Какими способами можно выявить искривление позвоночника
Какими способами можно выявить искривление позвоночника и плоскостопие?
Выявить искривление позвоночника можно следующим образом:
1. Нужно раздеться до пояса и встать спиной к наблюдающему, руки необходимо опустить вниз. Наблюдатель должен зафиксировать на одном ли уровне находятся углы лопаток. Если один угол лопатки или одно плечо выше, а другой ниже, можно предположить боковое искривление — сколиоз. Между опущенными руками и туловищем образуются треугольники, если они равны, то искривления позвоночника нет.
2. Максимально расправить плечи и стараться прижаться к стене лопатками, головой и пятками. Если между стеной и спиной спокойно проходит кулак, осанка несколько искривлена.
Определить плоскостопие можно разными методами:
1.на следе центр пятки соединяют с центром третьего пальца, если полученный отрезок не пересекает след в самой узкой его части, то плоскостопия нет.
2. На лист белой бумаги положенной на пол, встать мокрой ногой. Получится след. Нужно соединить самые крайние точки со стороны большого пальца и пятки — линия ак. Найти среднюю точку м, восстановить перпендикуляры ав и md от точек а и м. Найти точку пересечения md со следом и обозначить ее буквой с. Затем cd разделить на ав. Если получится число больше 0,33, то имеет место плоскостопие, если меньше, то все в порядке. У многих людей отрезок cd равен нулю, это в пределах нормы.
Искривление позвоночника | патология
Искривление позвоночника , любое из группы отклонений нормального искривления позвоночника, включая сколиоз, лордоз и кифоз.
сколиозРентгеновский снимок бокового отклонения позвоночника при сколиозе.
© Энтони Риччи / Shutterstock.comБританская викторина
Болезни, расстройства и многое другое: медицинская викторина
Астигматизм влияет на какую часть тела человека?
Сколиоз - это боковое или боковое отклонение позвоночника или позвоночного столба.Состояние обычно включает две кривые - исходную аномальную кривую и развивающуюся позже компенсационную кривую. Возможные причины сколиоза включают асимметричное развитие мускулатуры спины, груди или брюшной полости, что может наблюдаться при полиомиелите или церебральном параличе; значительная разница в длине ног; или порок развития или заболевания позвоночного столба и связанных структур, например, при спондилите, расщеплении позвоночника, переломах, вывихах, полупозвонках или рахите. Лечение, которое зависит от причины, обычно включает ортопедическую операцию, использование вытяжения, ношение скобок для тела или шеи и упражнения.
Лордоз, или раскачивание, представляет собой увеличенное искривление в поясничной (от середины к низу) области позвоночного столба, и это может быть связано со спондилолистезом, воспалением межпозвонкового диска или ожирением. Кифоз, обычно называемый круглоспинным, горбатым или горбатым, представляет собой повышенную кривизну грудного (верхнего) позвоночного столба; это может быть вызвано врожденной аномалией позвоночника, развитием клиновидных позвонков в подростковом возрасте (болезнь Шейермана) или другими состояниями, такими как остеопороз или туберкулезный спондилит (болезнь Потта).
.Какие бывают типы искривлений позвоночника? (с иллюстрациями)
Существует несколько различных типов искривлений позвоночника, некоторые из которых являются врожденными нарушениями, а некоторые развиваются по мере роста позвоночника, чаще всего в подростковом возрасте. Для обозначения одного и того же заболевания позвоночника могут использоваться разные термины; например, преувеличенный изгиб грудного отдела позвоночника, дающий сгорбленный вид, может быть назван гиперкифозом или просто кифозом. Боковой изгиб позвоночника, при котором позвоночник принимает S-образную форму с двумя изгибами или C-образную форму с одним изгибом, называется сколиозом.Чрезмерно вогнутый изгиб в пояснице известен как гиперлордоз или просто лордоз. Эти деформации позвоночника могут возникать независимо друг от друга или вместе с другими деформациями позвоночника.
Отделы позвоночника.Сколиоз - одно из самых распространенных искривлений позвоночника.Это происходит, когда позвоночник изгибается в одну или другую сторону, а не растет прямо к середине спины, и это может быть разной степени тяжести. У некоторых людей будет просто один изгиб позвоночника, из-за чего он будет иметь форму буквы «С», если смотреть со спины; у других будет S-образный изгиб позвоночника, причем один изгиб в верхней части спины идет в одну сторону, а изгиб в нижней части спины - в другую. Кроме того, сколиоз может вызывать скручивание самих позвоночных, что может изменить форму ребер и груди, а также сделать одно плечо или сторону ключицы выше, чем другое.
Позвоночник может иметь изгибы самых разных форм и направлений.Кифоз - еще одно из возможных искривлений позвоночника, придающее верхней части спины сгорбленный и округлый вид.Это может произойти, когда позвоночные животные грудного отдела позвоночника вырастают в аномальную клиновидную форму, известную как кифоз Шейермана, или это может быть просто проблема осанки, которую можно исправить с помощью физиотерапии. Лордоз часто наблюдается в сочетании с кифозом, поскольку поясничный отдел позвоночника пытается чрезмерно компенсировать верхнюю кривизну, но его также можно увидеть отдельно, что придает нижней части спины покачивающийся вид.
Каждое из этих искривлений позвоночника может вызывать боль, а сколиоз и кифоз также могут влиять на легкие и вызывать затруднения дыхания.Лечение каждого из них будет зависеть от типа и тяжести искривления. В некоторых случаях может быть достаточно фиксации и физиотерапии, а в более тяжелых случаях с более высокой степенью искривления может потребоваться хирургическое вмешательство. Хирург-ортопед может сделать это определение, исследуя рентгеновский снимок позвоночника и измерив размер искривлений позвоночника.
Сколиоз - это заболевание, характеризующееся аномальным искривлением позвоночника..Учитывая контур, очерчивающий края S-образной формы в OpenCV / Python, какие методы можно использовать для отслеживания кривой вдоль центра фигуры?
Переполнение стека- Около
- Товары
- Для команд
- Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
Подробнее о функциях Catboost для интерпретации моделей | Альвира Свалин
Почему вы должны это знать?
- Удалите ненужные функции, чтобы упростить модель и сократить время обучения / прогнозирования
- Получите наиболее важную функцию для вашего целевого значения и манипулируйте ими для получения прибыли (например: поставщики медицинских услуг хотят определить, какие факторы влияют на риск каждого пациента какого-либо заболевания, чтобы они могли напрямую воздействовать на эти факторы риска с помощью целевых лекарств)
Помимо выбора типа важности функции, мы также должны знать, какие данные мы хотим использовать для определения важности функции - обучать или тестировать или полный набор данных.У выбора одного из них есть свои плюсы и минусы, но, в конце концов, вам нужно решить, хотите ли вы знать, насколько модель полагается на каждую функцию для прогнозирования ( использует обучающие данные ) или насколько эта функция способствует производительность модели на невидимых данных ( используют тестовые данные ). Позже в этом блоге мы увидим, что только некоторые методы могут использоваться для определения важности функций в данных, не используемых для модели обучения.
Если вы заботитесь о втором и предполагаете, что у вас есть все время и ресурсы, самый грубый и самый надежный способ определить важность функции - обучить несколько моделей, оставляя по одной функции, и сравнить производительность на тестовом наборе.Если производительность сильно меняется по сравнению с базовой линией (производительность, когда мы используем все функции), это означает, что функция была важна . Но поскольку мы живем в практическом мире, где нам нужно оптимизировать как точность, так и время вычислений, в этом методе нет необходимости. Вот несколько умных способов, с помощью которых catboost позволяет найти лучшую функцию для вашей модели:
PredictionValuesChange
Для каждой функции PredictionValuesChange показывает, насколько в среднем прогноз изменяется при изменении значения функции.Чем больше значение важности, тем больше в среднем будет изменение значения прогноза, если эта функция будет изменена.
Плюсы: Это дешево для вычислений, так как вам не нужно проводить многократное обучение или тестирование, и вы не будете хранить дополнительную информацию. Вы получите нормализованных значений на выходе (все значения будут в сумме до 100).
Минусы: Это может дать неверные результаты для целей ранжирования, это может поставить групповые характеристики на первое место, даже если они имеют небольшое влияние на итоговую величину потерь.
LossFunctionChange
Чтобы получить важность этой функции, catboost просто берет разницу между метрикой (функцией потерь), полученной с использованием модели в нормальном сценарии (когда мы включаем эту функцию) и модели без этой функции (модель построена приблизительно с использованием исходной модели, когда этот элемент был удален со всех деревьев в ансамбле). Чем больше разница, тем важнее характеристика. В документации по catboost не упоминается, как мы находим модель без функции.
Плюсы и минусы: Это хорошо работает для большинства типов задач, в отличие от
predictionvalueschange
, где вы можете получить вводящие в заблуждение результаты для задач ранжирования, в то же время, это требует больших вычислительных ресурсов.
Shap Values
https://github.com/slundberg/shapSHAP Значение разбивает прогнозируемое значение на вклад каждой функции. Он измеряет влияние функции на единичное значение прогноза по сравнению с базовым прогнозом (среднее значение целевого значения для набора обучающих данных).
Два основных варианта использования значений shap:
- Вклад функций на уровне объекта
2. Сводка для всего набора данных (общая важность функции)
shap.summary_plot (shap_values, X_test)
Хотя мы можем получить точную важность функций через shap, они вычислительно дороже, чем важность встроенных функций catboost. Для получения дополнительных сведений о значениях SHAP прочтите это ядро.
Бонус
Другая важность функции, основанная на той же концепции, но другой реализации, - Важность функции на основе перестановок . Хотя catboost не использует это, это просто , не зависящий от модели , и его легко вычислить.
Как мы выберем один?
Хотя и PredictionValuesChange
, и LossFunctionChange
могут использоваться для всех типов метрик, рекомендуется использовать LossFunctionChange
для ранжирования метрик.За исключением PredictionValuesChange
, все другие методы могут использовать тестовые данные для определения важности функций с помощью моделей, обученных на данных поезда.
Чтобы лучше понять различия, вот результаты для всех методов, которые мы обсуждали:
.