不同病程糖尿病患者神经肌电图检测结果分析

目的:分析神经肌电图在不同病程糖尿病患者周围神经病变诊断中的应用价值。方法:回顾性分析2021年4月—2023年3月在江苏省中医院内分泌科住院的121例糖尿病患者的临床资料,依据病程长短分为A组(病程≤10年,66例)与B组(病程>10年,55例)。所有患者均由功能检查科同1名医师进行神经肌电图检测,并分析其检测结果。结果:B组患者的双侧正中神经、尺神经、腓神经、胫神经的复合肌肉动作电位波幅(CMAP)均低于A组,运动传导速度(MCV)均慢于A组,差异均有统计学意义(P<0.05);B组患者的双侧正中神经、尺神经、腓肠神经、腓浅神经、胫神经的感觉神经电位波幅(SNAP)均低于A组,感觉传导速度(SCV)均慢于A组,差异有统计学意义(P<0.05);B组患者的双侧正中神经、尺神经、腓神经、胫神经的F波传导速度均慢于A组,差异有统计学意义(P<0.05);B组患者的运动神经传导速度(MNCV)、感觉神经传导速度(SNCV)、F波异常率均高于A组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:神经肌电图可明确不同病程糖尿病患者周围神经损伤范围及程度,为糖尿病周围神经病变(DPN)的诊断提供临床依据,具有良好的应用价值。

神经电生理联合检查对盆底功能障碍性疾病患者的诊断价值

目的评估神经电生理联合检查对盆底功能障碍性疾病(PFD)的诊断价值。方法选取2017年7月至2021年6月在江苏省中医院行肌电图检测的健康志愿者36例作为对照组,收治入院高度疑似PFD的患者60例作为观察组,对两组研究对象进行球海绵体肌反射(BCR)、阴部神经神经皮肤交感反射(P-SSR)、正中神经皮肤交感反射(M-SSR)、阴部神经运动诱发电位(P-MEP)、胫神经运动诱发电位(T-MEP)、阴部神经体感诱发电位(P-SEP)及胫神经体感诱发电位(T-SEP)检测,比较两组中各检测结果及联合检查的异常率。结果观察组的BCR、P-SSR、M-SSR、P-MEP、T-MEP及P-SEP的异常率均高于对照组(P<0.05)。在观察组中,神经电生理联合检查的异常率显著高于各单项检测的异常率(P<0.05)。结论神经电生理联合检查可提高PFD的阳性检出率。

基于网格多密度的古建筑图像特征匹配方法

古建筑图像三维重建中图像特征可靠匹配是影响重建效果的一个关键问题.为提高古建筑图像特征的匹配性能,提出了一种基于网格多密度聚类的特征匹配方法.该方法首先采用SIFT算子获取图像特征点;其次对图像进行网格划分,依据网格单元特征点密度确定图像锚单元、邻居单元、边界单元;然后依据局部区域密度相似性确定图像簇;最后对相似簇中的特征点依据最近邻距离比准则进行匹配.在中国古代建筑三维重建数据集和141幅山西晋祠古建筑图像上进行了实验,验证了算法的有效性.

老年人带状疱疹后神经痛诊疗进展

带状疱疹后神经痛（postherpetic neuralgia,PHN）是带状疱疹（herpes zoster,HZ）最常见的并发症,好发于老年人,属于难治性疼痛,可以持续数年。PHN病人异常痛苦,容易抑郁,严重影响生活质量,最终可能导致职业和社会能力的丧失。1 HZ和PHN HZ是由水痘-带状疱疹病毒（varicella-zoster virus,VZV）感染所致。在最初感染机体后,VZV病毒可以无症状地潜伏在中枢感觉神经节和脊髓背根神经节中多年。

基于加权相似性度量的特征匹配方法

针对图像特征匹配过程中采集图像易受噪声、光照、尺度等因素影响使产生的匹配结果鲁棒性差、误匹配率高等问题,提出一种基于加权相似性度量(WSM)的特征匹配方法。该方法首先采用基于网格多密度聚类的特征匹配(FM_GMC)算法对原始图像进行特征聚类块划分;其次在每一特征聚类块中,采用Canny提取边缘特征点并使用尺度不变特征变换(SIFT)进行描述;然后采用加权的方式对特征聚类块之间的空间上下文信息间的Hausdorff距离、图像特征点外观描述子间的欧氏距离以及图像特征点的局部几何灰度信息的归一化互相关度量(NCC)进行相似性度量;最后依据最近邻距离比值(NNDR)对相似性度量结果进一步优化,从而确定特征匹配结果。以古建筑图像为数据集的实验结果表明WSM方法的平均匹配精确率达到92%,在匹配数量和精确率上优于常用的特征匹配方法,验证了该方法的有效性和鲁棒性。

基于相关子空间的双峰发射线光谱特征提取与分析

低分辨率天体光谱中呈现的双峰发射线轮廓可能反映着比较珍稀的物理现象,如双活动星系核(AGNs)、双超大质量黑洞(SMBH)、喷流云与窄线区的相互作用,也可能是光谱处理过程产生的低质量特征线。双峰发射线轮廓一般由2个或2个以上的波峰构成,对该特征进行提取并分析,可作为双AGN、星系对、双黑洞等稀有天体更有效的搜寻依据,从而有助于更深入地研究星系乃至宇宙的形成与演化。提出一种新的基于相关子空间的双峰发射线特征提取与分析方法,主要工作分为以下三部分:首先利用稀疏差异因子δ度量双峰发射线光谱中属性差异程度,利用KNN方法约束参与稀疏差异因子计算的光谱范围,在此基础上,针对LAMOST低分辨率光谱给出基于相关子空间的特征提取方法;其次,为了验证稀疏差异因子σ以及KNN的输入参数k对双峰发射线光谱的适应性,选择LAMOST双峰发射线光谱样本及普通星系光谱数据,红移范围z<0.3(确保Hα,Hβ,[OⅢ]λλ4959,5007,[NⅡ]λλ6548,6584,[SⅡ]λλ6717,6731等发射线落在LAMOST波长覆盖范围),获得训练集光谱总数332+332(正负样本)条,并借助人眼检查分析该方法中的两个参数:k和δ阈值α对结果的影响,实验表明,当k=18,α=0.6时,相关属性分布较密集且稀疏点较少,结果比较理想;最后,对332条双峰发射线光谱特征子空间所在的波长区间、双峰红/蓝移间隔、双峰线强比等进行了理论分析、测量及人眼认证的基础上,给出了基于相关子空间的双峰发射线特征表述。此外,从双峰特征子空间上不同的发射线激发机制([OⅢ]/[NⅡ]/[SⅡ]等禁线、Hα、Hβ等氢线)及相关特征子空间上线强关系等角度,对样本中双峰轮廓进行了分析。