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用于鼻整形手术图像模拟的人工智能工具
摘要 在鼻整形术咨询期间，外科医生通常会创建预期结果的计算机模拟。人工智能模型 (AIM) 可以学习外科医生的风格和标准并自动生成模拟。本研究的目的是确定 AIM 是否能够模仿外科医生的标准来生成美容鼻整形手术的模拟图像。这是一项在 2019 年 11 月的鼻整形术会议期间对耳鼻喉科住院医生和专科医生进行的横断面调查研究。随机显示由外科医生和 AIM 创建的鼻整形术模拟的连续图像。参与者使用七点李克特量表来评估他们对所展示的模拟图像的同意程度，其中 1 表示完全不同意，7 表示完全同意。122 名医生中有 97 名同意参加调查。参与者和外科医生之间的平均一致性水平为 6（四分位距或 IQR 5 – 7）；参与者和 AIM 之间的平均一致性水平为 5（IQR 4 – 6），p 值 < 0.0001。68.4% 的时间（95% 置信区间或 CI 64.9 – 71.7），评估人员完全或部分同意 AIM 的模拟结果。77.3% 的时间（95% CI 74.2 – 80.3），他们完全或部分同意外科医生的模拟结果。AIM 可以模拟外科医生的审美标准，生成计算机模拟的鼻整形图像。这可以让患者在面对面咨询之前对鼻整形术的可能结果有一个真实的近似值。该研究的证据级别为 4。
事先授权要求|健康网供应商图书馆
(includes f or gynecomastia or macromastia) • Dermatology, such as chemical ex foliation and el ectrolysis, dermabrasions and chemical peels, laser treatment or skin injections and implants • Excision, excessive skin an d subcutaneous tissue (including lipectomy and panniculectomy) of the abdomen, thighs, hips, legs, buttocks, forearms,手臂，手，垫子下的f和其他区域•眼睛或眉毛手术，例如骨整形术，眉毛ptosis或can骨成形术•肌肉皮瓣•鼻手术，例如隆鼻术或腹膜成形术•耳塞•耳管•penile植入物•治疗Varicose素脉
2025 Blue Medicare CPT代码需要事先授权
代码描述日期的日期日期为11920年，tatooing，无溶性不溶的不透明色素以纠正颜色缺陷5/31/2019的皮肤，包括Micropigmentaɵon。 6.0平方cm或更少的11921 tatooing，皮内引入不溶性不透明色素，以纠正5/31/2019皮肤的色彩缺陷，包括微色素； 6.1至20.0平方cm 11922 tatooing，无溶性不溶性不透明色素的tatooding，以纠正5/31/2019皮肤的颜色缺陷，包括微色素；每个添加20.0 sq cm或部分列表（以代码为代码，分别列表）01999 01999未列出麻醉程序（S）5/31/2019 15730 Midface -flap（IE，ZygomaMose，Zygomaɵcofacial -flp ap ap aff ap aff appaf）in PreserveREvSEREVAING a PRESERVAIL of PRESERVEREVAINE in PRESEVER of PRESERVEREREVEAL of PRESERVAL of PRESERVEREREVER of PRESERVEREVAILE（s）153 33 33 16/s）5/31/s）5/31/s）心脏或筋膜皮ap;头颈部和命名为血管的头颈5/31/2019椎弓根（即，拳击剂，Genioglossus，颞叶，咬肌，s骨，胸骨骨质骨，肩cap骨）15775 punchgraō用于植发植物； 1至15 PunchGraōs5/31/2019 15776 PunchGraō用于毛发移植；超过15个拳打格拉斯5/31/2019 15780皮肤表面；总脸（例如用于痤疮疤痕，细皱纹，rhyɵds）5/31/2019 15781皮肤表面；节段，面部5/31/2019 15782皮肤表面；区域性，除了面对5/31/2019 15783皮肤外观；超级，任何地点（例如，去除塔图）5/31/2019 15786磨损；单个病变（例如，角膜病，疤痕）5/31/2019 15787磨损；每个添加4个病变或更少的病变（2019年5月31日为5/31的代码中分别列表）15788 Chemical Peel，面部；表皮5/31/2019 15789化学果皮，面部；皮肤5/31/2019 15792化学果皮，非种族；表皮5/31/2019 15793化学果皮，非种族； Dermal 5/31/2019 15819宫颈成形术5/31/2019 12/31/2024 15820 BLEPHAROPELSTUST，下眼睑； 5/31/2019 15821骨整形术，下眼睑；带有大量椎间盘突出的脂肪垫5/31/2019 15822尿路成形术，上眼睑； 2019年5月31日15823骨整形术，上眼睑；皮肤过度重降低盖5/31/2019 15824rhyɵdctomy;额头5/31/2019
瑞芬太尼与硝酸甘油治疗低血压的疗效对比
背景：在围手术期，尤其是面部整形手术中，通常使用控制性降压麻醉来减少失血并提供理想的手术视野。目的：评估硝酸甘油和瑞芬太尼在原发性开放式鼻整形术控制性降压麻醉中的降压作用。方法：2021 年 6 月至 10 月在伊拉克埃尔比勒的 Rizgary 教学医院进行了一项前瞻性、比较、随机、双盲研究。80 名患者随机分为两组，分别给予硝酸甘油或瑞芬太尼，以将平均动脉压保持在 50 至 60 mmHg 之间。测量并比较心率、收缩压和舒张压、术中失血量、手术视野质量和手术持续时间。结果：硝酸甘油组和瑞芬太尼组的患者均达到了收缩压、舒张压和平均动脉压目标，结果相似。但瑞芬太尼组和硝酸甘油组手术时间有统计学差异（分别为135.3和145.3分钟）。两组心率有明显差异。瑞芬太尼组术中失血量减少，术野质量更高，外科医生满意度明显更高。结论：硝酸甘油和瑞芬太尼持续输注是一种可靠有效的方法，可通过达到目标平均动脉压来实现控制性降压。瑞芬太尼在限制失血、减少手术时间和维持良好血流动力学（尤其是心率）方面优于硝酸甘油。
嗅觉功能障碍的神经解剖学相关性
简介：我们之前证明中枢嗅觉网络内具有功能显著的结构可塑性，与慢性鼻窦炎 (CRS) 手术治疗后嗅觉改善有关。为了证实和扩展这些发现，本研究的主要目的是确定在混合原因非 CRS 嗅觉功能障碍 (OD) 患者中，这些相同区域在接受功能性中隔鼻整形术 (fSRP) 后是否会发生功能显著的结构可塑性。之前已证明 fSRP 可以改善嗅觉功能，本研究的次要目的是初步了解 fSRP 影响嗅觉的机制。方法：我们对 20 名接受 fSRP 的参与者进行了一项试点前瞻性多模式神经影像学研究，包括混合原因非 CRS OD 患者以及嗅觉正常的手术对照。参与者接受了心理物理嗅觉测试、鼻腔气道评估、结构和功能神经影像学检查。该测试在患者术前和术后进行，在对照组中于术前进行。结果：手术后，平均心理物理嗅觉评分有统计学和临床意义的改善。这与中枢嗅觉网络区域（前扣带回、眶额皮质、岛叶、颞极）的结构和功能可塑性有关。心理物理评分的改善与双侧鼻腔气流测量值的变化显着相关，而与气流对称性测量值的变化无关，这表明改善整体气流比矫正隔偏更重要。结论：这项研究强调了这些神经解剖区域作为嗅觉功能和功能障碍的潜在结构相关性的重要性。我们的研究结果也为 fSRP 对嗅觉的机制影响提供了初步见解。进一步的研究可以研究这些区域作为 OD 个性化生物标志物的效用，以及 fSRP 在治疗 OD 中的作用。
Antonio Forte Ph.D.，M.D。合着者（S）： - 利用 2025年度研究日海报摘要Tyler Lu M.S. ... Jakob Liever NeuroInsight：AI驱动的创伤大脑... 羟基氯喹对B细胞的Chongmin Huan效应... 护理学院公告2023-2024
利用生成文本来对AI模型进行图像探索审美整形外科的种族，性别和年龄，尚不清楚各种患者人群的代表性和包括图像AI模型的代表性和包含。因此，该项目探讨了AI模型产生的图像中种族，性别和年龄的多样性：DALL-E3，Midjourney和Adobe Firefly，以响应着针对流行美学程序的提示：致命的美学方法：脂肪，脂肪成形术和隆鼻。提示旨在要求每种AI模型为每个性别，种族和年龄组合生成手术结果的图像，以及用于吸脂术，骨整形术和隆鼻术的图像：男性与女性，白人或白人，黑人或非裔美国人或非裔美国人，拉丁裔或拉丁裔或西班牙裔或年龄组：20-30岁：20-30岁：20-30岁，31-45岁以上。通过Fitzpatrick和Monk量表评估了每个生成的图像以表示肤色，并使用4项问卷进行性别率。KRUSKAL-WALIS检验用于对成对比较的3个模型（P <0.05）和Wilcoxon Rank Sum测试之间的连续变量进行整体比较（P <0.017，基于Bonferroni方法进行调整后，用于多个比较）。Fischer的East检验用于对3个模型（P <0.05）和成对比较（P <0.017）之间的分类变量进行整体比较。浅色肤色（fitzpatrick i-iii＆Monk 1-5）之间没有显着差异与深色肤色（Fitzpatrick IV-VI和Monk 6-10）与图像生成型模型（p = 0.26＆p = 0.31）之间。通常在所有3种AI模型（P <0.0001）以及对衰老的描绘时（P = 0.0009）进行了显着差异。似乎具有包容性和浅色肤色和深色肤色的公平代表，但是关于性别偏见的描绘仍然有改善的余地。