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龙图腾网获悉上海师范大学申请的专利一种基于深度学习的精液质量评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116311234B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310021210.8，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种基于深度学习的精液质量评估方法是由张崇明;虞汐设计研发完成，并于2023-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的精液质量评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及精液质量评估技术领域，且公开了一种基于深度学习的精液质量评估方法，包括以下操作步骤：S1、预处理数据集、选取85名18岁或以上男性参与者的数据，数据包含了每个参与者的活的精子样本的视频，将数据集的60％用于训练，20％作为验证集，20％作为测试集，对训练集视频进行预处理，截取连续的9帧作为一次样本输入。该基于深度学习的精液质量评估方法，使用轻量化的MobileNet对精液视频直接进行视频信息提取，并且对卷积神经网络进行改进，加入除了视频信息以为的其他数据，增加网络预测的准确性，使用前后端分离的Web端部署神经网络，解决预测的效率问题，使得整个系统更好操作，更好的展示预测结果。

本发明授权一种基于深度学习的精液质量评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的精液质量评估方法，其特征在于，包括以下操作步骤： S1、预处理数据集、选取85名18岁或以上男性参与者的数据，数据包含了每个参与者的活的精子样本的视频，将数据集的60％用于训练，20％作为验证集，20％作为测试集，对训练集视频进行预处理，截取连续的9帧作为一次样本输入； S2、训练改进的卷积神经网络、使用轻量化卷积网络MobileNet作为主干网络，在最后的全连接层串联加入精子中几种脂肪酸的水平，磷脂脂肪酸的血清水平，之后使用改进的轻量化卷积网络对输入的连续图像帧进行信息提取，前向传播计算损失函数，反向传播使用梯度下降法调整卷积神经网络的参数，使损失函数的结果下降，当损失函数的在训练集和验证集上的计算结果趋于稳定，微调学习率，继续重复训练卷积网络，先前向传播计算损失函数，后反向传播使用梯度下降法调整卷积神经网络的参数，使损失函数的结果下降，直到训练集与验证集的损失趋于平稳，使用测试集测试网络训练的结果，并且给出评价卷积神经网络的评价指标； S3、样本推理、包含前端设计和后端设计，前端设计为两个网页，分别为加载视频界面和结果展示界面，后端设计为将训练好的深度学习网络，以及训练好的权重参数打包，写入后端框架，加载任意的精液样本视频，调用训练好的卷积神经网络，预测精液的运动活性指标以及精子的形态指标，传递到前端页面。

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