目前,臨床上用來幫助醫生判斷女性卵巢儲備功能的參考指標或方法包括年齡、激素檢測、卵巢動力學試驗、卵巢超聲、體外受精(ivf)指標等。臨床上多用促卵泡生成激素(fsh)和竇卵泡計數(afc)衡量卵巢儲備卵泡數量。然而,因為這些指標不僅在檢測時間和操作要求上有諸多限制,且只能在原發性卵巢功能不足出現生理表現期時測出,無法提前提示生育能力下降,因此會導致診斷的延誤,錯過最佳**時段。
amh指標的出現能夠有效地解決這些問題。amh是一種由卵巢小濾泡的顆粒層細胞所分泌的荷爾蒙,能夠反映整個生命週期的卵泡活性。女性出生時,血清中amh濃度水平很低,青春期後amh濃度達到高峰,並在整個生育年齡維持在高水平,之後隨著年齡及各種因素逐漸消耗,amh濃度會隨之降低,直到絕經後將無法測出。可見, amh值會隨著卵巢功能的變化呈起伏變化。amh指數越高,說明卵子的庫存量越大,生育能力自然就較強。amh降低時,代表卵巢正在老化,表示女性生育力的衰退。通過檢測amh能夠有效評估卵巢儲備功能,**絕經期,將生育能力的保留進行個體化設計,幫助患者及時制定生育計畫。
孫愛軍教授指出:相對於其它指標,amh值相對穩定,可在月經週期的任何一天進行檢測,不受月經週期和激素藥物的影響,可即時生成準確、可靠的標準化結果來評估卵巢儲備功能;就靈敏度而言,可更早反映卵巢儲備功能的改變。因此,amh是目前**卵巢反應、評估卵巢儲備功能最理想的生物標誌物。
#她健康家幸福#
模型評估指標
模型的評價指標和評價體系是建模過程中的乙個重要環節,針對不同型別的專案和模型,要合理選擇不同的評價指標和體系。下面先給出二分類模型中 值和實際值的混淆矩陣 confusion matrix 和定義,然後介紹幾種評價指標。二分類模型的 值與實際值的結果 tp true positive 模型 為正例 ...
模型評估指標
label 0 label 1 prcdict 0 tp真陽性 fn假陰性 漏診 predict 1 fn假陰性 誤診 tn真陰性 acc tp tn tp fn fp tn 被正確 的樣本 所有樣本 用來衡量模型的漏診率 sensitive tp tp fn tp ground ture p 真陽...
kmeans及模型評估指標 模型的評估指標
想必大家都知道,構建機器學習模型就是為了能夠更好的訓練我們的資料集,使得模型的準確率達到最大,那麼當我們構建好了我們的學習模型,可以通過哪些指標來評估我們模型的好壞呢?這就是我今天要給大家介紹的內容。一.精確率與召回率 1.混淆矩陣 在分類過程中,結果與正確標記之間存在四種不同的組合,構成了混淆矩陣...