胎头深陷行子宫下段剖宫产取胎方法临床分析

目的探讨产程中剖宫产胎头深陷娩头困难时的两种取胎方法 ,避免子宫切口延伸的发生,降低产褥病率发生率。方法随机选取2014年7月—2016年7月于扬州市妇幼保健院病房分娩的产程中胎头深陷行子宫下段剖宫产术,常规方法娩头困难50例,一组应用足牵引臀位取胎法(观察组25例),另一组取胎前经阴道上推胎头头位取出法(对照组25例),对两种方法进行临床分析。结果观察组患者术中出血量(241.2±12.81)m L、手术时间(46.6±1.34)min、子宫切口延伸2例、产褥病率4例,对照组出血量(304±57.29)m L、手术时间(59.2±7.71)min、子宫切口延伸8例、产褥病率7例,观察组患者术中出血量、手术时间、子宫切口延伸、产褥病率发生率均低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论对于胎头深陷剖宫产选用足牵引臀位取胎法,减少了术中出血量、手术时间、子宫切口延伸和产褥病率发生率,在临床中选用,相对比较安全。

胎头深陷行子宫下段剖宫产取胎的临床效果及安全性

目的:分析胎头深陷行子宫下段剖宫产取胎方法的临床效果及安全性。方法:选取本院2017年1月-2020年1月收治的胎头深陷患者共100例,随机分为观察组和对照组,各50例。观察组采取经足牵引臀位取出胎儿,对照组采取经阴道上推胎头头位取出胎儿。比较两组术中出血量、手术操作时间、产后出血、产褥感染的发生率。结果:观察组术中出血量、手术时间、产后出血、产褥感染的发生率均优于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:胎头深陷行子宫下段剖宫产经足牵引臀位取出胎儿手术方法临床效果及安全性高,可有效减少术中出血,缩短手术时间,并可减少产后出血、产褥感染的发生率,值得推广和应用。

经足牵引臀位取胎用于胎头深陷行子宫下段剖宫产中的临床效果

目的:探讨经足牵引臀位取胎在胎头深陷行子宫下段剖宫产中的临床效果。方法:选择2018年5月-2021年6月胎头深陷行子宫下段剖宫产产妇120例为对象,随机数字表法分为对照组与观察组,每组60例。对照组给予经阴道上推胎头头位取胎,观察组给予经足牵引臀位取胎,比较两组围手术期相关指标、产后并发症发生情况及对医疗服务的满意度。结果:观察组术中出血量及手术时间均少于对照组(P<0.05);两组月经恢复时间及住院时间比较,差异均无统计学意义(P>0.05);观察组产后出血、血肿、产褥感染、子宫切口裂伤及产后抑郁并发症发生率低于对照组(P<0.05);观察组对医疗服务总满意度为95.00%,高于对照组的80.00%(P<0.05)。结论:经足牵引臀位取胎用于胎头深陷行子宫下段剖宫产中,可减少术中出血量和手术时间,有助于降低产后并发症发生率,且能获得较高医疗服务满意度,值得推广应用。

探讨体位及上推胎头时机对胎头深陷骨盆转剖宫产术患者取胎头成功率及手术并发症的影响

目的 探究体位及上推胎头时机对胎头深陷骨盆转剖宫产术患者取胎头成功率及手术并发症的影响。方法 选取86例因胎头深陷骨盆转剖宫产术的患者,基于SPSS 22.0软件生成的随机分组序列分为对照组与研究组,每组43例。对照组予以平卧位,上推胎头前切开子宫;研究组予以小角度(20°)倾斜头低脚高位,上推胎头后切开子宫。比较两组患者相关指标、不同时段新生儿Apgar评分、取胎头成功率及并发症发生情况。结果 研究组手术时间、胎儿分娩时间及住院时间均短于对照组,术中出血量少于对照组,差异具有统计学意义(P<0.05)。研究组新生儿出生1min与5min的Apgar评分均高于对照组,差异具有统计学意义(P<0.05)。研究组取胎头成功率(100%)高于对照组(90.70%),并发症发生率(4.65%)低于对照组(20.93%),差异具有统计学意义(P<0.05)。结论 针对因胎头深陷骨盆转剖宫产的患者,予以小角度倾斜头低脚高位,上推胎头后切开子宫的方式效果最为理想,其能在促进临床指标的基础上,提升取抬头的成功率,减少并发症的发生。

融合型UNet++网络的超声胎儿头部边缘检测

目的超声胎儿头部边缘检测是胎儿头围测量的关键步骤,因胎儿头部超声图像边界模糊、超声声影造成图像中胎儿颅骨部分缺失、羊水及子宫壁形成与胎儿头部纹理及灰度相似的结构等因素干扰,给超声胎儿头部边缘检测及头围测量带来一定的难度。本文提出一种基于端到端的神经网络超声图像分割方法,用于胎儿头部边缘检测。方法以UNet++神经网络结构为基础,结合UNet++最后一层特征,构成融合型UNet++网络。训练过程中,为缓解模型训练过拟合问题,在每一卷积层后接一个空间dropout层。具体思路是通过融合型UNet++深度神经网络提取超声胎儿头部图像特征,通过胎儿头部区域概率图预测,输出胎儿头部语义分割的感兴趣区域。进一步获取胎儿的头部边缘关键点信息,并采用边缘曲线拟合方法拟合边缘,最终测量出胎儿头围大小。结果针对现有2维超声胎儿头围自动测量公开数据集HC18,以Dice系数、Hausdorff距离(HD)、头围绝对差值(AD)等指标评估本文模型性能,结果Dice系数为98.06%,HD距离为1.21±0.69 mm,头围测量AD为1.84±1.73 mm。在妊娠中期测试数据中,Dice系数为98.24%,HD距离为1.15±0.59 mm,头围测量AD为1.76±1.55 mm。在生物医学图像分析平台Grand Challenge上HC18数据集已提交结果中,融合型UNet++的Dice系数排在第3名,HD排在第2名,AD排在第10名。结论与经典超声胎儿头围测量方法及已有的机器学习方法应用研究相比,融合型UNet++能有效克服超声边界模糊、边缘缺失等干扰,精准分割出胎儿头部感兴趣区域,获取边缘关键点信息。与现有神经网络框架相比,融合型UNet++能充分利用上下文相关信息与局部定位功能,在妊娠中期的头围测量中,本文方法明显优于其他方法。