Procedimiento de visión artificial para la detección de gotas citoplasmáticas proximales en espermatozoides.

Procedimiento de visión artificial para la detección de gotas citoplasmáticas proximales en espermatozoides a partir de una imagen digital.

Se trata de un procedimiento automatizado de clasificación de semen basado en la captura de imágenes digitales de la muestra a clasificar. Dicho procedimiento hace uso de técnicas de manipulación de las imágenes digitales capturadas para detectar gotas citoplasmáticas proximales y a partir de ahí, utilizando una función denominada IndiceProximal, determina la presencia o no de una gota citoplasmática proximal en el espermatozoide estudiado.

OBJETO DE LA INVENCIÓN

El objeto de la presente invención es crear un procedimiento automatizado para clasificar muestras de semen de forma automática en función del número y tipo de gotas proximales presentes en las colas de los espermatozoides.

ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN

En la actualidad, la valoración de semen en función de las gotas presentes en la cola de espermatozoides tiene mucha importancia para algunas especies animales, como es el caso del ganado porcino. Esta valoración se realiza habitualmente en los centros de producción de semen o en las granjas o centros donde se realiza la inseminación artificial por un operario especializado, normalmente un veterinario. Además, es habitual que los centros de producción o de inseminación guarden un histórico de la valoración realizada para ir clasificando al donante en función de la calidad de su semen durante un periodo de tiempo.

Fundamentalmente, la valoración basada en gotas citoplasmáticas consiste en contar el número de gotas e identificar su posición en la cola para un número limitado de muestras, clasificándolas como proximales o distales en función de la distancia a la que las gotas se encuentren de la cabeza del espermatozoide. Al tratarse de un proceso manual, se evalúan únicamente unas pocas muestras por individuo, y además el procedimiento está sujeto a los típicos errores de la inspección visual humana: errores debidos al cansancio, a la falta de

atención o a la disparidad de criterio entre operarios.

El análisis digital de imagen aplicado al estudio de imágenes médicas en general, y a la valoración de espermatozoides en particular, empezó a utilizarse hace más de una década. La mayoría de los trabajos realizados hasta el momento en este campo se limitan a analizar los resultados obtenidos al evaluar el semen con los sistemas CASA (Computer-Assisted Sperm Analysis, según sus siglas en inglés) existentes (C. Soler, J. J. de Montserrat, R. Gutiérrez, J. Núñez, M. Núñez, M. Sancho, F. Pérez-Sánchez, y T.G. Cooper, Use of the Sperm- Class Analyser for objective assessment of human sperm morphology, International Journal of Andrology, Vol. 26, No. 5, 2003, pp. 262-270), o bien comparan las medidas proporcionadas por distintos sistemas (J.-Z. Chan, W. Krause, y C. Bohring, Computer assisted analysis of sperm morphology with the aid of lectin staining, Andrologia, Vol. 34, 2002, pp. 379-383). Otros trabajos analizan la morfometría de la cabeza del espermatozoide de distintas especies o bien estudian las subpoblaciones que aparecen en el semen de cerdo. Sin embargo, no se describe específicamente un método para realizar el estudio de las gotas citoplasmáticas proximales presentes en la cola de los espermatozoides.

DESCRIPCIÓN

El procedimiento de la invención permite realizar la valoración seminal automática en función del número y tipo de gotas proximales presentes en la imagen digital de una muestra, disminuyendo el tiempo necesario para el análisis y mejorando además su fiabilidad. Las gotas proximales son aquellas que se encuentran en la zona de la cola que está en contacto con la cabeza. Este procedimiento es aplicable a la industria de producción animal, donde el empleo de controles de calidad en los principales parámetros seminales es indispensable para lograr un procesamiento preciso y eficiente de los eyaculados. El

procedimiento de detección de gotas proximales en colas de la invención es aplicable a distintas especies animales, aunque tiene una especial incidencia en la industria porcina. Por otro lado, en la industria de la reproducción humana el procedimiento de la invención se puede utilizar para valorar la calidad seminal de los pacientes en tecnologías relacionadas con la reproducción asistida.

En el presente documento, se entiende que las operaciones basadas en los tamaños de espermatozoides, cabezas o gotas se realizan teniendo en cuenta la especie y los aumentos a los que se toma la imagen en cada aplicación concreta. Resulta evidente que no es igual el tamaño de un espermatozoide de cerdo que el de un espermatozoide humano, así como tampoco tiene el mismo tamaño la imagen de un espermatozoide de cerdo a 10 aumentos que a 20 aumentos. Por otro lado, se empleará de manera general el término imagen para hacer referencia tanto a imágenes fijas (o fotografías) como a cada una de las imágenes presentes en una secuencia (o vídeo).

El procedimiento para la detección de gotas distales en colas de espermatozoide de la presente invención comprende las siguientes etapas:

1. Adquisición y preprocesamiento de la imagen

Se adquiere una imagen de la muestra de esperma que se desea analizar, capturada como una imagen fija o procedente de una secuencia de vídeo, utilizando una cámara digital acoplada al microscopio acoplado a una cámara digital. La cámara digital está conectada a un ordenador en el cual se analiza la imagen digital adquirida. Preferentemente las imágenes se capturan en contraste de fases negativo, aunque el sistema también podría funcionar en contraste de fases positivo. Esta imagen, por tanto, contiene espermatozoides y artefactos (se denominará artefacto a cualquier objeto de una imagen que no forma parte de un espermatozoide, como restos de suciedad o cuerpos extraños).

De acuerdo con una realización preferida de la invención, a continuación se realiza un pre-procesamiento de la imagen con el objeto de mejorar el contraste o simplemente reducir la profundidad de color de la imagen capturada.

La imagen resultante al término de esta primera etapa se denominará en el presente documento imagen preprocesada, tanto si se ha realizado una etapa de pre-procesamiento como si no se ha hecho.

2. Segmentación de la imagen preprocesada

Seguidamente, la imagen se segmenta de manera que se eliminen las colas. Es decir, puesto que la imagen está en campo oscuro, las cabezas, gotas y algunos artefactos aparecen casi en blanco, mientras que las colas presentan niveles de gris sensiblemente más oscuros. Por lo tanto, aplicando un umbral de segmentación adecuado a la imagen inicial se consigue eliminar las colas y obtener una imagen binaria con fondo negro que solo contiene cabezas, gotas y algunos artefactos, todos en blanco.

3. Obtención de las cabezas candidatas

Habitualmente, la imagen binaria obtenida después de la segmentación contiene, además de cabezas y gotas, artefactos que podrían confundirse con cabezas o gotas. En este paso, se eliminan todas las regiones obtenidas previamente cuyo tamaño difiera ostensiblemente del tamaño promedio de una cabeza. Ese tamaño promedio es diferente para cada especie animal y depende de los aumentos a los que se ha capturado la imagen.

Posteriormente se eliminan también aquellas regiones cuya forma no es similar a la de la cabeza de un espermatozoide utilizando para ello la relación de

aspecto obtenida a partir del tamaño de sus ejes mayor y menor.

Una vez obtenidas en blanco y negro las regiones que se consideran cabezas, se enmascara la imagen original con ellas. Con esta máscara se obtienen las mismas regiones sobre la imagen original, donde el fondo aparecerá en color negro y la zona del interior de la cabeza contendrá los niveles de gris presentes en la imagen original.

4. Determinación de la presencia de gotas proximales

La presencia de una gota proximal se estudia sobre la región enmascarada obtenida previamente. Dada una región que contiene la cabeza de un espermatozoide, se determina que dicha región tiene una gota proximal si aparecen dos zonas brillantes con las características que se indican a continuación. Una zona pertenecerá a la cabeza y la otra corresponderá con la gota. En primer lugar se localizan las dos zonas más claras de la cabeza determinando para ello el valor de su nivel de gris y la posición en relación al eje mayor de la región. Se estudia que el contraste entre esas dos zonas y los píxeles que las rodean cumplan una condición establecida mediante la ecuación que se presenta posteriormente cuando se explica la realización preferente de la invención. El procedimiento se basa en considerar que es más posible que exista una gota cuanto menor sea la diferencia entre los niveles de gris de la zona más brillante de la cabeza y de la zona que se evalúa como posible gota. Al mismo tiempo, también se tiene en cuenta que es más probable que la zona considerada como posible gota lo sea, cuanto mayor sea la diferencia de los niveles de gris de esas dos zonas brillantes con la región que se encuentra en medio de ellas.

El procedimiento concluye cuando se han analizado todas las regiones, determinándose de esta manera el número de gotas proximales presentes en la imagen.

1. Procedimiento de visión artificial para la detección de gotas citoplasmáticas proximales en espermatozoides a partir de una imagen digital inicial de una muestra (1) de semen que contiene espermatozoides y artefactos, caracterizado porque comprende los siguientes pasos:

- adquisición y preprocesamiento de la imagen;

- segmentar la imagen inicial empleando un umbral de segmentación para eliminar únicamente las colas de los espermatozoides;

- seleccionar las cabezas candidatas eliminando para ello todos los objetos cuyo tamaño o relación de aspecto sea diferente al tamaño promedio y la relación de aspecto de una cabeza de espermatozoide, dado un margen de tolerancia;

- analizar las cabezas candidatas para determinar si pegada a ellas aparece una gota proximal.

2. Procedimiento de acuerdo con la reivindicación 1, donde el paso de selección de las cabezas candidatas comprende:

- determinar el tamaño promedio de las cabezas de espermatozoides en función de los aumentos a los que se ha tomado la imagen y de la especie animal que se esté estudiando;

- determinar la relación de aspecto promedio de las cabezas de espermatozoides, obtenida como el cociente entre el eje mayor y el eje menor de la región de la cabeza. También se determinará en función de los aumentos a los que se ha tomado la imagen y de la especie animal que se esté estudiando;

- establecer un valor de tolerancia para el tamaño promedio de las cabezas de manera que no se eliminen cabezas ya contengan éstas gotas proximales o no;

- establecer una tolerancia para la relación de aspecto de las cabezas, eliminando aquellas regiones que no cumplan dicha tolerancia;

- eliminar de la lista de objetos a estudiar aquellos cuya área sea mayor o

menor que el área promedio más o menos la tolerancia, dejando una lista de cabezas candidatas a contener una gota proximal;

3. Procedimiento de acuerdo con la reivindicación 1 y 2, donde el paso de análisis comprende:

- extraer el rectángulo circunscrito a cada cabeza candidata a contener una gota proximal y obtener sus niveles de gris;

- obtener el vector de máximos como el vector conteniendo los máximos valores de niveles de gris de los píxeles que se encuentran en la columna (o fila, dependiendo de la rotación realizada) ortogonal al eje mayor longitudinal de la cabeza;

- obtener un vector secundario de máximos a partir del vector anterior, donde se han eliminado los píxeles que se encuentran entre la posición del vector en la que se encuentra el máximo valor de niveles de gris del vector y el extremo más cercano del vector a esa posición;

- dividir el vector anterior por su mitad y localizar los valores máximos de ambas partes;

- obtener un nuevo vector que sólo contenga los valores del vector de máximos inicial que se encuentran entre los dos máximos hallados en ambas mitades, incluyendo también en ese vector los valores de esos máximos;

- obtener el valor mínimo del vector anterior;

- obtener un índice proximal de acuerdo a la siguiente ecuación:

DMm+DSm

DSm x e «

IndiceProximal =--------------------------Factor (ec. 3)

v 7

donde,

DSm= S - m DMm= M-m

M es el valor máximo del VectordeMáximos S es el valor máximo secundario del VectordeMáximos m es el mínimo del VectordeMáximosCompacto

Factor es una constante que depende de cada especie y de los aumentos con los

que se trabaje

- determinar que una cabeza tiene una gota proximal si su índice proximal es estrictamente mayor que cero.

4. Procedimiento de acuerdo con la reivindicación 3, que además

comprende el paso de mostrar un listado de gotas citoplasmáticas proximales detectadas.

5. Procedimiento de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones

anteriores, que además comprende mostrar una imagen con todas las gotas citoplasmáticas proximales detectadas.

6. Procedimiento de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones

anteriores, que además comprende un paso previo de preprocesamiento de la imagen inicial.

7. Procedimiento de acuerdo con la reivindicación 6, donde el pre

procesamiento comprende alguna de las siguientes operaciones: conversión de la imagen original a escala de grises o estiramiento del histograma para que el rango dinámico de la imagen corresponda con el rango estático.

8. Programa de ordenador que comprende instrucciones de programa para hacer que un ordenador lleve a la práctica el procedimiento de cualquiera de las reivindicaciones 1 a 7.

9. Programa de ordenador según la reivindicación 8, incorporado en medios de almacenamiento.

10. Programa de ordenador según la reivindicación 8, soportado en una señal portadora.