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Y染色体无精子症因子c区缺失男性不育患者同步显微取精术后行卵胞浆内单精子显微注射的临床结局 被引量:5
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作者 毛加明 赵连明 +6 位作者 刘德风 林浩成 杨宇卓 张海涛 洪锴 李蓉 姜辉 《北京大学学报(医学版)》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期652-657,共6页
目的:评价同步显微镜下睾丸切开取精术结合卵胞浆内单精子显微注射(intracytoplasmic sperm injection,ICSI)对Y染色体长臂上无精子症因子c区(azoospermia factor c region,AZFc)缺失所致男性不育患者的临床治疗效果,指导AZFc缺失男性... 目的:评价同步显微镜下睾丸切开取精术结合卵胞浆内单精子显微注射(intracytoplasmic sperm injection,ICSI)对Y染色体长臂上无精子症因子c区(azoospermia factor c region,AZFc)缺失所致男性不育患者的临床治疗效果,指导AZFc缺失男性不育患者的临床治疗。方法:回顾性分析了自2015年1月到2019年12月因AZFc缺失所致男性不育患者在北京大学第三医院生殖医学中心行显微取精术的临床资料,追踪随访了同步显微取精手术中成功获取精子的患者使用睾丸精子行ICSI助孕的临床结局,比较了首次同步显微取精术与第二次同步显微取精术患者的临床结局,包括受精率、临床妊娠率、流产率和活产率等。结果:共有195例AZFc缺失的男性不育患者接受显微取精术,其中14例为隐匿性精子症,术中均成功发现精子,精子获得率为100%(14/14);181例为非梗阻性无精子症(non-obstructive aoospermia,NOA),122例成功发现精子,精子获得率为67.4%(122/181),余59例NOA患者在显微取精术中未发现精子,占32.6%(59/181)。我们随访了手术成功发现精子的患者中,选择夫妻双方同步取精、取卵且不行胚胎植入前遗传学检测患者的临床结局,纳入研究的99例患者共进行了118人次显微取精术和120个ICSI周期助孕,最终有38例患者成功活产,累积活产率38.4%(38/99),总共分娩出22个健康男婴和22个健康女婴,其中在首次和二次同步显微取精术的新鲜精子-ICSI周期中,优质胚胎率、新鲜周期临床妊娠率和取卵周期活产率分别为47.7%vs.50.4%、40.5%vs.50.0%、28.3%vs.41.2%,第二次同步手术组略高于首次同步手术组,但组间差异没有统计学意义。结论:对AZFc缺失导致的男性不育患者,有较大的概率通过显微取精在睾丸中成功获取精子,并结合ICSI生育自己的遗传学后代,对首次同步ICSI周期未成功的患者,有机会通过再次手术取精和ICSI成功孕育后代。 展开更多
关键词 无精子症因子c区缺失 显微取精术 卵胞浆内单精子显微注射
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基于激光雷达的复杂背景多人检测跟踪方法
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作者 杨宇卓 余志军 +1 位作者 刘海涛 李甲 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第22期156-158,161,共4页
针对复杂背景中的虚警点问题,提出一种前景点相关背景滤除方法。采用速度、角度等多信息协同的最大似然估计法及自适应滑动窗口法,完成多目标同时运动及交叉运动的精确检测与跟踪,能使激光雷达适用于室内、室外复杂背景下的人员跟踪检... 针对复杂背景中的虚警点问题,提出一种前景点相关背景滤除方法。采用速度、角度等多信息协同的最大似然估计法及自适应滑动窗口法,完成多目标同时运动及交叉运动的精确检测与跟踪,能使激光雷达适用于室内、室外复杂背景下的人员跟踪检测。数据测试结果表明,该方法能有效地抑制背景虚警点的产生,可应对多目标复杂情况,鲁棒性高。 展开更多
关键词 激光雷达 多目标 复杂背景 最大似然估计 滑动窗口
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多声测传感器阵列高维角度坐标自适应标定方法
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作者 杨宇卓 余志军 +1 位作者 刘海涛 李甲 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2012年第1期69-72,共4页
声音传感器阵列实现定位与跟踪之前必须准确标定阵列的方位,提出了一种基于已知声源点坐标的最优估计方法。该方法包括建立了标定值与噪声环境下观测角度的模型关系;采用最大似然方法确定了代价函数;针对高维未知量求解问题,使用粒子群... 声音传感器阵列实现定位与跟踪之前必须准确标定阵列的方位,提出了一种基于已知声源点坐标的最优估计方法。该方法包括建立了标定值与噪声环境下观测角度的模型关系;采用最大似然方法确定了代价函数;针对高维未知量求解问题,使用粒子群优化方法得到高精度参数估计值,实现了非手动非专业设备辅助的自学习标定。经过实际数据测试与仿真分析,不同噪声环境下系统可实现稳定收敛与准确标定,可扩展为更多阵列同时标定,时间代价低,有效且便利地解决了实际问题。 展开更多
关键词 声测传感器阵列 标定 最大似然估计 粒子群优化 高维
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