Page d'accueil

Prétraitement intelligent des images microscopiques pour l'analyse morphologique des spermatozoïdes

Ce travail de diplôme vise à améliorer l'efficacité de l'analyse morphologique du sperme en proposant une détection automatique des spermatozoïdes exploitables à partir d'images de microscope. En effet, cette analyse joue un rôle crucial dans l'évaluation de la fertilité masculine et repose actuellement en grande partie sur une sélection manuelle des cellules, une méthode qui limite sa reproductibilité et son objectivité. Pour pallier ces limitations, le travail a consisté à effectuer une étude comparative de deux techniques : la détection d'objets et la segmentation. Les résultats de cette étude ont orienté le choix vers la détection d'objets comme la méthode la plus efficace. Un pipeline spécifique a été mise en place en se basant sur cette technique. Par ailleurs, un jeu de données entièrement annoté a été constitué, couvrant l'anatomie complète des spermatozoïdes, y compris le flagelle. Ce travail, réalisé en étroite collaboration avec une entreprise spécialisée dans l'analyse de la fertilité masculine, représente une avancée vers l'automatisation de l'analyse morphologique du sperme.