15、机器人辅助后腹腔镜下部分肾切除术:技术与考量

机器人辅助后腹腔镜肾切除术

机器人辅助后腹腔镜下部分肾切除术:技术与考量

1. 引言

后腹腔镜入路适用于后位肿瘤以及既往有广泛腹部手术史的患者。虽然与经腹腔入路相比,后腹腔镜入路最初不太为人熟悉,但通过实践,它可以缩短后位肿瘤的手术时间。两种入路的肿瘤学和围手术期结局相当。

2. 分步操作

2.1 术前准备

确保根据上述规格为手术准备好合适的缝线和设备,并且开放手术转换用品和血管吻合器应放置在附近。

2.2 患者体位

患者取 90°全侧卧位,位于手术床的折断处,手术床最大程度弯曲。使用 3 英寸胶带将患者固定在手术床上,并充分垫好所有受压点。上臂可放置在靠近身体的手臂支撑物或枕头上。

2.3 初始套管针置入

在髂嵴上方一指宽、Petit 三角(由下方的髂嵴、后方的背阔肌和前方的腹外斜肌组成)外侧做一个 1.5 厘米的切口。钝性分离至筋膜,可用扁桃体钳钝性打开筋膜。在开口两侧放置 0 号聚乙醇酸缝线以固定 Hasson 套管。用食指尖沿腰大肌前表面钝性分离穿过筋膜进入后腹膜腔。

2.4 创建空间

初始钝性手指分离应集中于将腹膜从腹前壁分离。创建足够空间后,将肾形球囊分离器置入后腹膜腔,端口朝向助手所在的腹前部。将 30°腹腔镜插入套管针,在球囊扩张时进行直接可视化操作。球囊应充气 40 - 60 次,直至创建足够空间且球囊完全展开。标志为:上方是腹横肌和腹膜前层,下方是腰大肌腱和输尿管。根据后腹膜脂肪的量,可能还能识别出 Gerota 筋膜内的肾下极。球囊再充气一分钟,以帮助压迫任何小静脉血管。然后放气,用 12 毫米 Hasson 端口替换,并通过先

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局径搜索,并引MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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