人工智能实时稀有精子检测系统用于术中显微镜下睾丸精子提取

研究问题：如何在显微镜下睾丸精子提取（micro-TESE）过程中高效识别稀有精子？总结答案：开发了一种人工智能（AI）辅助系统，可在micro-TESE过程中实时标记候选稀有精子，并可作为胚胎学家的决策支持工具。已知信息：非梗阻性无精子症（NOA）患者可通过micro-TESE获得精子进行生育。在该过程中，精子检索主要依赖于胚胎学家或实验室技术人员在显微镜下视觉搜索精子，这既费力又主观，且容易出错。尽管AI技术已被应用于识别微量精子，但现有模型缺乏足够的效率和真正的实时性能。研究设计、规模、持续时间：本研究包括模型开发和单中心临床评估。使用来自1165名手术患者的显微镜数据（包括1932个图像样本，共5032个经确认的标注精子目标）开发了一种改进的基于YOLO（You Only Look Once）的稀有精子检测模型，称为YOLOv11-RSD。临床评估于2024年5月至2025年7月进行。在正常精子发生的梗阻性无精子症（OA）患者中评估了不同置信度阈值下的性能，然后将该系统应用于NOA患者的micro-TESE，并与常规胚胎学家评估进行比较。参与者/材料、设置、方法：使用单家医院收集的睾丸精子显微镜图像开发模型。在10例OA和30例NOA病例中评估了实时临床可行性。以胚胎学家评估作为参考标准，使用PPV、敏感性、F1分数和95%置信区间评估性能。不一致的AI辅助检测由胚胎学家实时审查。主要结果和偶然性的作用：YOLOv11-RSD在显微镜图像中实现了候选精子的实时检测，在所选的运行阈值下具有高敏感性和可接受的PPV。与基线YOLOv11相比，YOLOv11-RSD在代表性评估设置中显示出整体检测性能的提高。在OA病例中，该系统实现了高敏感性，在评估的阈值中最高达96.7%。在NOA患者的micro-TESE期间，在置信度阈值为0.50时，阳性预测值（PPV）、敏感性和F1分数分别为80.58%、96.11%和87.66%。该系统在6例NOA病例中标记了初始人工评估未识别的候选精子，包括2例最初被分类为精子阴性的病例；这些发现经立即重新审查得到确认。在AI辅助检测有助于搜索和确认流程的6例病例中获得了随访生殖结局：所有6例均实现胚胎卵裂，其中3例最终活产。值得注意的是，在最初被分类为精子阴性的2例病例中，1例为单胎活产。大数据：不适用。局限性、注意事项：这是一项单中心临床评估，临床队列有限。尽管模型推理速度很快，但程序级效率受到图像采集和扫描物流的限制，未证明总程序时间明显减少。需要进行外部多中心验证。更广泛的研究意义：AI辅助精子检测可能通过标记候选稀有精子供胚胎学家快速审查，在micro-TESE期间为胚胎学家提供支持。需要进一步的前瞻性多中心验证，以确定该方法是否能提高程序级效率或临床结局。资助：本研究得到国家自然科学基金（82301794）、上海市科技创新行动计划（24Y12800702）、上海市自然科学基金（25ZR1401300）、国家重点研发计划（2022YFC270300）、中国计量大学科研基金（No. H251120）以及上海市第一人民医院基础和临床合作研究计划（JC202612）的资助。利益冲突：作者声明无竞争利益。