The method of constructing the mathematical model for visualization the recurrent laryngeal nerve positioning during neck surgery is described in this paper. Proposed model shows the dependence between the amplitude of information signal as response on stimulation the recurrent laryngeal nerve and the coordinates of stimulation point based on interval data analysis.
PL
Poniższy artykuł opisuje metodę konstrukcji modelu matematycznego do wizualizacji, podczas operacji, położenia nerwu krtaniowego wstecznego. Proponowany model pokazuje zależność między amplitudą sygnału informacyjnego, jako odpowiedzią na symulacje nerwu krtaniowego wstecznego a współrzędną punktu symulacji bazującego na interwałowej analizie danych.
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
The application of radial basis function networks (RBFN) for identification the recurrent laryngeal nerve (RLN) in a surgical wound was proved in this paper. The intelligent classifier based on artificial neural network with radial basis functions (RBF) was created. The task of identification the recurrent laryngeal nerve during thyroid surgery in the process of classification the information signals from different patients is considered.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.