17、机器人辅助根治性膀胱切除术全解析

机器人辅助根治性膀胱切除术全解析

手术所需设备

在进行机器人辅助根治性膀胱切除术时,需要准备以下设备:
1. Veress针或选择的进入装置,2个10/12毫米一次性端口,3个8毫米机器人端口,1个5毫米辅助端口。
2. 达芬奇手术器械:单极达芬奇剪刀、双极开窗抓钳、2个达芬奇大持针器。若有条件,可考虑使用达芬奇血管闭合器。第四臂使用“Prograsp”抓钳。
3. 2个带大夹子的Hem - o - lok夹钳。
4. 腹腔镜血管吻合器,可选择“45”和“60”型号。
5. 缝合线:
- 男性:根据需要和外科医生偏好,使用2 - 0 Vicryl(Ethicon,美国新泽西州萨默维尔市)缝合背静脉复合体,针型为rb - 1和SH。
- 女性:与男性相同,可能需要9英寸的2 - 0 Vicryl(针型SH)来修复前阴道壁。
- 其他:建议准备一根4英寸、4 - 0 Prolene(针型Rb - 1)并预先固定Lapra - Ty(Ethicon),以防在淋巴结清扫过程中出现血管/静脉损伤。
6. 5毫米长吸引冲洗器。
7. 用于进行尿流改道的合适开放手术设备。
8. 若需要,准备12毫米端口闭合装置。

手术技术
患者体位

患者取仰卧位。为了在特伦德伦伯格体位(头低脚高位)下将患者固定在手术台上,可以使用胸部绑带或直接皮肤与凝胶粘附的方法,推荐使用Pink Pad系统(Xodus Medical,美国宾夕法尼亚州新肯辛顿市)。皮肤与凝胶定位方法有效,但在长时间手术且采用较陡的特伦德伦伯格体位时,可能会导致患者背部皮肤牵引烧伤。如果考虑进行体内尿流改

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值