装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该***优选和检测装置可配置于医疗设备中。如图1所示，该方法包括：
S110、获取原始***，通过微流控芯片对所述原始***进行微流控处理，得到初步***。
其中，所述原始***可以理解为液化后的未经过处理的原始的***。
所述微流控芯片可以理解为能够对所述原始***进行微流控处理的芯片(参考图2)。
需要理解的是，所述微流控芯片可以模拟女性生殖***，以使***模拟在女性生殖***中逆着***流游动的行为。在本发明实施例中，通过所述微流控芯片对所述原始***进行微流控处理，可以对***中的***进行活力初选，去活力较低的***，或者无活力的***，即死***，以得到活力较高的***。
在本发明实施例中，所述微流控芯片包括加液室201、取样室202、加样室203以及废液室204，并且通过狭窄的过道依次连接(参考图2)。具体的，通过所述加样室获取所述原始***，通过所述加液室获取糖蛋白凝胶液，根据所述糖蛋白凝胶液流动产生的电流，对所述原始***进行趋流处理，使所述加样室中的所述初步***流向所述取样室，并使所述原始***中，除所述初步***之外的废弃***流向所述废液室，通过所述取样室得到所述初步***。在本发明实施例中，通过微流控芯片对所述原始***进行微流控处理，可以使所述原始***中健康、活跃以及更会游泳的***几乎无损的流向取样室。
所述初步***可以理解为对所述原始***进行微流控处理后，得到的***。在本发明实施例中，示例性的，在所述原始***的质量较高的情况下，所述初步***中的总***量可以占所述原始***中的总***量的10％-20％；在所述原始***的质量较低的情况下，所述初步***中的总***量可以占所述原始***中的总***量的0％-5％。
S120、通过流式细胞仪对所述初步***进行液流处理，得到待检测***。
其中，所述流式细胞仪可以理解为对所述初步***进行液流处理的装置(参考图3)。
需要理解的是，使基于微流控处理得到的所述初步***，进入流式细胞仪中，流式细胞仪能够对所述初步***施加一个微压，通过改变微压的压力可以调节所述初步***的进样速率，使所述初步***从截面积较大的部分流入截面积较小的部分，以获得单个且无损的待检测***。
在本发明实施例中，所述流式细胞仪包括进样针1、鞘液市2、倒置磁珠3、鞘液入口4、螺旋***5、一级流动室6、锥型螺旋通道7、二级流动室8、过渡段9以及喷嘴10。
其中，进样针1：用于放置通过所述取样室得到所述初步***。示例性的，用于放置微流控处理后的***。
鞘液室2：用于容纳鞘液。
倒置磁珠3：基于电磁铁的作用使倒置磁珠绕鞘液室的中心轴线旋转，以带动鞘液旋转。
鞘液入口4：所述流式细胞仪包设置了4个均匀布置的鞘液入口。
螺旋***5：主要由电磁铁组成，用于在电磁铁带动倒置磁珠旋转时，使鞘液室内的鞘液得到初速度，并形成漩涡结构；当需要补充鞘液时，打开螺旋***，鞘液在离心作用下顺畅地经过沿鞘液室的周向均布设置的锥形螺旋通道进入一级流动室。
一级流动室6和二级流动室8：二级流动室的横截面小于一级流动室，以利于形成液体的层流结构，且可以起到缓冲的作用，使液体层流更加稳定。鞘液入口可以增加单位时间内鞘液的流出量，同时，鞘液分散成若干组分别流出，可以减小对流动室层流的影响。
锥型螺旋通道7：设置电磁阀，电磁阀有助于控制螺旋***的开闭，从而精确控制从鞘液室到一级流动室的鞘液流动。在锥形螺旋通道的作用下，可以使进入一级流动室的鞘液速度更大，而且层流更加稳定。
喷嘴10：用于使单个的所述待检测***均匀的喷出。
所述待检测***可以理解为基于所述流式细胞仪获取的待检测的***。
在本发明实施例中，通过流式细胞仪对所述初步***进行液流处理，避免了所述待检测***的DNA的损坏，同时也能有效节约了能源，保证了所述待检测***单个且无损地进入下一步检测。
可选的，所述通过确定每个所述待检测***的运动检测结果和形态检测结果，得到目标检测结果之前，还包括：
通过对所述待检测***进行均匀分布处理，得到单个所述待检测***。
可选的，通过网格计数板对所述待检测***进行均匀分布处理，得到单个所述待检测***。其中，所述网络计数板可以理解为可以使所述待检测***均匀分布，并进行计数的装置。
具体的，在本发明实施例中，将基于所述流式细胞仪确定的待检测***均匀分布在网格计数板的每个通道中，当通道中的所述待检测***的数量满足预设数量的情况下，进行下一步检测。其中，所述预设数量可以是50个。
在本发明实施例中，为了节约时间，可以通过分类算法对进入网格计数板的***进行分类，通过压力法将不是所述待检测***的其他***将推出网格计数板的通道。
S130、确定每个所述待检测***的运动检测结果和形态检测结果，得到目标检测结果。
其中，所述运动检测结果可以理解为单个所述待检测***的运动的检测结果。在本发明实施例中，所述运动检测结果可以根据场景需求预设，在此不做具体限定。可选的，所述运动检测结果可以包括向前快速、向前慢速、以及不运动等。
所述形态检测结果可以理解为单个所述待检测***的形态的检测结果。在本发明实施例中，所述形态检测结果可以根据场景需求预设，在此不做具体限定。可选的，所述形态检测结果可以包括正常形态和非正常形态。
所述目标检测结果可以理解为基于所述运动检测结果和所述形态检测结果，确定的检测结果。可选的，所述目标检测结果可以包括向前快速的正常形态***、向前慢速的正常形态***以及不运动的非正常形态***等。
可选的，所述***优选和检测方法，还包括：
根据所述目标检测结果，确定所述待检测***的***类型。
其中，所述***类型可以理解为所述待检测***的可用类型。可选的，所述***类型可以包括可用***和不可***。具体的，可以将向前快速的正常形态***的***类型确定为可用***；将向前慢速的正常形态***、不运动的非正常形态***以及其他***的***类型确定为不可用***。
本发明实施例的技术方案，通过获取原始***，通过微流控芯片对所述原始***进行微流控处理，得到初步***，对原始***中的***进行初步筛选，去除活力较低的***；通过流式细胞仪对所述初步***进行液流处理，得到待检测***，可以得到无损且单个的待检测***；确定每个所述待检测***的运动检测结果和形态检测结果，得到目标检测结果，可以在得到活力较高、无损且单个的待检测***的基础上，进一步提高目标检测结果的准确性，提高了***优选质量。
实施例二
图4为本发明实施例二提供的一种***优选和检测方法的流程图，本实施例是针对上述实施例中所述确定每个所述待检测***的运动检测结果和形态检测结果，得到目标检测结果进行细化。如图4所示，该方法包括：
S210、获取原始***，通过微流控芯片对所述原始***进行微流控处理，得到初步***。
S220、通过流式细胞仪对所述初步***进行液流处理，得到待检测***。
S230、针对每个所述待检测***，确定预设时间段的待检测影像，基于所述待检测影像得到预设数量的待检测图像。
其中，所述预设时间段可以理解为所述待检测影像对应的时间段。在本发明实施例中，所述预设时间段可以根据场景需求预设，在此不做具体限定。可选的，所述预设时间段可以是1秒、2秒或3秒等。
所述待检测影像可以理解为针对网格计数板上的每个所述待检测***的影像。可选的，所述待检测影像可以是2秒的视频。具体的，获取所述待检测影像的装置可以是高速相机。
所述预设数量可以理解为预设时间段的待检测影像对应的待检测图像的数量。在本发明实施例中，所述预设数量可以与获取所述待检测影像的装置的参数相关。可选的，2秒的所述待检测影像对应的所述待检测图像的预设数量可以是50帧。
所述待检测图像可以理解为基于所述待检测影像确定的图像。
S240、基于所述待检测图像确定所述待检测***对应的运动检测结果，基于所述待检测图像确定所述待检测***对应的形态检测结果。
在本发明实施例中，确定所述待检测***对应的运动检测结果，与确定所述待检测***对应的形态检测结果的步骤不分先后。
可选的，所述基于所述待检测图像确定所述待检测***对应的形态检测结果，包括：
确定所述待检测图像对应的分割检测图像，基于所述分割检测图像，确定所述待检测***对应的第一部位、第二部位以及第三部位，并确定所述第一部位对应的第一数值、第二部位对应的第二数值以及第三部位对应的第三数值；
根据所述第一数值、与所述第一数值对应的第一预设区间、所述第二数值、与所述第二数值对应的第二预设区间、所述第三数值以及与所述第三数值对应的第三预设区间，确定所述待检测***对应的形态检测结果。
其中，所述分割检测图像可以理解为所述待检测图像对应的分割图像。具体的，通过实例分割算法对所述待检测图像进行处理，将所述待检测***从背景中分割出来，得到所述分割检测图像。
所述第一部位、所述第二部位以及所述第三部位可以理解为组成所述待检测***的部位。在本发明实施例中，所述第一部位、所述第二部位以及所述第三部位可以根据场景预设，在此不做具体限定。可选的，所述第一部位可以是***的***头；所述第二部位可以是***的中段；所述第三部位可以是***的主段(参考图5)。
所述第一数值可以理解为所述第一部位对应的检测数值。所述第二数值可以理解为所述第二部位对应的检测数值。所述第三数值可以理解为所述第三部位对应的检测数值。可选的，所述第一数值可以包括***头宽、***头长以及头长宽比。所述第二数值可以包括中段长度。所述第二数值可以包括主段长度。
所述第一预设区间可以理解为与所述第一数值对应的预设区间。所述第二预设区间可以理解为与所述第二数值对应的预设区间。所述第三预设区间可以理解为与所述第三数值对应的预设区间。可选的，所述第一预设区间可以包括***头宽区间、***头长区间以及头长宽比区间。所述第二预设区间可以包括中段长度区间。所述第三预设区间可以包括主段长度区间。在本发明实施例中，所述第一预设区间、所述第二预设区间以及所述第三预设区间可以根据场景需求预设，在此不做具体限定。示例性的，所述***头宽区间可以是2μm-3μm、***头长区间可以是3μm-5μm以及头长宽比区间可以是1.3到1.8。所述中段长度区间可以是0.6μm-1.4μm。所述主段长度区间可以是44μm-46μm。
具体的，示例性的，通过语义分割算法对所述分割检测图像进行处理，确定所述分割检测图像对应的***的***头、中段以及主段三个部位；进一步的，通过分类算法对三个部位进行分类，得到所述分割检测图像对应的***的***头、中段以及主段；再进一步的，确定***头对应的***头宽、***头长以及头长宽比；确定中段对应的中段长度；确定主段对应的主段长度；在确定的数值全部满足对应的预设区间的条件下，将所述待检测***对应的形态检测结果确定为正常形态；在确定的数值存在不满足对应的预设区间的条件下，将所述待检测***对应的形态检测结果确定为非正常形态。
可选的，所述基于所述待检测图像确定所述待检测***对应的运动检测结果，包括：
基于所述待检测图像确定所述待检测***的运动轨迹；
根据所述运动轨迹确定所述待检测***对应的第一运动结果，并确定所述第一运动结果对应的第二运动结果；
根据所述第一运动结果和所述第二运动结果，确定所述待检测***对应的运动检测结果。
所述运动轨迹可以理解为所述待检测***的运动的轨迹。
所述第一运动结果可以理解为基于所述运动轨迹确定的所述待检测***的运动结果。可选的，所述第一运动结果可以是向前、非向前或不运动等。
具体的，可选的，通过野马优化算法(Wild horse optimizer,WHO)，确定所述待检测***对应的第一运动结果。
所述第二运动结果可以理解为与所述第一运动结果对应的运动结果。可选的，所述第二运动结果可以是快速、慢速或无速度。可以理解的是，在所述第一运动结果为向前时，可以进一步确定所述第二运动结果为快速或慢速。在所述第一运动结果为非向前或不运动时，所对应的所述第二运动结果可以为无速度。
可选的，所述基于所述待检测图像确定所述待检测***的运动轨迹，包括：
针对所述待检测图像，通过对所述待检测***的预设部位进行识别，得到所述预设部位对应的检测框，确定所述检测框的检测框中心点；
通过对所述待检测***对应的每张所述待检测图像的所述检测框中心点进行连接，得到所述待检测***的运动轨迹。
其中，所述预设部位可以理解为待进行识别的部位。在本发明实施例中，所述预设部位可以根据场景需求预设，在此不做具体限定。可选的，所述预设部位可以是第一部位。示例性的，所述预设部位可以是***头。
所述检测框可以理解为所述预设部位对应的待检测的框。可选的，所述检测框可以是所述预设部位对应的矩形框。
所述检测框中心点可以理解为所述检测框对应的中心点。
S250、根据所述运动检测结果和所述形态检测结果，确定所述待检测***的目标检测结果。
本发明实施例的技术方案，通过针对每个所述待检测***，确定预设时间段的待检测影像，基于所述待检测影像得到预设数量的待检测图像；基于所述待检测图像确定所述待检测***对应的运动检测结果，基于所述待检测图像确定所述待检测***对应的形态检测结果；根据所述运动检测结果和所述形态检测结果，确定所述待检测***的目标检测结果。可以精确地确定所述待检测***对应的运动检测结果和形态检测结果，以提高目标检测结果的准确性。
实施例三
图6为本发明实施例三提供的一种***优选和检测装置的结构示意图。如图6所示，该装置包括：微流控处理模块310、液流处理模块320以及神经网络模块330。
其中，微流控处理模块310，用于获取原始***，通过微流控芯片对所述原始***进行微流控处理，得到初步***；液流处理模块320，用于通过流式细胞仪对所述初步***进行液流处理，得到待检测***；神经网络模块330，用于确定每个所述待检测***的运动检测结果和形态检测结果，得到目标检测结果。
本发明实施例的技术方案，通过获取原始***，通过微流控芯片对所述原始***进行微流控处理，得到初步***，对原始***中的***进行初步筛选，去除活力较低的***；通过流式细胞仪对所述初步***进行液流处理，得到待检测***，可以得到无损且单个的待检测***；确定每个所述待检测***的运动检测结果和形态检测结果，得到目标检测结果，可以在得到活力较高、无损且单个的待检测***的基础上，进一步提高目标检测结果的准确性，提高了***优选质量。
可选的，神经网络模块330，包括：图像获取子模块、图像检测子模块以及结果确定子模块。
其中，所述图像获取子模块，用于针对每个所述待检测***，确定预设时间段的待检测影像，基于所述待检测影像得到预设数量的待检测图像；
所述图像检测子模块，用于基于所述待检测图像确定所述待检测***对应的运动检测结果，基于所述待检测图像确定所述待检测***对应的形态检测结果；
所述结果确定子模块，用于根据所述运动检测结果和所述形态检测结果，确定所述待检测***的目标检测结果。
可选的，所述图像检测子模块，用于：
确定所述待检测图像对应的分割检测图像，基于所述分割检测图像，确定所述待检测***对应的第一部位、第二部位以及第三部位，并确定所述第一部位对应的第一数值、第二部位对应的第二数值以及第三部位对应的第三数值；
根据所述第一数值、与所述第一数值对应的第一预设区间、所述第二数值、与所述第二数值对应的第二预设区间、所述第三数值以及与所述第三数值对应的第三预设区间，确定所述待检测***对应的形态检测结果。
可选的，所述图像检测子模块，包括：运动轨迹确定单元、运动结果检测单元以及运动结果确定单元。
其中，所述运动轨迹确定单元，用于基于所述待检测图像确定所述待检测***的运动轨迹；
所述运动结果检测单元，用于根据所述运动轨迹确定所述待检测***对应的第一运动结果，并确定所述第一运动结果对应的第二运动结果；
所述运动结果确定单元，用于根据所述第一运动结果和所述第二运动结果，确定所述待检测***对应的运动检测结果。
可选的，所述运动轨迹确定单元，用于：
针对所述待检测图像，通过对所述待检测***的预设部位进行识别，得到所述预设部位对应的检测框，确定所述检测框的检测框中心点；
通过对所述待检测***对应的每张所述待检测图像的所述检测框中心点进行连接，得到所述待检测***的运动轨迹。
可选的，所述***优选和检测装置，还包括：分布处理模块。
其中，所述分布处理模块，用于在所述通过确定每个所述待检测***的运动检测结果和形态检测结果，得到目标检测结果之前，通过对所述待检测***进行均匀分布处理，得到单个所述待检测***。
可选的，所述***优选和检测装置，还包括：类型确定模块。
其中，所述类型确定模块，用于根据所述目标检测结果，确定所述待检测***的***类型。
本发明实施例所提供的***优选和检测装置可执行本发明任意实施例所提供的***优选和检测方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图7示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
如图7所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。
电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如***优选和检测方法。
在一些实施例中，***优选和检测方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的***优选和检测方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行***优选和检测方法。
本文中以上描述的***和技术的各种实施方式可以在数字电子电路***、集成电路***、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上***的***(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程***上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储***、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储***、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行***、装置或设备使用或与指令执行***、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体***、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的***和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的***和技术实施在包括后台部件的计算***(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算***(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算***(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的***和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算***中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将***的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算***可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。
Claims (8)
1.一种***优选和检测方法，其特征在于，包括：
获取原始***，通过微流控芯片对所述原始***进行微流控处理，得到初步***；
通过流式细胞仪对所述初步***进行液流处理，得到待检测***；
确定每个所述待检测***的运动检测结果和形态检测结果，得到目标检测结果；
其中，所述确定每个所述待检测***的运动检测结果和形态检测结果，得到目标检测结果，包括：
针对每个所述待检测***，确定预设时间段的待检测影像，基于所述待检测影像得到预设数量的待检测图像；
基于所述待检测图像确定所述待检测***对应的运动检测结果，基于所述待检测图像确定所述待检测***对应的形态检测结果；
根据所述运动检测结果和所述形态检测结果，确定所述待检测***的目标检测结果；
其中，所述基于所述待检测图像确定所述待检测***对应的形态检测结果，包括：
确定所述待检测图像对应的分割检测图像，基于所述分割检测图像，确定所述待检测***对应的第一部位、第二部位以及第三部位，并确定所述第一部位对应的第一数值、第二部位对应的第二数值以及第三部位对应的第三数值；
根据所述第一数值、与所述第一数值对应的第一预设区间、所述第二数值、与所述第二数值对应的第二预设区间、所述第三数值以及与所述第三数值对应的第三预设区间，确定所述待检测***对应的形态检测结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述待检测图像确定所述待检测***对应的运动检测结果，包括：
基于所述待检测图像确定所述待检测***的运动轨迹；
根据所述运动轨迹确定所述待检测***对应的第一运动结果，并确定所述第一运动结果对应的第二运动结果；
根据所述第一运动结果和所述第二运动结果，确定所述待检测***对应的运动检测结果。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述待检测图像确定所述待检测***的运动轨迹，包括：
针对所述待检测图像，通过对所述待检测***的预设部位进行识别，得到所述预设部位对应的检测框，确定所述检测框的检测框中心点；
通过对所述待检测***对应的每张所述待检测图像的所述检测框中心点进行连接，得到所述待检测***的运动轨迹。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述通过确定每个所述待检测***的运动检测结果和形态检测结果，得到目标检测结果之前，还包括：
通过对所述待检测***进行均匀分布处理，得到单个所述待检测***。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
根据所述目标检测结果，确定所述待检测***的***类型。
6.一种***优选和检测装置，其特征在于，包括：
微流控处理模块，用于获取原始***，通过微流控芯片对所述原始***进行微流控处理，得到初步***；
液流处理模块，用于通过流式细胞仪对所述初步***进行液流处理，得到待检测***；
神经网络模块，用于确定每个所述待检测***的运动检测结果和形态检测结果，得到目标检测结果；
其中，所述神经网络模块，包括：图像获取子模块、图像检测子模块以及结果确定子模块；其中，
所述图像获取子模块，用于针对每个所述待检测***，确定预设时间段的待检测影像，基于所述待检测影像得到预设数量的待检测图像；
所述图像检测子模块，用于基于所述待检测图像确定所述待检测***对应的运动检测结果，基于所述待检测图像确定所述待检测***对应的形态检测结果；
所述结果确定子模块，用于根据所述运动检测结果和所述形态检测结果，确定所述待检测***的目标检测结果；
其中，所述图像检测子模块，用于：
确定所述待检测图像对应的分割检测图像，基于所述分割检测图像，确定所述待检测***对应的第一部位、第二部位以及第三部位，并确定所述第一部位对应的第一数值、第二部位对应的第二数值以及第三部位对应的第三数值；
根据所述第一数值、与所述第一数值对应的第一预设区间、所述第二数值、与所述第二数值对应的第二预设区间、所述第三数值以及与所述第三数值对应的第三预设区间，确定所述待检测***对应的形态检测结果。
7.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-5中任一项所述的***优选和检测方法。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-5中任一项所述的***优选和检测方法。
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Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101446583A (zh) * | 2008-12-29 | 2009-06-03 | 广州市第一人民医院 | 用于分选***的微流控芯片结构及方法 |
| CN102352305A (zh) * | 2011-09-27 | 2012-02-15 | 广州市第一人民医院 | 一种***优选微流控装置及优选***方法 |
| CN103421675A (zh) * | 2012-05-14 | 2013-12-04 | 博奥生物有限公司 | ***趋向性评价及筛选的方法及其专用微流控芯片*** |
| CN113706481A (zh) * | 2021-08-13 | 2021-11-26 | 苏州贝康智能制造有限公司 | ***质量检测方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN113888496A (zh) * | 2021-09-28 | 2022-01-04 | 上海市第一妇婴保健院 | 基于深度卷积神经网络的***形态识别方法及存储介质 |
| CN115700758A (zh) * | 2022-11-09 | 2023-02-07 | 苏州贝康医疗器械有限公司 | 一种***活性的检测方法、装置、设备及存储介质 |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104024405B (zh) * | 2011-09-14 | 2018-02-06 | 台北医学大学 | 获得高活动力的***的微流道芯片，其制造及其应用 |
| US20150031019A1 (en) * | 2013-03-14 | 2015-01-29 | Cellcura As | Computer Assisted Sperm Profile Analysis and Recognition |
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| CA3210746A1 (en) * | 2018-09-28 | 2020-04-02 | The Brigham And Women's Hospital, Inc. | Automated evaluation of sperm morphology |
-
2023
- 2023-03-14 CN CN202310244206.8A patent/CN116121179B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101446583A (zh) * | 2008-12-29 | 2009-06-03 | 广州市第一人民医院 | 用于分选***的微流控芯片结构及方法 |
| CN102352305A (zh) * | 2011-09-27 | 2012-02-15 | 广州市第一人民医院 | 一种***优选微流控装置及优选***方法 |
| CN103421675A (zh) * | 2012-05-14 | 2013-12-04 | 博奥生物有限公司 | ***趋向性评价及筛选的方法及其专用微流控芯片*** |
| CN113706481A (zh) * | 2021-08-13 | 2021-11-26 | 苏州贝康智能制造有限公司 | ***质量检测方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN113888496A (zh) * | 2021-09-28 | 2022-01-04 | 上海市第一妇婴保健院 | 基于深度卷积神经网络的***形态识别方法及存储介质 |
| CN115700758A (zh) * | 2022-11-09 | 2023-02-07 | 苏州贝康医疗器械有限公司 | 一种***活性的检测方法、装置、设备及存储介质 |
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