一种简单实用的测量气管截面积的方法

目的介绍一种简单实用而较精确的测量狭窄气管截面积的方法.方法利用纤维支气管镜、测长器、模拟气管等制作并校正测量标尺,并利用该标尺测量了3例气管状况异常患者的气管某一截面面积.结果用校正过的4种测量标尺测量了10个模拟气管的直径,和实测真值比较经t检验分析无显著性差异,利用上述标尺测量的3个患者的目的截面面积分别为约96 mm2、 105 mm2和192 mm2.结论本方法提供了一种简单、快速而又较精确的测量大气道某一截面面积的方法,为定量评价患者的通气功能、选择气管支架或采用其他干预手段处理气管病变提供了数据参考.     

用Alabama分析法比较安氏Ⅰ类错中国人与美国白人颅颌面结构差异

目的:研究中国安氏Ⅰ类错成人与美国安氏Ⅰ类错白人牙颌颅面形态结构的差异。方法:从西安市11所大学2098名新生中选取符合标准的101名(男53名、女48名)安氏Ⅰ类错样本。拍摄头颅定位X线片,用第四军医大学口腔医学院头影测量软件测量,用Alabama分析法与美国安氏Ⅰ类错白人颅颌面测量结果进行比较分析。结果:中国西安地区安氏Ⅰ类错成人上下颌突度大,面型较突;平面倾斜度、上下中切牙倾斜度及下中切牙至NB线距均较大;Y轴相对SN平面夹角增大,生长方向为后下。结论:与美国安氏Ⅰ类错白人比较,中国西安地区安氏Ⅰ类错成人颅面结构呈现颌骨突度大、下切牙唇倾及下颌趋向后下等特征。     

测压装置及测压方法对血压值的影响

从袖带规格和类型、不同着衣厚度、连续测量、不同测量部位及方法，对血压值的影响进行了综述。     

HP－78352C多参数监护仪血压测量的排气故障检修

故障现象HP -78352C型床旁/手术多参数监护仪的其它功能正常 ,无创血压(NBP)的测量能正常进行 ,但在显示出测量结果后 ,约2min ,即出现E19的故障报警。按RESET键可以将其复位 ,但下一次测量完成后又出现同样的故障报警。分析与检修E19故障码提示有排气(Deflation)故障 ,具体原因是 :NBP测量完成后袖带内的空气压力大于1.4kPa持续超过2min。试机仔细观察 ,发现每次NBP测量完成后 ,不像正常时那样将空气排掉 ,在袖带内残留着一定压力的空气 ,使绑袖带的手臂也感到不舒服。按RESET键可以将袖带内残留的压力空气排掉 ,从而实现功能复…     

太空1050监护仪典型故障维修1例

1故障现象　正常执行血压测量程序后,袖带内压力不足,气泵工作一段时间后（大约40s）停止工作,屏幕显示压力低于设限低值且监护仪报警.重复测量结果相同.     

开（牙合）患者舌位置变化研究

目的：研究开He患者的舌位置有无特征性变异。方法：利用舌背碘油造影方法，增加头颅侧位定位X线片上舌背的显影效果，在头颅侧位定位X线片上以舌体在固有口腔内的相对位置确定舌体的位置，通过开He与正常He者知位置的团体t检验比较，找出开He患者的舌位置变异特性。结果：开He患者与正常He者比较，舌根部与悬雍垂之间的间隙增大，舌背部与腭表面之间的间隙减小，舌尖部更靠近牙齿，结论：开He个体相对于正常He个体舌位置有向前，向上的变化特点，这可能是开He的病因之一。     

乳房体积生物立体测量系统的研制

目的　利用立体视觉方法建立乳房体积测量系统 ,并探讨其准确性和精确程度。方法　通过采用两台CCD摄相机从两个不同视角观察乳房模型 ,运用激光投射仪和光栅获得计算机能识别的平行采样点 ,依靠计算机图像处理技术和生物立体测量技术 ,求取乳房模型表面采样点的三维坐标 ,设计乳房体积测量运算模式 ,在Windows下编制程序 ,建立乳房体积测量和分析系统 ,应用所建的测量系统和水体积置换术分别对 12例乳房模型进行体积测量 ,并将两种测量方法及其结果进行比较和统计分析 ,观察其精确性和准确性。结果　本系统测量乳房体积实现了数据的快速处理 ,测试空间范围为12 0mm× 14 0mm× 80mm ,特点是快速、非接触性和非侵入性。与水体积置换方法比较 ,P =0 .4 73>0 .0 5 ,差值的 95 %可信区间为 - 14 .0 2～ 7.0 8ml。结论　本系统可应用于乳房体积测量 ,简捷而且精确 ,为临床工作提供了一种有效手段 ,并为软组织形态分析的开展提供了一种新的理论基础。     

不良生活方式与高血压病的流行病学调查分析

目的:调查不良生活方式对高血压发病的影响。方法:以国际通用血压测量方法对全区15 384人进行整群随机抽样调查,着重对有、无不良生活方式的两组人群进行高血压患病率调查,及相对危险度(RR)、归因危险度(AR)、人群归因危险度(ARp)、U检验等的检测,以及相关及多元回归分析。结果:食盐量≥12 g/d高血压患病率31.6％,<12 g/d的为 4.4％(P<0.001,RR 7.3,AR 27.3,ARp 57.2％,r=0.8517);BMI>24高血压患病率 23.2％,<24者 6.4％(P<0.001,RR 3.7,AR 16.9,ARp 37.2％,r=0.3215);肥胖患病率 34.7％,无肥胖8.1％(P<0.001,RR 4.3,AR 26.6％,ARp 19.7％,r=0.3529);油腻饮食高血压患病率14.8％,非油腻饮食8.7％(P<0.001,RR1.7,AR 6.1,ARp 13.9％,r=0.3853);吸烟高血压患病率 12.5％,非吸烟 9.2％(P<0.001,RR1.4,AR 3.3,ARp 8.3％,r=0.8403);饮酒患病率 12.7％,非饮酒 9.4％(P<0.001,RR1.35,AR 3.3,ARp6.7％,r=0.4650)。为进一步了解各危险因子与高血压患病率之间的数量关系和对高血压影响作用的大小,对所有对象用年龄(15～80岁)进行了分组,龄差1岁,共66组,多元回归结果为:偏相关系数0.3775～0.0809,建立的统计模型达到极显著水平(P<0.001),复相关系数0.9525。6个回归因子中按对高血压患病率影响(偏相关系数)大小排序: