Magnetic resonance image attributes of the bovine corpus luteum during development and regression
Notice bibliographique
Résumé
To determine whether magnetic resonance (MR) image attributes of the corpus luteum (CL) reflect its physiologic status at different phases of the bovine ovarian cycle, we analyzed the numerical pixel values (NPVs), relaxation rates, proton densities (PDs), and apparent diffusion coefficients (ADCs) from T(1)-, T(2)-, and diffusion-weighted in vitro images and maps of the CL acquired at defined phases of luteal function. Ovaries were removed and serum samples taken on days 3, 6, and 10, or >/=17 (day 0 = ovulation), representing metestrus (n = 10), early diestrus (n = 7), mid-diestrus (n = 9), and proestrus (n = 7), respectively. Regions of interest (ROIs) in each quadrant of the CL (which occupied at least 20% of the quadrant) were selected for analysis. Three MR image slices were analyzed: the slice with the greatest cross-sectional area of the CL, and the slices acquired immediately before and after that slice. The mean NPVs of the CL in T(1)-weighted images increased at each phase from metestrus (1,104 +/- 40 msec) to early diestrus (1,119 +/- 77 msec), to late diestrus (1,206 +/- 43 msec) and proestrus (1446 +/- 80 msec; P < 0.001). The mean NPVs in T(1)-weighted images were higher in regressing CL (proestrous) than in any other phase (P < 0.002). Grayscale heterogeneity of CL in T(1)-weighted images tended to increase during regression (P < 0.07). Regressing CL (proestrus) exhibited higher T(1)-weighted mean NPVs (P < 0.01) and tended to have greater heterogeneity (P < 0.06) than growing (metestrus) and mature (diestrus) CL, even though similar progesterone concentrations were observed. The increased brightness and heterogeneity of regressing CL in T(1)-weighted images appeared to be correlated with increased connective tissue and triglyceride content and decreased vascularity. It is anticipated that diagnostic markers for luteal viability and atresia in the in vitro bovine model will be applied to in vivo studies in women.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».