8 resultados para tegumento seminal

em Acceda, el repositorio institucional de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria. España


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[ES] En este estudio, se pretende valorar la calidad in vitro del semen canino congelado por un ultracongelador de -152 ºC, así como evaluar la variación individual en la calidad seminal en Dogos Canarios. Se testaron dos técnicas: (I) el semen era congelado y almacenado en nitrógeno líquido; (II) el semen era congelado y almacenado en un ultracongelador de -152 ºC. Tras la congelación, la motilidad, la vitalidad espermática y el porcentaje de morfoanomalías espermáticas no eran diferentes entre la técnica de nitrógeno líquido y el protocolo del ultracongelador. Por otro lado, la calidad seminal en fresco era similar entre machos; no obstante, en la calidad seminal post-congelación se observaron diferencias significativas (p<0.05) entre individuos, independientemente del procedimiento de congelación utilizado. Los resultados in vitro confirman que el ultracongelador de -152 ºC es una alternativa potencial frente al nitrógeno líquido para congelar y conservar semen canino.

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Programa de doctorado: Sanidad Animal

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[ES] El análisis de los distintos parámetros evaluados para determinar la calidad seminal de siete machos cabríos de raza Majorera, demuestra que la congelación del semen mediante ultracongeladores de -152 ºc es igual de efectiva que la congelación mediante nitrógeno líquido, técnica que se ha venido usando desde hace ya muchos años. se observa cómo la calidad seminal in vitro tras la descongelación no varía en los diferentes períodos de congelación testados (1, 30 y 180 días), así mismo, el porcentaje de gestaciones obtenido a partir de la inseminación artificial en 40 hembras, es similar en ambos protocolos de congelación para muestras congeladas durante un período de un mes

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Programa de doctorado: Clínica e investigación terapeútica.

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[EN] The seminal work of Horn and Schunck [8] is the first variational method for optical flow estimation. It introduced a novel framework where the optical flow is computed as the solution of a minimization problem. From the assumption that pixel intensities do not change over time, the optical flow constraint equation is derived. This equation relates the optical flow with the derivatives of the image. There are infinitely many vector fields that satisfy the optical flow constraint, thus the problem is ill-posed. To overcome this problem, Horn and Schunck introduced an additional regularity condition that restricts the possible solutions. Their method minimizes both the optical flow constraint and the magnitude of the variations of the flow field, producing smooth vector fields. One of the limitations of this method is that, typically, it can only estimate small motions. In the presence of large displacements, this method fails when the gradient of the image is not smooth enough. In this work, we describe an implementation of the original Horn and Schunck method and also introduce a multi-scale strategy in order to deal with larger displacements. For this multi-scale strategy, we create a pyramidal structure of downsampled images and change the optical flow constraint equation with a nonlinear formulation. In order to tackle this nonlinear formula, we linearize it and solve the method iteratively in each scale. In this sense, there are two common approaches: one that computes the motion increment in the iterations, like in ; or the one we follow, that computes the full flow during the iterations, like in. The solutions are incrementally refined ower the scales. This pyramidal structure is a standard tool in many optical flow methods.