17、机器人辅助腹腔镜输尿管再植术(RALUR)治疗膀胱输尿管反流的综合评估

机器人辅助腹腔镜输尿管再植术(RALUR)治疗膀胱输尿管反流的综合评估

1. RALUR治疗膀胱输尿管反流的研究概况

RALUR用于治疗膀胱输尿管反流已有众多研究。最初,相关报告仅来自少数能使用机器人平台的儿童医院。早期研究显示,RALUR成功率超90%,但随着该手术被更多外科医生采用,其他中心的结果并不一致。影像学成功率在72% - 87.9%之间,Clavien 3级并发症发生率为3% - 8%。近期大型多中心临床试验报告成功率达93.8%,但与“金标准”开放式输尿管再植术相比,尚未明确导致该技术失败的因素。

2. 疼痛控制
  • 不同研究结果对比
    • 一项麻醉方案未标准化的研究中,膀胱内RALUR与开放式输尿管再植术相比,膀胱痉挛减少,但开放手术和RALUR(膀胱内或膀胱外)的疼痛评分无差异。
    • 另一项回顾性研究发现,双侧膀胱外RALUR与开放手术相比,麻醉性药物使用减少,但单侧膀胱外组无此差异,且该研究未报告非麻醉性药物的使用情况。
    • 还有研究表明,接受RALUR的儿童术后第一天麻醉性药物使用减少,但标准化的术后疼痛评分与开放手术无差异。
    • 一项使用儿科健康信息系统(PHIS)对6000多例开放手术和RALUR手术的研究显示,RALUR术后使用阿片类药物较少,但更频繁使用酮咯酸,尚不清楚这种差异是否与酮咯酸使用无关,还是新培训的泌尿科医生开的麻醉性药物处方较少。
3. 住院时间
  • RALUR相比开放手术可能缩短住院时间,但
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 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、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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