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探勘臺灣女性尿液微生物標記因子對試管嬰兒受孕率提升之體學研究

為了解決試管嬰兒成功率2020的問題，作者蔡明叡 這樣論述：

共生微生物相對於人類健康具有重大影響。近年來之研究結果顯示，女性生殖泌尿道之微生物相組成對於生殖健康具有關聯性，特別對於試管嬰兒之手術成功率具有顯著之影響。因此，本篇研究旨在分析自台大醫院接受試管嬰兒療程之女性受試者，其生殖泌尿道微生物相組成情形與手術成功與否之關聯性，並試圖從中找尋特異性微生物生物標記因子，進而期望針對試管嬰兒手術之結果判定設計開發早期預測系統以改善試管嬰兒手術之成功率。本篇研究中發現在受試者之生殖泌尿道微生物相中，除Lactobacillus iners外的乳酸菌其盛行率及相對豐富度於成功懷孕之族群均較高，反之，數株絕對厭氧菌如Atopobium vaginae, Sne

athia與Gardnerella species於未能成功懷孕之受試者族群間存在較高之盛行率及相對豐富度，而在進一步經由LEfSe分析後，可得出一系列存在於女性尿液中針對試管嬰兒受孕成功情形具特異性之微生物生物標記因子。此外，本篇研究發現生殖泌尿道中的乳酸菌與Atopobium vaginae之相對豐富度比例在成功受孕及未成功之受試者族群間存在有普遍之差異性，再者，數株於療程前尿液中早期發現的不利受孕之生物標記因子如Sneathia, Aerococcus, Enterococcus, Parvimonas species亦在成功受孕及未成功之受試者族群間具有顯著之發生率區別。因此，本篇研究

藉由計算療程前受試者尿液中乳酸菌與Atopobium vaginae之相對豐富度比例以及Sneathia, Aerococcus, Enterococcus, Parvimonas species等生物標記因子之受孕失敗風險值，搭配數項療程相關之臨床參數，開發出針對試管嬰兒手術成功與否的早期預測系統原型，經由ROC分析檢定成果，其準確率可達近八成。同時，本篇研究同時也試圖將由生物資訊方法探勘出之微生物生物標記因子，藉由培養體學方法於臨床檢體中分離、鑑定並保存，亦在研究過程中發現了抗生素Cephalexin的使用將影響女性泌尿道微生物相的組成，並導致受孕成功率下降，未來將提供醫師在臨床診斷及療程

處理上新的思考方向。

運用卷積神經網路分析胚胎顯微影像以預測體外人工生殖之臨床懷孕研究

為了解決試管嬰兒成功率2020的問題，作者陳奕瑾 這樣論述：

國內晚婚與遲育現象日趨普遍，年紀增長會讓生育能力有所下降，衍生許多不孕之問題。根據我國國民健康署106年的人工生殖施行結果分析報告，近二十年來透過人工生殖技術求子人次增加五倍多。臨床上，人工生殖技術主要包括人工授精和試管嬰兒兩大技術，但使用試管嬰兒方法居多。試管嬰兒採體外受精方式，將取出的精卵，透過實驗室技術進行結合，待受精卵發育成胚胎，再將受孕胚胎植送回母體。治療過程中，影響受孕成功率重要一環，是挑選出能成功著床的優質胚胎，但目前挑選方式多由人工透過光學顯微鏡，觀察受孕胚胎外觀，進行分級挑選。本研究以「臺北醫學大學附設醫院生殖醫學中心」由104年至106年所蒐集1,165例受孕胚胎顯微影像

為資料樣本，其中721例為著床失敗受孕胚胎與444例著床成功受孕胚胎，透過深度學習技術建立可靠分類預測模型，輔助醫師進行胚胎挑選，以系統化方式挑選出高著床率的優質胚胎，減少人工目測分級誤差，提高懷孕的成功率。實驗中，選擇使用深度學習的卷積神經網路架構，採用遷移學習方式進行分類預測模型的建立，透過影像增強技術，平衡資料類別的資料量，再進行模型其他超參數的調整測試，並運用10折交叉驗證，以分層分析的方式切分每折數據，進行模型的指標驗證。分類預測模型準確率可達72.7%、AUC=0.7270、靈敏度為73.69%、特異度為71.71%，此結果顯示本研究建立的模型，對於挑選出著床成功的胚胎機率已達一定

的有效分類，可於人工挑選胚胎提供輔助參考。