Quantifying Longitudinal Network Geometry Alterations in Rat Skeletal Microvasculature Subject to Ischemia
Notice bibliographique
Résumé
Study objective Intra‐vital video microscopy (IVVM) data of rat subcutaneous skeletal muscle microvasculature under ischemic conditions at two time points (0 hours, 3 hours) was obtained from our collaborator. The objectives of this study are to elicit network geometries from the IVVM data and quantify the alterations in the network statistics of the geometries due to ischemia. Hypothesis We hypothesize that ischemia causes blood vessel de‐recruitment. Methods IVVM data from six experiments was obtained, where each experiment provided a video at the start (0 hours) and end (3 hours) of the experiment. Using consecutive still images from the videos, vessel centerlines were manually drawn using Procreate and the NIH software, ImageJ. The included vessels were chosen based on two features: (1) visible red blood cell flow and (2) clearly defined edges. The centerlines were used to guide thresholding by identifying appropriate vessels. This was followed by the generation of binarized representations of the microvascular networks. The network statistics were quantified by measuring vessel segment lengths and diameters, counting the number of bifurcations, and calculating vessel density in ImageJ. Results At 3 hours, the average vessel length changed from 283.91 + 252.14 pixels to 316.75 + 292.37 pixels, the average diameter changed from 16.02 + 7.99 pixels to 15.42 + 7.50 pixels, the average number of bifurcations changed from 32.42 to 18.92 and the average vessel density changed from 0.0085 + 0.0017 to 0.0061 + 0.0024. Conclusion There is a clear decrease in average diameter, vessel density and the number of bifurcations characterizing the microvascular networks. However, an increase in the average vessel length accompanies these findings. The data indicates that ischemia may cause de‐recruitment of blood vessels.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».