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ENT 在英语-中文（简体）词典中的翻译

ENTnoun uk

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/ˌiː.enˈtiː/ us

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/ˌiː.enˈtiː/

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[ U ] a department in a hospital that deals with diseases affecting the ear, nose, and throat

（医院）耳鼻喉科

[ C ] US a doctor who specializes in diseases affecting the ear, nose, and throat

（医院）耳鼻喉科医生

The ENT said her nosebleeds were nothing to worry about.

耳鼻喉科的医生说她流鼻血的情况没有什么可担心的。

(ENT在剑桥英语-中文（简体）词典的翻译 © Cambridge University Press)

C1

ENT的翻译

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（醫院）耳鼻喉科, （醫院）耳鼻喉科醫生…

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otorrinolaringología, ORL, otorrinolaringólogo…

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ensue

ensuing

ensure

ENT

entail

entailment

entangle

entanglement

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ENT, at ear, nose, and throat

-ent, at -ant

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“每日一词”

veggie burger

UK

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/ˈvedʒ.i ˌbɜː.ɡər/

US

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/ˈvedʒ.i ˌbɝː.ɡɚ/

a type of food similar to a hamburger but made without meat, by pressing together small pieces of vegetables, seeds, etc. into a flat, round shape

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Quick Introduction | ent

Quick Introduction | ent

跳到主�内容The Ent Team Stands With Israel 🇮🇱文档教程GoDoc�客ChineseEnglishChineseJapaneseHebrewHelp Us Translate�索快速开始Quick Introduction结� (Schema)引言FieldsEdges索引Mixin注解代�生�引言CRUD APIGraph TraversalEager LoadingHooksInterceptorsPrivacy事务断言��Paging And Ordering�移Versioned MigrationsMultiple Schema MigrationsAutomatic MigrationData Migrations支�的数�库�端�项外部模�ExtensionsGraphQL 集�整�sql.DBContinuous Integration测试常�问题特性开关Generating Schemas翻译贡献者Writing DocsJoin our Community快速开始Quick IntroductionOn this pageQuick Introductionent is a simple, yet powerful entity framework for Go, that makes it easy to build and maintain applications with large data-models and sticks with the following principles:Easily model database schema as a graph structure.Define schema as a programmatic Go code.Static typing based on code generation.Database queries and graph traversals are easy to write.Simple to extend and customize using Go templates.Setup A Go Environment​If your project directory is outside GOPATH or you are not familiar with GOPATH, setup a Go module project as follows:go mod init entdemoCreate Your First Schema​Go to the root directory of your project, and run:go run -mod=mod entgo.io/ent/cmd/ent new UserThe command above will generate the schema for User under entdemo/ent/schema/ directory:entdemo/ent/schema/user.gopackage schemaimport "entgo.io/ent"// User holds the schema definition for the User entity.type User struct { ent.Schema}// Fields of the User.func (User) Fields() []ent.Field { return nil}// Edges of the User.func (User) Edges() []ent.Edge { return nil}Add 2 fields to the User schema:entdemo/ent/schema/user.gopackage schemaimport ( "entgo.io/ent" "entgo.io/ent/schema/field")// Fields of the User.func (User) Fields() []ent.Field { return []ent.Field{ field.Int("age"). Positive(), field.String("name"). Default("unknown"), }}Run go generate from the root directory of the project as follows:go generate ./entThis produces the following files:ent├── client.go├── config.go├── context.go├── ent.go├── generate.go├── mutation.go... truncated├── schema│ └── user.go├── tx.go├── user│ ├── user.go│ └── where.go├── user.go├── user_create.go├── user_delete.go├── user_query.go└── user_update.goCreate Your First Entity​To get started, create a new Client to run schema migration and interact with your entities:SQLitePostgreSQLMySQL (MariaDB)entdemo/start.gopackage mainimport ( "context" "log" "entdemo/ent" _ "github.com/mattn/go-sqlite3")func main() { client, err := ent.Open("sqlite3", "file:ent?mode=memory&cache=shared&_fk=1") if err != nil { log.Fatalf("failed opening connection to sqlite: %v", err) } defer client.Close() // Run the auto migration tool. if err := client.Schema.Create(context.Background()); err != nil { log.Fatalf("failed creating schema resources: %v", err) }}entdemo/start.gopackage mainimport ( "context" "log" "entdemo/ent" _ "github.com/lib/pq")func main() { client, err := ent.Open("postgres","host= port= user= dbname= password=") if err != nil { log.Fatalf("failed opening connection to postgres: %v", err) } defer client.Close() // Run the auto migration tool. if err := client.Schema.Create(context.Background()); err != nil { log.Fatalf("failed creating schema resources: %v", err) }}entdemo/start.gopackage mainimport ( "context" "log" "entdemo/ent" _ "github.com/go-sql-driver/mysql")func main() { client, err := ent.Open("mysql", ":@tcp(:)/?parseTime=True") if err != nil { log.Fatalf("failed opening connection to mysql: %v", err) } defer client.Close() // Run the auto migration tool. if err := client.Schema.Create(context.Background()); err != nil { log.Fatalf("failed creating schema resources: %v", err) }}After running schema migration, we're ready to create our user. For the sake of this example, let's name this function CreateUser:entdemo/start.gofunc CreateUser(ctx context.Context, client *ent.Client) (*ent.User, error) { u, err := client.User. Create(). SetAge(30). SetName("a8m"). Save(ctx) if err != nil { return nil, fmt.Errorf("failed creating user: %w", err) } log.Println("user was created: ", u) return u, nil}Query Your Entities​ent generates a package for each entity schema that contains its predicates, default values, validators and additional information about storage elements (column names, primary keys, etc).entdemo/start.gopackage mainimport ( "log" "entdemo/ent" "entdemo/ent/user")func QueryUser(ctx context.Context, client *ent.Client) (*ent.User, error) { u, err := client.User. Query(). Where(user.Name("a8m")). // `Only` fails if no user found, // or more than 1 user returned. Only(ctx) if err != nil { return nil, fmt.Errorf("failed querying user: %w", err) } log.Println("user returned: ", u) return u, nil}Add Your First Edge (Relation)​In this part of the tutorial, we want to declare an edge (relation) to another entity in the schema.

Let's create 2 additional entities named Car and Group with a few fields. We use ent CLI to generate the initial schemas:go run -mod=mod entgo.io/ent/cmd/ent new Car GroupAnd then we add the rest of the fields manually:entdemo/ent/schema/car.go// Fields of the Car.func (Car) Fields() []ent.Field { return []ent.Field{ field.String("model"), field.Time("registered_at"), }}entdemo/ent/schema/group.go// Fields of the Group.func (Group) Fields() []ent.Field { return []ent.Field{ field.String("name"). // Regexp validation for group name. Match(regexp.MustCompile("[a-zA-Z_]+$")), }}Let's define our first relation. An edge from User to Car defining that a user can have 1 or more cars, but a car has only one owner (one-to-many relation).Let's add the "cars" edge to the User schema, and run go generate ./ent:entdemo/ent/schema/user.go// Edges of the User.func (User) Edges() []ent.Edge { return []ent.Edge{ edge.To("cars", Car.Type), }}We continue our example by creating 2 cars and adding them to a user.entdemo/start.goimport ( "entdemo/ent" "entdemo/ent/car" "entdemo/ent/user")func CreateCars(ctx context.Context, client *ent.Client) (*ent.User, error) { // Create a new car with model "Tesla". tesla, err := client.Car. Create(). SetModel("Tesla"). SetRegisteredAt(time.Now()). Save(ctx) if err != nil { return nil, fmt.Errorf("failed creating car: %w", err) } log.Println("car was created: ", tesla) // Create a new car with model "Ford". ford, err := client.Car. Create(). SetModel("Ford"). SetRegisteredAt(time.Now()). Save(ctx) if err != nil { return nil, fmt.Errorf("failed creating car: %w", err) } log.Println("car was created: ", ford) // Create a new user, and add it the 2 cars. a8m, err := client.User. Create(). SetAge(30). SetName("a8m"). AddCars(tesla, ford). Save(ctx) if err != nil { return nil, fmt.Errorf("failed creating user: %w", err) } log.Println("user was created: ", a8m) return a8m, nil}But what about querying the cars edge (relation)? Here's how we do it:entdemo/start.goimport ( "log" "entdemo/ent" "entdemo/ent/car")func QueryCars(ctx context.Context, a8m *ent.User) error { cars, err := a8m.QueryCars().All(ctx) if err != nil { return fmt.Errorf("failed querying user cars: %w", err) } log.Println("returned cars:", cars) // What about filtering specific cars. ford, err := a8m.QueryCars(). Where(car.Model("Ford")). Only(ctx) if err != nil { return fmt.Errorf("failed querying user cars: %w", err) } log.Println(ford) return nil}Add Your First Inverse Edge (BackRef)​Assume we have a Car object and we want to get its owner; the user that this car belongs to. For this, we have another type of edge called "inverse edge" that is defined using the edge.From function.The new edge created in the diagram above is translucent, to emphasize that we don't create another edge in the database. It's just a back-reference to the real edge (relation).Let's add an inverse edge named owner to the Car schema, reference it to the cars edge in the User schema, and run go generate ./ent.entdemo/ent/schema/car.go// Edges of the Car.func (Car) Edges() []ent.Edge { return []ent.Edge{ // Create an inverse-edge called "owner" of type `User` // and reference it to the "cars" edge (in User schema) // explicitly using the `Ref` method. edge.From("owner", User.Type). Ref("cars"). // setting the edge to unique, ensure // that a car can have only one owner. Unique(), }}We'll continue the user/cars example above by querying the inverse edge.entdemo/start.goimport ( "fmt" "log" "entdemo/ent" "entdemo/ent/user")func QueryCarUsers(ctx context.Context, a8m *ent.User) error { cars, err := a8m.QueryCars().All(ctx) if err != nil { return fmt.Errorf("failed querying user cars: %w", err) } // Query the inverse edge. for _, c := range cars { owner, err := c.QueryOwner().Only(ctx) if err != nil { return fmt.Errorf("failed querying car %q owner: %w", c.Model, err) } log.Printf("car %q owner: %q\n", c.Model, owner.Name) } return nil}Visualize the Schema​If you have reached this point, you have successfully executed the schema migration and created several entities in the database. To view the SQL schema generated by Ent for the database, install Atlas and run the following command:Install Atlas​To install the latest release of Atlas, simply run one of the following commands in your terminal, or check out the Atlas website:macOS + LinuxHomebrewDockerWindowscurl -sSf https://atlasgo.sh | shbrew install ariga/tap/atlasdocker pull arigaio/atlasdocker run --rm arigaio/atlas --helpIf the container needs access to the host network or a local directory, use the --net=host flag and mount the desired

directory:docker run --rm --net=host \ -v $(pwd)/migrations:/migrations \ arigaio/atlas migrate apply --url "mysql://root:pass@:3306/test"Download the latest release and

move the atlas binary to a file location on your system PATH.ERD SchemaSQL SchemaInspect The Ent Schema​atlas schema inspect \ -u "ent://ent/schema" \ --dev-url "sqlite://file?mode=memory&_fk=1" \ -wERD and SQL Schema​Inspect The Ent Schema​atlas schema inspect \ -u "ent://ent/schema" \ --dev-url "sqlite://file?mode=memory&_fk=1" \ --format '{{ sql . " " }}'SQL Output​-- Create "cars" tableCREATE TABLE `cars` ( `id` integer NOT NULL PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, `model` text NOT NULL, `registered_at` datetime NOT NULL, `user_cars` integer NULL, CONSTRAINT `cars_users_cars` FOREIGN KEY (`user_cars`) REFERENCES `users` (`id`) ON DELETE SET NULL);-- Create "users" tableCREATE TABLE `users` ( `id` integer NOT NULL PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, `age` integer NOT NULL, `name` text NOT NULL DEFAULT 'unknown');Create Your Second Edge​We'll continue our example by creating a M2M (many-to-many) relationship between users and groups.As you can see, each group entity can have many users, and a user can be connected to many groups; a simple "many-to-many" relationship. In the above illustration, the Group schema is the owner of the users edge (relation), and the User entity has a back-reference/inverse edge to this relationship named groups. Let's define this relationship in our schemas:entdemo/ent/schema/group.go// Edges of the Group.func (Group) Edges() []ent.Edge { return []ent.Edge{ edge.To("users", User.Type), }}entdemo/ent/schema/user.go// Edges of the User.func (User) Edges() []ent.Edge { return []ent.Edge{ edge.To("cars", Car.Type), // Create an inverse-edge called "groups" of type `Group` // and reference it to the "users" edge (in Group schema) // explicitly using the `Ref` method. edge.From("groups", Group.Type). Ref("users"), }}We run ent on the schema directory to re-generate the assets.go generate ./entRun Your First Graph Traversal​In order to run our first graph traversal, we need to generate some data (nodes and edges, or in other words, entities and relations). Let's create the following graph using the framework:entdemo/start.gofunc CreateGraph(ctx context.Context, client *ent.Client) error { // First, create the users. a8m, err := client.User. Create(). SetAge(30). SetName("Ariel"). Save(ctx) if err != nil { return err } neta, err := client.User. Create(). SetAge(28). SetName("Neta"). Save(ctx) if err != nil { return err } // Then, create the cars, and attach them to the users created above. err = client.Car. Create(). SetModel("Tesla"). SetRegisteredAt(time.Now()). // Attach this car to Ariel. SetOwner(a8m). Exec(ctx) if err != nil { return err } err = client.Car. Create(). SetModel("Mazda"). SetRegisteredAt(time.Now()). // Attach this car to Ariel. SetOwner(a8m). Exec(ctx) if err != nil { return err } err = client.Car. Create(). SetModel("Ford"). SetRegisteredAt(time.Now()). // Attach this car to Neta. SetOwner(neta). Exec(ctx) if err != nil { return err } // Create the groups, and add their users in the creation. err = client.Group. Create(). SetName("GitLab"). AddUsers(neta, a8m). Exec(ctx) if err != nil { return err } err = client.Group. Create(). SetName("GitHub"). AddUsers(a8m). Exec(ctx) if err != nil { return err } log.Println("The graph was created successfully") return nil}Now when we have a graph with data, we can run a few queries on it:Get all user's cars within the group named "GitHub":entdemo/start.goimport ( "log" "entdemo/ent" "entdemo/ent/group")func QueryGithub(ctx context.Context, client *ent.Client) error { cars, err := client.Group. Query(). Where(group.Name("GitHub")). // (Group(Name=GitHub),) QueryUsers(). // (User(Name=Ariel, Age=30),) QueryCars(). // (Car(Model=Tesla, RegisteredAt=), Car(Model=Mazda, RegisteredAt=),) All(ctx) if err != nil { return fmt.Errorf("failed getting cars: %w", err) } log.Println("cars returned:", cars) // Output: (Car(Model=Tesla, RegisteredAt=), Car(Model=Mazda, RegisteredAt=),) return nil}Change the query above, so that the source of the traversal is the user Ariel:entdemo/start.goimport ( "log" "entdemo/ent" "entdemo/ent/car")func QueryArielCars(ctx context.Context, client *ent.Client) error { // Get "Ariel" from previous steps. a8m := client.User. Query(). Where( user.HasCars(), user.Name("Ariel"), ). OnlyX(ctx) cars, err := a8m. // Get the groups, that a8m is connected to: QueryGroups(). // (Group(Name=GitHub), Group(Name=GitLab),) QueryUsers(). // (User(Name=Ariel, Age=30), User(Name=Neta, Age=28),) QueryCars(). // Where( // car.Not( // Get Neta and Ariel cars, but filter out car.Model("Mazda"), // those who named "Mazda" ), // ). // All(ctx) if err != nil { return fmt.Errorf("failed getting cars: %w", err) } log.Println("cars returned:", cars) // Output: (Car(Model=Tesla, RegisteredAt=), Car(Model=Ford, RegisteredAt=),) return nil}Get all groups that have users (query with a look-aside predicate):entdemo/start.goimport ( "log" "entdemo/ent" "entdemo/ent/group")func QueryGroupWithUsers(ctx context.Context, client *ent.Client) error { groups, err := client.Group. Query(). Where(group.HasUsers()). All(ctx) if err != nil { return fmt.Errorf("failed getting groups: %w", err) } log.Println("groups returned:", groups) // Output: (Group(Name=GitHub), Group(Name=GitLab),) return nil}Schema Migration​Ent provides two approaches for running schema migrations: Automatic Migrations and Versioned migrations. Here is a brief overview of each approach:Automatic Migrations​With Automatic Migrations, users can use the following API to keep the database schema aligned with the schema objects defined in the generated SQL schema ent/migrate/schema.go:if err := client.Schema.Create(ctx); err != nil { log.Fatalf("failed creating schema resources: %v", err)}This approach is mostly useful for prototyping, development, or testing. Therefore, it is recommended to use the Versioned Migration approach for mission-critical production environments. By using versioned migrations, users know beforehand what changes are being applied to their database, and can easily tune them depending on their needs.Read more about this approach in the Automatic Migration documentation.Versioned Migrations​Unlike Automatic Migrations, the Version Migrations approach uses Atlas to automatically generate a set of migration files containing the necessary SQL statements to migrate the database. These files can be edited to meet specific needs and applied using existing migration tools like Atlas, golang-migrate, Flyway, and Liquibase. The API for this approach involves two primary steps.Generating migrations​MySQLMariaDBPostgreSQLSQLiteatlas migrate diff migration_name \ --dir "file://ent/migrate/migrations" \ --to "ent://ent/schema" \ --dev-url "docker://mysql/8/ent"atlas migrate diff migration_name \ --dir "file://ent/migrate/migrations" \ --to "ent://ent/schema" \ --dev-url "docker://mariadb/latest/test"atlas migrate diff migration_name \ --dir "file://ent/migrate/migrations" \ --to "ent://ent/schema" \ --dev-url "docker://postgres/15/test?search_path=public"atlas migrate diff migration_name \ --dir "file://ent/migrate/migrations" \ --to "ent://ent/schema" \ --dev-url "sqlite://file?mode=memory&_fk=1"Applying migrations​MySQLMariaDBPostgreSQLSQLiteatlas migrate apply \ --dir "file://ent/migrate/migrations" \ --url "mysql://root:pass@localhost:3306/example"atlas migrate apply \ --dir "file://ent/migrate/migrations" \ --url "maria://root:pass@localhost:3306/example"atlas migrate apply \ --dir "file://ent/migrate/migrations" \ --url "postgres://postgres:pass@localhost:5432/database?search_path=public&sslmode=disable"atlas migrate apply \ --dir "file://ent/migrate/migrations" \ --url "sqlite://file.db?_fk=1"Read more about this approach in the Versioned Migrations documentation.Full Example​The full example exists in GitHub.编辑此页下一页引言Setup A Go EnvironmentCreate Your First SchemaCreate Your First EntityQuery Your EntitiesAdd Your First Edge (Relation)Add Your First Inverse Edge (BackRef)Visualize the SchemaCreate Your Second EdgeRun Your First Graph TraversalSchema MigrationAutomatic MigrationsVersioned MigrationsFull Example文档快速开始Schema 指�代�生�GraphQL 集�Schema �移社区GitHubSlackDiscord邮件订阅GitHub 讨论Twitter�款��政策�务�款数�使用政策Cookie政策社交

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吴彦桥医生简介和出诊时间_北京清华长庚医院_耳鼻喉科-有来医生

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个人简介

吴彦桥，主任医师，医学博士，研究生导师，鼻科首席专家，澳大利亚QueenElizabeth’sHospital访问学者。2003始开始负责鼻科工作，主要从事鼻科、鼻眼相关及鼻颅底相关临床和科研工作。2000-2003年师从于北京301医院的杨伟炎教授、韩东一教授及黄德亮教授。2008年4月到2009年5月期间跟随澳大利亚著名教授PJWormald教授学习一年，主要学习鼻内镜外科、鼻眼相关及鼻颅底外科技术，尤其是额窦及鼻颅底疾病的手术治疗。临床工作经验丰富，自2003年一直从事鼻科学的临床和教学工作，鼻内镜下各种鼻出血、鼻窦炎、鼻息肉、鼻腔血管瘤、内翻乳头状瘤、鼻窦良性肿瘤、鼻窦恶性肿瘤，眶壁骨折，视神经管骨折，脑脊液漏，嗅神经母细胞瘤、颅底脊索瘤等。导航辅助鼻内镜下手术上千例，一些复杂窦炎鼻息肉或再次手术患者，鼻眼相关疾病，鼻颅底相关疾病均可在导航辅助鼻内镜下进行微创外科手术，增加手术的准确性，减少并发症的出现。尤其擅长复发性鼻窦炎鼻息肉修理手术、鼻腔鼻窦肿瘤微创手术。培养全国各地鼻科专家300名。社会任职原北京军区耳鼻咽喉头颈外科主任委员；15届全军耳鼻咽喉头颈外科常委；中国医疗保健国际交流促进会耳鼻咽喉头颈外科分会河北省协作组组长；中国非公立医疗机构协会耳鼻咽喉头颈外科专业委员会第一届委员会常委；海峡两岸医药卫生交流协会眼科内窥镜微创手术学组委员；中国人体健康科技促进会委员获奖荣誉荣立三等功一次科研成果1.）《全喉切除气管断段膜样部造口气管食管瘘发音重建术》人民军医卫生音像出版社全国发行策划、制作及配音2）频闪动态喉镜的临床应用军队临床成果4等奖第一作者3）导航辅助鼻内镜下爆震性眶壁骨折复位术军队临床成果3等奖第一作者

展开↓

擅长描述

擅长鼻窦、鼻眼相关及鼻颅底疾病的内镜微创外科手术治疗等。特别是鼻出血、慢性鼻窦炎尤其是复发性鼻窦炎、慢性鼻窦炎伴鼻息肉、鼻窦毛细血管瘤、鼻窦内翻乳头状瘤、鼻窦骨瘤、鼻咽纤维血管瘤、上颌窦癌、筛窦癌、眶壁骨折、视神经管骨折、嗅神经母细胞瘤、脑脊液漏、脑膜脑膨出等

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ENT（医学名词）_百度百科

【鼻科分会场】专家论坛百花齐放，闭幕式明年再见！ - 知乎

【鼻科分会场】专家论坛百花齐放，闭幕式明年再见！ - 知乎切换模式写文章登录/注册【鼻科分会场】专家论坛百花齐放，闭幕式明年再见！仁品君怀揣文学梦想的耳鼻喉医生9月22日上午8时30分，跟随摄相机，我们来到耳鼻咽喉头颈外科重庆论坛暨中国非公立医疗机构协会耳鼻咽喉头颈外科专业委员会2019年学术年会鼻科分会场，今天鼻科分会场到来了一位神秘大咖，据说这位大咖那是非常的忙，但再忙，都会心系学术研究，心系基层医生的培训。凌晨才到的航班，让我们充满了期待，这位大咖究竟是谁呢？一起去看一看。鼻科分会场上半场论坛由吴彦桥教授，申迹副教授主持。吴彦桥教授现任海南博鳌超级医院耳鼻咽喉头颈外科主任、鼻科首席专家，原北京军区耳鼻喉头颈外科主委，15届全军耳鼻咽喉头颈外科常委，中国医疗保健国际交流促进会华北区域河北省组长。申迹副教授，重庆仁品耳鼻喉医院鼻科副主任、师从上海复旦大学附属中山医院和北京同仁医院专、研发的“4D康复疗法”缓解或治愈上千例慢性鼻炎患者。第一位出场的就是我们期待已久的神秘大咖——首都医科大学安贞医院的魏永祥院长。魏永祥教授，现任首都医科大学附属北京安贞医院院长，主任医师，博士生导师，北京市心肺血管疾病研究所所长，中华医学会耳鼻咽喉头颈外科分会鼻科学组副组长，中国医师协会耳鼻咽喉科医师分会会长，中国医疗保健国际交流促进会耳鼻喉头颈外科分会副主任委员，中国医师协会睡眠医学专业委员会常委，北京医学会耳鼻咽喉头颈外科学分会副主任委员，北京医师协会副会长。魏院长以“鼻颅底微创外科的思考与实践”为题，从微创外科的基本原则和认识、时代特点和内镜如何改变诊疗模式，如何实现微创精准外科，从细胞到颅底、从内科到外科等方面为大家进行了授课，无论是PPT的制作还是课程的讲解都引人入胜。王广科教授以“难治性鼻窦炎的诊疗策略”为题，从鼻息肉、伴有哮喘的慢性鼻窦炎，医患沟通、术前准备做了详细阐述，指出个性化治疗是一种趋势。王广科教授，现任河南省人民医院耳鼻咽喉头颈外科主任兼鼻科主任，主任医师，硕士生导师，河南省医学会耳鼻咽喉头颈外科分会主任委员，中华医学会耳鼻咽喉头颈外科分会委员，中国医师协会耳鼻咽喉科医师分会常委，中国抗癌协会头颈肿瘤专业委员会委员，河南省无喉者康复委员会主任委员，河南省保健局干部保健专家，河南省医学会、郑州市医学会医疗事故鉴定专家库成员，河南省科技成果评审专家库成员。吴彦桥教授以“导航般鼻窦 CT阅片与手术”为题，总结了非公立医院鼻科医生的现状和行业特性，希望通过自己的教学能够给基层医生带来实质性的帮助，帮助青年医生尽快学习成长。吴彦桥教授，现任海南博鳌超级医院耳鼻咽喉头颈外科主任、鼻科首席专家，主任医师，硕士生导师，原北京军区耳鼻喉头颈外科主委，15届全军耳鼻咽喉头颈外科常委，中国医疗保健国际交流促进会华北区域河北省组长。杨本涛教授以“鼻腔鼻窦肿瘤影像学征象解析”为题，对影像学对鼻腔、鼻窦肿瘤的影响作了详细的阐述，让学员们受益匪浅。杨本涛教授，现任首都医科大学附属北京同仁医院影像科二级主任医师，硕士生导师。中华放射学会骨关节专委会第13、14及15届委员，中国医学装备协会普通放射装备专业委员会委员，北京市放射学会骨关节学组委员，中国抗癌协会第四届肿瘤影像专业委员会头颈学组委员，北京市医学会第二届眩晕专业委员会委员，中国医药教育协会眩晕专业委员会常委，中国研究型医学学会眩晕专业委员会青年委员会常委，中华放射学杂志、中国临床医学影像杂志，临床放射学杂志、放射学实践杂志等多家杂志编委华清泉教授以“耳内镜在中耳及侧颅底手术中的应用”为题，从显微镜到耳内镜发展、技术要点、临床应用为学员们进行了讲解。华清泉教授，现任武汉大学人民医院耳鼻咽喉头颈外科主任，教研室主任，主任医师，博士生导师。武汉大学医学部耳鼻咽喉-头颈外科研究所副所长，中国抗癌协会头颈肿瘤专业委员会委员，湖北省抗癌协会头颈肿瘤专业委员会主任委员，武汉市耳鼻咽喉科学会副主任委员，湖北省耳鼻咽喉科学会常委。中国中西医结合耳鼻咽喉科学会委员，中国科协湖北分会医学专业青年委员会秘书，湖北省声学会听力学、言语声学专业委员会委员。张庆翔教授以“FESS 术后复发的常见原因与处理”为题，从中鼻道、额隐窝、蝶窦隐窝、异特存留、粘液循环等方面进行了术后复发总结分享。张庆翔教授，现任南京同仁医院耳鼻喉头颈外科副主任，主任医师。中国非公立医疗机构协会耳鼻咽喉头颈外科专业委员会秘书长，中国医促会颅底外科分会青年委员，江苏省医学会耳鼻咽喉头颈外科分会委员，南京医学会耳鼻咽喉头颈外科分会委员，2014年韩国首尔Yeson嗓音中心医院访问学者，2016年美国Stanford大学鼻颅底外科访问学者。申迹副教授以“过敏性鼻炎的聚焦超声治疗”为题，从神经和免疫方面结合案例数据进行了分享。申迹副教授，现任重庆仁品耳鼻喉医院鼻科副主任，副主任医师。师从上海复旦大学附属中山医院和北京同仁医院专家。王明婕副教授以“精细化鼻内镜下鼻窦开放手术的思考”为题，分享了鼻腔鼻窦解剖及生理功能，鼻腔生理功能与结构，鼻中隔的解剖，下鼻甲相关手术，中鼻甲成形术，筛窦的解剖和生理特点等方面的思考。王明婕副教授，现任首都医科大学附属北京同仁医院耳鼻咽喉头颈外科专家，副主任医师。第三届中国医师协会内镜医师分会第三届委员会副总干事，第一届中国医师协会内镜医师分会耳鼻咽喉内镜专业委员会秘书长，中国医师协会内镜医师分会耳鼻咽喉内镜培训学院教导主任，第一届中国非公立医疗机构协会耳鼻咽喉头颈外科专委会副秘书长，中国中西医结合耳鼻咽喉科专业委员会鼻颅底肿瘤及嗅觉专家委员会委员，北京东城区海外联谊会理事，曾任美国鼻科协会会员。鼻科分会场下半场论坛由张庆翔教授，朱立教授主持下半场主要是手术视频讲解。于振坤教授针对声带息肉手术、声带分离缝合手术给学员们进行了讲解，特别强调了精细化手术的重要性，并手把手教大家如何把手术做得更加精细。随着鼻科分会场的结束，本次大会的教学部分内容，全部完成。在此期间，微医汇直播平台将医学教学图像实时传输到手机直播页面，不在现场的耳鼻喉头颈外科医生们，通过视频直播，实时在线学习人数达到2.6万人。随后，大会举行了闭幕式。于振坤主委对论坛情况进行了总结，并为手术视频大赛和优秀论文获奖人员进行了颁奖。鲁媛媛、马玉龙荣获手术视频大赛一等奖，黄立高、郑明祥、梁好勇荣获手术视频大赛二等奖，刘蓉蓉、王飞、彭易坤、陈祺祥荣获手术视频大赛三等奖。卓明英、周恩荣获优秀论文一等奖，张绍蓉、马玉龙、 牛广宪荣获优秀论文二等奖。刘金梅、周恩、张妹邻、邱录斌、王旭平荣获优秀论文三等奖。陈淳荣获论文优秀奖。22日13：00，耳鼻咽喉头颈外科重庆论坛暨中国非公立医疗机构协会耳鼻咽喉头颈外科专业委员会2019年学术年会圆满落下帷幕。我们期待明年再见……发布于 2019-09-26 09:10医疗行业​赞同 1​​添加评论​分享​喜欢​收藏​申请

快速入门 - ent-zh_cn

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ent-zh_cnSearch⌃Kent 中文文档入门指南快速入门Schema介绍字段边索引配置Mixin代码生成介绍增查改删 API图遍历数据聚合条件查询分页和排序事务迁移数据库迁移支持的方言杂项sql.DB 集成Powered By GitBook快速入门ent 是一个基于 SQL/Gremlin 构建的易于使用但功能强大的 Go Entity 框架，其遵循以下原则：轻松将你的数据建模为图结构。使用代码定义模式。基于代码生成静态类型。精简的图遍历。gopher-schema-as-code安装go get github.com/facebookincubator/ent/cmd/entc完成 entc (为 ent 生成代码) 的安装后, 你应该将其放入 PATH 中。创建第一个模式 (Schema)进行你的项目根目录，并运行命令：entc init User上面的命令将在 /ent/schema/ 目录下为 User 生成模式.// /ent/schema/user.go​package schema​import "github.com/facebookincubator/ent"​// User holds the schema definition for the User entity.type User struct { ent.Schema}​// Fields of the User.func (User) Fields() []ent.Field { return nil}​// Edges of the User.func (User) Edges() []ent.Edge { return nil}为 User 模式添加两个字段：package schema​import ( "github.com/facebookincubator/ent" "github.com/facebookincubator/ent/schema/field")​​// Fields of the User.func (User) Fields() []ent.Field { return []ent.Field{ field.Int("age"). Positive(), field.String("name"). Default("unknown"), }}在项目根目录运行命令 entc generate:entc generate ./ent/schema会生成以下文件：ent├── client.go├── config.go├── context.go├── ent.go├── example_test.go├── migrate│ ├── migrate.go│ └── schema.go├── predicate│ └── predicate.go├── schema│ └── user.go├── tx.go├── user│ ├── user.go│ └── where.go├── user.go├── user_create.go├── user_delete.go├── user_query.go└── user_update.go创建第一个实体（Entity）首先, 创建一个新的 ent.Client. 在这个例子中，我们将使用 SQLite3.package main​import ( "log"​ "/ent"​ _ "github.com/mattn/go-sqlite3")​func main() { client, err := ent.Open("sqlite3", "file:ent?mode=memory&cache=shared&_fk=1") if err != nil { log.Fatalf("failed opening connection to sqlite: %v", err) } defer client.Close() // 运行自动迁移工具。 if err := client.Schema.Create(context.Background()); err != nil { log.Fatalf("failed creating schema resources: %v", err) }}现在，我们可以创建我们的用户了. 调用函数 CreateUser :func CreateUser(ctx context.Context, client *ent.Client) (*ent.User, error) { u, err := client.User. Create(). SetAge(30). SetName("a8m"). Save(ctx) if err != nil { return nil, fmt.Errorf("failed creating user: %v", err) } log.Println("user was created: ", u) return u, nil}查询实体entc 会为每个实体的模式生成到一个包内，并包含条件，默认值，验证器和存储相关的附加信息（列名，主键等）。package main​import ( "log"​ "/ent" "/ent/user")​func QueryUser(ctx context.Context, client *ent.Client) (*ent.User, error) { u, err := client.User. Query(). Where(user.NameEQ("a8m")). // `Only` 会查询失败， // 当未找到用户或找到多个（大于一个）用户时， Only(ctx) if err != nil { return nil, fmt.Errorf("failed querying user: %v", err) } log.Println("user returned: ", u) return u, nil}添加第一个边 (关系)在教程的这部分，我们要声明 边 (关系) 到模式的另一个实体。 让我们创建另外两个名为 Car 和 Group 且有一些字段的实体。 我们使用 entc 去生成初始模式。entc init Car Group然后我们手动添加剩下的字段：import ( "regexp"​ "github.com/facebookincubator/ent" "github.com/facebookincubator/ent/schema/field")​// Fields of the Car (car.go). func (Car) Fields() []ent.Field { return []ent.Field{ field.String("model"), field.Time("registered_at"), }}​​// Fields of the Group (group.go).func (Group) Fields() []ent.Field { return []ent.Field{ field.String("name"). // 正则验证 group 名. Match(regexp.MustCompile("[a-zA-Z_]+$")), }}定义我们的第一个关系，定义一个从 User 到 Car 的边： 一个用户可以 有一辆或多辆 汽车，但是一辆汽车 只有一个 车主 （一对多关系）。er-user-cars让我们添加 "cars" 的边到 User 的模式中, 然后运行 entc generate ./ent/schema: import ( "log"​ "github.com/facebookincubator/ent" "github.com/facebookincubator/ent/schema/edge" )​ // Edges of the User. func (User) Edges() []ent.Edge { return []ent.Edge{ edge.To("cars", Car.Type), } }下一个实例： 给一个用户添加两辆车。func CreateCars(ctx context.Context, client *ent.Client) (*ent.User, error) { // 买一辆 "Tesla". tesla, err := client.Car. Create(). SetModel("Tesla"). SetRegisteredAt(time.Now()). Save(ctx) if err != nil { return nil, fmt.Errorf("failed creating car: %v", err) }​ // 买一辆 "Ford". ford, err := client.Car. Create(). SetModel("Ford"). SetRegisteredAt(time.Now()). Save(ctx) if err != nil { return nil, fmt.Errorf("failed creating car: %v", err) } log.Println("car was created: ", ford)​ // 创建一个用户，并给他添加两辆车。 a8m, err := client.User. Create(). SetAge(30). SetName("a8m"). AddCars(tesla, ford). Save(ctx) if err != nil { return nil, fmt.Errorf("failed creating user: %v", err) } log.Println("user was created: ", a8m) return a8m, nil}怎么查询 cars 的边(关系)呢? 我们是这么做的:import ( "log"​ "/ent" "/ent/car")​func QueryCars(ctx context.Context, a8m *ent.User) error { cars, err := a8m.QueryCars().All(ctx) if err != nil { return fmt.Errorf("failed querying user cars: %v", err) } log.Println("returned cars:", cars)​ // 筛选特定车型。 ford, err := a8m.QueryCars(). Where(car.ModelEQ("Ford")). Only(ctx) if err != nil { return fmt.Errorf("failed querying user cars: %v", err) } log.Println(ford) return nil}添加第一个逆边（反向引用）假设我们有一个 Car 对象，并且我们想知道它的车主；即 Car 属于哪个 User. 对于这种情况，我们有另一种叫做 “逆边” 的边类型，他的定义函数是 edge.From.er-cars-owner上图中半透明部分就是新的边，要强调的是，我们不会在数据库中创建这条边 它只是对上面的边的反向引用。让我们为 Car 模式添加一个叫 owner 的逆边，将其引用至 User 模式中的 cars 边 然后运行 entc generate ./ent/schema.import ( "log"​ "github.com/facebookincubator/ent" "github.com/facebookincubator/ent/schema/edge")​// Edges of the Car.func (Car) Edges() []ent.Edge { return []ent.Edge{ // 创建一个类型为 `User` 名为 "owner" 的逆边 // 并且使用 `Ref` 方法明确的将其引用至（User 模式中的） "cars" 边 edge.From("owner", User.Type). Ref("cars"). // 指定该边为唯一，确保一辆车只有一个车主。 Unique(), }}接着上面的 user/cars 例子，我们来查询逆边。import ( "log"​ "/ent")​func QueryCarUsers(ctx context.Context, a8m *ent.User) error { cars, err := a8m.QueryCars().All(ctx) if err != nil { return fmt.Errorf("failed querying user cars: %v", err) } // 查询逆边。 for _, ca := range cars { owner, err := ca.QueryOwner().Only(ctx) if err != nil { return fmt.Errorf("failed querying car %q owner: %v", ca.Model, err) } log.Printf("car %q owner: %q\n", ca.Model, owner.Name) } return nil}创建第二个边继续看例子，我们将在 users 和 groups 之间创建一个 M2M （多对多）的关系。er-group-users如图所示，每个群组实体可以 拥有多个 用户，一个用户也可以 被连接到多个 群组，一个简单的 “多对多” 关系。 在上图中，Group 模式是 users 边（关系）的拥有者， User 实体有一个名为 groups 的反向引用/逆边。 开始定义这个多对多关系：/ent/schema/group.go: import ( "log"​ "github.com/facebookincubator/ent" "github.com/facebookincubator/ent/schema/edge" )​ // Edges of the Group. func (Group) Edges() []ent.Edge { return []ent.Edge{ edge.To("users", User.Type), } }/ent/schema/user.go: import ( "log"​ "github.com/facebookincubator/ent" "github.com/facebookincubator/ent/schema/edge" )​ // Edges of the User. func (User) Edges() []ent.Edge { return []ent.Edge{ edge.To("cars", Car.Type), // 创建一个类型为 `Group` 名为 "groups" 的逆边 edge.From("groups", Group.Type). // 并且使用 `Ref` 方法明确的将其引用至（Group 模式中的） "users" 边 Ref("users"), } }运行 entc 重新生成代码。entc generate ./ent/schema运行第一个图遍历为了运行第一个图遍历，我们需要生成一些数据（节点和边，或者说实体和关系）。 让我们使用 ent 创建下面的图：re-graphfunc CreateGraph(ctx context.Context, client *ent.Client) error { // 首先创建一个用户 a8m, err := client.User. Create(). SetAge(30). SetName("Ariel"). Save(ctx) if err != nil { return err } neta, err := client.User. Create(). SetAge(28). SetName("Neta"). Save(ctx) if err != nil { return err } // 然后，创建汽车，并指定其拥有者（车主）。 _, err = client.Car. Create(). SetModel("Tesla"). SetRegisteredAt(time.Now()). // 忽略图中的时间 SetOwner(a8m). // 指定车主为 Ariel. Save(ctx) if err != nil { return err } _, err = client.Car. Create(). SetModel("Mazda"). SetRegisteredAt(time.Now()). // 忽略图中的时间 SetOwner(a8m). // 指定车主为 Ariel. Save(ctx) if err != nil { return err } _, err = client.Car. Create(). SetModel("Ford"). SetRegisteredAt(time.Now()). // 忽略图中的时间 SetOwner(neta). // 指定车主为 Neta. Save(ctx) if err != nil { return err } // 创建群组，并同时添加用户。 _, err = client.Group. Create(). SetName("GitLab"). AddUsers(neta, a8m). Save(ctx) if err != nil { return err } _, err = client.Group. Create(). SetName("GitHub"). AddUsers(a8m). Save(ctx) if err != nil { return err } log.Println("The graph was created successfully") return nil}现在我们得到了一个有数据的图，我们可以运行一些查询：1.获取 "GitHub" 群组所有用户的全部汽车: import ( "log"​ "/ent" "/ent/group" )​ func QueryGithub(ctx context.Context, client *ent.Client) error { cars, err := client.Group. Query(). Where(group.Name("GitHub")). // (Group(Name=GitHub),) QueryUsers(). // (User(Name=Ariel, Age=30),) QueryCars(). // (Car(Model=Tesla, RegisteredAt=), Car(Model=Mazda, RegisteredAt=),) All(ctx) if err != nil { return fmt.Errorf("failed getting cars: %v", err) } log.Println("cars returned:", cars) // Output: (Car(Model=Tesla, RegisteredAt=), Car(Model=Mazda, RegisteredAt=),) return nil }2.修改上面的查询, 将遍历的起源修改为用户 Ariel （Ariel 所属群组的用户的汽车）: import ( "log"​ "/ent" "/ent/car" )​ func QueryArielCars(ctx context.Context, client *ent.Client) error { // Get "Ariel" from previous steps. a8m := client.User. Query(). Where( user.HasCars(), user.Name("Ariel"), ). OnlyX(ctx) cars, err := a8m. // 首先获取群组，Ariel 所属的群主为: QueryGroups(). // (Group(Name=GitHub), Group(Name=GitLab),) QueryUsers(). // (User(Name=Ariel, Age=30), User(Name=Neta, Age=28),) QueryCars(). // Where( // car.Not( // 获取 Neta 和 Ariel 的汽车 car.ModelEQ("Mazda"), // 但是这里过滤掉了名为 "Mazda" 的汽车 ), // ). // All(ctx) if err != nil { return fmt.Errorf("failed getting cars: %v", err) } log.Println("cars returned:", cars) // Output: (Car(Model=Tesla, RegisteredAt=), Car(Model=Ford, RegisteredAt=),) return nil }3.获取有用户（非空）的群组 (使用自动生成的条件查询): import ( "log"​ "/ent" "/ent/group" )​ func QueryGroupWithUsers(ctx context.Context, client *ent.Client) error { groups, err := client.Group. Query(). Where(group.HasUsers()). All(ctx) if err != nil { return fmt.Errorf("failed getting groups: %v", err) } log.Println("groups returned:", groups) // Output: (Group(Name=GitHub), Group(Name=GitLab),) return nil }完整的例子请参考： GitHub.Previousent 中文文档Next - Schema介绍Last modified 4yr agoOn this page安装创建第一个模式 (Schema)创建第一个实体（Entity）查询实体添加第一个边 (关系)添加第一个逆边（反向引用）创建第二个边运行第一个图遍历

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我加入了一个正在�事一个新项目的团队，我们需�为这个任务选择一�语言。 我们比较了几�语言，最终决定使用 Go 语言。�那时起，Go 继续�广到其他 FBC 项目，并在特拉维夫仅有15� Go 工程师的情况下�得了巨大�功。 新�务�在使用 Go 编写。为 Go 编写新的 ORM 的动机​我在Facebook的5年工作时间主�方�是基础设施工具和微�务相关，并没有太多的数�模�工作。 有一个�务需��SQL数�库进行交互，使用�一个开�的解决方案；但是这个项目有��的数�模�，并且使用了�一�语言和�壮的 ORM。 比如，Python � SQLAlchemy。在Facebook，我们喜欢用图的概念��考我们的数�模�。 我们在内部使用这个模�有很好的�验。

Go 没有适当的基�图的ORM ，�是我们决定以下�则编写一个：Schema�代� - 定义类�， 关�和约�应该在 Go 代�(而�是结�标签)，并且应该使用 CLI 工具验�。 我们Facebook有很好的使用类似工具的内部�验。使用代�生���类�和�确的 API - API中到处使用 interface{} 会影�开�人员的效�；特别是对项目新人。查询，��和图�� 应该是简�的 - 开�者�想�处� SQL 查询或SQL �目。断言应是��类�。 �会到处都是字符串类�全�支� context.Context - 这有助�我们在追踪和日志系统中�得充分��性。 而且，这对�其他功能，如�消等，�常��。存储层无关 - 我们试图使用代�模�让存储层�以动��化，开�者�以使用Gremlin (AWS Neptune)��期开�然��期切�到MySQL。开� ent​ent 是一个基�上述�则�建的 Go 的�体框� (ORM)。 ent �以使用 Go 代�轻�地定义任何数�模�或图结�；schema�置由 entc (ent codegen) 验�，这��置生�了一个地�的��类�的 API ，使开�人员能够富有生产性和幸�感。 它支� MySQL, MariaDB, PostgreSQL, SQLite 和 Gremlin图数�库。今天，我们正�开� ent ，并邀请您开始试用 entgo.io/docs/getting-starting更新的帖�Announcing Edge-field Support in v0.7.0特拉维夫Facebook Connectivity团队 Go 使用�状为 Go 编写新的 ORM 的动机开� ent文档快速开始Schema 指�代�生�GraphQL 集�Schema �移社区GitHubSlackDiscord邮件订阅GitHub 讨论Twitter�款��政策�务�款数�使用政策Cookie政策社交

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ent-zh_cnSearch⌃Kent 中文文档入门指南快速入门Schema介绍字段边索引配置Mixin代码生成介绍增查改删 API图遍历数据聚合条件查询分页和排序事务迁移数据库迁移支持的方言杂项sql.DB 集成Powered By GitBookent 中文文档译者的废话本文是 facebook 开源库 ent 文档的中文翻译，由于译者水平有限，错误的地方，欢迎各位批评指出。官方仓库地址：ent​官方文档地址：文档​译文仓库地址为：ent-doc-zh_cn​译文 gitbook 在线阅读地址为：ent-zh_cn​一个奇葩 ORMent 的目标是开发一个图数据库 ORM ，最吸引译者的是其 代码生成 功能，最初 支持 Gremlin (AWS Neptune，一种图数据库) ，后面开始支持 MySql 等关系型数据库，后续还会支持 PostgreSql，详细路线图可以查看官方的 RoadMap.但是现在作者建议使用 Mysql 等关系型数据库作为存储实现，而不是 Gremlin。对此，作者的 解释 是，他们发现在 Mysql 下可以获得更好的性能（只比较了 AWS Neptune，没有比较 neo4j, janus 等），支持事务，人们更熟悉 SQL 等。(图数据库的深度遍历比关系型数据库慢是很不可思议的的， 鉴于 facebook 已经将 ent 用于生产环境，这里不清楚是 AWS Neptune 的性能太差，还是 ent 存在什么黑魔法)虽然现在 ent 将关系统数据库作为主要存储实现，但是代码和文档中使用了很多图数据库的 概念名词 ，对此作者的 解释 是，这是有意为之的，他们希望用户只需要将 ent 当作一个图数据库的 ORM 使用，通过 ORM 完成数据交互，不关心底层实现，所以：ent 是一个基于关系型数据库的图数据库 ORM.一个菜鸡译者上面提到的本人水平有限，可能存在错误的地方，这不是一句客套话。我都没有使用过图数据库，也不理解其很多概念，感觉 ent 的文档也有点混乱，Schema,Entity 等与传统数据库所表示的含义也不同。ent 最吸引我的地方是其代码生成功能，所以我决定学习它并尝试翻译文档。ent 目前还处理测试阶段，文档可能会随时改动，译者无法保证随时与官方保持同步。Next - 入门指南快速入门Last modified 4yr agoOn this page译者的废话一个奇葩 ORM一个菜鸡译者

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耳鼻喉科 (ENT) 显微镜

耳鼻喉 (ENT) 显微外科手术需要顶级成像质量和可视化效果。使用耳鼻喉科显微镜，专家们可以进行复杂、高精度但介入最少的耳鼻喉外科手术，实现理想的临床预后。

徕卡显微系统的先进解决方案能在显微外科治疗中为专业医师提供有力支持。徕卡的创新显微镜技术能增强景深，定位更加精准，可操控性十分出色。

徕卡显微系统推出的耳鼻喉外科手术显微镜可在广泛的耳鼻喉显微外科手术中为专业医师提供丰富、适应性强的解决方案。这些显微镜可定制，也可与其他设备集成，包括双目镜筒、物镜镜头、手柄、支架等。

联系我们

联系我们的成像专家获取专业意见，以根据您的要求和预算选择合适的耳鼻喉科显微镜。

在鼓室置管鼓室充气或异物取出等非手术治疗过程中，也能完整地观察到深腔。

优质的复消色差光学和特别设计的照明系统，即使在耳鼻喉科手术中典型的深窄通道底部，也能提供清晰的真彩图像。

耳鼻喉科手术需要不同的操作姿势，这就是为什么我们的显微镜可以在您保持直立姿势的情况下轻松移动和定位。

根据您的手术室需要选择悬吊式或落地式支架，然后定制光学镜组，这样您和您的助手就能获得舒适的手术姿势。

使用徕卡 M530 OHX 显微镜进行耳鼻喉外科手术：中央性脊髓出血的上半规管经乳突堵塞。致谢：法国波尔多大学耳鼻喉系主任 Vincent Darrouzet 博士

耳鼻喉外科显微技术的应用 

耳鼻喉科专业医师依靠耳鼻喉科显微镜对手术部位显像，从而借助更深入、更细致入微的视图实施各种外科手术治疗。部分最常见的耳鼻喉科手术均要使用耳鼻喉外科手术显微镜，包括： 纤维瘤手术 耳硬化症手术 神经鞘瘤手术 胆脂瘤手术 人工耳蜗植入手术 镫骨切除术 中耳整复术 喉成形术 鼓膜成形术

外科显微技术面临的挑战

在找到复杂的解剖结构、深腔和窄腔的同时保持充足的照明，是耳鼻喉外科手术面临的主要挑战之一。在耳鼻喉科手术过程中，适当的照明对于准确定位和进入手术部位至关重要，同时还能最大限度减少对附近结构和组织造成医源性损伤。

徕卡耳鼻喉科显微镜提供明亮的氙灯或 LED 照明，这种灯光甚至能照入窄腔内，实现精确显像。许多显微镜还具备 BrightCare Plus 第二代亮度保护功能，可自动调节光强，保护组织避免损伤。

BrightCare Plus 第二代亮度保护功能 – 光强控制

徕卡 BrightCare Plus 第二代亮度保护创新技术可根据显微镜的工作距离自动调整光强，防止敏感组织受到损伤。BrightCare Plus 第二代亮度保护功能能够在较长的工作距离下实现最大照明。随着工作距离的缩短，光强自动减弱，可降低组织损伤或灼伤的风险 (光强可减弱高达 60%)。反之，光强也能按比例随着工作距离的增大而增强。

适用于耳鼻喉外科手术的 M530 OHX 显微镜和 PROvido 5 & 8 多科室外科手术显微镜均具有 BrightCare Plus 第二代亮度保护功能。

M530 OHX耳鼻喉手术显微镜对照明强度和照明方式进行了专门优化设计

感谢来自法国波尔多大学（Université Bordeaux）Pellegrin 中心医院F.X. Michelet中心的耳鼻喉头颈外科的Valérie FRANCO VIDAL教授

徕卡耳鼻喉外科手术显微镜的适用性

在耳鼻喉外科手术过程中，医学专家通常采用坐姿进行手术，距离手术区域很近。因此，在选择耳鼻喉科显微镜时，除了光学成像质量，显微镜的适用性以及操作直观性也是需要考虑的一部分最重要特性。

使用配备小尺寸主镜的耳鼻喉科显微镜，耳鼻喉科专业医师能够靠近患者，同时由于工作距离的显著优势，还能保持最大的手眼协调性。这有助于为耳鼻喉科专业医师和侧方助手带来人体工程学程度更高的工作姿势。舒适的工作姿势最终将促成手术效率的提高。

适用的耳鼻喉科显微镜应具备： 定位自如，操控简单，单手即可平稳移动显微镜。 可调整的双目镜筒，能够根据特定手术要求进行定位和调整角度。 直观且易于触及的显微镜控件，包括可编程的脚踏开关和手柄。 抗振性和坚固的设计

感谢来自法国波尔多大学（Université Bordeaux）Pellegrin 中心医院F.X. Michelet中心的耳鼻喉头颈外科的Valérie FRANCO VIDAL教授

耳鼻喉科显微镜与其他设备的集成 

徕卡耳鼻喉外科手术显微镜可与其他设备集成，满足一系列广泛的临床应用和教学需求。徕卡提供各式各样的产品附件，可满足耳鼻喉科专业医师的需求和偏好，实现效率的提升和流畅的手术流程。有些附件和设备可用于定制徕卡耳鼻喉科显微镜，它们包括： 双目镜筒和物镜 单手柄或双手柄 摄录像系统 安装于支架上的一体化显示器，提供多种尺寸 侧方助手镜 CO2 激光操纵器 荧光模块

选择耳鼻喉外科手术显微镜时的重要考虑因素

为耳鼻喉科手术选择手术显微镜时，应予以考虑的部分重要因素包括： 在窄腔和深腔部位手术时所需的照明 高放大倍率 方便耳鼻喉科专业医师以高精度对细微结构进行手术操作 大景深 能够提供手术部位清晰的三维视图

在本次简短的采访中，法国波尔多大学耳鼻喉系主任 Vincent Darrouzet 博士详细解说了在选择耳鼻喉科显微镜时应考虑到的一些关键性准则。他还详述了在使用徕卡显微系统的 PROvido 5 & 8 外科手术显微镜中的心得体会。

免责声明：本视频中表达的观点仅代表医者本人。

PROvido 5 & 8 多科室外科手术显微镜 

在耳鼻喉科手术中使用 PROvido 5 & 8  具有以下优势： 完全聚焦的深腔和窄腔视图，成就精准的外科手术。  可操控性高，可在术中平稳移动显微镜，例如，使用一只手的两根手指即可。 可调节的人体工程学光学器件，工作舒适度更高 

采用 FusionOptics 融合光学技术的耳鼻喉外科手术显微镜

在定位手术部位以及重要解剖结构和组织的同时，保持清晰聚焦的深腔和窄腔视图，是耳鼻喉外科显微技术的巨大挑战之一。

徕卡领先的 FusionOptics 融合光学技术能提供扩展景深以及明亮、完全聚焦的深腔视图。手术显微镜 M530 OHX 和 PROvido 5 & 8 都集成了该特性，确保手术流程的流畅性，减少手术期间反复调焦的次数。

徕卡显微系统耳鼻喉科显微镜解决方案 

徕卡显微系统为耳鼻喉科专业医师提供广泛的解决方案，从临床到手术应用，均可获得最佳结果。徕卡耳鼻喉科手术系列产品具备以下特性： 高品质复消色差光学器件和明亮的灯光，可呈现色彩真实的高精度解剖结构图像。 可操控性和移动性，耳鼻喉科显微镜可根据不同的操作条件平稳移动，轻松定位。 使用 3D 抬头手术方式、落地式支架和定制化光学器件，可实现人体工程学和舒适的工作姿势。 耳鼻喉外科手术显微镜的其他有用附件包括： HDC 100 内置摄像头，可采集外科手术的高清影像或静态图像，以供各专家团队之间进行图像共享，还可用于教学。  MedXchange 公司的 Evolution4K 图像记录仪，可采集 4K UHD 影像和 4K 静态图像，也可记录到外部硬盘或闪存驱动器中。 集成显示屏，提供多种不同尺寸，可在耳鼻喉科手术期间输出最佳显像。

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