基于复杂因素环境下复合机器学习算法和自研精子图像识别系统（Johnsen-FAST）预测男性精液质量研究

（1）研究评估了代谢综合征、昼夜节律综合征的功能障碍的变量定义、特殊人群职业和生活接触环境与精子形态、DNA 碎片等精子质量及生育相关性调查，制定了健康管理策略。 （2）自研精子图像识别系统（Johnsen-FAST）的建立、完善及内部、外部双重检验。基于复杂因素环境下（非均一图像背景、非均一图像参数，真实世界不均等基线），利用复合机器学习算法（K-means 无监督机器学习算法的图像切割、深度卷积神经网络的图像识别）进行辅助判读。 （3）基于复杂因素环境下复合机器学习算法和自研精子图像识别系统（Johnsen-FAST）联合，在真实世界如何对精液量、前向运动率、精子 DNA 碎片率、精子存活率等无法从瞬时图像获得的数据进行必要的输入及可代替的拟合，从而准确预测男性精液质量。