精子头部分割作为精子形态学分析的重要步骤,是分析精子质量中不可缺少的环节。传统的分割方法往往利用灰度、纹理等手工设计的特征对精子头部进行分割,缺乏足够的区分性以及泛化性。随着卷积神经网络和深度学习技术的发展,越来越多的图像分割任务都可以很好的用卷积神经网络来解决。相比于传统的方法,基于卷积神经网络的方法可以通过大量的数据自动学习图像中的特征,从而避免了手工设计特征的步骤,可以取得更加精确的分割结果。本文基于卷积神经网络深入研究了人类精子头部分割算法,工作如下:1)本文提出了一种基于特征提取模块以及自注意力模块的精子头部分割网络。为了解决精子头部图像在下采样过程中细节信息丢失的问题,本文提出了一种特征提取模块,可以在不降低图像分辨率的情况下提取图像的多尺度信息,更好地恢复图像的细节信息,特别是对于精子头部这种小物体来说。同时,为了加强模型的表征能力,网络在解码器中引入了自注意力模块。此外,为了进一步提高分割的精度,网络还采用了多尺度输入模块来加强对于不同尺度精子头部的分割效果。本文在人类精子头部分割数据集上进行了大量实验,结果表明,本文提出的方法对于精子头部分割的效果要优于传统的分割方法以及其它基于卷积神经网络的分割方法。2)鉴于生成对抗网络在众多计算机视觉任务上的优异表现,本文使用生成对抗网络来实现精子头部图像的分割。考虑到精子头部体积小且分布密集的特性,本文使用了一种高分辨率生成网络。该网络由四个不同分辨率的平行分支组成,通过多尺度信息融合模块聚合各个分支中的信息,保持图像高分辨率的同时又提取了丰富的语义信息。此外,鉴于传统的判别网络只能对整张图片进行判别,容易产生局部信息的模糊,本文使用了一种patch判别网络。该网络可以对图像的局部信息进行鉴别,从而可以更好的恢复图像的细节信息。通过大量的实验表明,本文提出的方法具相较于其它基于卷积神经网络的分割方法来说效果更好。