影像学技术在脉“形”属性特征获取上的应用

目的:应用MRI与B超的影像学方法获取脉"形"属性特征, 并进行比较。方法:选择年龄在20-30岁之间的健康志愿者,采用成熟的脉浮变、沉变、滑变及芤变造模方法,应用NX-8型可视化脉诊信息采集分析仪及 Magnetom Avanto1.5T超导磁共振成像仪观察寸口桡动脉血管运动,测定反映脉"形"属性的相关指标。结果:MRI与B超均可获得可视化脉动信息影像,且在脉诊信息有效获取价值上二者无明显区别。脉位浮变、滑变和芤变时,寸口桡动脉明显扩张,其横截面的直径和面积均明显增大,均呈现脉形属性偏宽的改变。而脉位沉变时,血管口径、面积均减小;呈现脉形属性偏窄的改变。结论:可利用成熟的B型超声技术采集中医寸口桡动脉的血管运动信息以获取脉"形"属性特征。     

集成便携式辅助诊疗系统是脉诊、舌诊研究走向临床的切入点

基于成熟的脉诊、舌诊信息提取与识别的关键技术,集成便携式辅助诊疗系统突出脉诊、舌诊在中医诊疗中的重要作用,并融合其他四诊信息,实现自动辨证处方的临床辅助诊疗功能。便携式辅助诊疗系统体现了"四诊合参"的中医辨证诊断理念,其便携化、智能化、人性化的特点贴合临床实际,为脉诊、舌诊研究成果的推广应用奠定了完备的条件。     

大蒜的化学成分及免疫药理研究近况(综述)

大蒜为百合科葱属多年生草本植物生蒜ＡｌｌｉｕｍＳａｔｉｖｍＬ.的地下鳞茎。它不仅是作为膳食的常用佐料,也是常用的中药之一。现代学者对大蒜的化学、药理、临床等方面进行了多方面的研究,本文仅就近年来对大蒜化学成分及对机体免疫功能的影响和抗衰老、抗氧化的作用作一综述。1　大蒜的化学成分大蒜含有许多化学成分,其主要的成分包括糖类、氨基酸类、脂质类、肽类、含硫化合物及多种维生素、微量元素等[1]。从大蒜制剂“保生油丸”中能够测出人体已知的必需微量元素,这些微量元素包括镁、钠、铁、磷、铝钾、锌、铜、锰、钡、钙、锶、…     

成人语音特征与中医五态人格的相关性研究

目的探索多种语音特征与中医五态人格的相关性。方法对40位女性和10位男性受试者发[a∶]音,持续[a∶]音,[a∶]音四声,朗读故事,回答问题,进行了录音并用Praat 4.2.07软件提取了音高、共振峰、音强、音长、微扰、噪音比,语速和语断等语音参数。用五态人格量表获取了五态人格参数,用SPSS 17.0与R软件进行了语音与人格的相关性统计和线性回归分析。结果五态人格各自与多个语音特征相关。用34个语音参数的多元线性回归能建立一个有效模型、预测38位女性受试者的五态人格参数,五态人格决定系数R2>0.77,模型P≤0.03。结论通过语音参数预测人格特征的闻诊技术有很大的发展空间。     

基于中医辅助诊疗系统建立社区健康管理平台

探讨了中医辅助诊疗系统在建立社区健康管理平台中的设计与应用。主要内容包括社区健康管理平台构架设计、信息管理模块、社区健康管理平台系统架构和预期效果等。认为基于四诊合参辅助诊疗系统构建社区健康管理平台在一定程度上实现了古今中医健康管理理念与现代健康管理思维的融合;建立一种正规的健康管理模式,并且能够对居民进行系统的健康管理既符合人们关注健康的需求也符合国家的发展规划,所以势在必行。     

病理诊断中生物新技术的应用进展

众所周知,病理诊断所应用的最早最经典的技术是光学显微镜技术。但随着生物医学的不断发展,光学显微镜技术的局限性逐渐显露,已不能完全满足临床病理诊断的要求。近几十年,随着分子生物学的飞速发展,带动了分子病理学相应技术的建立,为病理诊断的发展提供了新的途径。现将几种生物新技术在病理诊断中的应用进展综述如下。     

复杂性科学方法论原则与脉诊研究思路

从研究思路的角度,探讨复杂性科学方法论的4条原则对脉诊现代研究的指导。脉象具有复杂性系统的基本特征,将复杂性科学方法论的4条基本原则,即还原方法与整体方法相结合、微观分析与宏观综合相结合、静态分析与动态考察相结合、定性判断与定量描述相结合,尝试运用于脉诊现代研究中,提出"周期整体"假说。4条原则可以用来指导脉诊现代研究,有助于总结出新的研究思路,指导适宜研究技术的开发。     

常用分类算法在脑梗死预测中的比较研究

目的：比较常用分类算法对脑梗死的分类预测能力。方法：将反映动脉弹性的6个脉搏波参数加年龄、性别一共8个指标作为每个样本的特征。把样本按3∶1随机分为训练集和测试集两部分。分别利用人工神经网络（ANN）、贝叶斯（Bayes）、决策树（Decision Tree,DT）、K邻近法（k-NN）、支持向量机（SVM）算法构造分类器,使用各分类器对训练集样本进行学习以建立分类预测模型,再用测试集测试各个模型的分类准确度。结果：SVM分类器和DT分类器效果较好,准确率超过80%。结论：以反映血管弹性的脉搏波参数结合性别、年龄作为特征并使用SVM或者DT算法来构建分类预测模型,有一定实用价值。     

酒精使用障碍严重程度的影响因素及风险预测模型构建

背景 酒精使用障碍（AUD）是常见的慢性复发性精神疾病,对于重度AUD,需早期快速识别并及时妥善处理,以避免不可逆的伤害发生。目前,对AUD严重程度的评估主要基于临床医师对患者的精神检查,关于AUD严重程度影响因素及预测模型的研究有限。目的 分析AUD患者疾病严重程度的影响因素,构建风险预测模型,为评估AUD患者的疾病严重程度提供参考。方法 回顾性选取2017年1月1日—2022年12月31日南宁市第五人民医院收治的、符合《精神障碍诊断与统计手册（第5版）》（DSM-5）AUD诊断标准的1 358例首次住院患者为研究对象,收集其基本资料,根据疾病严重程度分为轻中度组（n=330）和重度组（n=1 028）。按7∶3将患者分为训练集和测试集,在训练集样本中构建Logistic回归模型,在测试集样本中采用受试者工作特征（ROC）曲线分析该模型对AUD严重程度的预测价值。结果 与轻中度组相比,重度组居住地在城市（χ²=7.804）、农民（χ²=17.991）、饮酒频率高于1~2次/天（χ²=35.267）的比例更高,初次饮酒年龄更大（t=-3.858）,合并躯体疾病数量更多（Z=-22.782）,γ-谷氨酰胺转移酶（χ²=259.940）和总胆红素异常（χ²=148.552）的比例更高（P均<0.01）。在训练集中进行的Logistic分析结果表明,农民（OR=2.024,95% CI：1.352~3.029）、初次饮酒年龄较大（OR=1.075,95% CI：1.025~1.129）、用餐时间外也饮酒（OR=3.988,95% CI：2.408~6.606）、总胆红素水平异常（OR=1.034,95% CI：1.000~1.069）、合并更多的躯体疾病（OR=4.386,95% CI：2.636~7.298）是AUD更严重的危险因素。该模型在测试集中的ROC曲线下面积（AUC）为0.906。结论 在精神专科医院中,农民、初次饮酒年龄较大、用餐时间外也饮酒、总胆红素水平异常、合并更多的躯体疾病可能是重度AUD的危险因素。