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1.
目的 分析H型高血压患者的舌面诊图像颜色参数特征,探讨H型高血压患者的舌诊、面诊变化规律。方法 运用上海中医药大学自行研制的Smart TCM-1型中医舌面一体仪,采集高血压患者舌面诊图像,提取特征参数,分析健康对照组、H型高血压组与非H型高血压组患者舌面颜色参数特征。结果 ①在舌色各项参数中,H型高血压组舌尖部R值、B值、V值均显著小于健康对照组(P < 0.01);非H型高血压组舌尖部B值显著小于健康对照组(P < 0.01),S值较健康对照组显著增大(P < 0.05);H型高血压组舌尖部R、V值均明显小于非H型高血压组(P < 0.05)。在舌苔各项参数中,H型高血压组舌中H值、V值均明显小于健康对照组(P < 0.05);非H型高血压组舌中V值、舌右V值均显著小于健康对照组(P < 0.01);H型高血压组舌中H值明显小于非H型高血压组(P < 0.05),右侧舌苔S值明显大于非H型高血压组(P < 0.05)。②H型高血压组面色参数鼻G值、下颌G值、口唇R值、口唇V值均明显小于健康对照组(P < 0.05);非H型高血压组前额H值、目眶H值、脸颊H值、鼻H值、下颌H值、整体H值均明显大于健康对照组(P < 0.05);H型高血压组前额H值、目眶G值、目眶H值、脸颊H值、鼻G值、鼻H值、下颌R值、下颌G值、下颌H值、下颌V值、口唇R值、口唇G值、口唇V值、整体R值、整体G值、整体H值、整体V值均明显小于非H型高血压组(P < 0.05)。结论 H型高血压患者苔色偏黄,以舌中部为主,且舌右侧黄苔积聚较明显;H型高血压患者面色为黄中带红,口唇、下颌部更为晦暗。H型高血压患者的舌、面诊特征参数的变化,与高血压病阳亢湿盛病机相符。 相似文献
2.
南京医学会影像技术专科分会于2005年11月11日至14日在南京举办国家级数字成像图像质量保证和质量控制继续教育学习班,与会代表近80名听取了江苏省质量控制中心负责人、南京中大医院储成风教授的“江苏省医学影像科质量控制中心工作策略和展望”,江苏省人民医院张维林主任的“数字X线摄影技术科研选题的思考”,南京军区南京总医院王骏讲师的“计算机X线摄影、数字X线摄影原理及其质量控制”、“计算机X线摄影在头颈部的临床应用”、“乳腺影像学检查及其质量控制”,鼓楼医院刘广月教授的“16层螺旋CT泌尿系统的三维重组技术”,江苏省中医院祝新主任的“MR血管成像对动脉硬化性闭塞及主动脉夹层的诊断价值”等专题报告。 相似文献
3.
在用MR图像构建经穴数据库的同时,闸刺激时MR图像对得气感觉与针尖刺入深度进行研究。 方法:以10名健康成年男性(平均年龄21.0岁)为对象。MR图像以1.5T临床用MR装置测定。先以骨寸法取穴,在经穴处贴标记,用自旋回波及T1-FLAIR法拍摄T1加强图像,用得到的图像构建HTML形式的数据库。刺针时MR图像的测定以足 相似文献
4.
5.
目的分析各种因素对手工凝聚胺试验的影响;方法应用手工凝聚胺(manual polgbrene test,MPT)做交叉配血及抗体筛选试验;结果血液标本、操作手法、凝聚胺试剂、药物(肝素、止血敏、高浓度KCl等)等对试验均有影响;其中以药物、操作手法影响较大,可致假阴性和假阳性结果;结论手工凝聚胺试验做交叉配血及抗体筛选时应注意排除药物和操作手法对试验结果的影响。 相似文献
6.
目的探讨高分辩力超声对甲状腺癌的诊断价值。方法对60例甲状腺癌的高分辩力超声图像及手术病理结果进行回顾性分析。结果超声对所有60例(100%)甲状腺癌的肿瘤结节都能显示,18例(30%)瘤结节那出现具有特征性的细颗粒状钙化灶。12例患者作了彩超检查,9例(75%)显示病变内部及周边有较丰富的血流信号。结论高分辩力超声对甲状腺癌检出率高.瘤体和瘤周丰富的血流以及特征性的细颗粒状钙化灶对定性诊断有较大的帮助。 相似文献
7.
静脉输液是临床上使病人得到迅速、快捷的补液及给药的主要手段。为防止输液差错,配药护士要在输液瓶的标签上写上病人的床号、姓名、药名、剂量、滴速。但其存在以下不足:字是直立写在标签上的,而输液时瓶是倒置挂的,加之新写的字迹覆盖液体名、写上的字迹又若隐若现,在输液过程中查看所输液体名和药名时较为困难。为克服这一不足,将原有的“静脉输液 相似文献
8.
患者,女,30岁。右侧腰背部车祸伤2h于2005年4月16日入院。伤后无血尿。查体:血压120/80mm Hg,右腰背部肿胀,皮下淤血斑约6.0cm×5.0cm。局部触压痛,腹部未见异常。彩超示双肾大小、形态尚可,包膜连续,实质回声均匀,肾窦回声未见分离。右肾窦区可见2.2cm×1.4cm×1.6cm无回声区。彩色多普勒血流图像(CD- FI)右肾窦区可见五彩血流束,下方与右肾动脉相延续,肾门处肾动脉最大流速 相似文献
9.
10.
随着信息技术的快速发展,医学数字图像处理技术在实际中的应用越来越广,比如从脑电图中提取癫痫特征波来诊断癫痫病,从心脏的MR图像中提取心脏病变的信息等等。医学数字图像处理的目的是为了便于医生或机器更好地观察或识别图像。在获取医学图像时,由于噪声等原因,图像可能有一些不十分清楚的地方,妨碍医生根据图像作出正确的诊断。无论是为了何种目的,图像处理的关键一步是对包含有大量各式各样景物信息的图像进行分解,使病灶部分显示得更清楚[1]。分解的最终结果就是图像被分成一些具有各种特征的最小成分,这些成分就称为图像的基元。产生这些基元的过程就是图像分割的过程。 相似文献