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瑞士生物医学工程学会SSBE
修复韧带和肌腱（如韧带和肌腱）的结构软组织面临一些临床挑战。除了韧带和肌腱的血管化和再生能力较差外，还可以通过尽可能解剖的缝合锚来实现最佳固定。这意味着固定主要是在取消骨骼中，该区域的可及性和骨质质量有限。为了提早康复，应快速将关节重新固定，从而将锚点暴露于明显的疲劳和蠕变负荷。SupraFusion®技术为上述临床挑战提供了一种新方法。而不是使用螺纹或倒钩或类似的机械固定，而是借助超声波振动植入锚，从而导致锚锚的聚合物表面液化。纤维中聚合物的液化部分，并增强相邻的取消骨结构。演讲将提供对Suprafusion®技术的基本基础的见解，以及超声液化对生物相容性和生物力学行为的影响。基于当前的临床使用缝合锚，将讨论该技术为运动医学提供最小侵入性解决方案的潜力。
电子书 - 保护您的攻击表面
处理入站和其他基于网络的互联网威胁传统上涉及手动缝合一套不断扩展的安全领域的传统和孤立的工具（例如，电子邮件安全性，应用程序安全性，数据安全性，威胁智能）。这可能会导致安全差距和不可持续的资源水平，以跟上昨天的威胁和优先事项。
通过层次加强学习重新思考决策变压器
决策变压器（DT）是一种创新的责任，利用了强化学习（RL）的跨前结构的最新进展。然而，DT的一个显着限制是其对回忆数据集的轨迹的依赖性，使能力无缝缝合亚壁轨迹。在这项工作中，我们引入了一个通用序列建模框架，用于通过层次RL的角度进行顺序决策进行研究。在做出决定时，高级政策首先提出了当前状态的理想提示，而低级政策随后在给定提示中生成了一项诉讼。我们表明，DT是该框架的特殊情况，并具有某些高级和低级政策的选择，并讨论了这些选择的潜在失败。受这些观察的启发，我们研究了如何共同优化高级和低级政策以实现缝合能力，这进一步导致了新的rl算法的发展。我们的经验结果清楚地表明，所构成的算法在数量控制和导航基准上显着超过了DT。我们希望我们的贡献能够激发RL领域内变压器体系结构的整合。
外科缝合线的高级技术和聚合物材料
医学实践中最大的挑战之一是关闭伤口或缝合线的技术的创新和改进[1]。通用技术包括物理穿孔材料，例如钉书钉或缝合线。这些方法有几个局限性和挑战，例如感染风险[2]，导致持续疼痛，并不总是有效的，在某些情况下可能会导致关闭现场泄漏。可以使用手术或意外损伤后，可以使用这些挑战和局限性聚合物缝合线将身体组织固定在一起或结扎血管[3]。取决于损坏的部位，需要特定的特征来承受身体的自然状况，但是缝合材料的最大特性是其拉伸强度，可以通过纱线的组成和厚度来量身定制。除了强度之外，要考虑的其他重要特性是可吸收性，不育，高结的安全性，缺乏过敏反应和易于处理[4]。除了生物材料的这些特征外，通常用于缝合选择的其他标准还基于所涉及的组织的特性，例如特定的愈合率；患者的伤口状况和总体健康，潜在的术后并发症，外科医生的个人喜好和经验以及经济原因[5，6]。在当前可用的广泛材料组合中，合成和天然聚合物是最常见的目标。
使用UR3E操纵器
近年来，随着机器人技术的发展，医疗保健行业一直在取得显着进步[1]，[2]。由于Covid-19引起的大流行，使用机器人技术的医疗程序的自动化变得至关重要[3]，[4]。机器人正在逐步用于包括手术[5]，康复[6]，诊断[7]和药物输送[8]在内的广泛任务[8]，提供精度，效率和远程操作能力[9]。现代机器人技术具有使用机器人操纵器[10]进行医学检查程序的巨大潜力[10]，这些机器人使用各种末端效应子在特定任务中提供其他功能。如今，机器人臂成为医学研究小组的主要重点[11]。 机器人操纵器具有轻巧的重新配置手臂设计，高精度执行器和运动控制系统。 这些机器人用于需要高度精确和质量的任务性能的医学场景，例如组织缝合[12]，微创手术[13]，[14]和超声检查[15]。如今，机器人臂成为医学研究小组的主要重点[11]。机器人操纵器具有轻巧的重新配置手臂设计，高精度执行器和运动控制系统。这些机器人用于需要高度精确和质量的任务性能的医学场景，例如组织缝合[12]，微创手术[13]，[14]和超声检查[15]。
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将导丝重新插入股骨隧道，并从大腿外侧皮肤中穿出。选择与移植物直径相对应的内窥镜扩孔器，扩孔至可容纳股骨骨块的深度。建议扩孔量超过 2 毫米，以便留出连续缝合环的空间。如果股骨隧道长度小于 30 毫米，骨块的长度不应超过 20 毫米。扩孔器不应离开股骨皮质（图 4）。清理隧道中的任何碎屑，以确保移植物顺利通过。
物理430关于量子力学的注释
在讨论棒球运动的运动时，我们一直在忽略有关棒球的许多细节，例如内部的组成，缝合的模式以及在地面上印有品牌名称。取而代之的是，棒球已经被视为本质上是质量M的一个无结构点。有必要在物理学中做出这样的理想化；现实世界否则太复杂了。，但有时理想化会错过至关重要的事情。看看您是否可以找到以下论点中出了什么问题，它试图证明滚轮（或者就此而言，滚动棒球）永远无法通过地面摩擦静坐。
O-04研究中AI驱动的手动分析，以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士； ER tnm以外的预后标记 p-d-08-black-box-paptation-for-medical-image- ... 关于手术模拟会议的对话 比赛日 CTR指导辐射疗法治疗 引用：Mathews r;沉I;毛lur虫A.心房附属组织作为儿科心脏手术中的自体血管导管。 ACS案件评论 #talkitup 双侧导管导向急性的溶栓 议程2025 ACS癌症会议
O-04研究中AI驱动的手动分析，以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士；医学博士Eric S. Hungness； Amy L. Halverson，医学博士，FACS；以及伊利诺伊州芝加哥的西北大学杰弗里·H·巴尔苏克（Jeffrey H.西北医学 - 西北大学，伊利诺伊州芝加哥，简介：人工智能（AI）可以增强教师教育者对学习者任务绩效的评估。 我们旨在开发一种创新的工具，可以使用计算机视觉和AI在缝合任务过程中跟踪和分析手动运动，以区分新手和专家表现。 方法：我们对一位作者（JAM）进行了视频记录的简单中断缝合任务，该任务（JAM）在缝合板上模拟了专家和新手表演。 使用深度摄像头和开源机器学习和计算机视觉工具（图）记录了每个任务的视频。 使用OpenCV库检索视频帧，然后传递到Google MediaPipe库，该库在每只手上都跟踪21个地标。 intel pyrealsense2每0.1秒钟在3D空间中提取地标的坐标。 总共定义了16个指标，以表征手提动作。 来自这些指标的汇总组数据用于训练多层感知神经网络，以区分专家和新手。 构建了一个评分系统，用于定量评估。 16个指标中有14个可以区分新手和专家组（p值<0.05）。 评分系统已在另外10个专家和10个新手视频上进行了验证。O-04研究中AI驱动的手动分析，以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士；医学博士Eric S. Hungness； Amy L. Halverson，医学博士，FACS；以及伊利诺伊州芝加哥的西北大学杰弗里·H·巴尔苏克（Jeffrey H.西北医学 - 西北大学，伊利诺伊州芝加哥，简介：人工智能（AI）可以增强教师教育者对学习者任务绩效的评估。我们旨在开发一种创新的工具，可以使用计算机视觉和AI在缝合任务过程中跟踪和分析手动运动，以区分新手和专家表现。方法：我们对一位作者（JAM）进行了视频记录的简单中断缝合任务，该任务（JAM）在缝合板上模拟了专家和新手表演。使用深度摄像头和开源机器学习和计算机视觉工具（图）记录了每个任务的视频。使用OpenCV库检索视频帧，然后传递到Google MediaPipe库，该库在每只手上都跟踪21个地标。intel pyrealsense2每0.1秒钟在3D空间中提取地标的坐标。总共定义了16个指标，以表征手提动作。来自这些指标的汇总组数据用于训练多层感知神经网络，以区分专家和新手。构建了一个评分系统，用于定量评估。16个指标中有14个可以区分新手和专家组（p值<0.05）。评分系统已在另外10个专家和10个新手视频上进行了验证。创建工具后，同一位作者将模拟更多的专家和新手表演，并允许该工具根据评分系统预测性能水平：初步结果：使用50个模拟专家和50个新手视频对神经网络进行了培训。分别发现评分的准确性和精度分别为85％和90％。下一步：我们开发了一个创新的基于AI的视频分析框架，能够区分专家和新手的基本缝合技能。该工具有可能通过减少教师培训和评估学习者的需求，在其他医疗任务中使用有意义的医学教育贡献。