Fractal assessment of capacitating spermatozoa in video sequences

Abstract

En este trabajo se proponen metodologías y herramientas robustas para en análisis no supervisado de la fertilidad de muestras de semen a partir de secuencias de video. El método consiste en determinar la proporción de espermatozoides hiperactivados a partir de un análisis de sus trayectorias respectivas utilizando descriptores fractales. Para ello se desarrollo un algoritmo para el seguimiento automático de las trayectorias de los espermatozoides en la muestra. Se propone la aplicación de dos descriptores fractales para el análisis de estas trayectorias: la dimensión box counting, y un nuevo método de regresión, al que denominamos dimensión fractal de la dependencia temporal, que establece una relación entre la longitud de la trayectoria respecto de la resolución temporal de la secuencia de video.

This work is aimed to develop tools for the robust, unsupervised assessment of fertility of sperm samples using video sequences, by means of an estimation of the proportion of hyperactivated spermatozoa in the sample. For this purpose, we developed a software tool for trajectory tracking in standard video takes of sperm samples. We discuss the steps of the tracking procedure and present some results. Then, we study two fractal characterizations for spermatozoa trajectories, the well known box counting dimension, and a new regression, which we call time dependency fractal dimension, which establishes a relationship between the length of the trajectory and the frame rate of the tracking.