Site Loader
Posted on 14.06.2023

Содержание

Аппарат вектор для лечения пародонтита — преимущества метода

Проблема пародонтита заставляет врачей искать все более эффективные методики борьбы с ним. Одной из таких методик является применение аппарата Вектор для лечения пародонтита. Несколько научных исследований уже показали высокую эффективность аппаратного лечения пародонтита при всех степенях этой патологии.

Как работает аппарат Вектор (Vector)?

На текущий момент аппарат Вектор — неоспоримая альтернатива хирургическому лечению пародонтита. Разработан и запатентован этот аппарат около 20 лет назад немецкой фирмой, и с того времени успел зарекомендовать себя в стоматологии исключительно с положительной стороны.

По своей сути аппарат Вектор представляет специфический генератор ультразвуковых колебаний. Сочетание ультразвука со специальным раствором, содержащим частицы гидроксиапатита, позволяет быстро и без нежелательных побочных эффектов удалить основную причину пародонтита — зубной камень.

Дополнительным лечебным эффектом является активация регенераторных способностей зубодесневого аппарата, что позволяет значительно снизить выраженность симптомов заболевания. Вектор терапия в стоматологии при прохождении полного курса в сочетании с другими методами лечения полностью избавляет пациента от пародонтита.

Преимущества лечения аппаратом Вектор в стоматологии

Многолетняя эксплуатация аппарата Вектор в стоматологии позволила сделать выводы о его преимуществах в сравнении с другими методами лечения периодонтита. Ключевыми факторами превосходства считаются:

  • полная безопасность — аппарат Вектор не повреждает мягких тканей, воздействуя лишь на патологические отложения;

  • к вектор терапии отсутствуют противопоказания;

  • лечебное воздействие аппаратом Вектор полностью безболезненно;

  • аппарат Вектор отлично очищает пародонтальные карманы;

  • справляется не только с наддесневым, но и с поддесневым зубным камнем;

  • возможность применения у пациентов с имплантатами и коронками.

Указанные преимущества достигаются благодаря использованию во время процедуры специального раствора, усиливающего действие ультразвука. Это доказано независимыми исследованиями.

С помощью Вектора возможно лечение пародонтита у беременных и кормящих женщин — ультразвук не оказывает никакого негативного воздействия на развивающийся плод.

Конечно, Вектор-терапию нельзя считать панацеей и рассматривать этот метод как единственный при лечении пародонтита. В клинике «Костамед» используется индивидуальный подход к каждому пациенту. После предварительного осмотра пародонтолог оценивает перспективы лечения и определяет наиболее эффективную схему терапии, в которую могут быть включены и другие способы борьбы с пародонтитом.

Как проходит лечение аппаратом Вектор

Во время лечебного процесса пациент размещается в стоматологическом кресле. Стоматолог наносит на десны и зубы специальную смесь, после чего начинает обработку проблемных областей аппаратом. Продолжительность одной процедуры варьируется от 30-40 минут до 2-х часов и определяется степенью выраженности и распространенностью пародонтита. При слабо выраженном пародонтите хватает всего одной процедуры, при средней и тяжелой степени необходим курс из 3-10 процедур, которые выполняются с интервалом в несколько дней.

Аппарат Вектор — как действует, и что происходит с организмом пациента

Наносимая на зубы смесь содержит в своем составе микрокристаллы гидроксиапатита, а также соединения, обладающие антисептическим и регенераторным действием. Воздействие на раствор ультразвука заставляет минеральные частицы колебаться с высокой частотой, разрушая при этом патологический налет на зубах. Разрушение зубного камня обусловлено ещё и эффектом кавитации (образование схлопывающихся микропузырьков) ультразвука.

Содержащиеся в растворе кристаллы гидроксиапатита химически инертны и не оказывают негативного воздействия ни на мягкие ткани, ни на зубную эмаль.

Колеблющиеся кристаллы действуют не только на зубной камень, но и на корни зубов, оказывая полирующий эффект. Ультразвуковые волны, проходя через десны, стимулируют кровообращение, что закономерно увеличивает приток питательных веществ и отток воспалительных компонентов. После первой процедуры по отзывам большинства пациентов с запущенными формами пародонтита отмечаются уменьшение отека десен, снижение болевого синдрома и улучшение общего состояния ротовой полости.

Под действием ультразвука разрушаются биопленки, содержащие большое количество микроорганизмов, улучшается проникновение в ткани антисептических компонентов из раствора, что ускоряет санацию (очистку) патологического очага. По отзывам лечение пародонтита аппаратом Вектор позволяет сократить общую продолжительность терапии на 15-20% — это мнение практикующих стоматологов.

 

Компания К-Вектор — отзывы, фото, цены, телефон и адрес — Бытовые услуги — Саратов

+7 (908) 552-70-… — показать

/Нет отзывов

Вы владелец?

Описание

Организовать транспортировку габаритного груза можно различными способами, и все они доступны в компании К-Вектор. Организация осуществляет перевозки грузов на любые расстояния. Заказ можно оформить на транспорт разной степени вместимости. Ознакомиться с имеющимся выбором услуг можно на сайте gruzmarket.blizko.ru вас ждут по адресу Саратов.

Телефон

+7 (908) 552-70-… — показать

Сообщите, что нашли номер на Зуне — компании работают лучше, если знают, что вы можете повлиять на их рейтинг Дозвонились?

— Нет: неправильный номер / не ответили
— Да, все хорошо

Спасибо!

Проложить маршрут

На машине, пешком или на общественном транспорте… — показать как добраться

Вы владелец?
  • Получить доступ
  • Получить виджет
  • Сообщить об ошибке

Другие пункты оказания бытовых услуг, которые мы рекомендуем

Специалисты компании К-Вектор

Работаете здесь или знаете кто здесь работает? Добавьте специалиста, и он появится здесь, а еще в каталоге специалистов. Подробнее о преимуществах размещения

Похожие бытовые услуги

Часто задаваемые вопросы о Компании К-Вектор

  • 📍 Каков физический адрес Компании К-Вектор?

    Компания К-Вектор располагается по адресу Россия, Саратов.

  • ☎️ Какой номер телефона у Компании К-Вектор?

    Телефон для ваших звонков: +7 (908) 552-70-00.

  • ⭐ Как воспользовавшиеся услугами этого места оценивают его уровень сервиса на Zoon.ru?

    org/Answer»> Средняя оценка компании на сайте Zoon.ru: 5. Вы можете написать свой отзыв о Компании К-Вектор!

  • ✔️ Можно ли доверять информации, размещённой на этой странице?

    Zoon.ru делает всё возможное, чтобы размещать максимально точную и свежую информацию о заведениях. Если вы видите неточность и/или являетесь представителем этого заведения, то можете воспользоваться формой обратной связи.

Средняя оценка — 5,0 на основании 1 оценки

математическая статистика — p-вектор и K-вектор

спросил

Изменено 7 лет, 7 месяцев назад

Просмотрено 8к раз

$\begingroup$

Я читаю «Элементы статистического обучения» и в начале есть ссылки на 9T = (X_1,X_2,\dots,X_p)$ как вектор входных данных в пространстве признаков (или входных данных) (и у каждого человека будет один такой вектор наблюдаемых входных данных).

Обозначение $K$, по-видимому, зарезервировано для выходного пространства: в классической модели линейной регрессии, где $Y=X\beta$, Y является скаляром ($K=1$), тогда как в многомерной настройке (например, , вы записываете вес, рост и цвет), это может быть $K$-вектор (т.е. 3-вектор в моем примере).

$\endgroup$

2

$\begingroup$

В математике и физике «x» в «x-vector» обозначает размерность вектора. Значения $K$ и $p$ были установлены ранее. Обычно «p-вектор» записывается как вектор-столбец, а «p-ковектор» записывается как вектор-строка.

$\endgroup$

$\begingroup$

Таким образом, возникает путаница, если кто-то исходит из области машинного обучения.

В начале книги сказано, что: функции = входы = набор переменных (X1,…. Xp). «входы» не связаны с количеством входных выборок. Входные выборки (обучающие выборки) называются «наблюдениями» (1..i..N).

  • xi — i-е наблюдение как вектор-столбец X1,X2 . .. Xp
  • X — это матрица N x p, где каждая строка является наблюдением и содержит один входной вектор, поэтому каждая строка равна xti
  • xti = (X1,X2 …. j … Xp)
$\endgroup$

Зарегистрируйтесь или войдите в систему

Зарегистрируйтесь с помощью Google

Зарегистрироваться через Facebook

Зарегистрируйтесь, используя электронную почту и пароль

Опубликовать как гость

Электронная почта

Требуется, но никогда не отображается

Опубликовать как гость

Электронная почта

Требуется, но не отображается

Нажимая «Опубликовать свой ответ», вы соглашаетесь с нашими условиями обслуживания, политикой конфиденциальности и политикой использования файлов cookie

.

k-ближайший сосед (kNN) поиск | Руководство по Elasticsearch [8.6]

Доступна более новая версия. Актуальную информацию см. документация по текущему выпуску.

Поиск k ближайших соседей (kNN) находит k ближайших векторов к запросу вектор, измеренный метрикой сходства.

Общие варианты использования kNN включают:

  • Рейтинг релевантности на основе алгоритмов обработки естественного языка (NLP)
  • Рекомендации по продуктам и механизмы рекомендаций
  • Поиск сходства для изображений или видео

Предпосылкиредактировать

  • Чтобы запустить поиск kNN, вы должны иметь возможность преобразовывать свои данные в осмысленные векторные значения. Вы создаете эти векторы вне Elasticsearch и добавляете их в документы как значения поля плотности_вектора . Запросы представлены в виде векторов одинаковой размерности.

    Создавайте векторы таким образом, чтобы чем ближе вектор документа был к вектору запроса, на основе метрики подобия, тем лучше ее совпадение.

  • Чтобы выполнить действия, описанные в этом руководстве, у вас должно быть следующее привилегии индекса:

    • create_index или управление для создания индекса с полем плотности_вектора
    • создать , индекс или написать , чтобы добавить данные в созданный вами индекс
    • прочитать для поиска в индексе

методы kNNedit

Elasticsearch поддерживает два метода поиска kNN:

  • Точная kNN грубой силы с использованием запроса script_score с векторная функция
  • Приблизительный kNN с использованием поиска knn вариант

В большинстве случаев вам нужно использовать приблизительное значение kNN. Приблизительный kNN предлагает ниже задержка за счет более медленного индексирования и несовершенной точности.

Точный kNN грубой силы гарантирует точные результаты, но плохо масштабируется с большие наборы данных. При таком подходе запрос script_score должен сканировать каждый соответствующий документ для вычисления векторной функции, что может привести к замедлению скорости поиска. Однако вы можете уменьшить задержку, используя запрос чтобы ограничить количество совпадающих документов, передаваемых в функцию. Если вы отфильтруйте свои данные по небольшому подмножеству документов, вы можете получить хороший поиск производительность с использованием этого подхода.

Exact kNNedit

Чтобы выполнить точный поиск kNN, используйте запрос script_score с векторной функцией.

  1. Явно сопоставьте одно или несколько полей плотности_вектора . Если вы не собираетесь использовать поле для приблизительного kNN, опустите параметр сопоставления индекса или установите для него значение ложь . Это может значительно повысить скорость индексации.

     Индекс продукта PUT
{
  "сопоставления": {
    "характеристики": {
      "вектор продукта": {
        "тип": "плотный_вектор",
        "тусклых": 5,
        "индекс": ложь
      },
      "цена": {
        "тип": "длинный"
      }
    }
  }
}

  2. Индексируйте свои данные.

     POST product-index/_bulk?refresh=true
{ "индекс": { "_id": "1" } }
{ "товар-вектор": [230,0, 300,33, -34,8988, 15,555, -200,0], "цена": 1599}
{ "индекс": { "_id": "2" } }
{ "товар-вектор": [-0,5, 100,0, -13,0, 14,8, -156,0], "цена": 799 }
{ "индекс": { "_id": "3" } }
{ "товар-вектор": [0,5, 111,3, -13,0, 14,8, -156,0], "цена": 1099 }
...

  3. Используйте API поиска для запуска запроса script_score , содержащего векторная функция.

    Чтобы ограничить количество совпадающих документов, передаваемых векторной функции, мы рекомендуется указать фильтрующий запрос в параметре script_score. query . Если необходимо, вы можете использовать запрос match_all в этом параметр для соответствия всем документам. Однако сопоставление всех документов может значительно увеличить задержку поиска.

     POST product-index/_search
{
  "запрос": {
    "script_score": {
      "запрос" : {
        "логическое" : {
          "фильтр" : {
            "диапазон" : {
              "цена" : {
                "гтэ": 1000
              }
            }
          }
        }
      },
      "скрипт": {
        "source": "cosineSimilarity(params.queryVector, 'product-vector') + 1.0",
        "параметры": {
          "queryVector": [-0.5, 90,0, -10, 14,8, -156,0]
        }
      }
    }
  }
}

Приближенный поиск kNN

По сравнению с другими типами поиска приближенный поиск kNN имеет специфические требования к ресурсам. В частности, все векторные данные должны помещаться в поле узла. кеш страниц, чтобы он был эффективным. Пожалуйста, проконсультируйтесь с приблизительное руководство по настройке поиска kNN для важных замечаний по конфигурация и размеры.

Чтобы запустить приблизительный поиск kNN, используйте опцию knn искать Поле плотности_вектора с включенным индексированием.

  1. Явно сопоставьте одно или несколько полей плотности_вектора . Приблизительный поиск kNN требуются следующие параметры сопоставления:

    • Индекс значение true .
    • Значение сходства . Это значение определяет метрику подобия, используемую для оценка документов на основе сходства между запросом и вектором документа. Для список доступных метрик см. в сходство документация по параметрам.
     PUT-индекс изображения
{
  "сопоставления": {
    "характеристики": {
      "изображение-вектор": {
        "тип": "плотный_вектор",
        "тусклых": 3,
        "индекс": правда,
        "сходство": "l2_norm"
      },
      "заголовок": {
        "тип": "текст"
      },
      "тип файла": {
        "тип": "ключевое слово"
      }
    }
  }
}

  2. Индексируйте свои данные.

     POST image-index/_bulk?refresh=true
{ "индекс": { "_id": "1" } }
{ "image-vector": [1, 5, -20], "title": "семья лосей", "тип файла": "jpg" }
{ "индекс": { "_id": "2" } }
{ "image-vector": [42, 8, -15], "title": "альпийское озеро", "file-type": "png" }
{ "индекс": { "_id": "3" } }
{ "image-vector": [15, 11, 23], "title": "полная луна", "file-type": "jpg" }
...

  3. Запустить поиск с помощью опции кнн .

     POST image-index/_search
{
  "кнн": {
    "поле": "изображение-вектор",
    "query_vector": [-5, 9, -12],
    «к»: 10,
    "число_кандидатов": 100
  },
  "поля": [ "название", "тип файла" ]
}

Документ _score определяется сходство между запросом и вектором документа. Видеть сходство для получения дополнительной информации о том, как kNN рассчитываются поисковые баллы.

В версии 8.0 добавлена ​​поддержка приблизительного поиска kNN. До это, полей плотности_вектора не поддерживало включение индекса в отображении. Если вы создали индекс до версии 8.0, содержащий 90 109 полей плотности_вектора 90 110, то для поддержка приблизительного поиска kNN данные должны быть переиндексированы с использованием нового поля сопоставление, которое устанавливает index: true .

Приблизительная настройка kNN на скорость или точность

Для сбора результатов API поиска kNN находит num_candidates количество аппроксимировать ближайших соседей-кандидатов на каждом осколке. Поиск вычисляет сходство этих векторов-кандидатов с вектором запроса, выбирая k наиболее похожие результаты из каждого осколка. Затем поиск объединяет результаты из каждый осколок, чтобы вернуть глобальные вершины k ближайших соседей.

Вы можете увеличить num_candidates для получения более точных результатов за счет низкая скорость поиска. Поиск с высоким значением количество_кандидатов рассматривает больше кандидатов из каждого шарда. Это занимает больше времени, но search имеет более высокую вероятность найти истинные k лучших ближайших соседей.

Точно так же вы можете уменьшить num_candidates для более быстрого поиска с помощью потенциально менее точные результаты.

Приближенный kNN с использованием байтовых векторов в дополнение к
векторам значений с плавающей запятой . Используйте кнн опция для поиска в поле плотности_вектора с element_type , установленным на байт и включена индексация.

  1. Явно сопоставьте одно или несколько полей плотности_вектора с element_type установлен на байт и включено индексирование.

     PUT индекс байтового изображения
{
  "сопоставления": {
    "характеристики": {
      "байт-изображение-вектор": {
        "тип": "плотный_вектор",
        "элемент_тип": "байт",
        "тусклых": 2,
        "индекс": правда,
        "подобие": "косинус"
      },
      "заголовок": {
        "тип": "текст"
      }
    }
  }
}

  2. Индексируйте свои данные, гарантируя все векторные значения — целые числа в диапазоне [-128, 127].

     POST байт-изображение-индекс/_bulk?refresh=true
{ "индекс": { "_id": "1" } }
{ "byte-image-vector": [5, -20], "title": "семья лосей" }
{ "индекс": { "_id": "2" } }
{ "byte-image-vector": [8, -15], "title": "альпийское озеро" }
{ "индекс": { "_id": "3" } }
{ "byte-image-vector": [11, 23], "title": "полная луна" }

  3. Запустить поиск с помощью опции кнн обеспечение Значения query_vector являются целыми числами в диапазон [-128, 127].

     POST байт-изображение-индекс/_поиск
{
  "кнн": {
    "поле": "байт-изображение-вектор",
    "query_vector": [-5, 9],
    «к»: 10,
    "число_кандидатов": 100
  },
  "поля": [ "заголовок" ]
}
KNN searchedit с фильтром

API поиска kNN поддерживает ограничение поиска с помощью фильтра. Поиск вернет тыс. лучших документов, которые также соответствуют запросу фильтра.

Следующий запрос выполняет приблизительный поиск kNN, отфильтрованный по тип файла поле:

 POST image-index/_search
{
  "кнн": {
    "поле": "изображение-вектор",
    "query_vector": [54, 10, -2],
    "к": 5,
    "число_кандидатов": 50,
    "фильтр": {
      "срок": {
        "тип файла": "png"
      }
    }
  },
  "поля": ["название"],
  "_источник": ложь
}

Фильтр применяется во время приблизительного поиска kNN для обеспечения что возвращено тыс. совпадающих документов. Это контрастирует с подход постфильтрации, при котором применяется фильтр после приблизительный Поиск kNN завершен. У постфильтрации есть недостаток: иногда возвращает менее k результатов, даже если имеется достаточно совпадающих документов.

Объединение приблизительного kNN с другими функциямиEdit

knn вариант и запрос :

 POST image-index/_search
{
  "запрос": {
    "соответствовать": {
      "заголовок": {
        "запрос": "горное озеро",
        "буст": 0,9}
    }
  },
  "кнн": {
    "поле": "изображение-вектор",
    "query_vector": [54, 10, -2],
    "к": 5,
    "число_кандидатов": 50,
    "буст": 0,1
  },
  "размер": 10
}

Этот поиск находит лучшие k = 5 совпадений векторов, объединяет их с совпадениями из запроса совпадений и наконец, возвращает 10 лучших результатов. Совпадения кнн и запрос объединяются через дизъюнкт, как если бы вы взял логическое значение или между ними. Топ k векторные результаты представляют глобальные ближайшие соседи по всему индексу осколки.

Оценка каждого попадания представляет собой сумму оценок knn и запроса . Вы можете указать значение boost , чтобы присвоить вес каждый балл в сумме. В приведенном выше примере баллы будут рассчитываться как

 score = 0,9 * match_score + 0,1 * knn_score

Опция knn также может использоваться с агрегациями . В общем, Elasticsearch вычисляет агрегации по всем документам, которые соответствуют запросу. Таким образом, для приблизительного поиска kNN агрегации рассчитываются по 9 верхним0109 к ближайшие документы. Если поиск также включает запрос , то агрегации рассчитываются по объединенному набору кнн и запрос соответствует.

Рекомендации по индексированию

Для приближенного поиска kNN Elasticsearch сохраняет значения плотного вектора каждого сегмент в виде графа HNSW. Индексация векторов для приближенный поиск kNN может занять значительное время из-за его дороговизны для построения этих графиков. Возможно, вам потребуется увеличить время ожидания запроса клиента для индексные и массовые запросы. Примерное руководство по настройке kNN содержит важные рекомендации по производительности индексирования и тому, как индекс конфигурация может повлиять на производительность поиска.

Помимо параметров настройки времени поиска алгоритм HNSW имеет параметры времени индексации, которые позволяют найти компромисс между стоимостью построения графика, скорость поиска и точность. При настройке сопоставления плотности_вектора вы можно использовать аргумент index_options для настройки эти параметры:

 PUT индекс изображения
{
  "сопоставления": {
    "характеристики": {
      "изображение-вектор": {
        "тип": "плотный_вектор",
        "тусклых": 3,
        "индекс": правда,
        "сходство": "l2_norm",
        "index_options": {
          "тип": "hnsw",
          «м»: 32,
          "ef_construction": 100
        }
      }
    }
  }
}
Ограничения для приблизительного поиска kNNedit
  • Вы не можете выполнить приблизительный поиск kNN по полю плотности_вектора в вложенное отображение .

alexxlab

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *