34、小儿睾丸旁横纹肌肉瘤治疗中微创腹膜后淋巴结清扫术的应用

小儿睾丸旁横纹肌肉瘤治疗中微创腹膜后淋巴结清扫术的应用

1. 引言

睾丸旁肿瘤起源于精索、附睾、鞘膜以及任何残余的遗迹组织。睾丸旁横纹肌肉瘤(PT - RMS)是一种间叶组织来源的肿瘤,是睾丸旁最常见的恶性肿瘤,占所有横纹肌肉瘤的7%,约占所有小儿阴囊肿瘤的12%。该病的发病年龄呈双峰分布,发病高峰分别在5岁和16岁。最常见的胚胎组织学亚型PT - RMS预后较好,通常表现为可触及的无痛性阴囊肿块,且往往能早期发现。转移主要通过淋巴管进行,但局部和血行转移也有可能。在就诊时,25% - 40%的PT - RMS患者会出现淋巴结受累。

PT - RMS患者根据TNM分期、肿瘤组织学类型和手术后切缘情况分为低、中、高风险类别。淋巴结受累会增加疾病的分期和风险类别,对于确定放疗和辅助化疗方案至关重要。腹膜后淋巴结清扫术(RPLND)一直以来用于准确对这些患者进行分期,因为腹膜后的影像学检查在识别微转移疾病患者方面效果欠佳。

治疗这些恶性肿瘤采用多模式方法,包括化疗、放疗和手术。手术治疗的主要方法是通过腹股沟切口进行肿瘤的初次切除。RPLND作为诊断步骤,用于确定睾丸区域淋巴引流的受累程度。随着放化疗、影像技术和手术创新的发展,手术在睾丸和睾丸旁恶性肿瘤治疗中的作用也在不断演变。

传统的RPLND治疗这些肿瘤和睾丸原发性生殖细胞恶性肿瘤的方法是通过开放式经腹或胸腹联合入路。这被认为是一种需要广泛解剖的高风险手术。20世纪90年代,随着微创手术的出现,人们越来越有兴趣将这些技术应用于RPLND。有了适当的经验和专业知识,腹腔镜RPLND(L - RPLND)和机器人辅助RPLND(RA - RPLND)为开放式手术提供了一种潜在的替代方案,有可能降低围手术期发病率并促进

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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