子宫腺泡状软组织肉瘤1例

患者女,39岁,经期延长、经量增多半年、加重2个月,伴轻微痛经,无阴道不规则流液;14岁初潮,既往月经正常,孕5产2,无特殊病史。专科检查:已婚式外阴,阴道通畅,宫颈轻度糜烂;子宫后位,正常大小,双侧附件未触及异常。实验室检查:血小板升高(400×109/L),红细胞分布宽度变异系数偏高(20.9%),血红蛋白降低(77g/L)。经阴道超声:宫腔偏左侧27mm×19mm×24mm偏强回声团,边界清,CDFI示病灶与子宫左前壁肌层间血流信号丰富(图1A、1B);考虑子宫黏膜下肌瘤。

拉曼光谱在胚胎质量评估中的应用价值

目的探讨拉曼光谱在胚胎质量评估中的应用价值。方法收集2018年5月至2019年1月在我院生殖中心行卵胞浆内单精子注射(ICSI)治疗的16例患者D3胚胎培养液共122份,采用传统的形态学评分方法对D3胚胎进行评估,将其分为优质胚胎组(66份)与非优质胚胎组(56份),利用拉曼光谱法结合传统的化学计量学方法中主成分分析(PCA)分别对两组培养液进行分析,结合机器学习算法[卷积神经网络模型(CNN)]对所获得的拉曼数据进行模型构建及结果预测。结果优质胚胎组和非优质胚胎组的拉曼光谱在第一维主成分(PC1)有显著性差异(P<0.05),在第二维主成分(PC2)和第三维主成分(PC3)均无显著性差异(P>0.05)。CNN算法构建模型及预测结果显示,拉曼光谱预测优质胚胎的特异性为71.21%,敏感性为73.21%,准确性为72.13%。结论优质胚胎与非优质胚胎的拉曼光谱明显不同,采用拉曼光谱结合PCA分析及CNN算法,可以区分优质胚胎与非优质胚胎,对胚胎质量评估有一定的参考价值。