Suitability of epididymal and testicular ultrasonography and computerized image analysis for assessment of current and future semen quality in the ram
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Notice bibliographique
Résumé
Breeding soundness evaluation (BSE) is the primary assessment for determining the reproductive potential of male animals. This method, however, cannot be used to evaluate semen frequently or to predict future semen quality. Computerized analysis of ultrasonographic images provides information on histophysiological changes in male reproductive organs. We hypothesized that: (i) semen parameters would correlate with ultrasonographic characteristics of the distal region (cauda) of the epididymis and (ii) testicular ultrasound images and/or circulating testosterone concentration would predict future semen quality in the ram. Six adult rams underwent BSE and scrotal ultrasonography approximately 60 d apart (average duration of the spermatogenic cycle) both during the breeding (December and February) and non-breeding (June and August) seasons. An inverse correlation was found between pixel intensity (numerical pixel values) of the epididymes and percentage of sperm in semen with normal morphology (r = -0.46, P < 0.05). Pixel heterogeneity (standard deviation of pixel values) correlated negatively with percentage of sperm with normal morphology (r = -0.42, P < 0.05) and directly with percentage of spermatozoa with abnormal tails (r = 0.43, P < 0.05). Pixel heterogeneity of testicular parenchyma obtained approximately 60 d prior to semen evaluation inversely correlated with percentage of sperm with normal morphology (r = -0.73, P < 0.01) and sperm progressive motility (r = -0.76, P < 0.01), and directly with percentage of sperm with abnormal tails (r = 0.72, P < 0.01) and loose heads (r = 0.79, P < 0.01). We concluded that scrotal ultrasonography combined with computer-assisted analyses of epididymal and testicular echotexture in the ram was a valuable method for determining certain current and future semen parameters, respectively.
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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) | 0,000 | 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 découle