Ovarian imaging in the mouse using ultrasound biomicroscopy (UBM): a validation study
Notice bibliographique
Résumé
The mouse is a well accepted model for studies of human reproduction despite little being known about follicle dynamics in this species. Longitudinal studies of mouse folliculogenesis have been hampered by the lack of an appropriate imaging tool. Ultrasound biomicroscopy (UBM) may overcome this obstacle as it confers near-microscopic resolution through the use of high-frequency ultrasound waves. The objective of the present study was to determine whether UBM could be used to count and measure ovarian follicles and corpora lutea (CL) reliably in mice. Ovaries of 25 adult CD-1 mice were imaged using a 55-MHz transducer and then excised and processed for histology. Follicles and CL were counted and measured from digitally stored UBM cine-loops and photographed histological sections. Differences between techniques were assessed by Bland-Altman agreement analyses. Follicle counts yielded by the two techniques varied by only +/-1 follicle when follicles ranged between 300 and 499 microm. Perfect agreement among counts was evident when follicles were >500 microm. The total number of CL was accurately estimated using UBM; however, the number of 350-699 microm CL was underestimated and the number of CL>or=700 microm was overestimated. In conclusion, UBM can be used reliably to count and measure follicles in mice.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».