Technical Description of the Peroral Endoscopic Diverticulostomy for the Treatment of Zenker’s Diverticulum

Introduction: Endoscopic treatment of Zenker’s diverticulum (ZD) is one of the oldest endoscopic procedures, but has still not become the treatment of choice. Although ZD is a benign disease, it can severely impact patients’ quality of life and can have serious adverse eff ects, such as aspiration pneumonia. Material and Methods: Between November 2018 and February 2020 three patients (2 female, 1 male) with ZD underwent peroral endoscopic diverticulo-esophagostomy. Blood tests, ECG and tests required for general anesthesia was performed. The patients took gastrografi n orally both before the procedure and 2 months afterwards. Results: The average age of the patients was 66 years (range 54–75 years). There were no alterations in CBC, ECG and other routine tests. Upper GI endoscopy and the gastrografi n test confi rmed the diagnosis. All patients had stage IV ZD according to the Brombart classifi cation. The mean operation time was 55+/-15 min. (range 40–70 min.). Blood loss was less than 20 cc. This paper gives a precise technical description of the procedure. Complete recovery was observed at the 1- and 2-month follow-ups. No complications or mortality were observed. Conclusions: Peroral endoscopic stapled diverticulostomy is feasible and safe, even at the beginning of the learning curve. We found that the use of regular laparoscopic instrumentation along with diverticuloscope is suitable for most purposes. However, we suggest starting the endoscopic peroral program by treating carefully selected patients in centers with a developed advanced minimally invasive program.Wprowadzenie: Endoskopowe leczenie uchyłka Zenkera (ZD) jest jedną z najstarszych procedur endoskopowych, jednak nadal nie jest leczeniem z wyboru. Chociaż ZD jest chorobą łagodną, może istotnie wpływać na jakość życia pacjentów i mieć poważne skutki uboczne, takie jak zachłystowe zapalenie płuc. Materiał i metody: W okresie od listopada 2018 do lutego 2020 roku operowano 3 chorych (2 kobiety i 1 mężczyznę) z powodu uchyłku Zenkera z zastosowaniem techniki przezustnej resekcji endoskopowej. Wykonano badania krwi, EKG i testy wymagane do znieczulenia ogólnego. Pacjenci przyjmowali gastrografi nę doustnie zarówno przed zabiegiem, jak i 2 miesiące po zabiegu. Wyniki: Wiek chorych wynosił średnio 66 lat (54–75). Nie stwierdzono odchyleń w badaniach laboratoryjnych. Potwierdzenie rozpoznania opierało się na badaniu endoskopowym oraz teście z doustnym podaniem gastrografi ny. U wszystkich chorych stwierdzono uchyłek Zenkera w stopniu IV wg. klasyfi kacji Brombarta. Zabiegi operacyjne trwały średnio 55 (+/-15) minut (40–70 minut). Śródoperacyjna oceniana utrata krwi wynosiła poniżej 20ml. U wszystkich chorych stwierdzono pełny powrót do zdrowia po 1 do 2 miesięcy od zabiegu. Nie stwierdzono powikłań pooperacyjnych. Wnioski: Przezustna endoskopowa resekcja uchyłku Zenkera jest bezpiecznym i skutecznym zabiegiem także w rękach chirurgów z ograniczonym doświadczeniem w tego typu resekcji. Wykazano, że użycie zwykłego oprzyrządowania laparoskopowego z diwertikuloskopem jest odpowiednie do większości zastosowań. Niemniej zalecane jest, aby zabiegi przeprowadzane były u starannie wyselekcjonowanych chorych w ośrodkach posiadających doświadczenie w chirurgii minimalnie inwazyjnej

Evolution of training in minimally invasive surgical techniques

The advent of minimally invasive techniques has resulted in the need for specific training tools. Important differences between open surgery and endoscopic approaches have made it clear that new training models are required to train a proficient surgeon. Over the last four decades several training approaches have been proposed and analyzed in this setting. The main training tools are box trainers, animal models and cadaveric models. In this article the authors summarize tools that are currently available, describe the development of minimally invasive techniques and possible future directions.Wprowadzenie do użytku technik chirurgii minimalnie inwazyjnej stworzyło potrzebę opracowania nowych narzędzi. Istotne różnice między chirurgią klasyczną a zabiegami endoskopowymi jasno pokazały, że istnieje również konieczność wypracowania nowych schematów szkolenia w celu wykształcenia dobrze przeszkolonego chirurga. W ciągu ostatnich czterech dekad opracowano i przeanalizowano szereg takich schematów. Głównymi technikami są: trenażery laparoskopowe typu box trainer, modele zwierzęce oraz model ludzkich zwłok. W artykule zebrano dostępne obecnie metody szkolenia, opisując historię ich rozwoju i możliwe kierunki przyszłych badań

Розробка методики навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень

The method of training artificial neural networks for intelligent decision support systems is developed. A distinctive feature of the proposed method is that it provides training not only of the synaptic weights of the artificial neural network, but also the type and parameters of the membership function. If it is impossible to provide the specified quality of functioning of artificial neural networks due to the learning of the parameters of the artificial neural network, the architecture of artificial neural networks is trained. The choice of architecture, type and parameters of the membership function is based on the computing resources of the tool and taking into account the type and amount of information supplied to the input of the artificial neural network. Due to the use of the proposed methodology, there is no accumulation of errors of training artificial neural networks as a result of processing information that is fed to the input of artificial neural networks. Also, a distinctive feature of the developed method is that the preliminary calculation data are not required for data calculation. The development of the proposed methodology is due to the need to train artificial neural networks for intelligent decision support systems in order to process more information with the uniqueness of decisions made. According to the results of the study, it is found that the mentioned training method provides on average 10–18 % higher efficiency of training artificial neural networks and does not accumulate errors during training. This method will allow training artificial neural networks through the learning of parameters and architecture, identifying effective measures to improve the efficiency of artificial neural networks. This methodology will allow reducing the use of computing resources of decision support systems and developing measures aimed at improving the efficiency of training artificial neural networks; increasing the efficiency of information processing in artificial neural networksРазработана методика обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Отличительная особенность предлагаемой методики заключается в том, что она проводит обучение не только синаптических весов искусственной нейронной сети, но и вида и параметров функции принадлежности. В случае невозможности обеспечить заданное качество функционирования искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров искусственной нейронной сети происходит обучение архитектуры искусственных нейронных сетей. Выбор архитектуры, вида и параметров функции принадлежности происходит с учетом вычислительных ресурсов средства и с учетом типа и количества информации, поступающей на вход искусственной нейронной сети. За счет использования предложенной методики не происходит накопления ошибки обучения искусственных нейронных сетей в результате обработки информации, поступающей на вход искусственных нейронных сетей. Также отличительной особенностью разработанной методики является то, что для вычисления данных не нужны предварительные расчетные данные. Разработка предложенной методики обусловлена необходимостью проведения обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений, с целью обработки большего количества информации, при однозначности решений, которые принимаются. По результатам исследования установлено, что указанная методика обучения обеспечивает в среднем на 10–18 % более высокую эффективность обучения искусственных нейронных сетей и не накапливает ошибок в ходе обучения. Данная методика позволит проводить обучение искуственных нейронных сетей за счёт обучения параметров и архитектуры, определить еффективные мероприятия для повышения еффективности функционирования искуственных нейронных сетей. Использование данной методики позволит уменьшить использование вычислительных ресурсов систем поддержки принятия решений и определить мероприятия для повышения еффективности обучения искуственных нейронных сетей; повысить оперативность обработки информации в искуственных нейронных сетяхРозроблено методику навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень. Відмінна особливість запропонованої методики полягає в тому, що вона проводить навчання не тільки синаптичних ваг штучної нейронної мережі, але й виду та параметрів функції належності. В разі неможливості забезпечити задану якість функціонування штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів штучної нейронної мережі відбувається навчання архітектури штучних нейронних мереж. Вибір архітектури, виду та параметрів функції належності відбувається з врахуванням обчислювальних ресурсів засобу та з врахуванням типу та кількості інформації, що надходить на вхід штучної нейронної мережі. За рахунок використання запропонованої методики не відбувається накопичення помилки навчання штучних нейронних мереж в результаті обробки інформації, що надходить на вхід штучних нейронних мереж. Також відмінною особливістю розробленої методики є те, що для обчислення даних не потрібні попередні розрахункові дані. Розробка запропонованої методики обумовлена необхідністю проведення навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень, з метою обробки більшої кількості інформації, при однозначності рішень, що приймаються. За результатами дослідження встановлено, що зазначена методика навчання забезпечує в середньому на 10–18 % більшу високу ефективність навчання штучних нейронних мереж та не накопичує помилок в ході навчання. Зазначена методика дозволить проводити навчання штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів та архітектури, визначити ефективні заходи для підвищення ефективності функціонування штучних нейронних мереж. Використання зазначеної методики дозволить зменшити використання обчислювальних ресурсів систем підтримки прийняття рішень та виробити заходи, що спрямовані на підвищення ефективності навчання штучних нейронних мереж; підвищити оперативність обробки інформації в штучних нейронних мережа

Розробка методики навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень

The method of training artificial neural networks for intelligent decision support systems is developed. A distinctive feature of the proposed method is that it provides training not only of the synaptic weights of the artificial neural network, but also the type and parameters of the membership function. If it is impossible to provide the specified quality of functioning of artificial neural networks due to the learning of the parameters of the artificial neural network, the architecture of artificial neural networks is trained. The choice of architecture, type and parameters of the membership function is based on the computing resources of the tool and taking into account the type and amount of information supplied to the input of the artificial neural network. Due to the use of the proposed methodology, there is no accumulation of errors of training artificial neural networks as a result of processing information that is fed to the input of artificial neural networks. Also, a distinctive feature of the developed method is that the preliminary calculation data are not required for data calculation. The development of the proposed methodology is due to the need to train artificial neural networks for intelligent decision support systems in order to process more information with the uniqueness of decisions made. According to the results of the study, it is found that the mentioned training method provides on average 10–18 % higher efficiency of training artificial neural networks and does not accumulate errors during training. This method will allow training artificial neural networks through the learning of parameters and architecture, identifying effective measures to improve the efficiency of artificial neural networks. This methodology will allow reducing the use of computing resources of decision support systems and developing measures aimed at improving the efficiency of training artificial neural networks; increasing the efficiency of information processing in artificial neural networksРазработана методика обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Отличительная особенность предлагаемой методики заключается в том, что она проводит обучение не только синаптических весов искусственной нейронной сети, но и вида и параметров функции принадлежности. В случае невозможности обеспечить заданное качество функционирования искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров искусственной нейронной сети происходит обучение архитектуры искусственных нейронных сетей. Выбор архитектуры, вида и параметров функции принадлежности происходит с учетом вычислительных ресурсов средства и с учетом типа и количества информации, поступающей на вход искусственной нейронной сети. За счет использования предложенной методики не происходит накопления ошибки обучения искусственных нейронных сетей в результате обработки информации, поступающей на вход искусственных нейронных сетей. Также отличительной особенностью разработанной методики является то, что для вычисления данных не нужны предварительные расчетные данные. Разработка предложенной методики обусловлена необходимостью проведения обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений, с целью обработки большего количества информации, при однозначности решений, которые принимаются. По результатам исследования установлено, что указанная методика обучения обеспечивает в среднем на 10–18 % более высокую эффективность обучения искусственных нейронных сетей и не накапливает ошибок в ходе обучения. Данная методика позволит проводить обучение искуственных нейронных сетей за счёт обучения параметров и архитектуры, определить еффективные мероприятия для повышения еффективности функционирования искуственных нейронных сетей. Использование данной методики позволит уменьшить использование вычислительных ресурсов систем поддержки принятия решений и определить мероприятия для повышения еффективности обучения искуственных нейронных сетей; повысить оперативность обработки информации в искуственных нейронных сетяхРозроблено методику навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень. Відмінна особливість запропонованої методики полягає в тому, що вона проводить навчання не тільки синаптичних ваг штучної нейронної мережі, але й виду та параметрів функції належності. В разі неможливості забезпечити задану якість функціонування штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів штучної нейронної мережі відбувається навчання архітектури штучних нейронних мереж. Вибір архітектури, виду та параметрів функції належності відбувається з врахуванням обчислювальних ресурсів засобу та з врахуванням типу та кількості інформації, що надходить на вхід штучної нейронної мережі. За рахунок використання запропонованої методики не відбувається накопичення помилки навчання штучних нейронних мереж в результаті обробки інформації, що надходить на вхід штучних нейронних мереж. Також відмінною особливістю розробленої методики є те, що для обчислення даних не потрібні попередні розрахункові дані. Розробка запропонованої методики обумовлена необхідністю проведення навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень, з метою обробки більшої кількості інформації, при однозначності рішень, що приймаються. За результатами дослідження встановлено, що зазначена методика навчання забезпечує в середньому на 10–18 % більшу високу ефективність навчання штучних нейронних мереж та не накопичує помилок в ході навчання. Зазначена методика дозволить проводити навчання штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів та архітектури, визначити ефективні заходи для підвищення ефективності функціонування штучних нейронних мереж. Використання зазначеної методики дозволить зменшити використання обчислювальних ресурсів систем підтримки прийняття рішень та виробити заходи, що спрямовані на підвищення ефективності навчання штучних нейронних мереж; підвищити оперативність обробки інформації в штучних нейронних мережа

Створення комплексу універсальних моделей для оптимізації старту, польоту та приземлення реактивних снарядів для реактивних систем залпового вогню

Об’єкт дослідження – процес польоту літального апарату на активній та пасивній ділянках траєкторії. Об’єктом розробки є система диференційних рівнянь просторового руху літального апарату. Мета роботи – розробка математичної моделі спільного руху частин мобільної пускової установки з трубчатими направляючими, змонтованої на базі автомобільного шасі, і снарядів реактивної системи залпового вогню

Створення комплексу універсальних моделей для оптимізації старту, польоту та приземлення реактивних снарядів для реактивних систем залпового вогню

Об’єкт дослідження – процес старту літального апарату з пускової установки. Об’єктом розробки є система диференційних рівнянь руху складових частин пускової установки та літального апарату. Мета роботи – розробка математичної моделі спільного руху частин мобільної пускової установки з трубчатими направляючими, змонтованої на базі автомобільного шасі, і снарядів реактивної системи залпового вогню

Opis techniczny przezustnej endoskopowej resekcji uchyłka Zenkera

Introduction: Endoscopic treatment of Zenker’s diverticulum (ZD) is one of the oldest endoscopic procedures, but has still not become the treatment of choice. Although ZD is a benign disease, it can severely impact patients’ quality of life and can have serious adverse effects, such as aspiration pneumonia. Material and Methods: Between November 2018 and February 2020 three patients (2 female, 1 male) with ZD underwent peroral endoscopic diverticulo-esophagostomy. Blood tests, ECG and tests required for general anesthesia was performed. The patients took gastrografin orally both before the procedure and 2 months afterwards. Results: The average age of the patients was 66 years (range 54–75 years). There were no alterations in CBC, ECG and other routine tests. Upper GI endoscopy and the gastrografin test confirmed the diagnosis. All patients had stage IV ZD according to the Brombart classification. The mean operation time was 55+/-15 min. (range 40–70 min.). Blood loss was less than 20 cc. This paper gives a precise technical description of the procedure. Complete recovery was observed at the 1- and 2-month follow-ups. No complications or mortality were observed. Conclusions: Peroral endoscopic stapled diverticulostomy is feasible and safe, even at the beginning of the learning curve. We found that the use of regular laparoscopic instrumentation along with diverticuloscope is suitable for most purposes. However, we suggest starting the endoscopic peroral program by treating carefully selected patients in centers with a developed advanced minimally invasive programWprowadzenie: Endoskopowe leczenie uchyłka Zenkera (ZD) jest jedną z najstarszych procedur endoskopowych, jednak nadal nie jest leczeniem z wyboru. Chociaż ZD jest chorobą łagodną, może istotnie wpływać na jakość życia pacjentów i mieć poważne skutki uboczne, takie jak zachłystowe zapalenie płuc. Materiał i metody: W okresie od listopada 2018 do lutego 2020 roku operowano 3 chorych (2 kobiety i 1 mężczyznę) z powodu uchyłku Zenkera z zastosowaniem techniki przezustnej resekcji endoskopowej. Wykonano badania krwi, EKG i testy wymagane do znieczulenia ogólnego. Pacjenci przyjmowali gastrografinę doustnie zarówno przed zabiegiem, jak i 2 miesiące po zabiegu. Wyniki: Wiek chorych wynosił średnio 66 lat (54–75). Nie stwierdzono odchyleń w badaniach laboratoryjnych. Potwierdzenie rozpoznania opierało się na badaniu endoskopowym oraz teście z doustnym podaniem gastrografiny. U wszystkich chorych stwierdzono uchyłek Zenkera w stopniu IV wg. klasyfikacji Brombarta. Zabiegi operacyjne trwały średnio 55 (+/-15) minut (40–70 minut). Śródoperacyjna oceniana utrata krwi wynosiła poniżej 20ml. U wszystkich chorych stwierdzono pełny powrót do zdrowia po 1 do 2 miesięcy od zabiegu. Nie stwierdzono powikłań pooperacyjnych. Wnioski: Przezustna endoskopowa resekcja uchyłku Zenkera jest bezpiecznym i skutecznym zabiegiem także w rękach chirurgów z ograniczonym doświadczeniem w tego typu resekcji. Wykazano, że użycie zwykłego oprzyrządowania laparoskopowego z diwertikuloskopem jest odpowiednie do większości zastosowań. Niemniej zalecane jest, aby zabiegi przeprowadzane były u starannie wyselekcjonowanych chorych w ośrodkach posiadających doświadczenie w chirurgii minimalnie inwazyjnej

Risk assessment in case of toxic chemical emission at railway transport

Risk assessment during emission of toxic chemicals at railway transport is the problem of great scientific interest. To make such assessment we need special computer models. At present, in Ukraine,we have lack of such models. The authors present numerical models for territorial risk assessment in case of organized emissionsat railway transport (for example, emissions during locomotive movement) and in case of accident emissions (accident spills of dangerous cargo, emissions of NH3 from railway tank, etc.). The basis of the developed numerical models is the system of fundamental equations of fluid dynamics. These equations are solved numerically using implicit schemes of splitting. The developed models allow to take into account some important factors which influence the territorial risk value: probability of atmosphere conditions, train route, transport infrastructure at railway stations, probability of emission site.Also the process of pollutant chemical transformation in the atmosphere is taken into account in the developed models. The developed models allow to predict territorial risk in case of moving source of emission (moving damaged railway tank).The results of numerical experiments are presented. These results illustrate territorial risk maps for different sites near Prydniprovska railway

Chirurgia endoskopowa z pojedynczego cięcia w powłokach w leczeniu przepuklin pachwinowych. Przegląd aspektów technicznych

The Transabdominal Preperitoneal (TAPP) and Total Extraperitoneal (TEP) methods of inguinal hernia repair are well known throughout the world. The idea of combining these methods with single incision endoscopic surgery is exciting but poses important questions regarding the level of technical difficulties, learning curve and instrumentation currently available. In this article we review the solutions currently available to the obstacles that hinder the single incision endoscopic approach to TAPP and TEP inguinal hernia from becoming widely accepted.Metody przezbrzusznej przedotrzewnowej (TAPP) i całkowitej pozaotrzewnowej (TEP) naprawy przepukliny pachwinowej są dobrze znane na całym świecie. Pomysł połączenia tych metod z chirurgią endoskopową wykorzystującą pojedyncze nacięcie w powłokach jamy brzusznej jest bardzo interesujący, ale wiążą się z nim ważne pytania dotyczące poziomu trudności technicznych, krzywej uczenia się i dostępnego obecnie oprzyrządowania. W niniejszym artykule autorzy omawiają dostępne obecnie rozwiązania mogące pomóc w ograniczeniu przeszkód, które utrudniają dostęp endoskopowy z pojedynczym nacięciem w powłokach w leczeniu przepukliny pachwinowej TAPP i TEP

Numerical model to simulate ventilation of dead-end mine working with brattice

A computational model to simulate ventilation of a dead-end mine working with line brattice has been developed. To solve fluid dynamics problem, i.e. to compute flow pattern, model of inviscid flow has been used. That allows to compute quickly air flow pattern. To simulate dust dispersion in the dead-end mine working with brattice twodimensional equation of mass transfer has been used. Numerical integration of Laplas equation for the velocity potential has been carried out using Samarski two steps difference scheme of splitting. Proposed CFD model allows quick computing of dust dispersion in the dead-end mine working with brattice. Markers (porosity technique) have been used to create the complex geometrical form of computational domain. Results of numerical experiments which had been performed on the basis of the developed CFD model have been presented