Dr. med. Julia Schwarz szabadúszó író a NetDoktor orvosi osztályán. A Ciszta a petefészken (Petefészek-ciszta) a petefészkeken található üreg, amely részben folyadékkal vagy szövetekkel van tele. A petefészek ciszta vagy veleszületett, vagy bizonyos körülmények között alakul ki. A legtöbb petefészek-ciszta kényelmetlen és önmagában oldódik. Itt olvashat el mindent a petefészek cisztájának okairól és kezeléséről. Mikor kell műteni a petefészekcisztát? | Házipatika. Ciszta a petefészken: leírás A petefészken található ciszta egyfajta hólyag, amely szövetekkel vagy folyadékkal tölthető meg. Általában csak néhány millimétertől centiméterig terjed, és nem okoz kellemetlenséget. Gyakran csak véletlenül fedezik fel egy megelőző ultrahangvizsgálat során. Az ilyen ciszták leggyakrabban pubertáskor vagy a menopauza alatt alakulnak ki, mivel itt erős hormonális ingadozások léphetnek fel, amelyek elősegítik a ciszta növekedését. Nem veleszületett petefészek-ciszták A legtöbb petefészek-ciszta felnőttkorig nem fejlődik ki. "Funkcionális" cisztáknak is nevezik őket.
Az utógondozás részeként a gyógyszeres kezelést is ellenőrzik és szükség esetén kiigazítják. Ha kísérő tünetek jelentkeznek, például gyulladás az eljárás területén vagy fájdalom, a betegnek fájdalomcsillapítók vagy gyulladáscsökkentők formájában kísérő gyógyszerekre van szüksége. Ezenkívül a Tornwaldt-ciszta szenzoros rendellenességekhez vezethet. Az utógondozás részeként gyakran masszázsok vagy alternatív intézkedések, például akupunktúra hasznosak. A pontos intézkedéseket megbeszélik a bőrgyógyász és a beteg. Ezt megteheti maga is A Tornwaldt-cisztában szenvedő betegek általában nem szenvednek tünetektől. A tünetek azonban egyes embereknél a betegség előrehaladtával jelentkeznek, és befolyásolják életminőségüket. Az érintettek kezdetben gyógyszeres kezeléssel ellensúlyozzák a Tornwaldt-ciszta okozta fájdalmat. Ennek lefolyását az orvos írja elő. A Tornwaldt-cisztában szenvedő betegek szigorúan betartják az orvosi irányelveket. Ugyanez vonatkozik a fejfájásra, amely a Tornwaldt-ciszta kapcsán fordul elő.
A májciszta egy olyan betegség, amely nem azonnal manifesztálódik, ezért gyakran véletlenül vagy késői szakaszokban is megtalálható. A májcisztust ultrahanggal diagnosztizálják, ahol meghatározzák, hogy mennyire nő a formáció. A cisztás kezelés alapelvei A máj ciszta különböző tünetekkel jár együtt, amelyek az emésztőrendszer megsértésével és az étkezéssel kapcsolatosak: hányinger; a nehézség érzése; fájdalom a jobb halálozás során gyaloglás vagy mozgás; kellemetlenség étkezés után; gyomorégés; böfögés; a máj méretének növekedése. Így a cisztának két iránya van: egyrészt szükséges a tünetek kiküszöbölése, másrészt a ciszta megszüntetése a tünetek okaként. A májciszta kezelése népi módszerekkel A máj cisztái népi gyógymódokkal történő kezelése csak a kezelés tüneti vektorára irányulhat. Mivel a ciszta fizikai, kézzelfogható entitás, lehetetlen a gyógynövények segítségével kiküszöbölni. Ez elsősorban az igazi cisztákra vonatkozik, amelyek nem jelentenek veszélyt a testre, miközben kis méretűek.
Tehát nincs egyetlen "LSTM hálózat" – inkább sok lehetséges architektúra halmaza, amely felépíthető ezekből az alapvető csomópontokból. Remélem, hogy elindul! Megjegyzések Ahogy Philipp említette, a visszacsatoló hurokkal rendelkező hálózatok segítenek az adatok modellezésében. Ezt szeretné áttekinteni a különböző NN architektúrákról: Az előremenő hálózatok olyan hálózatok, ahol minden csomópont csak a következő réteg csomópontjaival van összekötve. Nincsenek "kör" kapcsolataik. Az adatok csak bemenetről kimenetre hurkok nélkül haladhatnak. Ilyen például az egyszerű rétegű perceptron vagy a többrétegű perceptrion. A konvolúciós neurális hálózatok is pusztán előremenő hálózatok. Ezzel szemben amelyek visszatérő ideghálózatok. Az LSTM egyike azoknak. Konvolúciós Neurális Hálózat. Ezek az RNN "oldalra" is csatlakoztathatók. Ez azt jelenti, hogy az adatai nem csak előre haladhatnak a következő rétegbe, hanem ugyanabban a rétegben lévő többi csomópontra vagy visszafelé is. álláspont azt jelenti, hogy bár van egy olyan hálózata, amelynek talán csak egy rejtett rétege van, a mélységet úgy kapja meg, hogy hurokokat ad hozzá az adott réteg csomópontjaihoz.
Files in this item University Computers Szakdolgozat pdf 988. 6Kb This item appears in the following Collection(s) Hallgatói dolgozatok (Informatikai Kar) [5025] Az Informatikai Karon és a Matematikai Intézetben készült szakdolgozatok, diplomamukák és TDK dolgozatok gyűjteménye. Gépjármű felismerésére alkalmas konvolúciós neurális hálózat létrehozása - Szakmai gyakorlat. Items in DEA are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated. Felhívjuk felhasználóink figyelmét arra, hogy a DEA "Egyetemi IP" és "Könyvtári számítógépek" elérési szintű dokumentumai kizárólag oktatási, kutatási, valamint saját tanulási célokra használhatóak fel, azt nem oszthatják meg az interneten és nem terjeszthetik. A dokumentum és a pdf megjelenítő védelmének megkerülése (másolás, nyomtatás, letöltés korlátozása) tilos.
A bemeneti méretet itt kell megemlíteni. 2. Konvolúciós réteg Ebben a rétegben a konvolúciót hajtják végre, és a képet perceptronokra (algoritmusra) osztják, helyi mezőket hoznak létre, amelyek az perceptronok tömörítéséhez vezetnek, hogy mátrixként térképezzenek mx-ként n. 3. Nemlineáris réteg Itt a jellemző térképeket bemenetnek tekintjük, az aktivációs térképeket pedig outputként adjuk meg az aktiválási funkció segítségével. Az aktiváló funkciót általában szigmoid vagy hiperbolikus érintő függvényként valósítják meg. 4. Helyreigazító réteg A CNN kritikus eleme, ez a réteg gyorsabban végzi az edzést anélkül, hogy csökkentené a pontosságot. Elemenkénti abszolút értékű műveletet hajt végre az aktivációs térképeken. 5. Javított lineáris egységek (ReLU) A ReLU nemlineáris és rektifikációs rétegeket kombinál a CNN-en. Ez elvégzi a küszöbérték műveletet, ahol a negatív értékeket nullára konvertálják. A ReLU azonban nem változtatja meg a bemenet méretét. 6. Összevonási réteg Az összevonási réteget lefelé vett mintavételi rétegnek is nevezzük, mivel ez felelős az aktivációs térképek méretének csökkentéséért.
↩︎ angolul kernel ↩︎ Ez erősen a minimum, pl. a Is your dataset big enough? Sample size requirements when using artificial neural networks for discrete choice analysis kutatás szerzői ötvenszer több adatot javasolnak. ↩︎ angolul: padding ↩︎