TY -的A2 -拉米雷斯,Gustavo AU -王,娜娜AU - Chen Lingyang AU - Wang Hongzhu AU -王,兵盟,阮Binhao PY - 2021 DA - 2021/10/08 TI -矩阵实验室算法在超声图像引导一般药物麻醉腰椎和骶丛块在髋关节置换SP - 2273244六世- 2021 AB - 客观的。超声图像引导的研究旨在探索应用通用药物麻醉结合腰椎和骶丛块基于矩阵实验室(MATLAB)算法在人工髋关节置换术和研究其临床效果。 方法。经典的测地线活动轮廓(GAC)算法和改进的模糊聚类水平集算法被用来段腰丛的超声图像,然后他们分割效果比较。这两个算法的矩阵实验室(MATLAB)平台。共有60名患者人工髋关节置换术进行选择和随机分成实验组和对照组。对照组接受一般药物麻醉,实验组接受超声引导下腰椎和骶丛块结合全身麻醉。平均动脉压和心率在t0(麻醉之前),t1(通风)之前,t2(皮肤切割时),t3(假体植入时),t4(切口关闭时),和t5年底(通风)观察术中剂量舒芬太尼和24小时镇痛剂量、术后谵妄的发生率,和认知功能障碍的发生率被记录了下来。 结果。改进的模糊聚类水平集算法比GAC模型算法在图像分割和运行时间。与对照组相比,实验组的平均动脉压和心率四个时间点的t1、t2、t3和t5明显减少( P < 0.05)。与对照组相比,实验组和舒芬太尼止痛剂的量明显减少( P < 0.05),术后认知功能障碍和谵妄的发生率明显降低( P < 0.05)。 结论。改进的模糊聚类水平集算法优于GAC模型的图像分割和运行时间。在其指导下,腰椎和骶丛块结合全身麻醉在人工髋关节置换术具有良好的临床效果,这比简单的全身麻醉。SN - 1058 - 9244 UR - https://doi.org/10.1155/2021/2273244 - 10.1155 / 2021/2273244摩根富林明科学编程PB - Hindawi KW - ER