XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSurgical
在参加手术专业诊所的患者中对机器人手术的知识，态度，意识和未来期望
大多数参与者（58.6％，n = 178）在21至40岁之间，男性是参与者的52％。许多受访者认为机器人没有进行手术。70.7％的受访者没有听说过机器人手术，媒体是最常见的信息来源。内部损害是机器人手术故障的普遍关注点（51.0％，n = 155）。在21至40岁的参与者与机器人手术更偏爱的参与者之间存在显着关系（p = .027）。喜欢机器人手术的受访者与认为机器人手术更安全并且结果更好的参与者有着显着的关系（p <.001）。不喜欢机器人手术的参与者中有13.9％也大大考虑了成本（χ2= 28.93，p <.001，Cramer的V = .22）。67.2％（n = 43）的受访者更喜欢机器人手术，认为这最终可能会取代当前的做法。
手术 - 迪诺：基础模型的适配器学习内窥镜手术深度估计的基础模型
机器人手术中的抽象目的深度估计在3D重建，手术导航和增强现实访问中至关重要。尽管基础模型在许多视觉任务中表现出出色的性能，包括深度估计（例如Dinov2），但最近的作品观察到了其在医学和外科域特异性应用中的局限性。这项工作介绍了手术深度估计基础模型的低排名适应性（LORA）。方法我们设计了一种基于基础模型的深度估计方法，称为手术 - 迪诺，这是对内窥镜手术深度估计的Dinov2的低级适应。我们建立洛拉层并将其集成到恐龙中，以适应手术特异性领域知识，而不是传统的调整。在训练期间，我们冻结了Dino Image编码器，该编码器显示出出色的视觉表示能力，仅优化Lora层和深度解码器以整合手术场景的特征。结果，我们的模型在MICCAI挑战数据集上得到了广泛的验证，该数据集是从Da Vinci XI内窥镜手术中收集的。我们从经验上表明，手术迪诺的显着性在内窥镜深度估计任务中的表现优于所有最新模型。进行消融研究的分析表明，我们洛拉层和适应的显着作用的证据。结论手术迪诺（Div）揭示了基础模型成功适应手术领域以进行深度估计。结果有明确的证据表明，对计算机视觉数据集中预训练的权重的零拍预测或幼稚的调整不足以直接在手术域中使用基础模型。
对深度学习算法的务实评估可以自动化心脏手术手术室中手持式，护理点的超声心动图
目的：测试通过基于深度学习的自动化算法（自动EF）与辛普森方法估计的EF估计的射血分数（EF）的相关性。设计：一项前瞻性观察研究。设置：宾夕法尼亚大学医院的单中心研究。参与者：研究参与者年满18岁，计划接受瓣膜，主动脉，冠状动脉搭桥移植物，心脏或肺部植物手术。干预措施：这项非干预研究涉及使用飞利浦手动超声设备Lumify获取顶端4腔经胸膜超声心动图剪辑。的测量和主要结果：在对54个剪辑的主要分析中，与辛普森的EF估计方法相比，自动EF的偏差（10.17％）和经验丰富的读取器估计的EF（9.82％）相似，但是自动EF（r = 0.56）的相关性比经验丰富的EDERED EDER-EDEREFER-EXEF（r = 0.80）低于自动EF（r = 0.56）。在次级分析中，当将辛普森方法估计的EF与自动EF估计的EF之间的相关性增加了，当将27种采集应用于分类为足够的27种采集（r = 0.86），但是当应用于27次审判时，将减少为不足（r = 0.46）。结论：适用于对足够图像质量的采集，自动ef产生了与辛普森方法相当的数值估计值。但是，当应用于对图像质量不足的采集时，会在自动EF估计的EF和辛普森方法之间产生差异。经验丰富的读者的视觉EF估计与辛普森在变量和不足的成像条件下的方法高度相关，强调了其持久的临床实用性。2024 Elsevier Inc.保留所有权利。
Orbit-Surgical：...
图1：o rbit -Surgical Simulation基准测试任务。(1) Reach : dVRK Patient Side Manipulator (PSM) to reach a desired position (red sphere), (2) Reach with Obstacles : reach to a desired position (red sphere) with randomly placed obstacle in the scene (blue sphere object; object shape and size are customizable), (3) Suture Needle Lift : lift a suture needle to a desired position, (4) Peg Block Lift : lift a peg block to a desired position, (5) Pick and Place : pick and place a ring on a peg tower, (6) Dual-arm Reach : dual-arm reach to specific desired positions shown with red sphere, (7) Dual-arm Reach with Obstacles : dual-arm reach to specific desired positions (red sphere) with randomly placed obstacles in the scene, (8) Pick and Transfer : pick and transfer a peg block, (9) Needle Handover : handover and regrasp a suture needle, (10) Threaded Needle Pass Ring : handover a threaded suture needle through a ring pole, (11) Gauze Cloth Pick : retrieve gauze and lift it to a desired location, (12) Shunt Insertion : insert a shunt (yellow tube) into larger blood vessel phantom (clear tube), (13) Multi-arm dVRK : needle handover task with camera input from the dVRK Endoscopic Camera Manipulator （ECM），（14）星际范围：星臂达到所需位置。最佳观看的颜色。请参阅orbit-surgical.github.io
增强手术可视化：对基于GAN的图像生成的可行性研究
摘要：唇裂/pa/p/p）是一种普遍的上颌面先天性异常，是由于额骨和上颌过程中的融合失败而引起的。目前，尚无国际商定的唇唇修复的黄金标准程序，并且经常根据外科医生的过去经验和个别患者病例的具体特征选择手术方法。Asher-McDade得分是一种评估单侧裂口手术的广泛使用的工具，依赖于与上颌面区域的美学和对称性有关的标准。但是，尚未开发客观的指标来评估手术成功。本研究旨在结合深度学习和生成对抗网络（GAN）方法，以构建图像生成框架，以产生术后唇部图像，该图像可以用作评估手术成功的标准化参考。我们根据图像嵌入式介绍了图像相似性分数，我们用来验证生成的图像。我们的方法为一组合成面的技术铺平了道路，这些技术可以指导外科医生评估CL/P手术的结果。
请稍候...
条件：您是被分配到野战医院或头颈部手术队中的手术室专家或眼科专家。您的任务是根据外科医生的病例偏好卡或手术病例卡为手术程序准备手术室 (OR)。您拥有一个功能齐全的 OR 套件，所有设备和材料均已备好并可正常使用。所有人员均可在行动期间提供支持。您已获得当地标准操作程序 (SOP)、陆军技术出版物 (ATP) 4-02.10 手术室住院和联合创伤系统临床实践指南 (JTS-CPGS) 部署地点的紧急普通外科手术 (CPG ID:71) . 此任务不应在 MOPP 4 中进行培训。标准：按照 (IAW) ATP 4-02.10 手术室住院以 100% 的准确度准备外科手术，同时使用任务 GO/NO-GO 清单遵守所有执行步骤。特殊条件：在培训此任务时，领导者应结合使用陆军理论的八个相互关联的作战变量的情景/情况：政治；军事；经济；社会；信息；基础设施；物理环境、时间、（PMESII-PT）教育士兵了解作战环境 (OE) 意识，强化价值观，解决当前陆军问题，以完善士兵对陆军作战的理解。PMESIIPT 变量几乎出现在每场冲突中，并作为 OE 的基石。它们可以相互关联、重叠，并共同作为理解 OE 的基础。安全风险：低 MOPP 4：从不
AS，外科技术项目成果报告
留存率 = 按时完成班级的学生总数 ÷ 学生人数（E 入学人数 + TI 转入人数 + RE 重返人数 + D 退学人数）。* 按时完成班级的日期（预计毕业日期）。T 学生人数/E + TI + RE + D）= 留存率
对于JHRR的贡献，请致电电子邮件：editor@jhrlmc.com叙事评论糖尿病和手术现场感染风险：叙事评论
糖尿病患者中遗传和代谢因子的融合，包括感染和细胞和体液免疫防御机制的遗传易感性，可以扩大感染风险（25，26）。局部因素，例如血液供应不良和神经损伤，再加上与糖尿病有关的代谢改变，进一步提高了这种风险。术前血糖控制，特别是在7％以下的血红蛋白A1C（HBA1C）水平维持血红蛋白A1C（HBA1C）水平，与各种手术干预期间感染并发症的降低相关（27，28）。术后感染并发症的后果导致总体结果较差和医疗保健成本升高，尤其是糖尿病患者的感染风险增加和感染性结果的严重程度，尤其是在糖尿病患者中明显。高血糖在术后感染的发展中起着关键作用，旨在通过严格的血糖控制旨在降低术后发病率的策略已证明在糖尿病患者和非糖尿病患者中都有效（28-31）。
预防手术部位感染指南 - 2024年2月...
A.Risk assessment: ......................................................................................................... 4 B. Preoperative Antiseptic Patient Showering: ........................................................... 4 C. Preoperative Hair Removal: ...................................................................................... 4 D. Patient Skin Preparation in the Operating Room (OR) (Surgical Site Preparation): ...................................................................................................................... 5 E. Preoperative Hand/Forearm Antisepsis (Surgical Hand Preparation): ................ 6 F. Management of Infected or Colonized Surgical Personnel: ................................. 10 G. Preoperative Surgical Parenteral Antimicrobial Prophylaxis (AMP): .................. 10 H.血糖控制：.................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
口腔微生物组营养不良和手术结果 新生儿的深髓静脉血栓形成 效果充满光谱 - hemp-on-on-intruction-of- ...
口腔微生物组很复杂，具有多种细菌，病毒和真菌的组成。有6个广泛的细菌门，包括核心口腔微生物组，包括富公司，肌动杆菌，蛋白质细菌，fusobacteria，fusobacteria，bicteroidete s和spirochetes。[2]但是，口腔微生物组也具有可变的方面，可以受到年龄，遗传学，压力，吸烟和感染等基因型和环境因素的影响。[3,4]如果微生物群的动态平衡受到干扰，则具有更具侵略性的致病物种具有引起疾病的能力的更具侵略性的致病物种可能会阻碍有益的微生物群。[5]尽管关于口腔微生物组组成及其对人类健康的影响仍然有很多未知数，但文献已经开始表明，与肠道微生物组相比，口服微生物组更容易获得，但失去障碍可能引起口腔和全身性疾病，例如心血管，神经减毒性疾病和呼吸疾病。[6]在我们对压力对口腔微生物组组成的影响的研究中，初步数据表明，压力会影响口腔微生物组的组成，并导致与各种致病潜力相关的微生物群的增加。[1]口腔微生物组对心理和身体健康的影响并不是一个完全新颖的概念。但是，这是一个断开连接。当前文学