基于运动传感器辅助的生理信号监护系统开发

目的 通过同步的运动信息,减少因运动干扰导致的误报警数量以及测量时间。方法 开发了一种基于运动传感器辅助的生理信号监护系统,可连续采集和实时处理生理参数数据,并基于加速度传感器对生理信号的过程特征及参数结果进行优化,可将参数结果和报警实时传输至用户端。结果 系统在消化科、心内科、内科、肝胆外科和急诊科多个科室进行验证,数据采集时长为1 940 h。心电(electrocardiograph,ECG)误报警数量减少82.8%,心电正确报警的占比上升28%;无创血压(non-invasive blood pressure,NIBP)测量时间平均下降16.1 s;呼吸率的测量错误次数减少71.9%。结论 基于运动传感器辅助的生理信号监护系统可以有效纠正运动干扰下的误报警和减少测量失败的情况,有助于改善临床监护的报警疲劳。

初探高中数学的学习方法

通过观察我们可以发现,所有的教师都对如何教“感兴趣”,都对如何教“侃侃而谈”,但是,却对如何让学生学谈的不多。就是谈及让学生学,也多是从教的角度来谈。不过随着素质教育的开展,随着核心素养教育理念的推行,我们在“教”的同时越来越关注“学”,而且在不断地尝试着实现“先学后教”。这样的教学转变在高中数学教学中发挥的作用尤为明显。本文中笔者从学生角度对高中数学的学习方法进行了分析。

脑状态指数与双频指数在临床麻醉深度监测中的对比研究

目的 对比双频指数(bispectral index, BIS),探究脑状态指数(encephalon state index, ESI)在临床麻醉深度监测中的性能。方法 通过单中心临床试验,采集60名患者脑状态指数(ESI)和双频指数(BIS)的数据,对比分析两者在临床麻醉深度监测中的一致性、相关性和预测概率(prediction probability, Pk)。结果一致性分析显示:脑状态指数(ESI)和双频指数(BIS)在清醒和麻醉状态下的均值差和标准差分别为-0.18±5.42,-0.11±6.51。相关性分析显示:在整个手术期间的相关性为0.92。预测概率:ESI与BIS的预测概率均为0.97,能很好地预测麻醉状态。结论 ESI和BIS在麻醉手术中具有较好的等效性,能够有效满足临床的麻醉监测需求。