Image-aware mixture-of-experts automates the detection of ovarian follicle rupture in a high-throughput ex vivo ovulation assay
Rattachement africain : us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
An AI-based dynamic, image-aware Mixture-of-Experts (MoE) framework automates ex vivo ovulation detection and offers a highly accurate, scalable solution for studying the biology of ovulation, drug development, and reproductive toxicity testing.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Image-aware mixture-of-experts automates the detection of ovarian follicle rupture in a high-throughput ex vivo ovulation assay
- Date Crossref
- 03/09/2026
- Éditeur
- Oxford University Press (OUP)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Stevens Institute of Technology Department of Biomedical Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Environmental and Occupational Health Sciences Institute pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
University of Maryland Artificial Intelligence Interdisciplinary Institute at Maryland pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Ernest Mario School of Pharmacy Department of Pharmacology and Toxicology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Department of Biomedical Engineering — Stevens Institute of Technology, Environmental and Occupational Health Sciences Institute et Artificial Intelligence Interdisciplinary Institute at Maryland — University of Maryland, avec 1 autre affiliation.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.