Use of ultrasound biomicroscopy to image human ovaries <i>in vitro</i>
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To test the hypothesis that ultrasound biomicroscopy is an effective tool for imaging human ovaries in vitro. METHODS: This was a prospective, observational study of 11 women (mean age, 48.9 +/- 2.3 years; range, 40-65 years) undergoing unilateral or bilateral oophorectomy. Ovaries were obtained in the operating room and imaged in a cooled saline bath using conventional two-dimensional (2D) ultrasound. Follicles identified using conventional 2D ultrasound were then imaged in a cooled saline bath using ultrasound biomicroscopy. Ovaries were then placed in 10% neutral-buffered formaldehyde and transported to the Pathology Department for histological evaluation. Digital images of individually identified ovarian follicles using conventional ultrasound, ultrasound biomicroscopy and histology were obtained (n = 22). Thicknesses of the follicle wall, granulosa layer and theca interna layer were measured using standardized techniques. RESULTS: The imaging sensitivity, defined as the smallest follicle visualized, was greater using ultrasound biomicroscopy (0.33 +/- 0.07 mm) than it was using conventional ultrasound (1.5 +/- 0.21 mm; P < 0.0001). The mean follicle wall thickness was greater using conventional ultrasound (0.675 +/- 0.039 mm) compared with ultrasound biomicroscopy (0.254 +/- 0.017 mm), which in turn, was greater than that measured by histology (0.160 +/- 0.009 mm) (P < 0.0001). The mean granulosa and theca layer thickness measurements, respectively, were greater using ultrasound biomicroscopy (0.067 +/- 0.004 mm; 0.186 +/- 0.014 mm) compared with histology (0.034 +/- 0.002 mm; 0.126 +/- 0.008 mm) (P < or = 0.001). Protrusions from the follicle wall into the antrum, believed to represent cumulus-oocyte complexes, were visualized in five of 22 follicles using ultrasound biomicroscopy. CONCLUSIONS: The ultrasound biomicroscope was an effective tool to image human ovaries in vitro. Ultrasound biomicroscopy provided greater sensitivity and resolution for imaging ovarian follicles compared with conventional 2D ultrasonographic techniques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».