37、经口气管组织钻孔的柔性钻操纵器:革新气管切开术

经口气管组织钻孔的柔性钻操纵器:革新气管切开术

1. 气管切开术概述

气管切开术是一种在颈部气管创建手术气道的操作程序。目前,气管切开术大多通过直接从外部切割或打开组织来进行,这会造成明显的创伤,且可能导致感染、过度损伤和疤痕形成等问题。而如果从口腔 - 气管腔内部向外钻孔进行气管切开术,则有望实现微创效果,避免上述问题。

2. 临床需求

气管切开术与影响气管区域和下呼吸道的疾病相关,以下是一些常见疾病:
- 喉癌 :喉癌是气管切开术的常见原因之一。在英国,喉癌发病率呈上升趋势,男性患者居多,尤其是 70 - 74 岁的男性。喉癌通常与吸烟有关,它可能扩散到附近组织、甲状腺、气管、食管及淋巴结,导致广泛转移。在许多情况下,需要切除喉部组织,这就破坏了附近组织和天然气道,从而需要进行气管切开术。
- 支气管肺发育不良(BPD) :BPD 主要影响曾需要氧气支持的婴儿,由于表面活性物质不足,患者会长期依赖补充氧气。BPD 引发的并发症往往会持续到成年,气管切开术可作为为这些患者呼吸系统提供支持的一种手段。

目前,气管切开术越来越成为一种标准的外科手术,尤其是在危重病患者中。而且,微创技术的应用呈上升趋势,其中经皮气管切开术(PT)因操作简便、成本低且安全性合理,成为传统开放式气管切开术(OT)的可行替代方案。

OT 手术过程包括使用引导针进行切口,对气管前组织进行最小程度的解剖,将甲状腺峡部下推。然后进行支气管镜检查,利用光反射选择引导针的最佳位置,使其指向管腔,避免损伤气管后壁。接着使用 J 形导丝、管芯和扩张器进行通道扩张。

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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