基于物联网技术的骨质疏松康复治疗系统临床应用

来源 :世界中医药学会联合会中医诊疗仪器专业委员会成立大会暨第一届学术年会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:sswei1988
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
骨质疏松症是以骨量减少、骨的微观结构退化为特征,致使骨的脆性增加、易于发生骨折的一种全身性骨骼疾病.由于药物治疗疗效欠佳,随着科技的发展,脉冲电磁场疗法成为目前国际上最新的治疗骨质疏松的方法.骨质疏松康复治疗系统是基于脉冲电磁场技术的骨质疏松治疗设备,其在促骨细胞生长、消炎、止痛、镇静、改善微循环等方面作用明显,经临床研究数据验证显示,骨质疏松康复治疗系统在增加骨密度,缓解骨质疏松症临床症状方面疗效显著,并且此治疗安全可靠,无明显副作用.通过物联网技术对系统进行远程数据收集、监控及维护,使得康复治疗质量及设备安全性可靠性大为提高.
其他文献
中医腹诊作为中医重要的诊疗方法之一,其历史沿革在古代中医文献中有详细的记载.宋、金之后,由于社会文化原因,其发展受到限制.中医自唐代传入日本,中医腹诊在日本得到了充分发展.随着国内现代对中医诊疗客观化研究的发展,中医腹诊仪器的研发和进展为中医腹诊的理论增添了新的内容.作为诊疗仪器的中医腹诊仪器在现今临床应用中,仍存在着亟待解决的问题,其进一步的发展将继续推进中医腹诊的发展,促进中医诊疗客观化的进程
本文首先介绍了脉象仪的发展历史,其次介绍了脉诊仪体现在改变了传统的抽象化,实现中医脉诊客观化,可以摆脱传统脉诊标准不统一、不易推广和学习。因此运用现代各种测试技术和方法,将适当的传感器至于被测部位,将脉搏的搏动转换成电信号,再通过放大电路将微弱的生理病理信号放大并用记录仪记录,再通过计算机进行处理,对脉搏波分析诊断,然后介绍了光纤传感器、心音传感器、压力型传感器等脉象仪传感器原理及功能,国内外对脉
社会的发展,生活节奏的加快,不同程度的影响了人们的身心健康.中医健康小屋以传统中医理论为指导,结合现代医学技术为居民检测疾病、检测健康水平,指导人们预防疾病、治疗疾病,为居民的身心健康提供支持和保障.中医健康小屋,对于发展中医文化,增强社区卫生服务影响力,提高居民健康水平具有重要意义.
中医诊疗仪器的开发与推广是中医与国际化接轨的重要方法之一.脉诊仪通过对脉象信息的采集、分析、处理,对脉象进行客观分类,并得出客观定量指标,是描记脉象的主要仪器.国内外研究人员对脉诊仪的开发已经获得了一定的成果,但仍存在许多问题亟待解决.提高脉诊仪研发技术、增强稳定性和可重复性、制定统一量化标准是实现中医脉诊客观化并在临床应用中推广急需解决的问题.
近年间,医患矛盾越发频繁的暴露在公众视野,"医患关系"一词也愈发的为大家熟识,造成这一现状的原因众多,在诸多矛盾中,医患双方的沟通障碍格外引入关注.依此可见,在诊疗过程中,与医患沟通联系最为密切的问诊环节就显得尤为重要,而问诊作为中医四诊的重要组成部分,有着其独特的优势和至关重要的意义.本文作者就从医患关系的角度出发,试述中医问诊在其中的作用和意义,问诊具有抽象性和多样性,只有充分掌握问诊的方法和
目的:对舌诊仪中伸舌时舌露出度的相关规范研究,为提高舌诊仪在舌象信息采集时的稳定性和可重复性做基础工作.方法:选择受试者50例,先对受试者在随意伸舌状态时进行摄像采集舌象作为对照组,再对受试者在最佳伸舌状态时进行摄像采集舌象作为研究组;每组采集两次,首次采集舌象信息后30分钟再进行第二次采集,舌象信息采集的具体内容为舌长、舌宽、舌色(舌质RGB值和舌苔RGB值即舌质R值、舌质G值、舌质B值、舌苔R
中医药工程学是利用现代自然科学和工程技术的原理和方法研究中医学基本理论、机制和体系的新兴的交叉学科.近年来随着人们对中医研究的深入,中医工程学也得到了广泛的关注,取得了一定的研究进展.中医诊疗仪器的研究作为中医药工程学的重要研究内容,对于中医药工程学的发展起着非常重要的作用.近年来有很多学者通过各种手段、方法进行这方面的研究.本文就中医诊疗仪器的研究现状进行了介绍,并针对现有诊疗仪器研究存在的问题
中医舌诊的客观化研究始于上世纪50年代,20世纪以来,结合计算机高速发展,舌象仪己形成由软件部分和硬件部分组成的集采集、切割、分析、记录为一体的中医诊疗设备.临床上,已有专家运用此项技术对某些慢性疾病、危重疾病、儿科疾病进行舌象数据的分析,凸显舌诊仪的作用,有助于中医客观化发展及临床诊疗.
随着现代科技的快速发展,中医诊断客观化研究逐步加深.舌诊仪、脉诊仪研究近五十年,但临床应用却不理想,究其原因,主要有:理论研究进入瓶颈,科技研发与临床应用脱轨,仪器自身条件限制,人才不足.只有解决这些问题,中医诊查仪器的应用才能得到突破性的发展.
目的:中医通过观察痤疮颜面对病情做出直观判断,本文对痤疮面象特征进行量化分析,并对痤疮病症进行自动识别.方法:首先对痤疮脏腑分型中五类样本进行特征分析,对面象分区提取RGB颜色特征和熵、相关、对比度纹理特征,然后分析量化值,基于SVM进行病情轻、重组分类识别.结果:面象分区的RGB值和熵、相关、对比度值存在一定规律,可以作为描述痤疮面象颜色和纹理的量化值,且自动识别准确率达97.08%,识别效果较