自从AI火了之后，它的各种神奇运用就层出不穷。
现在，有人已经把AI用在男科♂诊断上，研究“小蝌蚪”。
没错，这是个正经研究，出自挪威奥斯陆城市大学，乃至还发了一篇Nature Science Reports。
办理的核心问题是，如何让AI来不雅观察“小蝌蚪”，进而判断男性的生养能力。
研究者们对着一群“小蝌蚪”的视频研究了良久之后创造：
你们熟习的卷积神经网络（CNN）切实其实是自动不雅观察小蝌蚪的神器。
比较传统机器学习，CNN可以更有效的对男性小蝌蚪的运动能力进行剖析，缺点率低至9%旁边，也便是准确率已经超过九成了。
因此，将来如果有准备当爸爸的盆友，去医院做检讨的时候，盯着你的“儿子”看的，可能就不是年夜夫，而是AI了。
小蝌蚪动不动，影响当爸爸的能力在这项研究中，AI紧张看的指标是小蝌蚪的运动状态。
先来科普一下，一个正常育龄男性能不能当爸爸，和他生殖系统的很多成分有关，单就基因的通报者小蝌蚪来说，它们的总数、形态、浓度等等成分都会影响男性的生养能力。
小蝌蚪的运动状态，也是个中一个主要指标。
比如，有高速运动（progressive）的小蝌蚪，跑起来飞快，可以直线跑，也可以绕大圆圈跑，非常健壮；
还有低速运动（non-progressive）的小蝌蚪，跑的烦懑，或者在原地兜圈子，不太健壮；
也有一动不动（immotile）的小蝌蚪，太不生动，很难找到另一半来合成受精卵。
而一个小蝌蚪想把自己的基因传承下去，须要至少25微米/秒的运动能力，如果一位男士的小蝌蚪里能跑到这个速率的不到32%，那他可能就没那么随意马虎当爸爸了。
因此，如果要诊断一位男士的生养能力，那就要去医院里检测他的精液样本。
而这项研究，便是用传统机器学习和深度学习的方法区分高速运动、低速运动和一动不动的小蝌蚪。
来自85个人的数据那么，研究的第一步，要找个小蝌蚪数据集，于是……
他们找到了一个名叫VISEM的数据集。
这个数据集的作者找了85个人，这些人去实验室附近的小黑屋或者自己家里网络了一些精液样本，然后研究职员把这些样本放到显微镜下，录2~7分钟的视频，视频的帧率是每秒50帧。
除了视频，数据集里还有这85个人的年事、体重指数（BMI）和禁欲天数三个指标。
先用机器学习算法既然要比较传统机器学习算法和CNN哪个辨别小蝌蚪运动状态的能力强，那就先上传统机器学习。
第一步，要提取特色。
这里，研究者们用到了一个名叫LIRE（Lucene Image Retrieval）开源库，然后用超过40个不同的算法测试了超过30个不同的特色。
终极选定了Tamura特色，这组特色里包括小蝌蚪的粗细程度、对照、方向性、线条形状、规则度和粗糙度，并且分别用Tamura特色、数据集里85个人的数据和两者兼顾做了三组辨别三种不同活力小蝌蚪的实验。
综合三组实验的结果，有六个算法表现是最好的，他们是：大略线性回归，随机森林，高斯过程，序列最小优化（SMOreg），弹性网和随机树，识别的缺点率大概在11%旁边。
不过，用这些机器学习算法有一点麻烦：每次只能辨别出一个值，以是要针对三种活力不同的精子各运行一次，比较费韶光。
再用深度学习方法试完了传统机器学习方法，再来试试深度学习，用CNN来辨别。
这里不能直接用原始数据，须要提前做一些处理，从视频中提取原始帧，用光流天生帧序列的韶光表示。
然后在用CNN来在这些处理后的数据上，再做一下那三组实验，分辨三种不同活力小蝌蚪的数量，这下要方便地多，可以一下子辨别出三个值，不用跑三遍算法了。
△ 处理过程
末了运行出来的结果，缺点率大约在9%旁边。
比较前面的11%，缺点率明显降落，效果要好得多了。
以是，用深度学习辨别精子活力，不仅比传统机器学习的方法要好，而且可以只跑一遍算法，更快速便捷。
或许未来，深度学习可以运用到医疗实践中，成为诊断男性不育的利器。
传送门论文Machine Learning-Based Analysis of Sperm Videos and Participant Data for Male Fertility Prediction作者：Steven A. Hicks, Jorunn M. Andersen, Oliwia Witczak, Vajira Thambawita, Påll Halvorsen, Hugo L. Hammer, Trine B. Haugen, Michael A. Rieglerhttps://arxiv.org/abs/1910.13327
VISEM数据集https://datasets.simula.no/visem/
参考链接https://www.medicalnewstoday.com/articles/320160.php#what-is-sperm-motilityhttps://www.verywellfamily.com/sperm-motility-1960141https://en.wikipedia.org/wiki/Semen_analysis
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