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个性化干预对妇科肿瘤患者睡眠质量及生命质量的作用研究
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作者 周春梅 林丽雅 林思媛 《世界睡眠医学杂志》 2024年第6期1272-1274,共3页
目的:分析个性化干预对妇科肿瘤患者睡眠质量及生命质量的作用。方法:选取2022年1月至2023年6月厦门大学附属第一医院收治的妇科肿瘤患者74例作为研究对象,按照随机数字表法分为对照组和观察组,每组37例。对照组接受常规护理,观察组接... 目的:分析个性化干预对妇科肿瘤患者睡眠质量及生命质量的作用。方法:选取2022年1月至2023年6月厦门大学附属第一医院收治的妇科肿瘤患者74例作为研究对象,按照随机数字表法分为对照组和观察组,每组37例。对照组接受常规护理,观察组接受个性化干预。比较分析2组患者不确定感、癌痛情况、睡眠质量、生命质量。结果:观察组干预后疾病不确定感量表(MUIS-A)中文版评分、中国人癌症疼痛评估工具(CCPAT)评分、匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)评分均低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组干预后生命质量测定量表(FACT-G)评分高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:对妇科肿瘤患者实施个性化干预可以减轻疾病不确定感,缓解癌痛,改善睡眠质量,提高生命质量。 展开更多
关键词 肿瘤 个性化干预 睡眠质量 癌痛情况 不确定感
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分析快速康复护理对腹腔镜下卵巢囊肿切除术后患者术后康复进程及睡眠质量的影响
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作者 周春梅 林思媛 林美玲 《世界睡眠医学杂志》 2023年第10期2338-2340,共3页
目的:分析快速康复护理对腹腔镜下卵巢囊肿切除术后患者术后康复进程及睡眠质量的影响。方法:选取2021年9月至2023年1月厦门大学附属第一医院杏林分院收治的行腹腔镜下卵巢囊肿切除术患者74例作为研究对象,按照随机数字表法分为对照组... 目的:分析快速康复护理对腹腔镜下卵巢囊肿切除术后患者术后康复进程及睡眠质量的影响。方法:选取2021年9月至2023年1月厦门大学附属第一医院杏林分院收治的行腹腔镜下卵巢囊肿切除术患者74例作为研究对象,按照随机数字表法分为对照组和观察组,每组37例。对照组给予常规护理干预,观察组给予快速康复护理干预。采用匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)比较2组患者干预前后睡眠质量的变化,采用汉密尔顿焦虑量表(HAMA)、汉密尔顿抑郁量表(HAMD)比较2组患者干预前后焦虑、抑郁状态的改善效果,比较2组患者首次排气时间、首次下床活动时间、尿管留置时间及住院时间,比较2组患者术后并发症发生情况。结果:观察组术后首次排气时间、尿管留置时间、住院时间、首次下床活动时间均短于对照组,差异均有统计学意义(均P<0.05);2组患者护理后的PSQI、HAMA、HAMD评分均低于护理前,且观察组评分显著低于对照组,差异均有统计学意义(均P<0.05);观察组的并发症总发生率显著低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:快速康复护理可有效促进患者胃肠功能恢复,改善睡眠质量和心理状态,降低并发症总发生率,加快康复进程,值得临床推广使用。 展开更多
关键词 快速康复护理 腹腔镜 卵巢囊肿切除术 睡眠质量 焦虑 抑郁
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基于视觉的液晶屏/OLED屏缺陷检测方法综述
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作者 林思媛 吴一全 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期1321-1345,共25页
液晶屏(liquid crystal display, LCD)和有机发光半导体(organic light-emitting diode, OLED)屏的制造工艺复杂,其生产过程的每个阶段会不可避免地引入各种缺陷,影响产品的视觉效果及用户体验,甚至出现严重的质量问题。实现快速且精确... 液晶屏(liquid crystal display, LCD)和有机发光半导体(organic light-emitting diode, OLED)屏的制造工艺复杂,其生产过程的每个阶段会不可避免地引入各种缺陷,影响产品的视觉效果及用户体验,甚至出现严重的质量问题。实现快速且精确的缺陷检测是提高产品质量和生产效率的重要手段。本文综述了近20年来基于机器视觉的液晶屏/OLED屏缺陷检测方法。首先给出了液晶屏/OLED屏表面缺陷的定义、分类及其产生的原因和缺陷的量化指标;指出了基于视觉的液晶屏/OLED屏表面缺陷检测的难点。然后重点阐述了基于图像处理的缺陷检测方法,包括介绍图像去噪和图像亮度矫正的图像预处理过程;考虑到所采集的液晶屏/OLED屏图像存在纹理背景干扰,对重复性纹理背景消除和背景抑制法进行分析;针对Mura缺陷边缘模糊等特点,总结改进的缺陷分割方法;阐述提取图像特征并使用支持向量机、支持向量数据描述和随机森林算法等基于特征识别的缺陷检测方法。接着综述了基于深度学习的缺陷检测方法,根据产线不同时期的样本数量分别总结了无监督学习、缺陷样本生成、迁移学习和监督学习的方法,其中无监督学习从基于生成对抗网络和自编码器两个方面进行阐述。随后梳理了通用纹理表面缺陷数据集和模型性能的评价指标。最后针对目前液晶屏/OLED屏缺陷检测方法存在的问题,对未来进一步的研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 缺陷检测 液晶屏(LCD) OLED屏 机器视觉 深度学习 纹理背景消除 无监督学习
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