朱安定[1]2002年在《计算机图像处理技术辅助精子运动能力分析研究》文中进行了进一步梳理计算机辅助精子运动能力自动分析技术是计算机图像处理技术在医学辅助诊断上的典型应用。传统的人工肉眼观察计数法费时费力，而且精度难以保障。随着微型计算机技术的飞速发展，使基于微型计算机的低配置辅助诊断系统成为可能。利用计算机图像分析技术不仅分析速度快，而且计算精度高、重复性好。所以计算机辅助分析已经成为现代生殖实验室中对男性不孕症诊断和人工授精样本优选的先进手段和追求目标。为此，我们开展了计算机图像处理技术辅助精子运动能力分析研究，取得了满意的结果。 本论文在给出系统实现的系统结构基础之上，详细阐述了系统的设计原理，提出了我们自己的帧内分割和帧间跟踪的精子动态图像分析的思想，给出了所有量化参数计算的全部算法流程，同时对分析精度的影响因素、分析质量的评估方法、采样频率对参数计算的影响等方面进行了深入的讨论。 针对精子显微图像的特点，论文分析比较了四种现存的图像分割算法的特点，进而判定：基于灰度直方图的最大类间方差阈值选取法是最适合不同背景光强和样本密度的分割方法。 论文还分析了不同的多目标跟踪算法，给出了在特定采样频率条件下能够跟踪的目标速度和样本密度之间应该满足的条件公式，提出了适于不同条件的多因素综合的邻域匹配跟踪算法。 24例临床样本比对研究结果表明，我们研究的算法能够满足临床的应用需求，有着广泛的推广价值和应用前景。
柳建武[2]2007年在《精子质量计算机辅助分析技术的研究》文中研究指明精子质量的好坏是男性生育能力的重要指标。随着男性不育比例的逐年上升,人们对评价男性生育能力和精子质量的精液分析试验诊断理论与技术提出了更高的要求。研究基于精子运动图像序列的精子质量计算机辅助分析技术(Computer Aided Semen Analysis, CASA),将有利于提高诊断准确性和客观性、减轻诊断工作量,为男性不育和人工授精提供准确的诊断依据。精子质量计算机辅助分析主要包括以下几个处理步骤:显微序列图像的采集、精子分割与识别、运动轨迹跟踪、运动参数的计算与分析。首先从视频流中采集精子运动图像,得到序列图像帧。对每一帧图像作预处理,自动选取全局阈值和局部阈值做二值分割;采用开、闭形态学运算对分割得到的目标做形态学处理,以平滑目标轮廓,消除孤立点,填充目标区域内空洞;通过加入面积、半径、形态因子等约束条件,筛选分割目标,去除杂质;对分割目标区域作标记,进行边界周游,勾勒目标轮廓,计算质心,识别精子目标。然后通过分析精子目标运动特点,采用基于精子运动方式的邻域匹配方法,跟踪各个目标对应的轨迹点,描绘精子运动轨迹。最后,根据运动轨迹,计算反映精子活性的所有运动参数,通过运动参数分析,对精子运动能力分级统计。实验结果表明,研究的算法能够满足临床的应用需求,得到的分析数据能有效地反映精子的活性,对辅助诊断具有很大的参考价值。
蔡俊林[3]2012年在《医学图像中多目标检测与跟踪技术研究》文中认为多目标检测与跟踪技术的发展历史悠长，它一直都是计算机图像处理与模式识别领域里的研究热点，这是因为它的应用范围非常广泛，主要包括军事、航空航天、机器人技术、遥感技术以及医疗技术等等，多目标检测与跟踪技术对计算机智能的发展有着深远的意义。本文讨论多目标检测与跟踪技术在医疗技术上的特殊应用计算机辅助精子分析系统，它借助图像分析处理技术以及目标跟踪技术对精液样本中精子的活性进行分析，并最终给出样本中精子活性的报告。传统的人工分析方法存在着主观性强，可再现性差，准确率低的缺点，因此计算机辅助精子分析系统有取代以往人工的分析方法的趋势。本文对医学图像中的目标检测与目标跟踪技术进行了研究和讨论，并在原来跟踪算法的基础上做了改进提出了新的跟踪方案，具体工作如下：（1）介绍了计算机辅助精子分析系统的系统结构以及算法处理流程，并对当前的流行的多目标跟踪技术做了分析和讨论；（2）介绍了在单帧图像中进行多目标检测的处理流程，主要包括图像清晰度判断、灰度化、噪声处理、阈值分割以及目标区域提取，并用代码实现；（3）介绍了在序列图像中进行多目标跟踪的处理流程，在已有的目标状态估计方法上做了改进，提出了基于自适应运动模型的目标状态估计方法，对已有的最近邻数据关联算法做了改进，给出了解决关联冲突的解决方案，并用代码实现，最后给出了算法的实验结果验证算法的有效性。
刘广宇[4]2015年在《基于OpenCV的精子运动轨迹检测系统的设计与实现》文中认为随着社会发展,不孕不育发病率呈现出不断攀升与年轻化的趋势。在现代男性学科及男性计划生育中,精液分析已成为了解男性生育能力的重要检测项目。传统精液检测方法依托医生观察显微镜下精液样本,具有主观低效性。计算机辅助精液分析(CASA)是多目标跟踪技术在医学领域的典型应用。利用计算机、图像处理和机器视觉等技术针对精子运动能力及其形态学参数进行高效、准确地检测和评估的系统具有很高的临床和科研价值,也是图像处理方面很有价值的研究课题。本课题结合国内外计算机辅助精液分析系统的研究,依托OpenCV强大的图像处理功能,设计了完整的精子运动轨迹检测系统。系统连接显微镜上方的摄像头并控制其拍摄精液样本视频,然后通过分析视频中精子的运动情况,对精液样本的活性做出评估。由于采集环境的不同导致显微镜下采集到的精子图像千差万别,为了保证图像处理的一致性及准确性,需要对图像进行增强、平滑、去噪等预处理。主要包括直方图均衡化、滤波、开闭运算等相关操作,提高精子图像的质量,增强背景和目标的对比度,突出精子目标便于后期处理。本文中针对普通生物显微镜和相差显微镜采集到的精子图像分别进行了预处理,使二者得到相似的效果,便于后期统一进行精子运动轨迹检测。在精子运动轨迹的检测过程中,本文首先采用迭加平均法实现了背景和静态目标的获取和分离,然后进一步应用背景减除法得到动态目标图像。在进行动态目标的跟踪过程中以帧间位移差最小为匹配原则,应用最小邻域法实现了对精子运动轨迹的准确跟踪。同时,本文对最小邻域法进行了改进,缩小了目标查找范围,添加了对匹配失败情况的处理方法,提高了匹配结果的精确性。为直观显示精子运动轨迹及详细评估精子活性,本文利用Microsoft Visual Studio 2010中嵌入OpenCV设计了完整的精子运动轨迹检测系统,实现以下功能:拍摄普通生物显微镜和相差显微镜下的精子运动视频帧;精子运动轨迹的动态检测及边缘检测;检测死精和活精的数量;根据《人类精液检验与处理实验室手册(第五版)》计算精子相关运动参数等。系统的进一步开发和实际应用将添加精子形态检测功能,从而更完全的实现精子质量评估系统的自动化。系统在降低人力、提高工作效率方面有很大的优势。本文研究内容在临床和医学研究上有很高的参考价值。
廖兴勇[5]2012年在《基于多阈值分割的精子运动视频的改进多目标跟踪》文中进行了进一步梳理随着计算机技术的发展，基于图像处理的人类精液辅助分析系统也逐渐成功用于临床试验，并且逐步替代传统的医生用肉眼观察计数，凭经验判断精子活力，无科学性的分析诊断，为现代生殖科医院对男性的不孕的诊断和人工受精样本的选取提供了可靠的先进技术。国内的计算机辅助精液分析系统（CASA）都是基于显微镜图像视频，对视频帧的精子头部进行图像分割，对精子头部编号进行多目标运动跟踪，然后对精子的运动轨迹进行自动计算分析得出精子的运动活力参数。虽然效果展示不错，但是还存在一定的缺点，例如目标跟踪存在一定的丢失率，分析结果易受样本浓度的影响，对样本中杂质的处理鲁棒性较低等等。本文在综合分析当前计算机辅助精液分析技术的基础之上，对目前使用的单阈值分割进行扩展，使用多阈值分割算法将精子头部和精子尾部两个目标提取出来，并对耗时的多阈值分割进行优化，然后利用精子图像多阈值分割提取出来的信息，进行多目标的跟踪。结合精子的尾部信息和精子游行动力学原理判断出精子可能的运动方向，同时利用精子的运动方向信息进行精子运动建模，从而缩小精子目标跟踪的搜索范围，提高了多目标跟踪的准确率和效率。最后在精子运动跟踪的匹配过程中，添加了更多精子的特征信息，例如精子尾部的面积、长度和方向等，使得精子的匹配更有保障，匹配效果更好。通过以上的多阈值分割和改进的多目标匹配跟踪，实现了本系统算法性能的改进优化，并且通过实验验证了改进算法效果。
彭静[6]2007年在《动物精细胞分割算法研究》文中研究说明随着信息技术的发展,图像处理技术已经成为科学研究不可缺少的强有力工具。在医学图像处理领域,借助计算机来进行图像处理和分析,是图像处理技术结合医学图像特点的重要应用方面。在生物医学图像处理的研究中,细胞图像中细胞的分割是其中最重要、最困难的一个方面,细胞分割的好坏对于细胞信息定量分析、细胞变异等研究具有不可低估的影响。本课题是图像处理和识别在医学领域的一个应用性研究,旨在利用图像处理技术,对动物精细胞进行分割,以便实现对动物精细胞的定量分析。本文首先研究了国内外该领域的技术方向和发展,然后对医学图像分割方法进行了详细综述,分析了现有方法的原理和特点,指出了各类方法的优缺点。在这些理论和技术的基础上,结合家兔精细胞图像特点,针对该显微图像背景光线不均匀、对比度比较低的情况,结合细胞边缘和二维灰度分布,提出了一种基于边界特征的一维OTSU分割方法;为充分利用灰度空间信息,提出一种基于边界特征的二维最大熵分割方法。实验表明,该方法分割结果较传统方法在分割精度和算法的鲁棒性方面有了较大改进。最后,文章分析了形态学处理方法,对分水岭算法进行了详细介绍,并针对分水岭算法的过分割,提出了基于改进多尺度灰度形态学梯度的分水岭分割算法,该方法利用多尺度灰度形态学混合开闭重建运算进行空间平滑,然后采用多尺度梯度修正算法求得梯度图,再进行分水岭变换。实验表明,该算法较好地解决了传统算法存在的过分割问题。
尚可可, 张西亚, 韩胜利, 李国翬[7]2010年在《精子运动能力评价方法研究进展》文中进行了进一步梳理精子运动能力评价对男性不孕症临床检验与治疗、试管婴儿临床应用、濒危动物的生殖研究有重要意义。伴随电子技术与光学技术发展,评价方法经历了最初的人眼显微镜观察方法、光散射测量到精子动态特性计算机自动分析方法,操作越来越简便、评价越来越准确和客观。本文对上述评价方法进行简单介绍。
余东, 黄文明, 温佩芝, 宁如花, 黄锦芳[8]2012年在《基于卡尔曼滤波改进的精子图像序列分割方法》文中研究指明图像分割是精子图像识别的一项关键技术,在精子运动能力分析中起着至关重要的作用。本文对采集的连续精子图像序列进行灰度化、去噪等预处理后,采用Otsu算法对首幅动物精子图像二值化,对后续图像采用Kalman Filter确定二值化阈值范围,改进Otsu算法求出每一幅图像的适当阈值并进行二值化,缩短算法时间并能保证分割精度。应用形态学消除精子尾部和部分精子之间的粘连现象,通过计算和比较目标面积、形状因子,去除小颗粒杂质以及形状及灰度和精子相似的杂质,为精子运动能力检测提供高质量的分割图像。
梅军四[9]2016年在《采精频率对杜洛克种公猪精液品质的影响》文中提出种公猪精液品质的优劣不仅受遗传因素、个体差异、日粮、环境等因素的影响,而且采精频率也是影响种公猪精液品质好坏的关键因素之一。因而研究不同采精频率下公猪精液品质发生的变化,对确定最佳的采精频率及分析影响公猪精液品质的因素具有较高的价值和意义。本试验检测了不同采精频率下公猪精液品质的基本指标、精子CASA运动性能参数、精浆离子成分、精浆生化成分及精浆抗氧化酶活性等指标,并探索了公猪精液品质基本指标与精浆离子成分、生化成分及精浆抗氧化酶的活性之间的相关性。本研究主要获得以下结果:1.随着采精频率的提高,精子密度、活率、总精子数等指标均呈现出先上升后下降的变化趋势,且均在采精频率为1次/72 h时达到最大值。其中,精子密度在采精频率为1次/72 h时显着高于采精频率为1次/120 h和1次/24 h时(P<0.05);精子活力和精液量在采精频率为1次/120 h、1次/96 h、1次/72 h、1次/48 h时各组之间差异不显着(P>0.05),但均显着高于采精频率为1次/24 h组(P<0.05)。采精频率为1次/72 h时,精液的密度、活率、精液量等平均质量参数最高。2.采精频率为1次/120 h和1次/96 h时,精子畸形率均在5%左右;当采精频率为1次/72 h时,精子畸形率达到16%;当采精频率为1次/48 h和1次/24 h时,精子畸形率均超过20%;采精频率为1次/120 h、1次/96 h、1次/72 h时,精子的顶体完整率在各组之间差异不显着(P>0.05),但均显着高于采精频率为1次/48 h和1次/24 h时(P<0.05)。3.Mg2+浓度在采精频率为1次/72 h时显着高于1次/24 h、1次/120 h(P<0.05);Ca2+浓度在采精频率为1次/96 h时达到最大;K+浓度在采精频率为1次/48 h时达到最大,与采精频率为1次/24 h差异不显着(P<0.05),但均显着高于采精频率为1次/72 h、1次/96 h、1次/120 h时(P<0.05);Zn2+的浓度在采精频率为1次/72 h时达到最高,且显着高于采精频率为1次/120 h时(P<0.05);Cu2+的浓度在采精频率为1次/72 h时达到最大,且显着高于采精频率为1次/48 h、1次/96 h(P<0.05)时。采精频率为1次/72h时,精浆中Mg2+、Ca2+、Zn2+、Cu2+等离子的平均浓度最高,且Mg2+、Ca2+、Zn2+、Cu2+、K+等离子与精液质量呈显着相关。4.中性α-葡糖苷酶和酸性磷酸酶的活性在各采精频率之间均差异不显着(P>0.05),但中性α-葡糖苷酶、酸性磷酸酶的活性分别在采精频率为1次/72 h、1次/48 h时出现一个升高趋势;L-肉毒碱和BCA蛋白浓度的变化比较稳定,在各采精频率之间差异不显着(P>0.05);柠檬酸浓度的波动较大,在采精频率为1次/72 h时显着高于在1次/120 h、1次/96 h、1次/24 h时(P<0.05);乳酸脱氢酶的活性在采精频率为1次/72 h时显着低于1次/120 h、1次/96 h、1次/24 h时(P<0.05);果糖浓度随着采精频率提高呈现缓慢下降的趋势。5.中性α-葡糖苷酶与精子活力、活率均呈显着正相关(P<0.05);酸性磷酸酶与精子密度、活力、活率呈显着正相关(P<0.05);柠檬酸与精子活力呈显着正相关(P<0.05);L-肉毒碱与精液量、密度、活力、活率等指标均呈显着正相关(P<0.05);BCA蛋白与精液各指标之间的相关性不显着(P>0.05);果糖与精液量和活力呈显着的正相关(P<0.05),但与精子密度呈显着负相关(P<0.05);乳酸脱氢酶与精子活力呈显着负相关(P<0.05);SOD、GSH-PX酶活性在采精频率为1次/72 h最大,CAT酶活性采精频率为1次/48 h最大;SOD、GSH-PX、CAT与精子活力、活率呈现显着正相关。
袁平庆[10]2013年在《计算机辅助精液分析精子运动参数在体外受精中的应用》文中认为世界卫生组织(WHO)对男性不育的定义为：育龄夫妇同居1年以上,不采用任何避孕措施,因男方因素导致的不育。按其发病过程可分为原发不育和继发不育。原发性不育症是指夫妇婚后女方从未受孕生育者；继发性不育指夫妇婚后女方曾经受孕生育,但近3年未用避孕措施而不受孕者。目前在育龄夫妇中约有10%-20%不育,其中男性因素约占50%,而且发病率呈逐年上升趋势。导致男性不育的因素有：疾病、营养不良、内分泌紊乱、遗传及环境等,以上原因通过不同机制影响男性精液质量,致使精子活力下降,形态异常,正常形态的精子比率降低,也可破坏精子DNA的完整性,影响精子功能,使精卵结合受阻。甚至出现死精子症或无精子症,严重降低男性生育能力。在男性不育的诊治过程中,精液质量分析是临床了解男性生育能力的重要检测项目,传统精液分析作为了解男性精液质量的最基本检查,在临床中应用也最为广泛。但是传统精液分析因存在操作复杂,效率不高等缺点,已不能满足越来越多患者的检查需求。而且精子浓度、活力及正常形态的检查结果并不能完全反映精子授精能力,只依靠精液分析中精子密度、活力的结果来判断男性生育能力是很不准确的,有研究发现部分进行体外受精-胚胎移植(in vitro fertilization embryo transfer, IVF-ET)的患者中,不乏受精率低下(受精率≤30%)或者受精失败的患者,但其中男方精液分析密度、活力等结果却处于正常参考值范围内,临床上把这类患者称为不明原因导致的不育症。这足以说明精子密度、活力等在诊断男性不育时的并不能完全体现男性生育能力。然而随着计算机的发展和应用,20世纪80年代出现了计算机辅助精液分析(computer assisted sperm analysis, CASA)系统,该系统除了可分析精子密度,活力等常规指标外,还能快速、准确、客观的检测体现精子运动特征的动态参数,这些参数体现精子功能,为男性不育的诊治提供新的方向,这些参数包括：曲线速度(curvilinear velocity, VCL)、直线速度(straight line velocity,VSL)、平均速度(average path velocity, VAP)、直线性(linearity, LIN)、前向性(straightness, STR)、摆动性(wobble, WOB)、侧摆幅度(amplitude of lateral head displacement, ALH)、鞭打频率(beat/cross frequency, BCF)。计算机辅助精液分析(CASA)系统的原理是利用图像采集设备将显微镜下精子的运动轨迹输入计算机,通过图像处理软件的分析,从而获得以上精子运动参数、精子密度及活力等。该技术与传统人工精液分析相比,具有快速、准确、客观等特点。体外受精联合胚胎移植术(in vitro fertilization-embryo transfer, IVF-ET)亦称之为试管婴儿,1978年世界上第一个试管婴儿在英国诞生,标志着这项技术的成熟及临床应用上的成功,我国首例试管婴儿也在1988年诞生。体外受精联合胚胎移植术的原理是通过内窥镜或经阴道超声下从女性卵巢中取出成熟卵子,并与男方精子在体外进行受精,受精卵发育成胚胎后再移植到女性子宫内继续妊娠,使胚胎在母体子宫内发育成胎儿。试管婴儿技术的诞生和发展让成千上万的不孕不育夫妇实现了繁衍后代的愿望,自从上世纪70年代世界上的第一个试管婴儿诞生以来,经过30多年的发展,该辅助技术不断发展并应用日渐广泛,到现今全世界已有超过400万新生儿借助试管婴儿技术出生,并且出生人数逐年增长。此外,IVF技术对男性不育的研究也有巨大的促进作用,有了体外受精技术后,国内外学者便开始从男性角度去寻找体外受精失败的原因,使研究男性精液参数与IVF结局的关系成为可能。而且反映精子功能的有些试验,比如精子-透明带结合试验评价精子顶体功能,试管婴儿可为此提供研究平台。正常受精率、卵裂率及优良胚胎形成率是反映体外受精结局的叁个重要指标。体外受精后观察受精情况,无原核为未受精,双原核和双极体为正常受精,一个或多个原核为异常受精。受精卵经过多次连续迅速的细胞分裂,形成许多小细胞的发育过程称为卵裂。根据胚胎的卵裂球数目、卵裂球大小、胚胎碎片量将胚胎分为6级,Ⅰ级为均匀的卵裂球,无碎片；Ⅱ级卵裂球大小均匀,裂片≤20%；Ⅲ级卵裂球大小不均匀,裂片≤20%；Ⅳ级卵裂球大小均匀或不均匀,碎片20%～50%；Ⅴ级卵裂球大小均匀或不均匀,碎片>50%；Ⅵ全碎片。发育成7、8细胞Ⅰ、Ⅱ级定义为优良胚胎。试管婴儿正常受精率、卵裂率及优良胚胎形成率与胚胎移植、妊娠率及胎儿正常发育关系密切,是生育健康胎儿的必要条件。近年来,辅助生殖技术(assisted reproductive technology, ART)的发展,使一些以往无法生育的不孕不育夫妇获得了生育的机会,随着接受辅助生殖的患者增加,因男性因素导致的低受精率(≤30%)和受精失败的病例亦越来越多。目前国内外有关影响IVF结局的研究主要集中于女方因素,如女方年龄、盆腔输卵管及卵子质量等,男方因素的研究则侧重于精子密度、活力及形态等,然而精子密度、活力及形态只反映精液质量,并不能完全反映精子的功能,即授精能力。目前国内外对于计算机辅助精液分析中体现精子运动能力的参数(VCL、VSL、VAP、LIN、STR、WOB、ALH、BCF)重视较少,其对体外受精结局的作用更鲜有报道,研究这些参数与IVF卵细胞正常受精率、受精后卵裂率及优良胚胎形成率的关系临床意义愈显重要,从而为寻找可以影响IVF预后的指标拓展思路及方向。目的检测正常受精率高组患者与正常受精率低组患者计算机辅助精液分析运动参数(VCL、VSL、VAP、LIN、STR、WOB、ALH、BCF)的差异性,检测卵裂率组高患者与卵裂率低组患者以上参数的差异性,检测各参数在优良胚胎率高组与优良胚胎率低组之间的差异；探讨计算机辅助精液分析(CASA)相关运动参数与行IVF治疗后正常受精率、卵裂率及优良胚胎率的关系。方法收集2011年1月～2012年1月期间第1次在本院生殖中心就诊的不孕患者288例、年龄25～45岁、不孕原因有输卵管阻塞、子宫内膜异位及排卵障碍等。共进行体外受精(IVF)288个周期。288例患者按受精情况分为正常受精率≥50%组,正常受精率<50%组；根据卵裂情况分为卵裂率≥90%组及卵裂率<90%组；根据优良胚胎形成情况分为优良胚胎形成率≥50%组,优良胚胎形成率<50%组,记录取卵前男方2次精液检查精子运动相关参数的均值,用两独立样本t检验法确定各组间VCL、VSL、VAP、LIN、STR、WOB、ALH、BCF的均值是否存在统计学差异,从而判定与试管婴儿正常受精率、卵裂率及优良胚胎形成率相关的精子运动参数。结果288个周期中共取卵3539个,每周期取卵数12.29±6.51个,总正常受精率为68.44%±18.19%,总卵裂率96.98%±10.14%,总优良胚胎形成率50.21%±27.01%。其中正常受精率≥50%的248例,正常受精率<50%的40例;卵裂率≥90%的257例,<90%的31例；优良胚胎形成率≥50%的161例,优良胚胎形成率<50%的127例。正常受精率≥50%组VCL、VAP、ALH值明显高于正常受精率<50%组,差异具有统计学意义(P<0.05)；卵裂率≥90%组VCL、VAP值明显高于卵裂率<90%组,差异具有统计学意义(P<0.05)；优良胚胎形成率≥50%组与优良胚胎形成率<50%组间VCL、VSL、VAP、LIN、STR、WOB、ALH、BCF均无统计学差异(P>0.05)。结论①正常受精率、卵裂率与精子运动能力有关；②试管婴儿优良胚胎形成率的大小与精子运动参数无关。
参考文献：
[1]. 计算机图像处理技术辅助精子运动能力分析研究[D]. 朱安定. 浙江大学. 2002
[2]. 精子质量计算机辅助分析技术的研究[D]. 柳建武. 华中科技大学. 2007
[3]. 医学图像中多目标检测与跟踪技术研究[D]. 蔡俊林. 华南理工大学. 2012
[4]. 基于OpenCV的精子运动轨迹检测系统的设计与实现[D]. 刘广宇. 山东大学. 2015
[5]. 基于多阈值分割的精子运动视频的改进多目标跟踪[D]. 廖兴勇. 华南理工大学. 2012
[6]. 动物精细胞分割算法研究[D]. 彭静. 华中科技大学. 2007
[7]. 精子运动能力评价方法研究进展[J]. 尚可可, 张西亚, 韩胜利, 李国翬. 中国医疗设备. 2010
[8]. 基于卡尔曼滤波改进的精子图像序列分割方法[J]. 余东, 黄文明, 温佩芝, 宁如花, 黄锦芳. 计算机工程与科学. 2012
[9]. 采精频率对杜洛克种公猪精液品质的影响[D]. 梅军四. 西北农林科技大学. 2016
[10]. 计算机辅助精液分析精子运动参数在体外受精中的应用[D]. 袁平庆. 南方医科大学. 2013
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