欣母沛治疗宫缩乏力性产后出血42例临床观察

目的:观察欣母沛(卡前列素氨丁三醇)治疗宫缩乏力所致的产后出血的临床疗效。方法:对宫缩乏力所致的产后出血使用常规方法无法止血的情况下,采用欣母沛经腹壁宫体注射,每次注射剂量为250μg。结果:42例患者中,显效41例,有效1例,总有效率为100.0%。结论:欣母沛是强效而安全的宫缩剂,治疗难治性产后出血效果良好。     

基于便携式近红外光谱技术快速检测川贝母掺伪问题

目的:利用便携式近红外光谱技术对川贝母及其掺伪品进行快速鉴别及掺伪量快速检测,以建立系统的川贝母掺伪质量评价体系.方法:采集川贝母样品72批并制作不同类别掺伪品(浙贝母、平贝母、伊贝母、湖北贝母、光慈菇、面粉)570批;利用便携式近红外光谱仪采集样品近红外光谱数据;利用线性判别分析(LDA)及偏最小二乘法(PLS)分别...     

基于图像处理技术的中药饮片识别研究

目的实现对中药饮片的自动识别,推动中药饮片的客观化研究与发展。方法文章通过查阅文献、统计总结、方法实践相关文献采用的算法,对目前中药饮片识别研究中采用的方法进行分析。结果综述了基于图像处理技术对中药饮片图像识别的步骤,总结了图像预处理,颜色特征、纹理特征、形态特征提取,图像识别几部分涉及的算法。结论针对当前研究方法中存在的不足提出结合深度学习CNN网络模型对中药饮片图像识别进行深入研究,将其应用于中药饮片的快速检测市场进行分析,具有广阔利用前景。     

基于深度学习算法的川贝母、山楂及半夏饮片的智能鉴别

目的:利用人工智能和机器视觉技术,提出一种检测与评价中药材的新方法。方法:以川贝母、山楂及半夏饮片为研究对象,通过机器视觉采集图片大数据,建立图像数据库;通过对中药外在性状特征的智能分析,以深度学习为手段,研究建立深度卷积神经网络模型来实现定位检测、品种识别等功能,以显著提高中药快速鉴别的准确率。结果:测试的11种饮片(生山楂、炒山楂、焦山楂、山楂炭、松贝、青贝、炉贝、生半夏、姜半夏、法半夏、清半夏)图像品种分类准确度可达99%以上,具体类别的平均识别准确度可达到97%以上。结论:通过深度学习算法实现的中药饮片智能鉴别技术具有简洁、快速、精度高、可批量化检测的优点,可为中药质量检测与评价提供技术支持,并丰富了中药品质评价的研究思路。     

参与式健康教育提高剖宫产产妇母乳喂养自我效能的研究

目的探讨提高剖宫产产妇母乳喂养自我效能的方法。方法将200例剖宫产产妇随机分为对照组（n=98）和实验组（n=102）,对照组给予剖宫产产后常规健康教育,实验组除了同对照组进行常规健康教育外,同时采用参与式健康教育,并用母乳喂养自我效能量表进行效果评价。结果实验组产妇母乳喂养自我效能得分高于对照组,差异有显著性（P〈0.05）。结论参与式健康教育能提高剖宫产产妇母乳喂养自我效能。     

近红外光谱技术结合化学计量学在中药分析中的应用现状

近年来,近红外光谱分析技术已发展成为一种在各个领域应用较为广泛的分析技术,由于其具有快速、环保、无损的优点,使得其在中药分析领域中的作用日益凸显。而近红外光谱分析技术因为光谱的复杂性与重叠性通常需要结合化学计量学进行分析计算。笔者拟对近红外光谱分析技术与化学计量学的原理、适用范围、优点、局限性进行了详细的梳理与总结,并对二者在中药产地鉴别、真伪判断、炮制品判别、成分预测、含水量检测等方面的联合应用情况进行综述,总结了该联用技术在中药领域中的独特优势,对医药工作者更好地运用该项技术有一定指导意义。     

中药饮片切面纹理特征提取研究

目的:研究中药饮片切面纹理特征提取方法。方法:利用基于Tamura方法研究中药饮片切面纹理粗糙度、对比度、方向度、线性度、规则度、粗略度等特征参数提取。结果:由于Tamura方法更加符合人眼视觉习惯与心理感知,对比试验表明多种参数结合的Tamura方法能够较好的描述中药饮片切面纹理特点。结论:该方法可以局部反应纹理局部细节,从而实现了将视觉感知用科学、定量的形式表示,为基于机器视觉的中药饮片自动辨识及分级等应用提供理论依据,由于受到饮片颜色、饮片背景、饮片形状等因素的影响,基于Tamura纹理方法提取中药饮片切面纹理特征参数,需要多种特征参数融合才能够较为精确的表示纹理特征。     

制定中药质量标准供性状鉴别用的对照饮片和对照药材的思考

中药性状鉴别是中药质量标准的重要组成部分,是体现中药的整体质量控制指标之一,是中药经验鉴别传承与创新面临的技术难题。现有国家标准及地方药材标准、炮制规范对中药性状的规定内容尚停留在文字描述层面,依靠人的感官判定,操作性亟待改进。据此提出了建立中药质量标准供性状鉴别用对照饮片和对照药材的建议,为中药性状鉴别的客观数字化研究提供基础支撑,有助于完善中药品质评价。