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<超級考古題系列9 : 一次搞懂人工生殖、人工授精、人工受孕、試管嬰兒>
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各位好
小弟鍵盤婦產科 - 威廉氏後人
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由於我臉書好友上限5000人已滿
近期轉移陣地到粉絲專頁。
最近陸陸續續又開始出現一些新的朋友
彷彿回到了三年前我剛創立帳號的時候一樣。
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這些新朋友中有許多備孕新手
對於人工生殖的這幾個作法
常常傻傻分不清楚。
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其實也不只是患者們搞不清楚
常常其他科的醫師會診時，也搞不清楚
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今天
就讓我一次完整說明這幾個類似的名詞吧
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(一) 人工生殖技術 (ART)：
所有現代西醫科技介入的方法
都可以列入人工生殖的範圍
這是一個統稱。
主要就分兩大類：1. 人工授精 (IUI) 、 2. 試管嬰兒(IVF)
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不過呢
大部分的人常常說
我做過幾次”人工”
或者說
我這胎是”植入”懷孕的
往往患者自己也搞不清楚自己是做了什麼。
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這時候其實醫生們在意的是
到底是做過幾次”人工授精”、幾次”試管嬰兒”
"植入"的究竟是什麼？
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這兩種做法、效果、成功率、都完全不同
做過三次人工授精失敗 跟 做過三次試管嬰兒失敗
對我們醫生來說
是完全不同的概念。
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所以慢慢的，
這些名詞不斷地被大部分人所誤用
你說的”人工” 不等於 他說的”人工”的情形反覆出現
也才會出現連其他科醫師都搞不清楚的情況發生。
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再重複一次
人工生殖(ART)：也就是所有西醫科技介入的方法都算
主要分為"人工授精"和"試管嬰兒"兩種。
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(二) 人工授精 (IUI) = 人工受孕
所謂的人工授精
也有許多人稱作人工受孕
這是一個從古代幫種馬配種時代
就存在的一個古老技術。
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這個作法是把處理過的”精子”
直接注射進子宮腔及輸卵管內。
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所以人工授精植入的是”精子”！！！
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精子的取出很容易嘛
我相信大部分的男生女生都懂怎麼回事
從青春期時代
很多人可能就看過很多外國語言的影片做示範
這這裡就不多贅述
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然後呢
把自行取出來的精子經過處理
取其精銳部隊
產地直送
送進女方的子宮及輸卵管內守著
等卵子從卵巢排出的那一刻。
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也就是說
人工授精
只有”先生取精” 、”精子處理”、以及 “植入精子” 三個步驟
沒有取卵、沒有胚胎培養、沒有胚胎切片、也沒有什麼卵子冷凍的問題
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當然啦
為了增加成功率
在做人工授精之前
通常會給女方吃排卵藥或打排卵針等等
讓這一次的週期卵多一點
可以有效地增加人工授精的成功率。
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先生自己取精的部分就多說了
當然也可以請太太幫忙取
總之醫院是不會有人幫你先生取精的
請不要再從取精室打電話到生殖中心來詢問怎麼還沒人來幫你取精
不會有人過去的
麻煩您自己努力吧
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精子處理的部分道理很簡單
就是利用不同的溶劑與離心
篩選出活動力好的精子
不好的就讓它隨著雜質一同沉沒吧
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最後
醫生會拿一個又細又長的管子
直接把處理過的”精兵”
直接送進子宮和輸卵管
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這樣的好處在於省去精子千里長征的過程
女生的子宮頸到輸卵管雖然只有10公分
但對一隻精子來說
如果按身高等比例放大來算
就好像一個成人要游泳七站捷運這麼遠
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讓精銳的精子
省去舟車勞頓
直接在輸卵管裡等卵子排出
但問題是
這樣的方法還是不能保證精子鑽得進去卵殼裡面
也就是”卵子是否受精”這個問題
無法得知。
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另外
要做人工受精
至少要有一條可以通的輸卵管
以及至少要有還算足夠的精蟲可以經過洗滌後才能植入
所以兩條輸卵管都有問題
或者精蟲少到無法經過洗滌
就只能做試管嬰兒了。
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再重複一次
人工授精 = 人工受孕 (IUI)：
就是將篩選過的”精子”，直接注入子宮。
沒有取出卵子，沒有進行體外受精，沒有進行胚胎培養
因此相對單純，費用也較低
(加上藥費通常在2萬元左右)
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人工授精因為單純、簡單、對精子處理環境要求不高
所以衛福部並沒有特別設立太多的規範去管控
所以很多不是人工生殖機構的醫院或診所
也都可以進行人工授精。
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(三) 試管嬰兒 (IVF)
試管嬰兒大部分人比較不會講錯
反正簡稱”試管”的，
也就一個意思。
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試管嬰兒的作法
是女生經過排卵刺激
吃藥、打針、微刺激、全刺激、標準刺激、自然週期…
各種刺激方法都有
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反正就是讓女生這一個週期內
長出越多、品質越好、成熟度越好、懷孕率越高的卵子就對了
這些藥物用下去之後
接著會進行”取卵手術”
-
取卵手術就是用一隻長長的針
藉由超音波瞄準
經過肚皮或陰道
刺進卵巢裡把每一顆卵吸出來。
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這些取出來的卵子呢
再透過現在的科技
放在試管裡和精子混在一起，
讓它們自然發生受精
但因為這次受精在體外、在試管裡
並不在身體裡
所以叫做體外受精(IVF) 也稱 試管嬰兒。
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完成受精的卵子變成胚胎
也就是一個試管寶寶 、 人生的第一天
我們會在實驗室的培養皿裡面
養到第二天、第三天、第五天
然後再放回去子宮裡。
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當然也可以先冷凍起來
下一次解凍後，再放進子宮裡。
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這些取出的卵
體外受精的過程，
可以自然發生，
也可以人為強迫發生
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胚胎師快狠準地抓起一隻動的激烈的精蟲
直直的刺進卵子之中
強迫天雷勾動地火
就是俗稱的單一精蟲顯微注射。
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形成胚胎以後
可以新鮮的胚胎就直接放回子宮
也可以經過冷凍、再解凍的過程後，再放回子宮
也可以給這個胚胎進行切片，確定切片結果後，再放回子宮
這幾種方法都很常用
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由於試管嬰兒療程極其複雜
包括排卵刺激階段、取卵階段、受精階段、胚胎培養階段、和胚胎植入階段
過程嚴格且耗材眾多
畢竟這是要培養的是”人的胚胎”
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所有的培養環境，
包括培養液、培養氣體、光度、溫度、濕度、全部都受到嚴格管控
所以收費較高
通常在15萬左右。
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衛福部也有專門的規範
每年嚴格的審查這些生殖機構
目前全台合格的人工生殖機構共85家
國健署網站上都有可供查詢。
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所以”試管嬰兒”跟”人工授精”雖然都屬於”人工生殖”的範圍
但試管嬰兒植入的是”胚胎”
人工授精植入的是”精子”
所以是完全不同的兩個過程。
俗稱的”人工”，通常是指人工授精
而俗稱的”試管”，也就是指試管嬰兒。
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至於妳說會不會痛，
需不需要麻醉的問題
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通常人工授精一定不需要麻醉
只是把一個細長管子放入子宮腔內
並不會痛
所以不需要麻醉
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至於試管嬰兒
取卵的過程可以麻醉也可以不麻醉。
要看卵子的數目、患者的身體狀況而定。
卵子少的
通常不需要麻醉也沒關係
大概就像抽血、打針那樣刺一兩針就沒事了。
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而試管嬰兒的胚胎植入部分
就如同人工授精一樣
也是使用一根細長的管子放入子宮腔內
只是這次植入的是胚胎
過程幾乎完全一樣
所以也一樣不會疼痛
並不需要麻醉。
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這些，大概就是人工生殖的一個概論
希望經過了這一篇文章的說明
對於備孕新手的妳來說
可以清楚了解到大家常說的人工、試管究竟是怎麼回事。
也比較不會對它的過程因為未知而感到恐懼。
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參考資料：婦產科教科書、威廉氏後人的大腦、國健署網站。
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以上，
一點淺見
提供參考。
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“我特別喜歡幫我自己做成功的患者接生，每次看到這些小孩，就會想起他們還在精子跟卵子的階段，我就在照顧他們了。”
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~鍵盤婦產科 威廉氏後人~
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4/16 週日2-4pm
<大數據與人工智慧在物聯網的應用>
當你了解了大數據的概念後如何落實在你創新的事業上？本次演講著重在大數據及人工智慧的趨勢及其應用，幫助你能更快找的市場的風向球，新創朋友及企業內訓不能錯過的實戰演講！
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人工智慧概論 1. 從Google AlphaGo與Amazon Echo Alexa來看人工智慧的趨勢 2. 人工智慧概論
機器學習與深度學習 1.機器學習 2. 深度學習 3.應用方向與實例 a.影像辨識 b.聲音辨識 c.自然語言處理 d.大數據
大數據與人工智慧
大數據定義
人工智慧結合大數據
大數據的應用
POS？
Internet
Open Data
物聯網
金融資料
客服資料：影像、聲音與紀錄
大數據應用的實例
啤酒與尿布的故事
柯P如何利用大數據打贏市長選戰
其他的實例，Google、騰訊、阿里巴巴、Amazon等包含物聯網＋Big Data的應用實例
人工智慧與大數據在物聯網上的作用
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演講包含：課程內容講解、問答互動及實例講解
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有人修過顏安孜的自然語言處理概論，可以分享一下修課心得嗎～謝謝！ - 交大,陽明交大,選課. ... <看更多>
《自然语言处理概论》 张奇、桂韬、黄萱菁著. Contribute to intro-nlp/intro-nlp.github.io development by creating an account on GitHub. ... <看更多>
自然語言處理概論 在 [課程] 自然語言處理導論- 看板NTUST_STUDY - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
系 所：資訊工程系
教 師：陳冠宇
必 選 修：選修
學 分：3
心 得：
- Proj (15%) * 5
- Final Proj(30%) * 1
這門課的英文課名比較正確：Deep Learning for Natural Language Processing
實質內容上，deep learning 佔了絕大部分。
[project]
Proj 1
簡單的入門，助教提供未完成的 tensorflow python 檔，去填空個而已
Proj 2
鐵達尼號生存預測，透過DNN訓練出一個能透過乘客資料預測該乘客生死的模型
Proj 3
輸入 ptt 文章的內文，用RNN分析出那篇文是啥看板的
Proj 4
輸入 ptt 文章的內文，用CNN預測出那篇文的推噓數
Proj 5
輸入嘴巴被挖空的人臉圖片，用GAN生成圖片把空的嘴巴補起來
Final Proj
讀一篇跟 deep learning 相關的論文，然後實作他的內容
Project 2 ~ 5的部分，會使用kaggle平台提交預測結果
按照預測正確率排行
排行越高分數越高
[授課]
分成兩部分：
一堂是助教課，通常在討論作業的實作
兩堂是理論課，由老師講解各個NLP以及類神經網路的原理
[總結]
純實作的課，不喜歡考試的人很適合XDDDD
由於是 deep learning，有GPU的在訓練上會有壓倒性的優勢，訓練model的速度整個屌打
是一門優質的新手向 deep learning 課
[課程網站]
懶得縮網址
https://faculty.csie.ntust.edu.tw/~kychen/courses/2018_Spring_DLNLP/2018_DLNLP.html
推 薦 度：★★★★★ (最少一顆 最多五顆)
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.136.113.55
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/NTUST_STUDY/M.1530414417.A.102.html
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