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夏洛特·麦克斯·约翰内斯堡学术医院围手术期管理和皮瓣手术结果的方面
使用频率和百分比描述了分类变量。使用均值和标准偏差（SD）总结数据。为了测试分类变量与瓣效果之间的关联，如果细胞中至少20％的预期值<5。对与皮瓣存活相关的因子进行了单变量的逻辑回归分析。然后将具有P值≤0.1的因子用于多变量回归分析。比较，P值<0.05被认为具有统计学意义。
使用基于上的咽部皮瓣来手术管理肠咽部咽喉不足：一项队列研究
咽咽功能不全是根据言语病理学家的正式评估来诊断的。诊断既涉及感知语音评估，又涉及咽咽功能的动态评估。通过鼻腔内镜检查进行了咽咽功能的动态评估，该功能可以直接可视化尾咽括约肌闭合。观察到的尾咽闭合模式又可以用来指导算法方法选择手术技术。2–6传统上，对于冠状闭合模式，粘膜移动良好，但咽壁效果不佳，括约肌咽部成形术是为了保留现有的pa骨移动性的努力。相反，对于矢状或圆形闭合图案，侧壁移动良好，但绒毛效率不佳，咽瓣受到青睐，以保留现有的横向壁迁移率。
脂肪衍生的间充质干细胞对大鼠腹肌腹肌肌皮瓣的生存能力的影响
简介：腹肌腹肌肌皮（TRAM）皮瓣用于乳房重建，但涉及坏死的风险。脂肪组织衍生的间充质干细胞（ADSC）可用于刺激新血管形成并降低TRAM瓣坏死的风险。AIM：确定ADSC对大鼠的TRAM瓣生存力的影响。方法：将二十四个Wistar-Epm大鼠分布成三组（n = 8）。在所有动物中均进行右尾部的小束瓣，并且是小组电车进行的唯一手术。分别在α -MEM和α -MEM -SC组中分别进行了皮内注射α -MEM培养基和含有荧光标记的ADSC的α -MEM的α -MEM的其他程序。确定了皮瓣坏死的百分比，并分别使用免疫组织化学分析和荧光显微镜评估了TRAM皮瓣中干细胞中干细胞的分布水平。结果：在α -MEM -SC组中观察到的坏死百分比低于在组和α -MEM中观察到的，分别为23.36％和50.42％和53.57％（p <0.05）。在皮瓣的IV区中，α -MEM -SC组中血管数量的数量大于其他组（p <0.05）。多个干细胞。在组TRAM或α -MEM中观察到没有干细胞。结论：ADSC提高了TRAM襟翼生存力和大鼠皮瓣IV区的血管数量。
![人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] 麦克马斯特大学 Michael G. DeGroote 医学院，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后标准护理是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是为分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献提供框架。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统评价以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合情况和术后 1 个月内的并发症。次要结果包括效益分析](/simg/g:\will\search\icon\source\e\e9689b8e3c5cc5a4c1f68e573ab7a476c9a26886.png)
人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] 麦克马斯特大学 Michael G. DeGroote 医学院，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后标准护理是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是为分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献提供框架。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统评价以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合情况和术后 1 个月内的并发症。次要结果包括效益分析
人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] Michael G. DeGroote 医学院，麦克马斯特大学，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后护理标准是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是提供一个框架，用于分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统回顾，以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型的研究。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合和术后长达 1 个月的并发症。次要结果包括分析使用机器学习模型评估皮瓣手术后结果的利弊。研究将由两名独立审阅者筛选；将使用 Cochrane 偏倚风险工具评估偏倚风险，并使用 QUADAS-2 工具评估方法学质量。讨论：该协议将提供综述框架，总结当前探索人工智能对皮瓣手术结果的作用的文献。结果将有助于为外科医生提供当前应用的概述，并确定潜在的进一步研究和开发领域。结论：由于目前的临床实践是定期的床边监测，整合人工智能可以使该过程对患者更高效、更准确、更安全，并减少劳动力负担或医疗保健系统成本。本综述有助于确定潜在和改进的领域，从而进一步帮助实现皮瓣手术后的成功结果。关键词：人工智能；机器学习；皮瓣手术；结果；并发症；术后；监测；皮瓣成功介绍皮瓣手术
基于模型的安全分析 - informatik.hu-berlin.de
• 自动襟翼功能 – 根据负载自动调整襟翼位置 • 关键事件 – 不对称襟翼位置 – 动力失控 – 由于自动襟翼功能导致襟翼意外缩回 • 广泛监控 – 检测关键事件
基于模型的安全分析 - informatik.hu-berlin.de
• 自动襟翼功能 – 根据负载自动调整襟翼位置 • 关键事件 – 不对称襟翼位置 – 动力失控 – 由于自动襟翼功能导致襟翼意外缩回 • 全面监控 – 检测关键事件
基于模型的安全分析 - informatik.hu-berlin.de
• 自动襟翼功能 – 根据负载自动调整襟翼位置 • 关键事件 – 不对称襟翼位置 – 动力失控 – 由于自动襟翼功能导致襟翼意外缩回 • 全面监控 – 检测关键事件
基于模型的安全分析 - informatik.hu-berlin.de
• 自动襟翼功能 – 根据负载自动调整襟翼位置 • 关键事件 – 不对称襟翼位置 – 动力失控 – 由于自动襟翼功能导致襟翼意外缩回 • 全面监控 – 检测关键事件
基于模型的安全分析 - informatik.hu-berlin.de
• 自动襟翼功能 – 根据负载自动调整襟翼位置 • 关键事件 – 不对称襟翼位置 – 动力失控 – 由于自动襟翼功能导致襟翼意外缩回 • 全面监控 – 检测关键事件
Microsoft Word - 主动差速齿轮箱驱动的多功能高升力系统分析 - v3d0.docx
摘要 进行了飞行动力学评估，以分析使用外襟翼进行滚转控制的能力。根据空客 A350 襟翼系统架构，外襟翼可以通过使用所谓的主动差动齿轮箱 (ADGB) 独立于内襟翼展开，两种不同的概念被认为可能有利于实现预期目的。在这两种概念中，为了减轻重量和降低系统复杂性，都拆除了内副翼，外襟翼与外（低速）副翼一起执行（全速）滚转控制。概念 1 包括通常的襟翼几何形状和外副翼，而概念 2 包括外襟翼，其沿翼展方向延伸了内副翼的长度。在所呈现的分析中未考虑滚转扰流板。飞行动力学评估表明，为了满足认证规范 CS-25 和操纵质量标准的要求，襟翼偏转率至少需要达到 16°/s。系统分析表明，现有 ADGB 仅能使襟翼以最大速率 0.43°/s 偏转，或略作修改后为 1.4°/s 偏转 _____________________________________________