Avanços na Ultrassonografia Testicular de Touros: Aplicação dos Modos B, Color Doppler e Algoritmo de Análise Automatizada.

Resumo: A ultrassonografia (US) tem se consolidado como uma ferramenta precisa, segura e não invasiva na avaliação reprodutiva de machos bovinos, especialmente no monitoramento do parênquima testicular e do plexo pampiniforme. Sua aplicação nos modos B e Doppler permite a detecção de alterações estruturais sutis, frequentemente imperceptíveis ao exame clínico convencional, contribuindo para o diagnóstico de distúrbios reprodutivos relacionados a fatores patológicos ou ambientais, ou de eventos fisiológicos relacionados ao desenvolvimento sexual. No entanto, a interpretação das imagens ultrassonográficas, especialmente aquelas geradas em vídeos, ainda depende de análises visuais subjetivas e demoradas. Diante disso, a integração de técnicas de machine learning no processamento dessas imagens surge como uma inovação promissora, com potencial para aumentar a eficiência, a acurácia e a reprodutibilidade dos diagnósticos andrológicos. Esta revisão, além de explorar as aplicações da US na avaliação reprodutiva de machos bovinos, propõe o uso de algoritmo de aprendizado de máquina para a análise de imagens em Doppler colorido, destacando seu potencial para caracterizar com maior precisão a arquitetura vascular dos testículos e do plexo pampiniforme. | Abstract: Ultrasonography (US) has become a well-established, precise, safe, and non-invasive tool for the reproductive evaluation of bulls, particularly for monitoring the testicular parenchyma and pampiniform plexus. When applied in B-mode and Doppler mode, US enables the detection of subtle structural changes that often go unnoticed during conventional clinical examination, thus aiding in the diagnosis of reproductive disorders linked to pathological or environmental factors and physiological events associated with sexual development. However, the interpretation of ultrasonographic images - especially those captured in video format - still relies on time-consuming and subjective visual analysis. In this context, integrating machine learning techniques into image processing emerges as an innovation, with the potential to significantly enhance the efficiency, accuracy, and reproducibility of andrological diagnostics. This review not only discusses the applications of US in the reproductive assessment of bovine males but also introduces a machine learning algorithm for analyzing color Doppler images, highlighting their potential to more precisely characterize the vascular architecture of the testes and pampiniform plexus.