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整合粒子群演算法及蜜蜂交配演算法於人工生殖成功率之預測

為了解決液態氮冷凍治療費用的問題，作者朱彥達 這樣論述：

台灣人工生殖 (In vitro fertilization, IVF) 技術享譽國際醫學界，隨著現代人生活與工作壓力的增加，不孕夫妻的比率越來越高，求助醫療所之不孕症患者日益增加。人工生殖試管嬰兒的整個流程步驟，包括病患的基本資料建檔、病患的藥物注射給予、開刀房手術取卵、受精、胚胎的培養、胚胎的記錄、胚胎的植入、多餘胚胎的冷凍保存、冷凍胚胎的植入、懷孕的最終結果(流產、子宮外孕或足月生產等)紀錄，及實驗室的品質管制 (如CO2培養箱、液態氮桶監內液態氮監控、培養液PH值監控) 等階段，由於內容相當複雜，而且每一細部的環節皆會影響到懷孕率最終成果。然而試管嬰兒的療程費用是相當昂貴的，且受療者

須忍受身心的考驗也易引發一些副作用如：出血、感染、膀胱穿刺等。而且成功懷孕因素眾多，醫師雖可以依病人年齡、卵泡刺激素(Folliclestimulating hormone)及不孕症的診斷等臨床經驗來決定成功懷孕機率的大小，但有許多其他因素也會影響IVF的成功率，如卵子及精子的品質、植入胚胎的數量及是否有子宮卵巢的病變等，醫師卻很難針對每一組IVF受療者擬定個別的治療決策。本研究採用資料探勘(Data mining, DM)的技術，結合粒子群最佳化方法與蜜蜂交配演算法等技術分析IVF資料庫，探討影響IVF成功或失敗主因及成功因素的規則，建構一套預測模式。研究結果以期能提供給醫師及不孕症患者相關

診斷時的決策參考。