目的 比较关节镜下经后内侧双通道入路与后内侧单通道入路治疗腘窝囊肿的临床疗效。方法 回顾性分析连云港市第一人民医院关节外科2019年1月至2021年1月收治的手术切除的腘窝囊肿患者53例。将患者分为两组:单通道组25例,双通道组28例。...目的 比较关节镜下经后内侧双通道入路与后内侧单通道入路治疗腘窝囊肿的临床疗效。方法 回顾性分析连云港市第一人民医院关节外科2019年1月至2021年1月收治的手术切除的腘窝囊肿患者53例。将患者分为两组:单通道组25例,双通道组28例。单通道组病例采取传统关节镜下单通道入路治疗腘窝囊肿;双通道组病例采取关节镜下双通道入路治疗腘窝囊肿。记录两组患者的手术时间、囊肿最终结局、手术并发症,以及术前、末次随访的Lysholm评分和Rauschning and Lindgren评分。结果 最终纳入53例病例,随访时间11~13个月,平均随访时间为(12.70±0.35)个月。双通道组手术时间长于单通道组,差异具有统计学意义(P<0.05)。单通道组复发率高于双通道组,差异具有统计学意义(P<0.05)。两组术后并发症发生率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。两组组内术前、末次随访的Lysholm评分比较,差异具有统计学意义(P<0.05);两组间末次随访Lysholm评分比较,差异无统计学意义(P>0.05)。两组组内术前、末次随访的Rauschning and Lindgren评分比较,差异具有统计学意义(P<0.05);末次随访Rauschning and Lindgren评分显示双通道组的功能评价优于单通道组,差异具有统计学意义(P<0.05)。结论 关节镜下经后内侧双通道入路治疗腘窝囊肿较传统单通道入路是一种具有更低复发率,更好的短期疗效,且同样安全的手术方法。展开更多
城市POI的分布情况客观反映了一个城市各行各业的发展情况,传统获取POI的测绘手段成本高、更新周期长、时效性差,而基于位置的社交网络(Location-Based Social Network,LBSN)平台的发展为实现城市POI的感知提供了一种新思路。本文提出...城市POI的分布情况客观反映了一个城市各行各业的发展情况,传统获取POI的测绘手段成本高、更新周期长、时效性差,而基于位置的社交网络(Location-Based Social Network,LBSN)平台的发展为实现城市POI的感知提供了一种新思路。本文提出一种基于LBSN数据聚类分析的城市POI感知方法,首先,对LBSN数据进行预处理,包括清洗重复数据、删除无效数据、数据预分类等,以提高数据的有效性;其次,提出一种改进的DBSCAN算法,对处理后的数据进行聚类分析,从而得到准确度较高的城市各类POI分布情况。实验结果表明,与传统的DBSCAN算法以及K-means算法相比,本文提出的算法有更好的聚类效果,且在聚类指标上有更大的CH指数值和更小的DBI指数值。展开更多
文摘目的 比较关节镜下经后内侧双通道入路与后内侧单通道入路治疗腘窝囊肿的临床疗效。方法 回顾性分析连云港市第一人民医院关节外科2019年1月至2021年1月收治的手术切除的腘窝囊肿患者53例。将患者分为两组:单通道组25例,双通道组28例。单通道组病例采取传统关节镜下单通道入路治疗腘窝囊肿;双通道组病例采取关节镜下双通道入路治疗腘窝囊肿。记录两组患者的手术时间、囊肿最终结局、手术并发症,以及术前、末次随访的Lysholm评分和Rauschning and Lindgren评分。结果 最终纳入53例病例,随访时间11~13个月,平均随访时间为(12.70±0.35)个月。双通道组手术时间长于单通道组,差异具有统计学意义(P<0.05)。单通道组复发率高于双通道组,差异具有统计学意义(P<0.05)。两组术后并发症发生率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。两组组内术前、末次随访的Lysholm评分比较,差异具有统计学意义(P<0.05);两组间末次随访Lysholm评分比较,差异无统计学意义(P>0.05)。两组组内术前、末次随访的Rauschning and Lindgren评分比较,差异具有统计学意义(P<0.05);末次随访Rauschning and Lindgren评分显示双通道组的功能评价优于单通道组,差异具有统计学意义(P<0.05)。结论 关节镜下经后内侧双通道入路治疗腘窝囊肿较传统单通道入路是一种具有更低复发率,更好的短期疗效,且同样安全的手术方法。
文摘城市POI的分布情况客观反映了一个城市各行各业的发展情况,传统获取POI的测绘手段成本高、更新周期长、时效性差,而基于位置的社交网络(Location-Based Social Network,LBSN)平台的发展为实现城市POI的感知提供了一种新思路。本文提出一种基于LBSN数据聚类分析的城市POI感知方法,首先,对LBSN数据进行预处理,包括清洗重复数据、删除无效数据、数据预分类等,以提高数据的有效性;其次,提出一种改进的DBSCAN算法,对处理后的数据进行聚类分析,从而得到准确度较高的城市各类POI分布情况。实验结果表明,与传统的DBSCAN算法以及K-means算法相比,本文提出的算法有更好的聚类效果,且在聚类指标上有更大的CH指数值和更小的DBI指数值。
