DETERMINING THE ABNORMALITY OF BULL SPERM TAIL MORPHOLOGY USING SUPPORT VECTOR a

Abstrak Penilaian atas ketidaknormalan spermatozoa bisa dilakukan dari sisi motilitas maupun morfologi (kepala dan ekor). Penelitian ini mengevalusi ketidaknormalan spermatozoa dari sisi morfologi bagian ekor spermatozoa sapi. Data berupa 50 citra mikroskopis spermatozoa yang diperoleh dari Loka Penelitian Sapi Potong Grati, Pasuruan digunakan dalam penelitian ini. Prosedur yang ditetapkan terdiri atas beberapa tahap. Tahap pertama adalah melakukan segmentasi spermatozoa untuk memisahkan spermatozoa dari latar belakang dan memisahkan bagian ekor spermatozoa dari bagian yang lain. Selanjutnya dari hasil segmentasi dicari garis tengah ekor (skeleton) menggunakan metode medial axis transform. Berdasarkan garis tengah yang dihasilkan, dilakukan prosedur ekstraksi fitur menggunakan metode polynomial curve fitting. Kemudian, metode Support Vector Machine (SVM) digunakan untuk menentukan ketidaknormalan bentuk ekor spermatozoa. Untuk pembelajaran digunakan 25 data spermatozoa normal dan 10 data spermatozoa tidak normal. Testing kemudian dilakukan atas 15 data spermatozoa tersisa. Ketelitian SVM dalam menentukan ketidaknormalan bentuk ekor spermatozoa mencapai 73.33%. Dengan demikian ketidaknormalan bentuk ekor spermatozoa dapat ditentukan dengan menggunakan SVM. Kata kunci: Ekor Sperma sapi, Morphology, Polynomial Curve Fitting, SVM. Abstract Determinining the abnormality of spermatozoa can be done by inspecting its motility or morphology (head or tail). This study examined 50 data of sperm microscopic images. The semen was obtained from Loka Penelitian Sapi Potong Grat

Automatic classification of the acrosome status of boar spermatozoa using digital image processing and LVQ

We consider images of boar spermatozoa obtained with an optical phase-contrast microscope. Our goal is to automatically classify single sperm cells as acrosome-intact (class 1) or acrosome-damaged (class 2). Such classification is important for the estimation of the fertilization potential of a sperm sample for artificial insemination. We segment the sperm heads and compute a feature vector for each head. As a feature vector we use the gradient magnitude along the contour of the sperm head. We apply learning vector quantization (LVQ) to the feature vectors obtained for 320 heads that were labelled as intact or damaged using stains. A LVQ system with four prototypes (two for each class) allows us to classify cells with an overall test error of 6.8%. This is considered to be sufficient for semen quality control in an artificial insemination center.

Actas de las XXXIV Jornadas de Automática

Postprint (published version