本研究では顕微授精支援のための精子評価システムに用いる高精度なMultiple-Object-Trackingモデルの構築を目指している．従来の追尾モデルは物体の動き予測の際に等速度な動きを仮定する．しかし，精子はモデルの予期しない動きをすることがあるため，追尾が失敗することがある． 本稿ではこの問題に対し，観測情報を利用した関連づけと加速度を考慮した予測アルゴリズムを導入することで精子の動きを正確に予測し，マッチングさせる方法を提案する．VISEM Trackingを用いた実験により，ベースラインのByteTrackに対し，HOTAで2%，MOTAで6%の精度向上が確認できた．