論文の概要: Predicting Male Fertility Using Machine Learning: A Semen Parameters Based Analysis with the VISEM Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.08429v1
• Date: Thu, 09 Jul 2026 12:51:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-10 14:45:27.534108
• Title: Predicting Male Fertility Using Machine Learning: A Semen Parameters Based Analysis with the VISEM Dataset
• Title（参考訳）: 機械学習による雄の繁殖予測:VISEMデータセットを用いた精巣パラメータに基づく分析
• Abstract要約: 本研究は,鍵精液パラメータに基づく男性生殖状態の分類における機械学習アルゴリズムの利用について検討する。 このデータセットには85人の被験者の精液サンプルが含まれており、Fertile、Sub-Fertile、Infertileの3つのカテゴリに分類されている。 40以上のアルゴリズムのうち、Nearestid Centroは94.2%の精度を達成し、他のモデルを上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.25128687379089687
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Male infertility is a significant yet often underdiagnosed aspect of reproductive health, with semen analysis serving as the cornerstone of clinical evaluation. To address this problem, this study investigates the use of machine learning algorithms to classify male fertility status based on key semen parameters, i.e., sperm concentration, motility, and morphology, using the VISEM dataset. This dataset includes semen samples from 85 participants, classified into three categories, i.e., Fertile, Sub-Fertile, and Infertile, according to the World Health Organization's criteria. After pre-processing and feature engineering, the dataset was used to train and assess multiple classification models using the LazyPredict framework. Among the more than 40 algorithms tested, the Nearest Centroid classifier achieved an accuracy of 94.2%, outperforming other models such as Support Vector Machines and Quadratic Discriminant Analysis. The model's robustness was validated using 5-fold cross-validation and multiclass ROC-AUC analysis. This study illustrates that machine learning models can provide fast, accurate, and objective assessments of semen quality, potentially supporting clinical decision-making in andrology and assisted reproductive technologies. These findings emphasize the growing potential of machine learning to enhance fertility diagnostics and inform patient-specific treatment strategies.
• Abstract（参考訳）: 男性不妊症は、生殖健康の重要かつ診断の不十分な側面であり、精液分析が臨床評価の基礎となる。 この問題に対処するために,VISEMデータセットを用いて,精子濃度,運動性,形態といった主要な精液パラメータに基づいて,男性生殖状態の分類に機械学習アルゴリズムを用いることを検討した。 このデータセットには、世界保健機関(WHO)の基準に従って、85人の被験者の精液サンプルが含まれており、Fertile、Sub-Fertile、Infertileの3つのカテゴリに分類されている。 事前処理と機能エンジニアリングの後、データセットはLazyPredictフレームワークを使用して複数の分類モデルのトレーニングと評価に使用された。 テストされた40以上のアルゴリズムのうち、Nearest Centroid分類器は94.2%の精度を達成し、Support Vector Machines や Quadratic Discriminant Analysis など他のモデルより優れている。 モデルのロバスト性は5倍のクロスバリデーションとマルチクラスROC-AUC分析を用いて検証した。 本研究は, 機械学習モデルにより, 精液品質の迅速, 正確, 客観的評価が可能であり, アンドロロジーにおける臨床的意思決定と再生支援技術を支援する可能性が示唆された。 これらの知見は、肥育診断を強化し、患者固有の治療戦略を通知する機械学習の可能性の増大を強調している。

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