論文の概要: Deep Learning for Semen Analysis in Male Infertility: Computer Vision, Multimodal Fusion, and Clinical Translation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.05311v1
- Date: Mon, 06 Jul 2026 16:51:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-07 22:26:30.246017
- Title: Deep Learning for Semen Analysis in Male Infertility: Computer Vision, Multimodal Fusion, and Clinical Translation
- Title（参考訳）: 男性不妊症の精液分析のための深層学習 : コンピュータビジョン, マルチモーダルフュージョン, 臨床翻訳
- Abstract要約: 男性不妊は、世界の不妊の負担に大きく貢献する。
従来の精液評価は、労働集約的で、オペレータに依存し、サーバ間およびサーバ内変動によって制限される。
本稿では,コンピュータビジョン,深層学習,マルチモーダル融合,堅牢性,臨床翻訳に焦点をあてる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.6314974637189
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Male infertility contributes substantially to the global infertility burden, and sperm analysis remains central to diagnosis, treatment planning, and assisted reproductive technology. Conventional semen evaluation, however, is labor-intensive, operator-dependent, and limited by inter- and intra-observer variability, motivating the development of objective and reproducible computational approaches. This review provides a comprehensive and perspective-oriented synthesis of artificial intelligence-driven sperm analysis, with a focus on computer vision, deep learning, multimodal fusion, robustness, and clinical translation. We first review task-specific methods for sperm detection and counting, tracking-based motility assessment, semantic and instance segmentation, morphology and defect classification, functional assessment, and genetic integrity evaluation. We then summarize public datasets, benchmarks, evaluation metrics, and emerging multimodal strategies that integrate microscopic images, time-lapse videos, CASA-derived parameters, DNA integrity assays, and clinical metadata. Beyond algorithmic performance, we discuss key barriers to real-world deployment, including data scarcity, cross-center domain shift, annotation inconsistency, interpretability, uncertainty calibration, privacy-preserving learning, and workflow integration. Finally, we outline a staged clinical translation roadmap spanning technical standardization, multicenter retrospective validation, silent prospective evaluation, human-in-the-loop clinical testing, ART outcome validation, regulatory approval, and post-market monitoring. By organizing the field from task-specific visual recognition to trustworthy multimodal reproductive intelligence, this review highlights both the progress and the unresolved challenges required to translate AI-driven sperm analysis into clinically meaningful decision support.
- Abstract（参考訳）: 男性不妊は世界の不妊の負担に大きく貢献し、精子分析は診断、治療計画、および補助的生殖技術の中心である。
しかし、従来の精液評価は、労働集約的で、オペレータに依存し、サーバ間およびサーバ内変動によって制限され、客観的および再現可能な計算手法の開発を動機付けている。
このレビューは、コンピュータビジョン、ディープラーニング、マルチモーダル融合、堅牢性、臨床翻訳に焦点を当てた、人工知能駆動精子分析の包括的で視点指向の総合的な合成を提供する。
まず,精子の検出と計測,追跡に基づく運動性評価,意味と事例のセグメンテーション,形態と欠陥の分類,機能評価,遺伝的整合性評価について検討した。
次に、顕微鏡画像、タイムラプスビデオ、CASAから派生したパラメータ、DNA整合性測定、臨床メタデータを統合するための、公開データセット、ベンチマーク、評価指標、および新たなマルチモーダル戦略を要約する。
アルゴリズムのパフォーマンス以外にも、データ不足、クロスセンタドメインシフト、アノテーションの不整合、解釈可能性、不確実性校正、プライバシ保護学習、ワークフロー統合など、実世界のデプロイメントにおける重要な障壁について論じる。
最後に, 技術標準化, マルチセンターレトロスペクティブ検証, サイレント予測評価, ヒューマン・イン・ザ・ループ臨床検査, ART結果検証, 規制承認, ポストマーケットモニタリングを対象とする臨床翻訳のロードマップを概説した。
タスク特異的な視覚認識から信頼性のあるマルチモーダル生殖知能まで、領域を整理することにより、AIによる精子分析を臨床的に意味のある決定支援に変換するために必要な進歩と未解決の課題の両方を強調する。
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