畳み込みニューラルネットワークを使用した精子クロマチン分散試験のガウスクラスタリングと定量化

精子DNAの断片化は、精子核損傷の兆候です。精子クロマチン分散（SCD）テストは、DNA断片化を評価するための信頼性が高く経済的な方法です。ただし、DNA断片化された精子の分化のカットオフ値は、統計的正当化が限られているため、1/3に固定されているため、SCDテストはユーザー依存の結果をもたらす半定量的方法になります。SCDテストの明るいフィールド画像の評価を自動化するために、深いニューラルネットワークのコレクションを構築します。このモデルは、20倍の目的でキャプチャされた入力画像から有効な精子核とその位置を検出し、ハローリングの幾何学的パラメーターを予測できます。n = 3120画像で構成される注釈付きデータセットを作成します。ResNet 18ベースのネットワークは、91.3％の平均精度（AP50）、96.67％の真の正のレート、96.72％の真の負のレートに達します。相対ハロー半径の分布は、マルチピークガウス関数に適合します（p> 0.99）。DNAの断片化は、通常のクラスターの平均よりも小さい相対的なハロー半径1.6標準偏差を持つものと見なされます。結論として、臨床応用の準備ができているSCDテストの自動化と定量化のための深いニューラルネットワークベースのモデルを確立しました。DNA断片化指数は、ハロー形状の自然な分布を反映してガウスクラスタリングを使用して決定され、SCDテストの臨床的意義を大幅に改善すると考えられている障害やサンプルの状態により耐えられます。

Sperm DNA fragmentation is a sign of sperm nuclear damage. The sperm chromatin dispersion (SCD) test is a reliable and economical method for the evaluation of DNA fragmentation. However, the cut-off value for differentiation of DNA fragmented sperms is fixed at 1/3 with limited statistical justification, making the SCD test a semi-quantitative method that gives user-dependent results. We construct a collection of deep neural networks to automate the evaluation of bright-field images for SCD tests. The model can detect valid sperm nuclei and their locations from the input images captured with a 20× objective and predict the geometric parameters of the halo ring. We construct an annotated dataset consisting of N = 3120 images. The ResNet 18 based network reaches an average precision (AP50) of 91.3%, a true positive rate of 96.67%, and a true negative rate of 96.72%. The distribution of relative halo radii is fit to the multi-peak Gaussian function (p > 0.99). DNA fragmentation is regarded as those with a relative halo radius 1.6 standard deviations smaller than the mean of a normal cluster. In conclusion, we have established a deep neural network based model for the automation and quantification of the SCD test that is ready for clinical application. The DNA fragmentation index is determined using Gaussian clustering, reflecting the natural distribution of halo geometry and is more tolerable to disturbances and sample conditions, which we believe will greatly improve the clinical significance of the SCD test.