KI-gestütztes Assistenzsystem in der Spermienanalyse

Der wissenschaftliche Beitrag KI-basierter Bildverarbeitungstechnologie zur Spermienanalyse

Umwandlung mikroskopischer Bilder in quantitative und nachvollziehbare Daten durch KI

Eine der grundlegenden Laboruntersuchungen zur Beurteilung der männlichen Fortpflanzungsgesundheit ist die Samenanalyse. Bei dieser Untersuchung, die auch als Spermiogramm bezeichnet wird, werden die Anzahl der Spermien, ihre Bewegungseigenschaften und ihre morphologischen Strukturen beurteilt.

Heute werden KI-basierte Bildverarbeitungstechnologien eingesetzt, um Zellen in mikroskopischen Bildern automatisch zu identifizieren, ihre Bewegungen zu verfolgen und die gewonnenen Daten quantitativ zu analysieren.

Der in unserem Zentrum entwickelte Softwareprototyp ist ein Forschungs- und Entwicklungsprojekt, das darauf abzielt, Spermien in Mikroskopbildern mithilfe KI-basierter Bildverarbeitungstechnologie zu erkennen, die Bewegung der Spermien zwischen den einzelnen Bildern zu verfolgen und ihre grundlegenden Bewegungseigenschaften zu messen.

Das Hauptziel der Studie besteht nicht darin, die Laborbeurteilung zu ersetzen, sondern eine besser messbare, reproduzierbare und nachvollziehbare standardisierte Analyseinfrastruktur für die Spermienanalyse zu schaffen.

Warum ist KI-basierte Bildverarbeitung in der Spermienanalyse wichtig?

Spermien sind kleine Zellen, die sich unter dem Mikroskop ständig bewegen, einander annähern, sich überlagern und das Bildfeld verlassen können. Daher ist die gleichzeitige Erkennung einer großen Anzahl von Spermien und die individuelle Verfolgung ihrer Bewegungen ein technisch anspruchsvoller Prozess.

KI-basierte Bildverarbeitungstechnologie kann dabei helfen, die Positionen spermienähnlicher Strukturen in Videos von unter dem Mikroskop beobachteten Zellen zu bestimmen und ihre Bewegungen im zeitlichen Verlauf quantitativ zu untersuchen.

In dem von uns entwickelten Prototyp werden die Spermien im Bild anhand visueller Merkmale wie den folgenden bewertet:

• Größe
• Form
• Rundheit
• Ovale Erscheinung
• Kontrast gegenüber dem umgebenden Hintergrund

Die erkannten Spermien werden zwischen aufeinanderfolgenden Bildframes zugeordnet, sodass für jede Zelle eine eigene Bewegungsbahn erstellt wird.

Mit diesem Ansatz soll die unter dem Mikroskop beobachtete Bewegung nicht nur visuell beurteilt, sondern auch in messbare und vergleichbare Daten umgewandelt werden.

Automatische Erkennung von Spermien mithilfe von KI

In der ersten Phase der KI-basierten Bildverarbeitung wird das Mikroskopbild für die Analyse vorbereitet. Das Bild wird in Graustufen umgewandelt, das Bildrauschen wird reduziert und Verfahren zur Kontrastverbesserung werden angewendet, damit sich die Zellen deutlicher vom Hintergrund abheben.

Anschließend werden kleine Strukturen im Bild identifiziert, die Spermienköpfen ähneln. Jedes Kandidatenobjekt wird hinsichtlich Fläche, Form, Größe und Kontrastmerkmalen untersucht.

Mikroskopische Gitterlinien, Luftblasen, Zellreste und andere im Bild vorhandene Artefakte können zu falschen Erkennungen führen. Daher verwendet die Software zusätzliche Bildfilter, um Strukturen, bei denen es sich nicht um Spermien handelt, so weit wie möglich auszuschließen.

Im derzeitigen Entwicklungsstadium werden die von der Software erkannten Strukturen jedoch nicht eindeutig als Spermien, sondern als Spermienzellkandidaten bewertet, die den Kriterien des Algorithmus entsprechen.

Verfolgung der Spermienbewegung mithilfe von KI

Nach der Erkennung der Spermien versucht die Software, jeden Zellkandidaten über das gesamte Video hinweg zu verfolgen.

Die Position eines in einem Bild erkannten Spermienkandidaten wird mit den Positionen der Objekte im folgenden Bild verglichen. Das hinsichtlich Entfernung und Bewegungsrichtung am besten geeignete Objekt wird als Fortsetzung derselben Zelle betrachtet.

Durch diesen Vorgang wird für jeden Spermienkandidaten im zeitlichen Verlauf eine Bewegungsspur erstellt.

Das auf KI-basierter Bildverarbeitung beruhende Verfolgungssystem kann bei der Untersuchung der folgenden Daten helfen:

Gesamte Bewegungsstrecke der Zelle,
Bewegungsrichtung,
Kontinuität der Bewegung,
Grad der geradlinigen Fortbewegung,
Während der Bewegung auftretende Richtungsänderungen,
Innerhalb eines bestimmten Zeitraums zurückgelegte Strecke.

Die Möglichkeit, die Bewegungen einer großen Anzahl von Zellen einzeln aufzuzeichnen, kann zu einer detaillierten Untersuchung der Spermienmotilität beitragen.

Reproduzierbarkeit

Da die Software feste Kriterien verwendet, kann dasselbe Bild zu unterschiedlichen Zeitpunkten auf ähnliche Weise analysiert werden. Dadurch können die Ergebnisse verglichen und die Weiterentwicklung des Systems gemessen werden.

Verfolgung einer großen Anzahl von Zellen

Das menschliche Auge kann Schwierigkeiten haben, eine große Anzahl sich bewegender Spermien einzeln zu verfolgen. KI-basierte Systeme können dagegen mehrere Zellen gleichzeitig verfolgen und für jede von ihnen eine Bewegungsbahn erstellen.

Kinematische Analyse

KI-basierte Bildverarbeitung hilft dabei, die Geschwindigkeit und die Bewegungsbahnen der Spermien quantitativ zu untersuchen. Messungen wie VCL und VSL ermöglichen eine detailliertere Bewertung der Bewegungseigenschaften.

Beitrag zum Laborprozess

Nach Abschluss der wissenschaftlichen und klinischen Validierungen können diese Systeme in Bereichen wie den folgenden eingesetzt werden:

Vorbewertung von Bildern,
Markierung von Spermien,
Erstellung von Bewegungsbahnen,
Vorbereitung quantitativer Messungen,
Unterstützung der fachärztlichen Beurteilung.

Das Ziel besteht nicht darin, den Laborspezialisten zu ersetzen, sondern ihm strukturierte und messbare Daten bereitzustellen.

Wissenschaftliche Validierung

Damit das System in der Spermienanalyse eingesetzt werden kann, müssen seine Ergebnisse mit fachärztlichen Bewertungen und anerkannten Labormethoden verglichen werden.

Im Validierungsprozess werden die folgenden Aspekte untersucht:

Rate der korrekten Erkennung von Spermien,
Rate der fälschlichen Erkennung von Strukturen, bei denen es sich nicht um Spermien handelt,
Unterschied zwischen automatischen und fachlichen Zählungen,
Kontinuität der Zellverfolgung,
Genauigkeit der Bewegungsklassifizierungen,
Zuverlässigkeit der kinematischen Messungen,
Leistung bei unterschiedlichen Proben, Mikroskopen, Kameras und Bildqualitäten.

Nicht nur die Bedingungen, unter denen das System erfolgreich ist, sondern auch die Bedingungen, unter denen es Fehler macht, müssen transparent bewertet werden.

Ersetzt KI die fachärztliche Beurteilung?

Ein einzelnes von der KI erzeugtes Ergebnis reicht nicht aus, um zu entscheiden, ob eine Person fertil oder infertil ist.

Die Samenanalyse muss zusammen mit der Krankengeschichte, der körperlichen Untersuchung, hormonellen und genetischen Tests sowie weiteren Befunden von einem Facharzt beurteilt werden.

Da die Spermienwerte an verschiedenen Tagen schwanken können, sollte die Untersuchung bei Bedarf wiederholt werden. Die Aufgabe von KI-Systemen besteht nicht darin, die Entscheidung des Facharztes zu ersetzen, sondern quantitative und visuelle Daten bereitzustellen, die die Beurteilung unterstützen.

Der in unserem Zentrum entwickelte, auf KI-basierter Bildverarbeitung beruhende Prototyp zur Spermienanalyse ist ein Forschungs- und Entwicklungsprojekt zur automatischen Erkennung von Spermienzellkandidaten in Mikroskopbildern, zur Verfolgung ihrer Bewegungen und zur Messung ihrer grundlegenden kinematischen Eigenschaften.

Zu den wichtigsten Beiträgen, die KI-basierte Bildverarbeitungstechnologie zur Spermienanalyse leisten kann, gehören die gleichzeitige Verfolgung einer großen Anzahl von Zellen, die Aufzeichnung ihrer Bewegungsbahnen, die Berechnung kinematischer Messwerte und die Unterstützung der fachärztlichen Beurteilung durch quantitative Daten.

Das System ist in seinem derzeitigen Zustand jedoch noch nicht klinisch validiert. Die Genauigkeit, Zuverlässigkeit und möglichen Einsatzbereiche der Software können erst nach Abschluss kontrollierter wissenschaftlicher Studien mit fachärztlichen Vergleichsbewertungen bestimmt werden.

Wichtiger Hinweis: Bei der vorgestellten KI-basierten Bildverarbeitungssoftware handelt es sich um einen Forschungsprototyp in der Entwicklungsphase. Sie ist weder ein Medizinprodukt noch ein Diagnoseinstrument. Sie stellt keine Diagnose hinsichtlich Fertilität oder Infertilität, gibt keine Behandlungsempfehlungen und darf nicht für gesundheitsbezogene Entscheidungen verwendet werden. Sie ersetzt keine fachkundige Laborbeurteilung. Die Samenanalyse muss unter geeigneten Laborbedingungen von geschulten Fachkräften durchgeführt werden, und die Ergebnisse müssen von dem zuständigen Facharzt interpretiert werden.