公開日:2020-09-16 | 更新日:2021-03-19 妊娠中期に、少量の出血が…。 「うっすらピンクのおりもの」の原因は? お医者さん、どう対処すべきかを聞きました。 「やってはいけないこと」もあるので要注意です。 ※妊娠中期:妊娠16週(5ヶ月)~27週(7ヶ月) 経歴 1999年 日本医科大学産婦人科教室入局 日本医科大学付属病院 産婦人科研修医 2001年 国立横須賀病院(現 横須賀市立うわまち病院) 産婦人科 2002年 東京都保健医療公社 東部地域病院 婦人科 2003年 日本医科大学付属病院 女性診療科・産科 助手代理 2004年 日本医科大学付属第二病院 女性診療科・産科 助手 現在 石野医院の副院長 どう対処すればいい?
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※この記事はあくまで私の妊娠中の日記をまとめたものです。 体調も症状もその人それぞれ違います。 不安なことがあればすぐに産婦人科の先生に相談してくださいね!
産婦人科医監修|おしるし・破水・陣痛はお産の兆候のひとつだといわれています。しかしそれぞれの意味や出産までの流れ、病院に行くタイミングがよくわからないという人は少なくありません。こちらでは、おしるしの色や量、おしるしがあったあとの陣痛の開始時期、おしるしがあった際の注意点などについて解説します。 更新日: 2020年12月25日 この記事の監修 産婦人科医 藤東 淳也 目次 おしるしとは?陣痛・破水との違いは? 「おしるし」の色や量、期間などに特徴はある? 妊娠8ヶ月の体重増加の目安は？腹痛や出血に注意！ - こそだてハック. おしるしがない人もいる おしるしから陣痛・出産までの流れ 初産婦と経産婦のお産の違い おしるしが来たらどうすれば良い? 出血・痛み・胎動に注意!こんなときは病院を受診しよう おしるしから陣痛までの流れに関する体験談 おしるしがきても慌てず、まずは落ち着こう あわせて読みたい おしるしとは?陣痛・破水との違いは? 妊娠36週(妊娠10ヶ月)を過ぎるといつ赤ちゃんが生まれてもおかしくないといわれています。いよいよ出産を迎えるにあたって覚えておきたいキーワードが、「おしるし」「陣痛」「破水」の3つです。 おしるしとは? 「おしるし」という言葉を聞いたことはあっても、おしるしが具体的にどのようなものなのかはよくわからないという方もいるのではないでしょうか。 おしるしはお産の始まりを示すサインのひとつとされており、分娩の準備段階で起こることがある血性分泌物を指しています。「産徴」とも呼ばれるおしるしは、性器出血の一種です。 出産が近づくにつれて子宮口が開くことで、赤ちゃんが入っている卵膜と呼ばれる袋が子宮壁から剥がれ、出血が起こります。おしるしの量や色は人によって異なり、おしるしがない人もいます。 陣痛・破水との違い 「陣痛」は子宮が収縮することで起こるお腹の張りによる痛みです。本格的な陣痛が始まる前にある不規則な「前駆陣痛」と規則的に起こる「本陣痛」があります。前駆陣痛は、生理痛やお腹がきゅーっとなるなる痛みだと表現する人が多いようです。 「破水」は卵膜が破れて羊水が流れ出ることです。羊水は大量に出ることもあれば、尿もれのように少量ずつ出ることもあります。 「おしるし」の色や量、期間などに特徴はある?
妊娠30週での出血について。 今日午前中トイレで便をした後に鮮血が出ました。 急いで産婦人科を受診しましたが、早産の傾向はなく赤ちゃんも元気でした。 出血に関しては原因不明。今は止まっており普段通りの生活をして大丈夫との事。 週3程度立ち仕事のパートをしていますが休み休みであれば大丈夫と言われました。 上の子の時は妊娠初期にピンクのおりものがチラッとついたことはあったものの鮮血は今回が初めてですごく動揺しました。 同じように妊娠後期で出血があったものの大丈夫だった方はいらっしゃいますか? ?
妊娠8ヶ月目から出産までの期間を「妊娠後期」と呼びます。大きくなった子宮に胃や心臓が押され、動悸や息切れ、胃もたれが起きやすい時期です。胎児は体の器官がほぼできあがりますよ。今回は妊娠8ヶ月目のお腹の大きさや体重増加の目安、赤ちゃんの成長度合い、出産に向けた変化などについてご説明します。 妊娠8ヶ月目はどんな時期?
医学的に、妊娠中のママが持ってよい重さを断言できるわけではありません。 ただし、労働基準法(※1)で妊娠中、出産後のママの仕事における重量物を取り扱う作業には制限が設けられています。 もちろん妊娠中のママが作業に負担を感じる場合には、この限りではありません。 また、妊娠前からの体力やそれぞれの妊娠の経過によって異なり、少しの荷物でおなかが張ってしまうケースもあります。妊娠中は無理をせずに過ごしましょう。 万が一おなかの張りや腹痛が生じ、安静にしても落ち着かない場合は医師に相談しましょう。 ※1参考:「 労働基準法のあらまし(妊産婦等) 」P63 (別表1)(厚生労働省)(2020年10月12日閲覧) 注意が必要な場合は?
ホーム Twitter 2017年9月27日 2019年1月30日 どうも、木村( @kimu3_slime )です。 Twitterのリプライ欄 で、 ドラゴン が「 好みの画像だったんで保存した さらばだ… 」と言っている画像をよく見ます。 気になったので、その 元ネタ・初出 を調べてみました。 ドラゴン「好みの画像だったんで保存した さらばだ」の元ネタ・初出 元ネタ・初出となったのは、 ドラゴンボール漫画版に登場する龍の神様・シェンロン(神龍)のセリフ です。 (C)鳥山 明/集英社 セリフを書き換えたコラ画像 ですね。 元バージョンでは、「 さあ願いをいえ どんな願いも話だけなら聞いてやろう 」と言っています。 コラ画像では、 いかめしい顔をしてそっと画像を保存する ところが面白がられているのでしょう。 「好みの画像だったんで保存した さらばだ…」の画像はいつどこで作られた のか、調べてみてもわかりませんでした。 初出はおそらく ふたばちゃんねる と思われます。 少なくとも 2017年1月 には、ふたばで使われていますね。 無念 Name としあき 17/01/22(日)19:42:28 No. 460335492 このドラゴンいっつもこんなこと言ってんな 引用: また、 2017年3月にはTwitterに存在した と思われます。 好みの画像だったんで保存した さらばだ… — ジダラ (@borgvv) March 17, 2017 保存した。さらばだ… — まめすこ (@kaymzdz5i61) July 1, 2017 「 素敵な絵ですね! 【画像】石原さとみの髪型ショートが似合わない！スタイリングのせい？ | リゾートカフェ. 」とリプライをすることなく、「 さらばだ…… 」と記号的にレスできるのはTwitterに合っているなと思います。 5000兆円 、 バリジスクタイム 、 熱盛 など画像ネタには一定の人気があり、「 保存した 」報告に使える画像が求められていた結果、生まれたのではないでしょうか。 木村すらいむ( @kimu3_slime )でした。ではでは。 こちらもおすすめ 「オイオイオイ死ぬわアイツ」の元ネタ・初出は? 「メンテが明けるとどうなる?知らんのか メンテが始まる」の元ネタ・初出は? 豪華なフォントで「5000兆円欲しい!・森鴎外」ロゴの元ネタ・初出は? 黒人ダンス「バジリスクタイム」の元ネタ・初出・流行のきっかけは?
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毎日手軽に野菜を食べたい方におすすめなのが「ダイレクトフリージング」という野菜の保存方法。野菜を切ったらそのまま冷凍、使いたいときに使いたい量だけ取り出してそのまま調理できるので、圧倒的時短&野菜の保存が可能になるのです。その基本の手順と向いている野菜、さらに調理方法までご紹介します。 「ダイレクトフリージング」とは? 「ダイレクトフリージング」とは、洗った野菜を調理しやすい大きさに切り、生のまま冷凍する保存方法のこと。使うときは、凍ったままの野菜をそのまま加熱調理することができるので解凍の手間も不要。野菜の味を損なうこともなく、手軽に食べることができます。 ■メリット :これまでは「茹でて冷ましてから保存」「下味をつけてから保存」「調理してから保存」といった手順を踏んで冷凍していた方も多いかもしれませんが、そんな手間を割愛。手順が減るので楽ちんで保存でき、しかもカットされているので調理の手間が減ります。また、余らせがちな野菜も、腐らせたりダメにしたりすることが減るので、余すことなく有効活用できます。 ■注意点 :ダイレクトフリージングに向いた野菜とそうでない野菜があります。また、凍ったまま加熱調理が必須なので、調理法が限定されます。特に生食はできないのでご注意を。たとえば、買ってきた野菜の半分は生でいただき、残った半分を冷凍するなどしていただくと、バランスよく、いろいろな調理法の野菜料理を楽しめるのではないでしょうか。 ダイレクトフリージングの基本の手順 <必要な道具> ・冷凍用密閉袋(ジップロックなど) ・金属製トレイ ※金属トレイ上で冷凍すると、野菜を素早く冷凍できます。 <基本の手順> 1. 野菜を洗い、水気を切り、調理しやすい大きさに切る。※切り方は基本的に薄切りで。 2. Pop Team Epic, Popuko, looks official / 好みの画像だったんで保存した さらばだ・・・ - pixiv. 冷凍用保存袋に入れ、空気を抜き、平らにする。※詰め過ぎない。重ならないようにするのがポイント。 3.
ページ 2 / 32 前へ 次へ 名無したんEX 仮メンバー 2020年12月7日 13:21 2020年12月7日 13:50 2020年12月7日 15:32 超でっかいハリボテ 2020年12月7日 21:30 2020年12月7日 21:31 2020年12月8日 14:38 2020年12月8日 14:53 2020年12月8日 17:18 2020年12月8日 20:27 2020年12月8日 20:49 星野ひかるは昭和のAVアイドル女優の一人だったかな 2020年12月8日 21:05 2020年12月8日 21:38 小倉優子子供みたいな顔してんな 2020年12月8日 21:42 >> 30 >> 31 平成02年デビュー 2020年12月8日 21:44 あー、確かに90年代の香りだわこれは 2020年12月9日 17:02 2020年12月10日 14:13 2020年12月10日 22:04 2020年12月11日 13:15 2020年12月11日 15:57 2020年12月12日 11:56 返信する場合は ログイン または 登録 してください (半角二次元の移転先は『にじげんピンクダーク』です)
???? もはやどんな用途で使われるかどうかもピンとこない。。。 改めてもう一度訊きます。一度じゃ理解できない。。。 今回のサービス仕様を考えたときにわりとしっくり来たのがこれです。 教師なし学習に分類されるみたいで、 モデルの画像を分類しておいて、芸能人の画像がどれに近いかも予め本手法で求めることができるそうです。 つまり、ユーザーが入力した画像で、各クラスのうちどれが一番好みに近いかを考えて、それを出力することができます。 学習済みのモデルを作るというよりかは、本当にシンプルに分類って感じがします。 当初思っていたイメージとは異なりますが、画像を分類できる技術がディープラーニング以外でも実現できるのであれば、ディープラーニングを使う必要性はなさそうです。 問題はこれをどうやってクラス分けするかってことですが、、、 単純に画像のピクセル値を値にするか、肌の色とか髪の色とか目の大きさとかを評価して数値化してそれを分類させるって感じなのかな? 強化学習も割とありえるやり方である気がしてきていて、 画像を読み込ませて、「タイプ」だったら報酬を与えるし「苦手」だったら罰を与える的なやりかたをする。 でもなんか趣旨が違う気がするので、クラスタ分析よりこちらを採用する理由はないかな、と結論づけました。 このモデルを好きになった人はこのモデルも好きになる確率が高いといったことを学習させていくイメージのようです。 でも、これだとサービスを成長させるときには使えるけど、初期リリースには導入ができないのではという気がします。 協調フィルタリングと近い感覚でした。 クラスタリングの発想の延長で、画像の類似度さえ求めておいて、事前にサンプル用のモデルさんの画像と有名人の顔の類似度を相互に求めておいて、ユーザーの入力に対して一番類似度の合計が高くなるような有名人を選べばいい、という発想が出てきました。 下記の記事をひと通り見た感じ、できそうな気がしています。 ディープラーニングを使わない顔認識3 CNN編 - ニートがプログラミングするブログ(はてな出張所) AIを使って顔画像から「常連さん」を判定しよう! | Future Tech Blog - フューチャーアーキテクト #future_architect @future_techblog さんから Python + OpenCVで画像の類似度を求める by @best_not_best on @Qiita 特にPython+OpenCVで柴犬を分類する記事が、ヒトの顔写真から好みの芸能人を探し出すユースケースに近いように思います。 レコメンドに浸透していくDeep Learning: 大手サービスの実用例から最新アルゴリズムを概観する | DeepAge ざっと調べた感じ、このあたりの記事が参考になりそうです。 ディープラーニングしかないと思っていたけど、いろいろな手段を聞くと画像の類似度を求めるアルゴリズムを使うのが最も現実的なようです。 自分の中に手段の引き出しがなさすぎて、こんなに沢山の方法があるものだとびっくりしました。 いくつかは名前や概要は知っていたものの、AIができていく過程で化石になった技術だと勝手に決めつけていたのだが、それも適材適所であることを肝に銘じておこうと思いました。 Why not register and get more from Qiita?