Procedimiento y sistema de visión artificial para la descripción y clasificación de espermatozoides según el estado de su acrosoma.

Procedimiento y sistema de visión artificial para la descripción y clasificación de espermatozoides según el estado de su acrosoma,

a partir de imágenes (10) digitales tomadas de una muestra de semen (1), utilizando un patrón binario local adaptativo y características estadísticas orientadas de la imagen. El procedimiento automatizado de clasificación de cabezas (11) de espermatozoides está basado en la descripción mediante la combinación del histograma obtenido a partir del patrón binario local adaptativo y los vectores estadísticos orientados (media y desviación típica) de imágenes de los mismos. Dicho procedimiento hace uso de técnicas de manipulación de las imágenes (10) digitales capturadas para describir y clasificar las cabezas según la integridad de su acrosoma como íntegras o dañadas.

Tipo: Patente de Invención. Resumen de patente/invención. Número de Solicitud: P201431711.

Solicitante: UNIVERSIDAD DE LEON.

Nacionalidad solicitante: España.

Inventor/es: ALEGRE GUTIÉRREZ,ENRIQUE, GONZÁLEZ CASTRO,VÍCTOR, GARCÍA ORDÁS,María Teresa, GARCÍA-OLALLA OLIVERA,Oscar, FERNÁNDEZ ROBLES,Laura, FIDALGO FERNÁNDEZ,Eduardo.

Fecha de Publicación: .

Clasificación Internacional de Patentes:

  • A61B10/00 SECCION A — NECESIDADES CORRIENTES DE LA VIDA.A61 CIENCIAS MEDICAS O VETERINARIAS; HIGIENE.A61B DIAGNOSTICO; CIRUGIA; IDENTIFICACION (análisis de material biológico G01N, p.ej. G01N 33/48). › Otros métodos o instrumentos para el diagnóstico, p. ej. para el diagnóstico por vacunación; Determinación del sexo; Determinación del período de ovulación; Instrumentos para raspar la garganta.
  • G01N21/95 SECCION G — FISICA.G01 METROLOGIA; ENSAYOS.G01N INVESTIGACION O ANALISIS DE MATERIALES POR DETERMINACION DE SUS PROPIEDADES QUIMICAS O FISICAS (procedimientos de medida, de investigación o de análisis diferentes de los ensayos inmunológicos, en los que intervienen enzimas o microorganismos C12M, C12Q). › G01N 21/00 Investigación o análisis de los materiales por la utilización de medios ópticos, es decir, utilizando rayos infrarrojos, visibles o ultravioletas (G01N 3/00 - G01N 19/00 tienen prioridad). › caracterizada por el material o la forma del objeto que se va a examinar (G01N 21/89 - G01N 21/91, G01N 21/94 tiene prioridad).
  • G06F19/24 G […] › G06 COMPUTO; CALCULO; CONTEO.G06F TRATAMIENTO DE DATOS DIGITALES ELECTRICOS (computadores en los que una parte del cálculo se efectúa hidráulica o neumáticamente G06D, ópticamente G06E; sistemas de computadores basados en modelos de cálculo específicos G06N). › G06F 19/00 Métodos o equipos para computación digital o procesamiento de datos, especialmente adaptados para aplicaciones específicas (G06F 17/00  tiene preferencia; sistema o métodos de procesamiento de datos especialmente adaptados para propósitos administrativos, comerciales, financieros, de gestión, supervisión o predicción G06Q). › para aprendizaje automático, minería de datos o bioestadística, p.ej. identificación de patrones, descubrimiento de conocimiento, extracción de reglas, correlación, agrupamiento o clasificación.
  • G06K9/80 G06 […] › G06K RECONOCIMIENTO DE DATOS; PRESENTACION DE DATOS; SOPORTES DE REGISTROS; MANIPULACION DE SOPORTES DE REGISTROS (impresión per se B41J, G01V). › G06K 9/00 Métodos o disposiciones para la lectura o el reconocimiento de caracteres impresos o escritos o el reconocimiento de formas, p. ej. de huellas dactilares (métodos y disposiciones para la lectura de grafos o para la conversión de patrones de parámetros mecánicos, p.e. la fuerza o la presencia, en señales eléctricas G06K 11/00; reconocimiento de la voz G10L 15/00). › Combinación del pretratamiento de la imagen y de las funciones de reconocimiento.
  • G06T7/40 G06 […] › G06T TRATAMIENTO O GENERACION DE DATOS DE IMAGEN, EN GENERAL (especialmente adoptados para aplicaciones particulares, ver las subclases apropiadas, p. ej. G01C, G06K, G09G, H04N). › G06T 7/00 Análisis de imagen, p. ej. desde un mapeado binario para obtener un mapeado no binario. › Análisis de la textura.

Fragmento de la descripción:

Procedimiento y sistema de visión artificial para la descripción y clasificación de espermatozoides según el estado de su acrosoma

OBJETO DE LA INVENCIÓN

El objeto de la presente invención es un proceso automatizado para describir y clasificar espermatozoides en dos clases: espermatozoides con acrosoma íntegro o espermatozoides con acrosoma dañado. A partir de fotografías digitales de las cabezas de espermatozoides tomadas en escala de grises, el procedimiento obtiene y utiliza el 10 descriptor patrón binario local adaptativo (ALBP, "Adaptive Local Binar y Pattern" en sus siglas en inglés) combinado con las medias y las desviaciones típicas de los niveles de gris de los píxeles de la imagen a lo largo de diferentes orientaciones para su posterior clasificación.

ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN

Realizar un control de calidad del semen es una tarea imprescindible en los procesos de inseminación artificial asistida, tanto humana como animal. Existe una gran cantidad de compañías interesadas en adquirir muestras de semen proveniente de empresas especializadas, que deben garantizar la mejor calidad posible de las mismas para 20 asegurar una buena fertilización.

La utilización del análisis digital de imágenes en el estudio médico en general, y la valoración de las características de los espermatozoides en particular, dio comienzo a principios de siglo. Casi todos los trabajos realizados hasta el momento en este campo 25 se limitan a estudiar los resultados obtenidos al evaluar el semen con los sistemas CASA (Computer-Assisted Sperm Analysis) 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 comparando las 30 medidas obtenidas con 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 35

especies. Sin embargo, las técnicas de visión artificial basadas en la textura de la cabeza o en la morfología del acrosoma para determinar su estado, no han sido prácticamente evaluadas. En la práctica veterinaria se asume que la fertilidad de un espermatozoide está altamente relacionada con el estado de su acrosoma. La comprobación de este estado suele hacerse de manera visual, utilizando tinciones, microscopios de 5 fluorescencia así como otro material y personal especializados, haciendo que el proceso sea muy costoso tanto en tiempo como en recursos. Por ello, resulta muy interesante desarrollar un método que permita realizar este proceso mediante imágenes en contraste de fases, que son más sencillas de obtener y tan solo requieren un microscopio convencional adherido a una cámara. El objetivo del método es clasificar las cabezas de 10 los espermatozoides según el estado de su acrosoma como íntegras o dañadas.

La presente invención se refiere a un procedimiento y un sistema de visión artificial para la descripción y clasificación de cabezas de espermatozoides según el estado de su 15 acrosoma, como íntegras o dañadas, a partir de una imagen digital inicial tomada de una muestra de semen.

El procedimiento comprende los siguientes pasos:

- segmentar la imagen mediante umbralización para detectar las cabezas de los 20 espermatozoides;

- describir las cabezas de espermatozoides utilizando un patrón binario local adaptativo y los vectores de las medias y desviaciones típicas orientadas, obteniendo el vector de características;

- clasificar las cabezas como íntegras o dañadas en función del estado de su 25 acrosoma utilizando el vector de características de la imagen y un algoritmo de aprendizaje supervisado.

El paso de segmentar la imagen empleando un umbral comprende preferentemente detectar por umbralización las zonas de la imagen donde se encuentran las cabezas de 30 los espermatozoides, y recortar las regiones detectadas.

En una realización particular el paso de descripción de las cabezas de espermatozoides utilizando un patrón binario local adaptativo y los vectores de las medias y desviaciones típicas orientadas comprende: 35

- calcular el histograma de longitud P+2 elementos utilizando el algoritmo de patrón binario local adaptativo;

- calcular el vector de medias orientadas en las P direcciones indicadas por el número de vecinos;

- calcular el vector de desviaciones típicas orientadas en las P direcciones 5 indicadas por el número de vecinos;

- concatenar el histograma de patrón binario local adaptativo, el vector de medias y el vector de desviaciones típicas formando un único vector de características de 3P+2 elementos, usado como descriptor final de la imagen.

El paso de clasificación de las cabezas de espermatozoides puede también comprender entrenar un sistema de aprendizaje automático con un conjunto de entrenamiento etiquetado y con el vector de características obtenido; y clasificar los espermatozoides, con el sistema previamente entrenado, según su acrosoma representado por su vector de características sea íntegro o dañado. 15

El procedimiento puede comprender mostrar la etiqueta de la cabeza evaluada, una vez ha sido clasificada. El procedimiento además puede comprender un paso previo de preprocesamiento de la imagen digital inicial. El preprocesamiento puede comprender la conversión de la imagen original a escala de grises, y/o el estiramiento 20 del histograma para que el rango dinámico de la imagen se corresponda con el rango estático.

El procedimiento puede comprender un paso de registro de imágenes para homogeneizar su tamaño y orientación. El procedimiento además puede comprender 25 un paso de adquisición de la imagen digital inicial en escala de gris utilizando una cámara digital acoplada a un microscopio óptico.

El algoritmo de aprendizaje supervisado está preferiblemente basado en redes neuronales o en máquinas de vectores soporte. 30

Otro aspecto de la presente invención se refiere a un sistema de visión artificial para la descripción y clasificación de cabezas de espermatozoides según el estado de su acrosoma, como íntegras o dañadas, a partir de una imagen digital inicial tomada de una muestra de semen. El sistema comprende medios de procesamiento de datos 35

configurados para ejecutar las etapas del procedimiento. El sistema puede comprender una cámara digital acoplada a un microscopio óptico y configurada para la adquisición de la imagen digital inicial en escala de gris. Además, el sistema puede comprender unos medios de almacenamiento de datos donde se almacena un archivo de datos de la descripción y un archivo de datos de la clasificación de las cabezas de 5 espermatozoides.

El procedimiento de la invención permite discriminar las cabezas de espermatozoides en íntegras o dañadas según el estado de su acrosoma, utilizando únicamente imágenes en escala de gris y por lo tanto disminuyendo el tiempo necesario para el análisis y 10 mejorando su fiabilidad. Este procedimiento se puede aplicar a la industria de producción animal, donde la incorporación de controles de calidad en los principales parámetros seminales es indispensable para obtener un procesamiento eficiente y preciso de las muestras de eyaculados. El procedimiento de la invención clasifica las cabezas, previamente descritas mediante los histogramas de ALBP combinados con las medias y 15 desviaciones típicas orientadas, y es aplicable a distintas especies animales, aunque tiene especial interés en la industria porcina, debido al alto índice de consumo de productos derivados del cerdo. Por otro lado, en el campo de la reproducción humana, el procedimiento de la invención puede ser útil para valorar la calidad seminal de los pacientes en casos que requieran reproducción asistida. 20

Las operaciones basadas en los tamaños de espermatozoides están condicionadas por 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, ni tampoco tiene el mismo tamaño la imagen de un 25 espermatozoide de cerdo a 40x que a 100x aumentos. Por otra parte, en la presente invención se emplea 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 que propone la presente invención para describir las cabezas de...

 


Reivindicaciones:

1. Procedimiento para la descripción y clasificación de cabezas de espermatozoides según el estado de su acrosoma, como íntegras o dañadas, a partir de una imagen (10) digital inicial tomada de una muestra de semen (1) , caracterizado por que comprende los 5 siguientes pasos:

- segmentar la imagen (10) mediante umbralización para detectar las cabezas (11) de los espermatozoides;

- describir las cabezas (11) de espermatozoides utilizando un patrón binario local adaptativo y los vectores de las medias y desviaciones típicas orientadas, 10 obteniendo el vector de características;

- clasificar las cabezas como íntegras o dañadas en función del estado de su acrosoma utilizando el vector de características de la imagen y un algoritmo de aprendizaje supervisado.

2. Procedimiento según la reivindicación 1, caracterizado por que el paso de segmentar la imagen empleando un umbral comprende:

- detectar por umbralización las zonas de la imagen donde se encuentran las cabezas de los espermatozoides.

- recortar las regiones detectadas. 20

3. Procedimiento según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado por que el paso de descripción de las cabezas (11) de espermatozoides utilizando un patrón binario local adaptativo y los vectores de las medias y desviaciones típicas orientadas comprende: 25

- calcular el histograma de longitud P+2 elementos utilizando el algoritmo de patrón binario local adaptativo;

- calcular el vector de medias orientadas en las P direcciones indicadas por el número de vecinos;

- calcular el vector de desviaciones típicas orientadas en las P direcciones 30 indicadas por el número de vecinos;

- concatenar el histograma de patrón binario local adaptativo, el vector de medias y el vector de desviaciones típicas formando un único vector de características de 3P+2 elementos, usado como descriptor final de la imagen.

4. Procedimiento según la reivindicación 3, caracterizado por que el paso de clasificación de las cabezas (11) de espermatozoides comprende:

- entrenar un sistema de aprendizaje automático con un conjunto de entrenamiento etiquetado y con el vector de características obtenido;

- clasificar los espermatozoides, con el sistema previamente entrenado, según su 5 acrosoma representado por su vector de características sea íntegro o dañado.

5. Procedimiento según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado por que además comprende el paso de mostrar la etiqueta de la cabeza evaluada, una vez ha sido clasificada. 10

6. Procedimiento según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado por que además comprende un paso previo de preprocesamiento de la imagen (10) digital inicial.

7. Procedimiento según la reivindicación 6, caracterizado por que el preprocesamiento 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 se corresponda con el rango estático. 20

8. Procedimiento según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado por que además comprende un paso de registro de imágenes para homogeneizar su tamaño y orientación.

9. Procedimiento según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado por que además comprende un paso de adquisición de la imagen (10) digital inicial en escala de gris utilizando una cámara digital (3) acoplada a un microscopio óptico (2) .

10. Procedimiento según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado 30 por que el algoritmo de aprendizaje supervisado está basado en redes neuronales o en máquinas de vectores soporte.

11. Sistema de visión artificial para la descripción y clasificación de cabezas de espermatozoides según el estado de su acrosoma, como íntegras o dañadas, a partir de 35

una imagen (10) digital inicial tomada de una muestra de semen (1) , caracterizado por que comprende medios de procesamiento de datos (4) configurados para:

- segmentar la imagen (10) mediante umbralización para detectar las cabezas (11) de los espermatozoides;

- describir las cabezas (11) de espermatozoides utilizando un patrón binario 5 local adaptativo y los vectores de las medias y desviaciones típicas orientadas, obteniendo el vector de características;

- clasificar las cabezas como íntegras o dañadas en función del estado de su acrosoma utilizando el vector de características de la imagen y un algoritmo de aprendizaje supervisado. 10

12. Sistema según la reivindicación 11, caracterizado por que además comprende una cámara digital (3) acoplada a un microscopio óptico (2) y configurada para la adquisición de la imagen (10) digital inicial en escala de gris.

13. Sistema según cualquiera de las reivindicaciones 11 a 12, caracterizado por que además comprende unos medios de almacenamiento de datos donde se almacena un archivo de datos de la descripción (5) y un archivo de datos de la clasificación (6) de las cabezas (11) de espermatozoides.


 

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