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World File Search System不孕症
微生物组与女性不孕症之间的关系
女性不孕症受多种因素的复杂相互作用影响，包括荷尔蒙失衡、感染和生活习惯。雌激素是女性生殖健康的关键激素，在这些过程中起着关键作用。微生物群，尤其是乳酸杆菌，与体外受精 (IVF) 的结果改善有关。此外，阴道和肠道微生物群的变化会影响生殖健康并增加妊娠并发症的风险。最近的研究强调了肠道微生物对行为、代谢和免疫功能的重大影响。这篇叙述性综述旨在探讨微生物群与女性不孕症之间的关系。使用 PubMed/MEDLINE、Scopus 和 Embase 数据库进行了全面的文献检索，重点关注 2000 年至 2024 年期间以英语发表的全文原创研究文章。搜索词包括“微生物群”、“微生物组”、“生育力”和“不孕症”。我们的研究结果表明，肠道微生物群及其酶活性，特别是 β-葡萄糖醛酸酶，会影响雌激素水平，可能导致以雌激素过量或不足为特征的疾病。此外，肠道微生物群可能通过激素失衡导致子宫内膜异位症、盆腔痛和不孕症。生殖器微生物群，特别是乳酸杆菌种群的丰富，也与女性不孕症和预防细菌性阴道病有关。沙眼衣原体和阴道加德纳菌的存在以及乳酸杆菌的缺乏与不孕症有关。
回顾腹膜免疫在腹膜子宫内膜异位症和相关不孕症中的作用
子宫内膜异位症被定义为一种疾病，其中子宫内膜的腺体和基质会定期在子宫腔外生长并脱落。在生殖年龄的女性中高度普遍，最常见的临床表现是慢性骨盆疼痛和不育。子宫内膜异位症的发病机理可能是多因素，包括解剖学，免疫，炎症，激素（雌激素），氧化应激，遗传学，表观遗传学和环境的因素。通常有三种类型的子宫内膜疾病，即腹膜，卵巢和深层浸润。对于同一患者，可能会同时使用一种或多种类型。这些类型的不同表现表明它们每个人都有自己的病因。许多研究表明，从腹膜免疫监测中逃避子宫内膜细胞有助于建立和维持腹膜子宫内膜异位症，但对特定机制却尚不清楚。同样，与子宫内膜异位有关的不育症的分子机制尚未清楚地阐明。本综述试图确定腹膜免疫在腹膜子宫内膜异位症和相关不育症中的作用，尤其是在分子机制方面。
人工智能预测女性不孕症的方法综述
摘要 全世界有 8% 到 15% 的育龄夫妇患有不孕不育问题。据世界卫生组织估计，全球有 6000 万到 8000 万对不孕不育夫妇，某些地区不孕不育率最高。不孕不育给夫妇、家庭、当事人以及整个社会带来了巨大的社会、情感和心理压力。尽管人工智能技术在医学界的使用每年都在增长，但很少有研究将人工智能 (AI) 技术应用于生殖领域。为了帮助原因不明的不孕不育夫妇，本综述研究开发并评估了多种人工智能模型，这些模型可以根据各种特征区分不孕/可孕夫妇。 关键词-不孕不育、机器学习、人工智能、深度学习、图像处理、卷积神经网络 (CNN) 1. 引言 无保护性交 12 个月后仍未能受孕称为不孕不育。世界卫生组织 (WHO) 指出，不孕不育是一种导致功能障碍的疾病。全球有超过 1.86 亿对夫妇患有不孕不育症，事实上，他们中的大多数生活在贫困国家，无法获得足够的医疗服务。因此，不孕不育是世界上最普遍的健康问题之一。根据文献，各种研究都试图使用机器学习方法预测不孕不育的结果。从对这些评论的定性和定量分析中可以清楚地看出，人们使用各种分类器来预测不孕不育，但只有少量来自生育诊所的静态数据用于训练它们。通过在训练期间为分类器提供大量动态数据，可以提高不孕不育预测的准确性。然而，现在使用的方法使得创建这样的分类器具有挑战性。不孕不育的大数据分析可以实现这一点。机器学习 (ML) 预测分析技术为医护人员提供了更好的信息。这有助于个人做出更明智的选择，从而提高不孕不育治疗的成功率。为了找到潜在的扩展，无论是填补空白还是推进研究，这篇评论论文的目的是了解使用各种人工智能技术（可能包括各种机器学习方法）预测不孕症的研究现状。为此，我们回顾了几篇关于机器学习和不孕症的出版物。我们只选择使用机器学习预测不孕症的研究论文。然后对这些论文进行研究，以帮助未来的研究人员发现他们后续研究中必要的改进，并帮助他们更好地理解不孕症的机器学习。本文回顾了六篇关于基于人工智能的不孕不育预测的不同出版物。本文的结构如下：第 2 节概述人工智能，第 3 节描述所选模型、所用方法和每个模型的分析，第 4 节总结整个研究，第 5 节总结本文。