神经病变。患有感觉神经病变的患者经常会因异常的剪切、摩擦和压力而导致脚上长出老茧。由于缺乏保护性感觉,皮肤会继续受到创伤,并最终在老茧下破裂,导致糖尿病足溃疡 (DFU) 的形成。全接触石膏固定 – 糖尿病足溃疡的黄金标准治疗方法 压力卸载是糖尿病足溃疡管理的关键要素。它可以通过多种方式实现,包括全接触石膏固定 (TCC)。TCC 有助于重新分配足底力量并有助于伤口愈合。文献显示,TCC 的愈合率最高,被认为是糖尿病足溃疡的黄金标准治疗方法。如果 TCC 是糖尿病足溃疡的主要治疗方法,为什么不经常使用呢?实施 TCC 的障碍包括但不限于申请所需的知识和技能以及资金。
如果前一种效应占主导地位,则发生的现象称为微动磨损,反之亦然,发生微动疲劳。第二种现象可能更危险,因为它是许多关键部件服务故障的原因,有时甚至导致悲惨的事故。一般而言,微动损伤过程可分为三个不同的阶段,如 Hurricks [1] 所述。第一阶段涉及由于机械磨损而去除接触表面上的氧化层。在最初几个微动循环之后,氧化层已完全磨损,下面的部件材料开始粘附,从而形成微焊缝并增加摩擦系数。额外的负载循环导致微焊缝断裂,形成磨损碎片 [2]。更多的微动循环会导致表面附近发生塑性变形和微裂纹发展,进一步磨损并可能在组件材料和磨损颗粒上形成新的氧化物。这些裂纹的形成与接触边缘(即与非滑移区域的边界)的应力集中相对应。据报道,存在非扩展的微动裂纹 [3、4],这表明虽然微动可能严重影响裂纹的萌生和初始扩展,但远离接触区域的最终裂纹扩展受足够高的应力场控制,就像正常疲劳一样。微动问题与不同类型的接触密切相关 [5]:在不完全接触中,接触面积与法向载荷严格相关,而在完全接触中,应力奇异性对应于尖角引入。众所周知,摩擦完全接触中残余剪切牵引力的增加会进一步限制微动循环中的滑动 [ 6 , 7 ]。不会发生相同的效果
深度学习算法已准备就绪,可帮助解释随访期间监测变化的放射学发现。然而,超声的转化方法很困难,目前受到很大限制。计算机辅助报告程序可以提供很大的帮助,在专家机器学习的适当背景下,它可以构建未来的诊断方向背景。肺超声是一种严重依赖操作员能力的诊断方法,其中人类专业知识部分必须伴随着最合适的设备和适当设置的质量。然而,在阅读肺部图像时,这种严格的临床和定性解释是一个弱点,因为我们的医疗专业人员在执行该程序时具有不同程度的知识和专业知识。在抗击 2019 年冠状病毒疾病 (COVID-19) 的过程中,由于需要预防传染,因此患者状况以及援助和警告方法也存在特殊困难。患者,尤其是家中、救护车和急诊室设施中资源有限的患者,即使对于专业操作员来说也是非常困难的对象,这也是因为胸部超声检查是全接触程序。定量分析使放射学报告更加全面。实际上,一些研究小组已经开始将人工智能 (AI) 视为读取和分析 X 射线和计算机断层扫描 (CT) 扫描的工具,并通过多种深度学习方法帮助诊断和监测 COVID-19。这样做是为了克服诊断程序和干预背景的固有限制。不幸的是,在超声检查中,基于对伪影(尤其是 b 线)的自动读取,使用不适当方法的建议已经得到解决:这是许多人出乎意料地、毫无理由地提出的建议。在这方面,必须强烈重申,量化不稳定和不可靠的伪影,通过机器计数方法测量它们,只是一种神秘和误导的方法,没有任何优势,而且在患者管理中实际上是危险的。目前,所提出的算法不太可能直接取代医生,即放射科医生在超声诊断过程中的判断以及个人责任。这是因为这些方法对明确发现进行分类的特殊性有限甚至缺乏,并且这种诊断具有法医学含义。