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6 个结果
  • 简介:提出了基于容积脉搏波振幅梯度的血压检测方法,并开发了相应的检测系统,进行了原理测试和对比实验。首先,对三名实验者进行了验证性实验,确认了系统的稳定性;其次,以水银式血压检测作为对比方法,进行了基于容积脉搏波振幅梯度的血压检测的对比实验,实验结果表明两种血压检测具有良好的直线相关性;最后,用Bland-Altman图进行分析,结果表明收缩压和舒张压均有94%以上的实验结果分布在95%置信区间的范围之内,说明两种测量方法具有良好的一致性。基于容积脉搏波振幅梯度的血压检测与水银式血压检测具有大致相同的检测精度,本研究提出的新的血压检测对间歇式血压检测是有效的。

  • 标签: 血压 容积脉搏波振幅梯度 血管壁力学特性 容积脉搏波 检测系统
  • 简介:提出一种基于遗传规划(geneticprogramming,GP)和进化策略(evolutionstrategy,ES)的学习方法,命名为遗传规划-进化策略(GPES),建立更准确的华林剂量预测模型。纳入247例汉族患者。GP进化复杂特征提取,ES进化模型系数,组成模型,得出预测的华林维持剂量,与线性回归模型、国际华林药物基因组学联合会模型,及三种机器学习方法相比较。GPES的均方误差(MSE)(1.68×10^-2)和预测值在真实值±20%范围内的比例(20%-p)(53.33%)表现最优;其平方相关系数(R^2)(69.45%)为次优;GPES在上述3个指标在测试集与训练集中的差值δMSE(0.43×10^-2)和δ20%-p(0.92%)的绝对值最小,δR2(-10.64%)的绝对值为次小。GPES总体表现最优。因此,本研究方法GPES提高了华林剂量预测模型的趋势相关性、精度、可用性与泛化性。

  • 标签: 华法林 精准医疗 剂量预测模型 机器学习 进化算法
  • 简介:我们通过设置静卧以及运动两组实验对比,研究随着精神压力的增大,心率变异性的各个指标的升降变化,确定影响精神压力的评估指标。利用改进的层次分析建立模型层次结构,结合九标度与三标度确定判断矩阵,并通过最优传递矩阵确定各指标权重,避免了一致性检验。最后结合模糊综合评价实现精神压力量化。验证表明,本方法可以准确合理的进行精神压力量化。

  • 标签: 心率变异性 精神压力 改进的层次分析法 最优传递矩阵 模糊综合评价
  • 简介:目的探讨应用改良双入路内窥镜下进行跖筋膜松解术的临床应用及临床效果分析。方法自2015年5月至2017年4月,我院骨科对经过保守治疗9个月以上仍无效的20例(22足)跖筋膜炎患者,在改良双入路内窥镜下进行跖筋膜松解术。在足底内侧建立两个通道,首先在跖筋膜下方进行清理、松解,切开跖筋膜内侧1/3-1/2,进入跖筋膜上方间隙进一步松解。12例存在跟骨骨刺给予切除骨刺,3例存在足底麻木者给予松解足底外侧神经及第一分支。分别对治疗前及治疗后6~9月进行美国足踝外科协会后足评分(AOFAS-AH)及视觉模拟评分(VAS)评分,观察临床效果。结果20例(22足)切口均甲级愈合,无神经、血管损伤及其他并发症。经改良双入路内窥镜下跖筋膜松解术治疗后,随访6~9个月,20例(22足)患者AOFAS-HA评分明显增高,平均由46.8分升高到89.1分,VAS评分明显下降,平均由8.6分下降到1.2分,优良率达90%。结论改良双入路内窥镜下进行跖筋膜松解术具有恢复快、安全有效等优势,是治疗顽固性跖筋膜炎的良好方法,值得临床推广应用。

  • 标签: 改良双入路法 跖筋膜松解术 关节镜
  • 简介:为解决人口老龄化社会所带来的老人跌倒事件频发,减轻跌倒等异常状态对老年人的伤害,研发了一种基于惯性传感的穿戴式姿态监测装置。该装置基于姿态解算特性,通过采集三轴加速度计、三轴陀螺仪和三轴磁力计的数据,以多种运动特征为依据进行姿态判别,不仅可以检测跌倒状态,还可对老年人的日常姿态及位置信息进行连续监测并进行步数统计,利用GPRS网络向服务上报数据。装置中加入了语音推送功能,可对服务端推送的天气信息、问候信息等进行语音播报。试验结果表明,该装置可对佩戴者的姿态及位置信息进行连续监测,当出现跌倒等异常状态时,可实现实时报警及对事故发生地的准确定位,姿态识别的准确率不低于98%。

  • 标签: 跌倒检测 姿态解算 姿态识别算法 惯性传感器 穿戴式测量 远程监测
  • 简介:为提高对婴儿健康监护的质量,本研究提出在育婴箱中增加婴儿哭声识别功能,该系统主要以TI公司的数字信号处理(DSP)芯片TMS320DM643和多媒体音频编解码芯片TLC320AIC23B为硬件核心,设计一套实时的婴儿哭声识别系统。本系统使用拾音采集婴儿哭声,音频解码芯片对声音信号进行处理,然后发送给DSP芯片,DSP芯片对声音信号进行预处理,然后用优化的自相关函数算法提取特征参数-线性预测系数(LPC),使用动态时间规整(DTW)识别算法,实现对婴儿的哭声准确识别,并经串口向上位机发送识别结果。该系统在实际测试后表明,婴儿啼哭状态识别准确率可达97.1%,在婴儿护理领域具有重要意义。

  • 标签: 婴儿护理 哭声识别 数字信号处理器 线性预测系数 动态时间规整算法