Suitability of antral follicle counts and computer-assisted analysis of ultrasonographic and magnetic resonance images for estimating follicular reserve in porcine, ovine and bovine ovaries <i>ex situ</i>
Notice bibliographique
Résumé
This study was conducted to determine if correlations exist between the numbers of microscopic follicles comprising ovarian follicular reserve (OFR) and antral follicle counts (AFCs), and to assess the usefulness of computerized analyses of ovarian ultrasonograms and magnetic resonance (MR) images for estimating OFR in excised porcine, ovine and bovine ovaries. As a pre-requisite to these analyses, we characterized and compared ovarian cortical histomorphology and follicle populations in the three species varying in prolificacy and overall reproductive longevity, and hence the total number of microscopic and antral follicles. Ultrasonographic and MR images were obtained at the scanner settings optimized to provide opposing contrasts between antral follicles and the ovarian stroma. Commercially available ImageProPlus® analytical software was used to calculate numerical pixel values (NPVs) and pixel heterogeneity (standard deviation of the pixel values) along the computer-generated lines (4-6) placed in the area corresponding to the ovarian cortex. The numbers of primordial (r = 0.38, P < 0.01) and intermediate follicles (r = 0.37, P < 0.01) were correlated with the numbers of antral follicles in bovine ovarian sections. The numbers of primordial (r = 0.28, P < 0.05), intermediate (r = 0.31, P < 0.01) and primary follicles (r = 0.27, P < 0.05) correlated directly with mean NPVs of the ultrasonographic ovarian images in cattle. There was a negative correlation between primary follicle numbers and NPVs of MR images (3D FAST-SPOILED GRADIENT ECHO) of the porcine ovarian cortex (r = -0.31, P < 0.05). To summarize, the numbers of primordial and intermediate follicles could only be estimated from AFCs in cows. Using ultrasound NPVs, the numbers of primordial, intermediate and primary follicles could be directly estimated in bovine ovaries and the quantitative image attributes of MR images were useful for quantifying porcine primary follicles. The bovine ovarian model is compatible with human situation and hence future studies should be undertaken to ascertain the usefulness of AFCs and ultrasonographic image analyses for estimating OFR 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».