Морфологический анализ сперматозоидов играет ключевую роль в оценке фертильности быков-производителей, однако традиционно этот процесс выполняется субъективно и вручную с использованием световой микроскопии и методов окрашивания. В новом исследовании, опубликованном в журнале Frontiers in Veterinary Science, представлен масштабируемый высокоточный подход, сочетающий проточную цитометрию без использования красителей (label-free Imaging Flow Cytometry) с алгоритмами глубокого обучения для автоматизированной классификации морфологии бычьих сперматозоидов.
В рамках работы исследователи проанализировали 401,535 изображений отдельных клеток, полученных из 1,8 миллиона событий, зарегистрированных при 40-кратном увеличении. Материал был получен от быков трех пород — казахской белоголовой, аулиекольской и симментальской, причем использовались как свежие, так и криоконсервированные образцы спермы. Это позволило сформировать уникально большой и разнообразный набор данных для обучения и оценки моделей глубокого обучения.
Сравнение моделей искусственного интеллекта для анализа сперматозоидов
Авторы исследования протестировали несколько стратегий классификации и архитектур искусственного интеллекта с использованием последовательных методик обучения и подготовки данных. Среди использованных моделей были MobileNetV3-Large, EfficientNetV2-S, ResNet-50 и ConvNeXt-Tiny.
Наилучшие результаты показала архитектура ConvNeXt-Tiny, достигшая точности 91,1% и макро-показателя F1 0,91 после обучения с применением стратегии линейного зондирования и тонкой настройки (Linear Probing and Fine-Tuning, LP-FT). Эта модель была выбрана в качестве основной для классификации сперматозоидов на восемь различных морфологических категорий.
При тестировании на данных, полученных в различных условиях и от быков разных пород, наблюдалось снижение эффективности обобщения на 10–15%. Этот факт подчеркивает ограничения в обобщении из-за вариативности набора данных и указывает на необходимость более крупных, стандартизированных протоколов визуализации.
Практическое значение и перспективы
Исследователи выявили, что доля морфологически аномальных сперматозоидов различалась в зависимости от сезона и после криоконсервации. Это открытие имеет важное практическое значение для селекционной работы и репродуктивных технологий.
Данное исследование демонстрирует преимущества интеграции проточной цитометрии и алгоритмов искусственного интеллекта для надежной, высокопроизводительной и объективной оценки морфологии сперматозоидов без использования красителей как в свежей, так и в криоконсервированной сперме.
Предложенный метод представляет собой многообещающий инструмент для совершенствования диагностики фертильности и селекционных стратегий в ветеринарной практике, особенно в племенном животноводстве. Объективная и автоматизированная оценка качества спермы может существенно повысить эффективность программ разведения крупного рогатого скота.