31、慢性鼻-鼻窦炎的创新疗法

慢性鼻-鼻窦炎的创新疗法

1. 慢性鼻-鼻窦炎的新分类

慢性鼻-鼻窦炎(CRS)有了新的分类,可分为原发性和继发性CRS,还可进一步细分为局部和弥漫性疾病,并根据内型进行分类。

2. 原发性局部非2型慢性鼻-鼻窦炎

2.1 典型病例

原发性局部非2型CRS的典型例子是单个鼻窦的(医源性)鼻窦炎,且无潜在疾病,如牙源性问题。

2.2 治疗方法

这种疾病的治疗主要是手术,开放鼻窦通常可使鼻窦炎症消退。治疗该疾病最突出的创新技术是球囊扩张技术(BDT)。相关研究表明,在药物难治性CRS且鼻窦疾病CT证据有限的患者中,功能性内镜鼻窦手术(FESS)和BDT的治疗效果相当,球囊扩张组恢复更快。不过,目前支持BDT在CRS中作用的证据仍不完整,但原发性局部非2型CRS且病情有限的患者可能是最适合的候选者。

以下是治疗效果对比表格:
| 治疗方式 | 症状评分 | SNOT - 22 | 鼻窦不透亮度 | 缺勤率 | 医疗就诊次数 | 抗生素使用 | 恢复速度 |
| — | — | — | — | — | — | — | — |
| FESS | 显著降低 | 显著降低 | 显著降低 | 显著降低 | 显著降低 | 显著降低 | 较慢 |
| BDT | 显著降低 | 显著降低 | 显著降低 | 显著降低 | 显著降低 | 显著降低 | 较快 |

3. 原发性局部2型慢性鼻-鼻窦炎

3.1 典型病例

原发性局部2型CRS的典型例子是局部形式的变应性真菌性鼻-鼻窦炎(AFRS)。

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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