学科分类
/ 1
8 个结果
  • 简介:外伤性颅中硬膜外血肿比较少见,我院1985~1991年6月用CT帮助诊断以来收治了5例,现报告如下。1.一般资料:男3例,女2例。年龄分别为10、32、51、54、58岁。车祸伤3例,跌伤2例。原发昏迷4例,昏迷进行性加深1例,再次昏迷2例,嗜睡2例入院后意识障碍逐渐加深。呼吸困难1例,呕吐4例,小便失禁2例,大便失禁1例,瞳孔不等大3

  • 标签: 硬膜外血肿 外伤性 中凹 脑内血肿 大便失禁 颅骨骨折
  • 简介:患者37岁,住站号06159,自述腹胀、腹痛,停止排便、排气,伴恶心呕吐10th,于2006年5月7日来我站就诊,就诊前5h曾到当地县医院就诊,诊断为“肠梗阻”,给予灌肠治疗,上述症状无明显缓解,随即到我服务站就诊。门诊以“腹痛原因待查,子宫肌瘤”收入站,入站后外科医生会诊,考虑有轻度肠梗阻,给予灌肠、禁食水治疗,必要时手术治疗,查体:一般状况差,痛苦面容,浅表淋巴结无肿大,肝脾未触及。妇科检查:宫颈光滑,因腹胀、腹痛子宫及附件触诊不满意,腹部叩诊无移动性浊音,肠鸣音亢进。“B”超提示:子宫增大,可探及多个肌瘤核,最大肌瘤核为12cm×10cm大小。其它辅助检查无明显异常。

  • 标签: 子宫肌瘤嵌顿 子宫直肠陷凹 肠梗阻 医院就诊 灌肠治疗 浅表淋巴结
  • 简介:目的:探讨脑干听觉诱发电位技术对后颅肿瘤术中监护的临床意义。方法:对16例后颅肿瘤患者进行术前检查,术中监护,并对BAEP各波波形、潜伏期进行分析。结果:Ⅰ、Ⅲ、Ⅴ波潜伏期延长10例伴Ⅰ—Ⅲ、Ⅲ—Ⅴ或Ⅰ—Ⅴ波波间期延长;波形分化不良或波幅较低6例;手术操作牵拉可引起BAEP不同程度变化。结论:后颅占位病变术中的BAEP监护,对保护听觉和脑干功能及术后功能的评估有重要意义。

  • 标签: 脑干听觉诱发电位 后颅凹肿瘤 术中监护
  • 简介:目的:研究无牙颌患者垂直距离变化与颞下颌关节改建的相关性.方法:对两组不同垂直高度的无牙颌患者,分别拍摄息止颌位双侧颞下颌关节(TMJ)标准薛氏位片,用硫酸纸描绘双侧关节轮廓,在描记图上测量关节最高点H到关节底边的垂直距离HH'代表关节深度;HH'的中点O'与关节底边中点O之间的水平距离,代表关节中心位置的变化,并进行组间比较.结果:对左侧TMJ,关节中心位置在对照组平均为(-1.0±0.5)mm,而在实验组平均为(0.45±0.61)mm;对右侧TMJ,关节中心位置在对照组平均为(-1.19±0.63)mm,而在实验组平均为(0.65±0.52)mm.统计学检验显示,不论是左侧还是右侧,实验组与对照组之间均存在显著性差异.结论:牙列长期缺失或总义齿人工牙列长期重度磨耗致垂直距离明显降低时,其颞下颌关节有向前改建的趋势.

  • 标签: 无牙颌 义齿 全口 垂直距离 颞下颌关节凹
  • 简介:目的调查卒中患者便秘的发生情况及其影响因素,并建立便秘发生的函数预测模型.方法对2003年11月至2004年3月收治的64例卒中患者进行便秘的前瞻性调查,并对随访资料进行生存分析;建立便秘发生的函数预测模型及便秘是否发生的判别函数,并对资料进行回代检验.结果卒中患者便秘的发生率为60.93%(39/64),影响卒中患者发生便秘的主要因素是年龄和发病1周时总的生活能力状态的评分.卒中患者便秘发生的模型为h(t,X)=h0(t)exp(0.84X1+0.03X2);便秘发生判别函数为Y(1)=-27.67+4.84X1+0.30X2.结论卒中患者发病后10d内便秘的发生率较高,年龄较大且生活能力状态较低的卒中患者比较容易发生便秘.

  • 标签: 卒中 便秘 影响因素 函数预测模型
  • 简介:目的探索氧化型低密度脂蛋白对血管平滑肌细胞小蛋白1(caveolin-1)表达的抑制作用及其影响。方法实验采用氧型低密度脂蛋白(ox-LDL)诱导形成的平滑肌源性泡沫细胞模型,Western印迹法观察不同浓度和时间的ox-LDL处理对细胞caveolin-1表达的影响。结果12.5、25、50、100mg/L四种不同浓度的ox-LDL与VSMC共同孵育96h后,均对caveolin-1表达产生明显的抑制作用(P<0.05),且浓度越高,抑制作用越强。ox-LDL50mg/L作用细胞24h出现caveolin-1表达的明显下降,此后随着处理时间延长,抑制作用越明显,96h达高峰。结论在ox-LDL诱导体外培养的血管平滑肌细胞形成泡沫细胞的过程中,存在caveolin-1的表达下调,这种改变可能与平滑肌源性泡沫细胞胆固醇流出障碍有关。

  • 标签: 氧化型低密度脂蛋白 血管平滑肌细胞 抑制作用 小凹蛋白 caveolin-1 Western印迹法
  • 简介:通过径向基函数神经网络的分析,对神经元脉冲电位信号提出了新的分类方法。对原始信号进行峰电位检测,获得脉冲电位信号样本,以主成分进行预分类,选取与类中心方差小的典型脉冲电位集合作为径向基网络的训练样本,让神经网络进行自适应学习,以实现对原始信号的分类。仿真结果表明,在对模拟的脉冲电位信号进行分类时此方法的错误率比主成分聚类法和形状聚类法小。多电极细胞外记录的海马神经元细胞电活动信号应用此方法分类也取得了较好的效果。

  • 标签: 径向基函数神经网络 脉冲电位分类 多电极阵列 主成分分析 海马神经元网络