Анализ видеозаписей процедуры интрацитоплазматической инъекции сперматозоида с использованием методов компьютерного зрения

Аннотация

В работе исследуется возможность автоматизированного анализа видеозаписей интрацитоплазматической инъекции сперматозоида (ИКСИ) для прогнозирования лабораторного исхода оплодотворения. Исследование проведено на 344 видеозаписях процедуры с известным лабораторным исходом. Для обработки данных разработана каскадная архитектура, последовательно выполняющая обнаружение ооцита, сегментацию ооцита и микроинъекционной иглы, определение этапов процедуры, выбор репрезентативных кадров до и после введения иглы, извлечение количественных признаков и прогнозирование исхода. На этапе обнаружения сравнивались контурно-геометрический алгоритм и ResNet18. Нейросетевая модель достигла точности классификации (accuracy) 0,9790 и макроусредненной F1-меры 0,9642. Для семантической сегментации сопоставлялись классические методы и U-Net++. Лучшее качество обеспечила модель с входным разрешением 768 × 768 пикселей, для которой Intersection over Union (IoU) составил 0,9547, а коэффициент Dice – 0,9761. Прогнозирование выполнялось двумя способами: по изменениям яркости, текстуры и резкости внутренней области ооцита и непосредственно по изображениям. Среди моделей на количественных признаках лучший результат показал настроенный случайный лес с accuracy 0,8529 и взвешенная F1-мера 0,81. Среди нейросетевых моделей наиболее эффективной оказалась сиамская ConvNeXt Small, совместно анализирующая кадры до и после микроинъекции, её accuracy составила 0,7500, F1 – 0,8571, площадь под ROC-кривой (Area Under the Curve, AUC) – 0,6828. Результаты показывают, что видеозаписи ИКСИ содержат измеримые признаки, связанные с исходом процедуры. Разработанный подход может использоваться для стандартизации ретроспективного анализа и служить основой системы поддержки специалиста после валидации на расширенной независимой выборке. Каскадная архитектура также позволяет независимо оценивать качество отдельных этапов обработки.