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摘要：本发明涉及一种基于深度学习的精子鞭毛三维运动重建的方法，包括：获取待处理的精子的二维图像，将待处理的精子的二维图像进行图像预处理，获取预处理后的图像；将预处理后的图像输入训练好的精子分割模型，获取精子鞭毛二值图；将精子鞭毛二值图进行骨架化处理，获取精子鞭毛的中心线、N个等距离点以及每个等距离点对应的位置坐标；基于N个等距离点，获取N个精子鞭毛局部图像，并将每个精子鞭毛局部图像输入训练好的深度预测模型，获取每个精子鞭毛局部图像的深度信息；基于每个精子鞭毛局部图像的深度信息以及每个等距离点对应的位置坐标，重建精子鞭毛的三维模型。本发明为精子运动行为的研究和辅助生殖技术的发展提供了可靠的解决方案。
主权项：1.一种基于深度学习的精子鞭毛三维运动重建的方法，其特征在于，包括：S100、获取待处理的精子的二维图像，并将所述待处理的精子的二维图像进行图像预处理，获取预处理后的图像；S200、将所述预处理后的图像输入训练好的精子分割模型，获取精子鞭毛二值图；所述精子分割模型为YOLOv8模型；S300、将所述精子鞭毛二值图进行骨架化处理，获取精子鞭毛的中心线；基于所述精子鞭毛的中心线，获取N个等距离点以及每个等距离点对应的位置坐标；S400、基于所述N个等距离点，获取N个精子鞭毛局部图像，并将每个精子鞭毛局部图像输入训练好的深度预测模型，获取每个精子鞭毛局部图像的深度信息；所述深度预测模型为卷积神经网络模型；S500、基于所述每个精子鞭毛局部图像的深度信息以及每个等距离点对应的位置坐标，重建精子鞭毛的三维模型。
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百度查询： 中国科学院遗传与发育生物学研究所 一种基于深度学习的精子鞭毛三维运动重建的方法
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