疲劳与中医脉诊客观化临床研究

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:faith661
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
使用YM-Ⅲ型中医脉象仪进行收集分析临床数据,提供中医脉诊的量化指标,对运动疲劳患者临床治疗前后脉象的改变进行观察.经统计结果表明:与治疗前相比,治疗后,U角增大并趋于正常值,press增大,tl减小,t5减小,hl值增大.并且在中医客观化诊疗疾病评价临床疗效方面进行初步试探,为今后中医诊疗的客观化进一步发展做铺垫.
其他文献
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
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
目的:开发全生命周期健康管理系统,对健康状态从多维角度进行度量化测量,采集、存贮各种健康信息并进行综合辨证分析,让人们充分了解自己的健康状况.方法:利用信息技术,使用Microsoft Visual Studi0 2010平台,C#程序语言,Microsoft SQL Server 2008数据库设计开发全生命周期健康管理系统.结果:该健康管理系统实现了中医舌诊、脉诊、耳诊信息采集,数据传输与存储
现在由于照相机的技术的成熟,现有舌象仪在图像的清晰度、色彩等方面都比较成熟.在二维技术中对舌体的面积、舌质的颜色、舌苔的颜色、舌苔的面积、齿痕的面积、舌裂纹的长度、点刺的面积、瘀斑的面积这些特征的采集的数据还是相当客观的,但是对于舌苔的厚度,裂纹的深度、齿痕的深度、点刺的高度等一些三维的数据,现有的舌象仪是无法采集到的,而且平面的中的图像和肉眼看到的立体图像还是有一定的差异的.三维测量技术可以实现
本综述就微波技术在食品工业中应用的安全性问题进行了简要的讨论,通过微波对食品中碳水化合物、脂肪、蛋白质等营养成分的影响,来分析说明微波对食品安全性的影响。
目的:中医将舌诊作为辨识中医体质类型的一种手段,本文通过查阅文献以及调研,提出一种利用信息技术辅助中医基于舌诊的体质辨识的方法.方法:查阅大量中医相关文献,调研信息处理技术的发展.结果:提出一种基于机器学习的方法,利用中医相关知识以及信息处理技术的辅助中医体质辨识的分类器.结论:将信息技术和传统中医知识结合,可以有效的辅助中医进行中医体质辨识.
点刺是指舌面上凸出的红刺,临床上凡见此现象均提示热度极盛,病情重笃.舌象点刺识别可以客观地辅助医生进行临床诊疗.本文依据点刺主要分布在舌尖和舌中的特点对舌图像进行分割.然后把舌尖和舌中图像从RGB颜色空间转换为HSI颜色空间,之后在S分量和I分量上进行对比度拉伸来平滑图像.最后对舌尖和舌中图像进行阈值分割从而提取出舌点刺图像.结果表明本文的方法可以有效的识别点刺,取得了很好的效果.
脉象是中医诊断中重要的诊断方法之一.随着科技的不断发展,脉诊也有着日新月异的变化.中医脉诊仪(也可称作脉象仪)的研究发展,运用现代科学技术,结合临床,使中医诊断客观化、现代化.本文主要是介绍市场中脉诊仪的几种脉诊仪分类及功能,同时也简单介绍脉诊仪中传感器的主要分类.现今,脉诊仪在临床中运用仍比较少,且其对脉象的判断的精确度不高,这些都是有待提高与改进的地方.
单标记学习是目前客观化舌诊中最常用的舌色判定方法,其对于确定的几种舌色状态可以给出很好的分类.而现实中舌色变化多样,确定的几类颜色很难对所有舌象颜色作出准确判断.标签排序法和标记分布学习法可以对与所研究舌图像相关的所有标签给出重要性区分,将二者用于舌色的识别不仅可以给出舌象颜色所处的变化阶段,也可以给出相关标签与舌色相关程度的大小,有利于更准确的判断病程,是未来舌色识别可考虑的研究方向.