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垫 🐎 下巴手术的安全性
垫下巴手术 🐯 是一种常见的整形 🐟 手术，通常，被认为是安全的但与任何手术一样也存在一 🐴 定的风险和并发症。
王明利医生王明利是 💐 北京协和医院整形外科的主任医师，具有丰富的垫下巴手术经验。他，曾，发。表多篇学术论文并多次在国际会议上发表演讲在业内享有较高的声誉
垫下巴手术的 💐 风险和并发症 🐬
垫下巴手术可能 🌺 存在的风险和并发症包括：
感染：手术区 🦉 域感染是垫下巴 🌳 手术最常见的并发症。
神经损伤：下巴区域的神经可能会受 🐞 到手术的影响，导致麻木或疼痛。
血肿：手术后 🐦 在下 🦊 巴下方形成血块。
不对称：植入物 🐡 可能会 🌾 移位，导致下巴不 🕊 对称。
植入物排斥：身体可能会排斥植入物，导致感染 🌲 或 🐬 其他并发症。
疤痕：手术切口可能 🐠 会留下疤痕。
如何降低 🐵 垫 🕷 下巴手术 🦊 的风险
为了降低垫下巴手 🕊 术的风险，患者需要注意以下几点：
选择经验丰富的、合格 ☘ 的整形外科医生。
术前与医 🌸 生充分沟通，了解手术过程 🌼 和可 🌼 能的风险。
严 ☘ 格 🐴 遵 🐳 守术前和术后的护理说明。
术后定期复查 🐈 ，及时发现 🐦 和处理任 🐈 何并发症。
垫下巴手术在经 🐵 验丰富的医生操作下是相对安全的。通过了解手术的风险和并发症并，采，取。适当的预防措施可以最大程度地降低风险并获得满意 🐴 的效果 🐵
垫 🌵 下巴植入物通常是永久性的，但具体费用取决于以下因素：
1. 材 🌳 料 🐵 ：
硅胶：从 4,000 美元 🦍 到美元 🐠 8,000 不 🕷 等
膨体聚四 🐼 氟乙烯 (ePTFE)：从 🕊 6,000 美元到美元 10,000 不等
2. 植 🐯 入物大小 🐘 和形状：
较大的植入物通 ☘ 常比较小的植入 🐴 物更 🌳 贵。
定制植入 🦍 物也比标准植 🐟 入物更贵。
3. 手 🐴 术 ☘ 费 🐎 ：
外科医 🐛 生的经验和声誉会影响手术费。
手术室 🐬 和麻醉费用也包括在内。
4. 地理位 🌳 置 🐞 ：
手术费用因地理位置而 🐕 异，在城 🐱 市 🌳 地区通常比在农村地区更贵。
一般而言，下巴 🐱 垫片的总费用在 6,000 美元到美元 15,000 之间。
重要提示：垫下巴植入物并不是终身保固的植 🐡 入物。可能会移位、磨损或感染可能，需。要手术修复或更换
垫下巴是一个手术程序，存，在风险和并发症 🌷 例 🕊 如感染、疤痕 🦅 和神经损伤。
在进行下巴垫片手术 🦉 之前，咨，询合格的整形外科医生非常重要以了解费用 🐠 、风险和预期结果。
最安全且永久的垫 🌾 下巴方式是 植入假体。
植 🦢 入假体是将医用级硅胶或聚乙烯假体植入下巴骨下方的外 🦢 科手术 🦋 。以下是它的优点：
永 🐱 久性 🌸 ：植入的假体通常是永久性的，可以提供持久的下巴改 🌷 善效果。
安 🐡 全性：植入假体手术通常是安全的，并由合格的整形外科医 🐵 生进行。
可 🌹 定制：植入体有多种形状和尺寸 🐘 可，以根据个人的解剖结构和审 🍁 美目标进行定制。
其他垫下巴方 🌲 式的安全性较低，可能会产生不良反应 🦍 或需要定期维护：
注射填充剂注射填充剂：如（透明质酸）只能暂时改善下巴 🐵 的外观，通常需要每 612 个月 🌹 重复注射。
脂肪移植：从身体其他部位移植 🐟 脂肪到下 🌵 巴可以提供一些丰满度，但结果可能不可预测且可能被吸收。
滑动 🐵 成形术：此手术将下巴骨向前滑动以增强下巴，但可 🦅 能需要手术修改或二次手术。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
import torchvision
from torchvision import datasets, models, transforms
import time
import os
import copy
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.nn.functional as F
data_transforms = {
'train': transforms.Compose([
transforms.RandomResizedCrop(224),
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
]),
'val': transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
]),
data_dir = 'hymenoptera_data'
image_datasets = {x: datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, x),
data_transforms[x])
for x in ['train', 'val']}
dataloaders = {x: torch.utils.data.DataLoader(image_datasets[x], batch_size=4,
shuffle=True)
for x in ['train', 'val']}
dataset_sizes = {x: len(image_datasets[x]) for x in ['train', 'val']}
class_names = image_datasets['train'].classes
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
def imshow(inp, title=None):
"""Imshow for Tensor."""
inp = inp.numpy().transpose((1, 2, 0))
mean = np.array([0.485, 0.456, 0.406])
std = np.array([0.229, 0.224, 0.225])
inp = std inp + mean
inp = np.clip(inp, 0, 1)
plt.imshow(inp)
if title is not None:
plt.title(title)
plt.pause(0.001) pause a bit so that plots are updated
def train_model(model, criterion, optimizer, scheduler, num_epochs=25):
since = time.time()
best_model_wts = copy.deepcopy(model.state_dict())
best_acc = 0.0
for epoch in range(num_epochs):
print('Epoch {}/{}'.format(epoch, num_epochs 1))
print( 10)
Each epoch has a training and validation phase
for phase in ['train', 'val']:
if phase == 'train':
model.train() Set model to training mode
else:
model.eval() Set model to evaluate mode
running_loss = 0.0
running_corrects = 0
Iterate over data.
for inputs, labels in dataloaders[phase]:
inputs = inputs.to(device)
labels = labels.to(device)
zero the parameter gradients
optimizer.zero_grad()
forward
track history if only in train
with torch.set_grad_enabled(phase == 'train'):
outputs = model(inputs)
_, preds = torch.max(outputs, 1)
loss = criterion(outputs, labels)
backward + optimize only if in training phase
if phase == 'train':
loss.backward()
optimizer.step()
statistics
running_loss += loss.item() inputs.size(0)
running_corrects += torch.sum(preds == labels.data)
if phase == 'train':
scheduler.step()
epoch_loss = running_loss / dataset_sizes[phase]
epoch_acc = running_corrects.double() / dataset_sizes[phase]
print('{} Loss: {:.4f} Acc: {:.4f}'.format(
phase, epoch_loss, epoch_acc))
deep copy the model
if phase == 'val' and epoch_acc > best_acc:
best_acc = epoch_acc
best_model_wts = copy.deepcopy(model.state_dict())
print()
time_elapsed = time.time() since
print('Training complete in {:.0f}m {:.0f}s'.format(
time_elapsed // 60, time_elapsed % 60))
print('Best val Acc: {:4f}'.format(best_acc))
load best model weights
model.load_state_dict(best_model_wts)
return model
def visualize_model(model, num_images=6):
was_training = model.training
model.eval()
images_so_far = 0
fig = plt.figure()
with torch.no_grad():
for i, (inputs, labels) in enumerate(dataloaders['val']):
inputs = inputs.to(device)
labels = labels.to(device)
outputs = model(inputs)
_, preds = torch.max(outputs, 1)
for j in range(inputs.size()[0]):
images_so_far += 1
ax = plt.subplot(num_images//2, 2, images_so_far)
ax.axis('off')
ax.set_title('predicted: {}'.format(class_names[preds[j]]))
imshow(inputs.cpu().data[j])
if images_so_far == num_images:
model.train(was_training)
return
model.train(was_training)
def load_checkpoint(filepath):
checkpoint = torch.load(filepath)
model = checkpoint['model']
return model
Initialize and train the model
model_ft = models.resnet18(pretrained=True)
num_ftrs = model_ft.fc.in_features
Here the size of each output sample is set to 2.
Alternatively, it can be generalized to nn.Linear(num_ftrs, len(class_names)).
model_ft.fc = nn.Linear(num_ftrs, 2)
model_ft = model_ft.to(device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
Observe that all parameters are being optimized
optimizer_ft = optim.SGD(model_ft.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
Decay LR by a factor of 0.1 every 7 epochs
exp_lr_scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer_ft, step_size=7, gamma=0.1)
model_ft = train_model(model_ft, criterion, optimizer_ft, exp_lr_scheduler,
num_epochs=25)
Save the current model
torch.save({'model': model_ft}, 'hymenoptera_new_model.ckpt')
Load the saved model
model_new = load_checkpoint('hymenoptera_new_model.ckpt')
Visualize the trained model
visualize_model(model_new)