XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System膝盖
截肢后如何护理自己（膝盖以上或膝盖以下）
密歇根医学是针对与您情况相同的典型患者的。它可能包含非密歇根医学创建的在线内容链接，密歇根医学对此不承担任何责任。它不能取代您的医疗保健提供者的医疗建议，因为您的经历可能与典型患者不同。如果您对本文档、您的病情或治疗计划有任何疑问，请咨询您的医疗保健提供者。
NHS中的机器人技术 - 膝盖
c辅助手术具有成本效益，但是目前尚不清楚这种增加的成本是否合理。成本效益，这不仅会评估患者报告的结果是否有显着改善，而且还将评估这种特定的机器人技术是否具有成本效益。Racer是一项NIHR资助的多中心，随机对照试验，比较Mako机器人手臂辅助手术与手动全膝关节置换术，并可能在2023年接近招募。
用于治疗膝盖的干细胞疗法...
膝盖骨关节炎膝关节骨关节炎（KOA）是一种肌肉骨骼疾病，会导致膝关节1中关节软骨的进展，导致慢性疼痛和功能丧失。患者典型地表现出疼痛和僵硬，这是长时间的疼痛和僵硬。膝盖骨关节炎由于肥胖，人口衰老和缺乏练习1而在全球范围内较高且越来越多。多种合并症，例如高血压，糖尿病和心脏血管疾病，也与骨关节炎3有关。一个普通的KOA的人在一生中花费近15,000美元的相关医疗费用2。回报，这对患者和医疗保健系统产生了重大的生态影响1。
总膝盖替代品的碳足迹
目标。对包括手术，麻醉和工程在内的操作环境足迹的详细量化很少见。我们检查了所有这些方面，以找到操作的温室气体排放。方法。我们对10名接受总膝盖置换的患者进行了生命周期评估，收集了所有手术设备的数据，清洁的能量需求以及手术室的能源使用。麻醉数据来自我们的先前研究。，我们使用生命周期评估软件将能源和材料使用的输入转换为kg Co 2 E排放中的输出，使用蒙特卡洛分析的置信区间为95％。结果。平均碳足迹为131.7公斤CO 2 E（95％置信区间：117.7-148.5 kg CO 2 E）;手术是最重要的（104/131.7 kg CO 2 E，80％），麻醉的贡献较小（15.0/131.7 kg CO 2 E，11％）和工程（11.9/131.7千克CO 2 E，9％）。温室气体排放的主要手术来源是：用于消毒和蒸汽消毒和蒸汽可重复使用的设备（43.4/131.7 kg co 2 E，33％），一次性设备（34.2/131.7 kg co 2 E，26％），单独使用聚丙烯13.7/131.7 kg Co 2 E（11％）（11％）（11％）（11％）（11％） （15％）。用于能源使用，主要贡献者是：加热（6.7千克CO 2 E）和加热，冷却和风扇（4千克CO 2 E）。结论。总膝盖替换的碳足迹等于在标准的2022澳大利亚汽车中驾驶914公里，手术贡献了80％。这样的数据提供了通过审慎的设备使用，更有效的蒸汽灭菌和可再生用电以及减少一次性浪费来减少操作的碳足迹的指导。
临床膝盖研究员：骨科绘制...
与GMC良好医疗实践中规定的患者和同事（2013年）所述。附录骄傲的价值观这些都是谢菲尔德教学医院NHS基金会信托基金会的所有员工都将在他们所做的一切中证明。p首先 - 确保我们所服务的人是我们所做的事情的核心 - 要善良，尊重，公平和价值多样性 - 庆祝我们的成功，持续学习，确保我们改善我们 - 与他人合作 - 与他人合作 - 对我们的行为有效，有效，对我们的行为有效，
急性运动相关的膝盖受伤
体育在澳大利亚非常受欢迎，每年，全国一半以上的人口参加体育活动。1尽管这对身体和心理健康有很多好处，但膝盖受伤很常见，尤其是在旋转和联系体育方面，例如澳大利亚规则足球，橄榄球联盟，橄榄球联盟，触摸足球，篮球，足球，足球和篮球。澳大利亚的前交叉韧带（ACL）重建最高。2名伤害膝盖的运动员在年轻时患有膝盖骨关节炎的风险增加。3管理范围从简单的急救和支撑到复杂的手术重建，但应始终包括受监督的康复以及个性化的策略，以促进终身参与运动和骨关节炎的风险降低。4
评论 - 锂离子电池老化轨迹中的“膝盖”
1 美国斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国2号机械工程系，卡内基·梅隆大学，卡内基·梅隆大学，宾夕法尼亚州匹兹堡，宾夕法尼亚州，美国3 WMG 3 WMG，沃里克大学，沃里克大学，沃里大学，沃里大学，英国伊斯兰国际王国伊斯特省伊斯兰教委员亚兴大学，德国亚兴，6数学学院，爱丁堡大学，爱丁堡，英国爱丁堡大学7中心7中心（CMA）（CMA），FCT，FCT，UNL，Caparica，Caparica，葡萄牙8夏威夷自然能源学院10英国牛津大学工程科学系11 Infocomm研究研究所，科学，技术与研究机构（A*star），新加坡康纳西斯，新加坡12 Sandia National Laboratories，新墨西哥州阿尔巴克基，美国，美国机械工程系，辛辛那提大学，美国机械工程学，美国纽约市米歇尔大学14号。美国密歇根州阿堡，美国美国斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国2号机械工程系，卡内基·梅隆大学，卡内基·梅隆大学，宾夕法尼亚州匹兹堡，宾夕法尼亚州，美国3 WMG 3 WMG，沃里克大学，沃里克大学，沃里大学，沃里大学，英国伊斯兰国际王国伊斯特省伊斯兰教委员亚兴大学，德国亚兴，6数学学院，爱丁堡大学，爱丁堡，英国爱丁堡大学7中心7中心（CMA）（CMA），FCT，FCT，UNL，Caparica，Caparica，葡萄牙8夏威夷自然能源学院10英国牛津大学工程科学系11 Infocomm研究研究所，科学，技术与研究机构（A*star），新加坡康纳西斯，新加坡12 Sandia National Laboratories，新墨西哥州阿尔巴克基，美国，美国机械工程系，辛辛那提大学，美国机械工程学，美国纽约市米歇尔大学14号。美国密歇根州阿堡，美国美国斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国2号机械工程系，卡内基·梅隆大学，卡内基·梅隆大学，宾夕法尼亚州匹兹堡，宾夕法尼亚州，美国3 WMG 3 WMG，沃里克大学，沃里克大学，沃里大学，沃里大学，英国伊斯兰国际王国伊斯特省伊斯兰教委员亚兴大学，德国亚兴，6数学学院，爱丁堡大学，爱丁堡，英国爱丁堡大学7中心7中心（CMA）（CMA），FCT，FCT，UNL，Caparica，Caparica，葡萄牙8夏威夷自然能源学院10英国牛津大学工程科学系11 Infocomm研究研究所，科学，技术与研究机构（A*star），新加坡康纳西斯，新加坡12 Sandia National Laboratories，新墨西哥州阿尔巴克基，美国，美国机械工程系，辛辛那提大学，美国机械工程学，美国纽约市米歇尔大学14号。美国密歇根州阿堡，美国美国斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国2号机械工程系，卡内基·梅隆大学，卡内基·梅隆大学，宾夕法尼亚州匹兹堡，宾夕法尼亚州，美国3 WMG 3 WMG，沃里克大学，沃里克大学，沃里大学，沃里大学，英国伊斯兰国际王国伊斯特省伊斯兰教委员亚兴大学，德国亚兴，6数学学院，爱丁堡大学，爱丁堡，英国爱丁堡大学7中心7中心（CMA）（CMA），FCT，FCT，UNL，Caparica，Caparica，葡萄牙8夏威夷自然能源学院10英国牛津大学工程科学系11 Infocomm研究研究所，科学，技术与研究机构（A*star），新加坡康纳西斯，新加坡12 Sandia National Laboratories，新墨西哥州阿尔巴克基，美国，美国机械工程系，辛辛那提大学，美国机械工程学，美国纽约市米歇尔大学14号。美国密歇根州阿堡，美国美国斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国2号机械工程系，卡内基·梅隆大学，卡内基·梅隆大学，宾夕法尼亚州匹兹堡，宾夕法尼亚州，美国3 WMG 3 WMG，沃里克大学，沃里克大学，沃里大学，沃里大学，英国伊斯兰国际王国伊斯特省伊斯兰教委员亚兴大学，德国亚兴，6数学学院，爱丁堡大学，爱丁堡，英国爱丁堡大学7中心7中心（CMA）（CMA），FCT，FCT，UNL，Caparica，Caparica，葡萄牙8夏威夷自然能源学院10英国牛津大学工程科学系11 Infocomm研究研究所，科学，技术与研究机构（A*star），新加坡康纳西斯，新加坡12 Sandia National Laboratories，新墨西哥州阿尔巴克基，美国，美国机械工程系，辛辛那提大学，美国机械工程学，美国纽约市米歇尔大学14号。美国密歇根州阿堡，美国美国斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国2号机械工程系，卡内基·梅隆大学，卡内基·梅隆大学，宾夕法尼亚州匹兹堡，宾夕法尼亚州，美国3 WMG 3 WMG，沃里克大学，沃里克大学，沃里大学，沃里大学，英国伊斯兰国际王国伊斯特省伊斯兰教委员亚兴大学，德国亚兴，6数学学院，爱丁堡大学，爱丁堡，英国爱丁堡大学7中心7中心（CMA）（CMA），FCT，FCT，UNL，Caparica，Caparica，葡萄牙8夏威夷自然能源学院10英国牛津大学工程科学系11 Infocomm研究研究所，科学，技术与研究机构（A*star），新加坡康纳西斯，新加坡12 Sandia National Laboratories，新墨西哥州阿尔巴克基，美国，美国机械工程系，辛辛那提大学，美国机械工程学，美国纽约市米歇尔大学14号。美国密歇根州阿堡，美国
使用膝盖训练的深神经网络进行大脑MRIS
先前对MRI重建的研究重点是实施深度学习算法及其对图像质量的评估[1、4、10、16、20]，但域转移的主题很少被研究。但是，由于深度学习模型对给定数据的自然依赖性，该领域的适应性被证明对大多数其他深度学习应用程序中深度学习算法的性能产生了重大影响[11，14]。这一挑战对于MRI重建的学术和潜在临床应用尤其重要。自然出现的问题是“域转移对不同网络的不同数据配置有多少影响？”和“哪些网络在临床应用中最不容易在不同程度的域转移？”。为此，我们提供可视化工具，并在统计上研究域转移在最先进的MRI重建网络中有关培训数据的变化的影响。最后，基于我们的多方面分析的结果，通常适用的结论和