Profiling oocytes with neural networks from images and mechanical data.
Profiling oocytes with neural networks from images and mechanical data.
复制标题
利用神经网络根据图像和机械数据分析卵母细胞。
DOI：
10.1016/j.jmbbm.2022.105640
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发表时间：
2022
影响因子：
3.9
通讯作者：
F. Vernerey
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Samuel C. Lamont;Juliette Fropier;J. Abadie;E. Piat;Andrei Constantinescu;C. Roux;F. Vernerey
通过选择性地选择受精机会最大的卵细胞（卵母细胞），可以大大提高辅助生殖技术的成功率。因此，机械分析的目标是通过分离卵母细胞的机械特性并将其与其生殖潜力相关联来改善预测性卵母细胞选择。然而，实验平台的限制——包括实验室实施中的最小侵入性和实用性——极大地限制了从单个卵母细胞中获取的数据。在这项研究中，我们对人类卵母细胞进行压痕研究，并表征卵母细胞外层透明带的机械特性。当用平坦表面压痕时，我们与我们的物理模型获得了良好的拟合，并清楚地说明了透明带的局部剪切稀化行为，这是以前未曾报道过的。最后，我们概述了一种有前景的方法，利用神经网络和压痕过程中拍摄的光学图像来分离细胞质的机械特性。
The success rate of assisted reproductive technologies could be greatly improved by selectively choosing egg cells (oocytes) with the greatest chance of fertilization. The goal of mechanical profiling is, thus, to improve predictive oocyte selection by isolating the mechanical properties of oocytes and correlating them to their reproductive potential. The restrictions on experimental platforms, however – including minimal invasiveness and practicality in laboratory implementation – greatly limits the data that can be acquired from a single oocyte. In this study, we perform indentation studies on human oocytes and characterize the mechanical properties of the zona pellucida, the outer layer of the oocyte. We obtain excellent fitting with our physical model when indenting with a flat surface and clearly illustrate localized shear-thinning behavior of the zona pellucida, which has not been previously reported. We conclude by outlining a promising methodology for isolating the mechanical properties of the cytoplasm using neural networks and optical images taken during indentation.
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影响因子：
5.3
作者：
Lalitha Sridhar, Shankar;Vernerey, Franck J.
通讯作者：
Vernerey, Franck J.
DOI：
10.1115/1.4052375
发表时间：
2021-10
期刊：
Journal of Applied Mechanics
影响因子：
--
作者：
Samuel C Lamont;F. Vernerey
通讯作者：
Samuel C Lamont;F. Vernerey
具有可逆键的聚合物网络的速率依赖性损伤机制
影响因子：
5.5
作者：
Lamont, Samuel C.;Mulderrig, Jason;Bouklas, Nikolaos;Vernerey, Franck J.
通讯作者：
Vernerey, Franck J.
DOI：
10.1115/1.3108430
发表时间：
1988-08-01
影响因子：
1.7
作者：
THERET, DP;LEVESQUE, MJ;WHEELER, LT
通讯作者：
WHEELER, LT
影响因子：
5.3
作者：
Shen, Tong;Vernerey, Franck J.
通讯作者：
Vernerey, Franck J.