人类精子多模态视频数据集

摘要：人类精子多模态视频数据集是一个面向男性生殖健康评估、精子运动分析与医学多模态机器学习研究的开放临床数据集。

数据集概述

人类精子多模态视频数据集是一个面向男性生殖健康评估、精子运动分析与医学多模态机器学习研究的开放临床数据集。数据来源于2008—2013年开展的男性生殖功能研究，共包含 85名18岁及以上男性参与者的数据，并已完成匿名化处理。每位参与者除提供标准精液分析结果外，还包含显微镜下活精子视频、精子脂肪酸谱、血清磷脂脂肪酸组成、性激素水平以及年龄、BMI、禁欲时间等人口统计与临床信息，为研究精液质量及其与生理、生化因素之间的关系提供了较丰富的多模态数据基础。

数据结构与关键特征

数据集包含超过 35GB 的精子显微视频，单个视频时长约2～7分钟，分辨率为 640×480，帧率为 50 FPS，在37℃加热显微镜载物台、400倍放大条件下采集，并保存为AVI格式。除视频外，数据集还提供多个结构化CSV文件，包括标准精液分析数据、精子脂肪酸数据、血清脂肪酸数据、性激素数据、参与者基本信息以及视频与参与者ID之间的对应关系，同时附有字段说明文件。主要医学指标包括精子活力、浓度、总数、精液体积、形态和存活率等，因此该数据集同时具备视频时空信息、临床指标、生化指标和人口统计信息，非常适合开展多源数据融合研究。

应用价值与研究方向

该数据集适用于精子运动目标检测与跟踪、精子活力预测、精子形态分析、精液质量分类以及男性生育能力辅助评估等研究。视频部分可采用YOLO、Mask R-CNN、U-Net、ByteTrack、DeepSORT或视频Transformer等方法进行精子检测、分割和轨迹跟踪，也可使用3D CNN、LSTM、TimeSformer等模型分析运动模式；结构化临床和生化数据则可结合随机森林、XGBoost、LightGBM等模型进行精液质量预测。进一步可研究视频与临床指标的多模态融合、精子运动轨迹自动量化、脂肪酸与精液质量关联分析、可解释生殖健康预测以及医学视频智能分析系统，为计算机视觉与生殖医学交叉研究提供较有价值的公开基准数据。

数据集来源

由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。

数据集信息

免责声明与引用

数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。

作者信息

作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-507
文件大小：32G
原创声明：本数据集为整理作品

联系方式

开源协议

本项目采用AGPL-3.0开源协议，允许个人和组织自由使用、修改和分发代码，但基于本项目的衍生作品必须同样开源，且用于提供网络服务时需向用户提供完整源代码。本项目仅供学习研究使用，作者不对使用本项目产生的任何后果承担责任，使用者应遵守当地法律法规，合理合法使用本项目。如本项目对您的研究或工作有所帮助，欢迎引用并注明出处。