Publication:
AI-augmented validation of in-home male fertility test

dc.contributor.advisorTaşoğlu, Savaş
dc.contributor.departmentGraduate School of Sciences and Engineering
dc.contributor.kuauthorÖzarslan, Olgaç
dc.contributor.programBiomedical Sciences and Engineering
dc.contributor.refereeÖzdemir, Bahar Soğutmaz||Korkmaz, Gözde
dc.contributor.schoolcollegeinstituteGRADUATE SCHOOL OF SCIENCES AND ENGINEERING
dc.coverage.spatialİstanbul
dc.date.accessioned2025-06-30T04:35:54Z
dc.date.available2025-03-21
dc.date.issued2024
dc.description.abstractThe development of microfluidics systems has revolutionized point-of-care (POC) applications by enabling rapid, robust, accurate and sensitive biochemical analysis, infectious disease diagnosis, and fertility monitoring. Paper-based microfluidic tests, especially in male fertility monitoring, offer portable, cost-effective solutions compared to traditional methods. This innovation addresses high costs and limited accessibility of male fertility testing in resource-poor settings. Male infertility, a significant issue globally, often faces stigma, hindering men from seeking care. Paper-based colorimetric microfluidic tests discreetly monitor sperm parameters like count, motility, morphology, DNA integrity, and pH at home, supporting affordable infertility screening. However, colorimetric analysis in microfluidic tests faces challenges from environmental conditions like light intensity. To address this, we used a YOLOv8 model fine-tuned with synthetic data to develop a paper-based colorimetric sperm analysis test. We evaluated 36 sperm samples for pH and sperm count using standard clinical tests and compared results with our kit. The kit induces color changes in reaction zones when processing donor samples, captured using a smartphone under varying light conditions. Despite limited image samples, our synthetically tuned YOLOv8 achieved 0.71 test accuracy. Therefore, procedurally generated images, employed to train a YOLO model, offer a promising approach for enhancing the reliability of colorimetric analysis in home and clinical settings. This eliminates the need for extensive dataset preparation and provides a potential alternative to traditional methods that rely on precious samples and well-trained personnel with expensive equipment.
dc.description.abstractMikroakışkan sistemlerin gelişimi, hızlı, sağlam, doğru ve hassas biyokimyasal analiz, bulaşıcı hastalık teşhisi ve doğurganlık izlemeyi mümkün kılarak nokta-atış (POC) uygulamalarını devrimleştirdi. Özellikle erkek doğurganlık izleme alanında kağıt tabanlı mikroakışkan testler, geleneksel yöntemlere göre taşınabilir ve uygun maliyetli çözümler sunmaktadır. Bu yenilik, kaynakların sınırlı olduğu ortamlarda erkek doğurganlık testinin yüksek maliyetini ve sınırlı erişilebilirliğini ele almaktadır. Küresel olarak önemli bir sorun olan erkek infertilitesi, genellikle damgalama ile karşı karşıya kalarak erkeklerin bakım aramasına engel olmaktadır. Kağıt tabanlı kolorimetrik mikroakışkan testler, sperm sayısı, hareketlilik, morfoloji, DNA bütünlüğü ve pH gibi sperm parametrelerini evde gizli bir şekilde izleyerek uygun fiyatlı infertilite taramasını desteklemektedir. Bununla birlikte, mikroakışkan testlerdeki kolorimetrik analiz, ışık yoğunluğu gibi çevresel koşullardan etkilenmektedir. Bunu ele almak için, kağıt tabanlı kolorimetrik sperm analizi testi geliştirmek üzere sentetik veriyle ince ayarlanmış bir YOLOv8 modeli kullandık. 40 sperm örneğini standart klinik testler kullanarak pH ve sayı açısından değerlendirdik ve sonuçları kitımızla karşılaştırdık. Kit, donör örneklerini işlerken reaksiyon bölgelerinde renk değişikliğine neden olup değişen ışık koşullarında bir akıllı telefon kullanılarak yakalanıyor. Sınırlı görüntü örneklerine rağmen, tamamen sentetik veriler ile eğitilen YOLOv8 modeli, ev ve klinik ortamlar için kolorimetrik analiz güvenilirliğini artırmada vaat gösteren %0.71 doğruluk elde etti.
dc.description.fulltextYes
dc.format.extentx, 31 leaves : illustrations ; 30 cm.
dc.identifier.embargoNo
dc.identifier.endpage41
dc.identifier.filenameinventorynoT_2024_127_GSSE
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14288/29780
dc.identifier.yoktezid925608
dc.identifier.yoktezlinkhttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=P3dtmmHrq-mzEcmCLi1CqRQLZyOjatyUAKhexZ9wj1eGh__twoHKWtqDtF62wsoB
dc.language.isoeng
dc.publisherKoç University
dc.relation.collectionKU Theses and Dissertations
dc.rightsrestrictedAccess
dc.rights.copyrightsnote© All Rights Reserved. Accessible to Koç University Affiliated Users Only!
dc.subjectFertility
dc.subjectHuman genetics
dc.subjectAndrology
dc.subjectMen, Reproduction
dc.subjectInfertility
dc.subjectUrology
dc.subjectFertility, Human
dc.subjectReproductive health
dc.subjectReproductive Techniques, Assisted
dc.subjectGenetic techniques
dc.subjectInfertility, Male, genetics
dc.subjectInfertility, Male, diagnosis
dc.subjectSpermatozoa, pathology
dc.subjectSemen Analysis, methods
dc.subjectFertility preservation
dc.titleAI-augmented validation of in-home male fertility test
dc.title.alternativeYapay zeka destekli evde erkek doğurganlık test kiti doğrulaması
dc.typeThesis
dspace.entity.typePublication
local.contributor.kuauthorÖzarslan, Olgaç
relation.isAdvisorOfThesis8ade25df-e134-42b1-920c-89bc5a1293ed
relation.isAdvisorOfThesis.latestForDiscovery8ade25df-e134-42b1-920c-89bc5a1293ed
relation.isOrgUnitOfPublication3fc31c89-e803-4eb1-af6b-6258bc42c3d8
relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery3fc31c89-e803-4eb1-af6b-6258bc42c3d8
relation.isParentOrgUnitOfPublication434c9663-2b11-4e66-9399-c863e2ebae43
relation.isParentOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery434c9663-2b11-4e66-9399-c863e2ebae43

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Placeholder
Name:
T_2024_127_GSSE.pdf
Size:
1.63 MB
Format:
Adobe Portable Document Format