Sri Aditya博士。b是海得拉巴顶级骨科医生之一,主要从事膝盖和髋关节置换手术,以及其他运动损伤和复杂的创伤病例。作为简单和修订联合置换手术的专家,Sri Aditya博士。b不断努力增强他的技术,并采用最新的方法来改善患者的预后。他以患者为中心的方法可确保考虑每个可能的因素为患者提供最佳的结果和生活质量。具有全面的背景和对卓越的热情。b是骨科领域中的宝贵资产,可确保对患者的最佳护理。
4 US加拿大3韩国1日本2NO,产品杰作1 Woongjin Think Big,Boostory自定义串行体验2 Samsung Electronics,Galaxy Buds3基于Proai的音频翻译功能3Suprema AI,Q-Vision在-Vice AI模块上可以预测和防止Pro Financial Crimes 4SKT,基于Scamvanguardai的网络安全解决方案5nearthlab,最初响应无人机警察系统。在292个金融科技解决方案创新奖中,该奖项支持使用-Wises Biotitric解决方案生物识别信息,占韩国公司最佳创新奖的44%,获得了19个最佳创新优胜者中的7个。加拿大最好的创新之一,顶级创新奖,产品创新1Bionicminc,Bio腿膝盖的膝盖街2 Sony,剧院四边形无线扬声器为购物中心购物中心Audio Experience 3 Sony,XR Head-Mainted Marted XR耳机4Kirin Holdings,Meijiuniversity等,可提供Display4K分辨率,以及支持减少电盐量盐的饮食的其他公司,产品创新1VVATER Captis数字材料捕获系统3Garmin International Inc。,。inreach®MessengerPlus Plus SOS -CAS-加拿大公司,加拿大公司,产品创新1haply Robotics,Minverse Methus环境和产品创新奥地利Amsosram,Eviyos®,Eviyos®形状智能像素宏LED技术瑞士瑞士,皮质固定压力和健康可穿戴设备英国1NA技术,纳米室超重力量纳米纺织技术
摘要简介:手动疗法是指各种临床专业人员使用的一系列动手干预措施,例如整骨病,骨病医师,脊医,按摩治疗师,物理治疗师和物理治疗师,以治疗患有疼痛的患者。目标:介绍手动治疗在疼痛中的机制和临床有效性的现有证据。方法:此临床更新重点介绍2023年综合疼痛护理疼痛全年国际研究协会。当前的手动疗法模型和综合手动疗法的例子。结果:近年来提出了概念的演变,并在知识中差距为指导未来的研究突出显示。讨论了手动治疗的机制,包括特定和上下文效应。在手动治疗中对动物和人类研究的发现,包括炎症标记,纤维化和行为。有低至中等水平的证据表明,手动治疗的效果范围从小到大的疼痛和功能范围内的疼痛和功能,宫颈头痛,纤维肌痛,下背部疼痛,颈部疼痛,膝盖疼痛,膝盖疼痛和臀部疼痛。结论:手动疗法似乎对各种安全性问题有效。手动疗法有机会将新证据整合在其教育,临床和研究模型中。手动疗法也非常适合培养以人为中心的护理方法,要求临床医生将其一些权力放弃给人咨询。综合的手动疗法最近表现出了令人着迷的进化,这说明了它们的适应性和解决当代社会挑战的能力。
Niveditha Devasenapathy博士是一名医生,拥有印度卫生研究的博士学位。她在临床研究方法中拥有15年的校外和校园教学经验。她热衷于研究研究人员提高研究质量的研究能力。她目前负责乔治学院的学术临床试验部门。她还使用较低的资源密集型方法积极从事优化临床试验数据的管理。她目前的研究兴趣是使用数字技术改善膝盖后置换后的患者护理,并参与与风湿性心脏病有关的试验
5. 我的训练中可能出现哪些错误?除了训练刺激外,恢复阶段是提高身体表现的决定性因素。过于频繁的高强度训练很快就会导致超负荷受伤。如果您在高强度的跑步锻炼后已经感到膝盖轻微疼痛,您可能需要考虑在下一次耐力训练期间悠闲地骑自行车甚至游泳。在恢复阶段,不仅要注意营养,还要注意充足的睡眠。运动后去快餐连锁店吃一顿饭并不一定有助于良好的恢复阶段,因为虽然卡路里摄入量是均衡的,但却缺少重要的营养素。
摘要 - 本文提供了一种新型的同时局部和映射(SLAM)技术,称为SLAM-TKA,用于协助总膝关节置换术(TKA)(TKA),这是一种高效的骨科手术,代替了具有关节炎或功能障碍的关节表面,并用膝盖伪造。我们提出的SLAM算法使用术前胫骨CT扫描,操作2D X射线图像和Trocar Pin 3D网格模型的信息,以同时定位X射线设备并绘制两个套管针。然后,估计的引脚用于在实际切割之前评估骨切除面的准确性,这在精确植入膝盖假体中起着至关重要的作用。为了确保提出的SLAM算法的高准确性和鲁棒性,提出了三个能量项,并共同使用在术中X射线图像及其相应的2D和3D空间中相应的X射线X射线图像及其相应的预手术3D网格模型上对齐胫骨,薄灰和销钉的边缘观测。为了实时实现所提出的基于迭代的SLAM算法,以使评估处理在TKA的工作流程不会太多中断,使用签名的距离距离方法,Edge对应关系的数据关联匹配和耗尽的点与网格距离计算是预先计算的。模拟用于评估所提出算法的准确性和鲁棒性,并使用五名患者的体内数据集进行实验表明,实践中具有很高的准确性和效率。代码和数据集在https://github.com/zsustc/slam-tka上发布。