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品管圈在降低静脉用药调配中心排药差错率中的应用
被引量:
15
1
作者
陈丽华
张芳
+2 位作者
谭青苗
阮柳
高贵元
《护理实践与研究》
2016年第5期123-125,共3页
目的:探讨品管圈活动在降低静脉用药调配中心(PIVAS)排药差错率中的应用效果。方法:按品管圈活动的十大步骤,成立品管圈,选定降低PIVAS排药差错率为活动主题,分析其原因,制订实行方案并组织实施。结果:PIVAS排药差错件数由方案实施前3个...
目的:探讨品管圈活动在降低静脉用药调配中心(PIVAS)排药差错率中的应用效果。方法:按品管圈活动的十大步骤,成立品管圈,选定降低PIVAS排药差错率为活动主题,分析其原因,制订实行方案并组织实施。结果:PIVAS排药差错件数由方案实施前3个月498件减少到实施后3个月的176件,达到了预期目标值。在开展品管圈活动的过程中,圈员团结在一起,增强了团队协作精神、集体荣誉感、自信心、解决问题能力和积极性。结论:在PIVAS开展品管圈活动能不断发现、解决排药工作中的问题,有效降低排药差错发生率,提高品质服务质量。
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关键词
品管圈
静脉用药调配中心
排药差错率
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职称材料
农村独居老年住院患者口服药依从性调查分析
被引量:
1
2
作者
陈丽华
阮柳
+1 位作者
华琳
程友花
《中国药业》
CAS
2013年第A02期264-265,共2页
目的提高农村独居老年住院患者口服药依从性。方法随机选择农村独居老年住院患者60例,入院2d内由责任护士通过观察、调查总结影响该类患者住院期间口服药依从性的主要原因并制订对策。结果患者住院期间口服药依从性明显高于刚入院时。...
目的提高农村独居老年住院患者口服药依从性。方法随机选择农村独居老年住院患者60例,入院2d内由责任护士通过观察、调查总结影响该类患者住院期间口服药依从性的主要原因并制订对策。结果患者住院期间口服药依从性明显高于刚入院时。结论护士提升自身综合素质和提高患者理解力、配合程度对老年住院患者提高口服药依从性有积极意义。
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关键词
农村
独居
老年患者
口服药
依从性
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职称材料
基于深度学习和支持向量机的4种苜蓿叶部病害图像识别
被引量:
37
3
作者
秦丰
刘东霞
+3 位作者
孙炳达
阮柳
马占鸿
王海光
《中国农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第7期123-133,共11页
为实现苜蓿叶部病害的快速准确诊断和鉴别,基于图像处理技术,对常见的4种苜蓿叶部病害(苜蓿褐斑病、锈病、小光壳叶斑病和尾孢菌叶斑病)的识别方法进行探索。对采集获得的899张苜蓿叶部病害图像,利用人工裁剪方法从每张原始图像中获得1...
为实现苜蓿叶部病害的快速准确诊断和鉴别,基于图像处理技术,对常见的4种苜蓿叶部病害(苜蓿褐斑病、锈病、小光壳叶斑病和尾孢菌叶斑病)的识别方法进行探索。对采集获得的899张苜蓿叶部病害图像,利用人工裁剪方法从每张原始图像中获得1张子图像,然后利用结合K中值聚类算法和线性判别分析的分割方法进行病斑图像分割,得到4种病害的典型病斑图像(每张典型病斑图像中仅含有1个病斑)共1 651张。基于卷积神经网络提取病斑图像特征,建立病害识别支持向量机(Support vector machine,SVM)模型。结果表明:当病斑图像尺寸归一化为32×32像素,利用归一化的特征HSV(即特征H、特征S和特征V归一化后的组合特征)构建的病害识别SVM模型最优,其训练集识别正确率为94.91%,测试集识别正确率为87.48%。本研究基于深度学习和SVM所建立的病害识别模型可用于识别上述4种苜蓿叶部病害。
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关键词
苜蓿
病害
图像识别
特征提取
深度学习
卷积神经网络
支持向量机
原文传递
基于图像处理技术的四种苜蓿叶部病害的识别
被引量:
18
4
作者
秦丰
刘东霞
+3 位作者
孙炳达
阮柳
马占鸿
王海光
《中国农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期65-75,共11页
基于图像处理技术,对4种苜蓿叶部病害进行识别研究。利用结合K中值聚类算法和线性判别分析的分割方法对病斑图像作分割,获得了较好的分割效果。结果表明:该分割方法在由4种病害图像数据集整合成的汇总图像数据集上综合得分的平均值和中...
基于图像处理技术,对4种苜蓿叶部病害进行识别研究。利用结合K中值聚类算法和线性判别分析的分割方法对病斑图像作分割,获得了较好的分割效果。结果表明:该分割方法在由4种病害图像数据集整合成的汇总图像数据集上综合得分的平均值和中值分别为0.877 1和0.899 7;召回率的平均值和中值分别为0.829 4和0.851 4;准确率的平均值和中值分别为0.924 9和0.942 4。进一步提取病斑图像的颜色特征、形状特征和纹理特征共计129个,利用朴素贝叶斯方法和线性判别分析方法建立病害识别模型,并结合顺序前向选择方法实现特征筛选,分别获得最优特征子集;同时利用这2个最优特征子集,结合支持向量机(Support vector machine,SVM)建立病害识别模型。比较各模型的识别效果,发现利用所建线性判别分析模型下的最优特征子集,结合SVM建立的病害识别模型识别效果最好,训练集识别正确率为96.18%,测试集识别正确率为93.10%。由此可见,本研究所建基于图像处理技术的病害识别模型可用于识别上述4种苜蓿叶部病害,为苜蓿病害的诊断和鉴别提供了一定依据。
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关键词
苜蓿
叶部病害
图像识别
图像分割
特征优选
支持向量机
原文传递
苜蓿根腐病的病原分离、鉴定与杀菌剂毒力测定
被引量:
15
5
作者
阮柳
马占鸿
+2 位作者
刘振宇
秦丰
王海光
《中国农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期56-67,共12页
为了解河北苜蓿根腐病病原种类,以便有目的地加以防治,对从河北采集的苜蓿根腐病样品进行了病原分离、鉴定以及致病性和室内毒力测定。根据形态学和核糖体内转录间隔区ITS4和ITS5、延伸因子EF-1H和EF-2T序列作为引物鉴定,分离出的71株...
为了解河北苜蓿根腐病病原种类,以便有目的地加以防治,对从河北采集的苜蓿根腐病样品进行了病原分离、鉴定以及致病性和室内毒力测定。根据形态学和核糖体内转录间隔区ITS4和ITS5、延伸因子EF-1H和EF-2T序列作为引物鉴定,分离出的71株致病菌株均为镰孢菌属(Fusarium),其中,木贼镰孢(F.equiseti)55株,尖孢镰孢(F.oxysporum)7株,层出镰孢(F.proliferatum)6株,变红镰孢(F.incarnatum)2株,茄镰孢(F.solani)1株。尖孢镰孢菌株D19-2、层出镰孢菌株S45和茄镰孢菌株Q1的致病性最强。通过含毒介质法测定,结果表明,40%腈菌唑可湿性粉剂(WP)、50%多菌灵WP、嘧环·咯菌腈(37%嘧菌环胺和25%咯菌腈)水分散粒剂(WDG)、50%福美双WP、70%甲基硫菌灵WP和10%苯醚甲环唑WDG对这3个菌株菌丝生长均有较好抑制作用,而80%代森锰锌WP、99%恶霉灵WP、40%菌核净WP的抑制作用较弱。
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关键词
苜蓿根腐病
镰孢菌
病原鉴定
杀菌剂
毒力测定
原文传递
河北苜蓿镰孢菌根腐病病原生物学特性研究
被引量:
20
6
作者
孔前前
阮柳
+6 位作者
刘东霞
刘振宇
张雨竹
秦丰
袁军海
马占鸿
王海光
《中国农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第8期59-76,共18页
为明确河北省苜蓿镰孢菌根腐病病原的生物学特性,本研究对从河北省部分苜蓿种植地采集的苜蓿根腐病样品中分离获得的10株镰孢菌菌株D19-2(Fusarium oxysporum)、S45(F.proliferatum)、Q1(F.solani)、QD13-2(F.oxysporum)、QZ3(F.equise...
为明确河北省苜蓿镰孢菌根腐病病原的生物学特性,本研究对从河北省部分苜蓿种植地采集的苜蓿根腐病样品中分离获得的10株镰孢菌菌株D19-2(Fusarium oxysporum)、S45(F.proliferatum)、Q1(F.solani)、QD13-2(F.oxysporum)、QZ3(F.equiseti)、N12-1(F.acuminatum)、N1-2(F.redolens)、B1-6-3(F.oxysporum)、B2-1-2(F.tricinctum)和B1-7-5(F.proliferatum),从培养基、温度和培养基pH对各菌株菌丝生长和产孢量的影响方面进行了研究。并且探究了光照、碳源和氮源对菌株QD13-2、QZ3、N12-1、N1-2、B1-6-3、B2-1-2和B1-7-5菌丝生长和产孢量的影响。另外,测定了菌株QD13-2、QZ3、N12-1和N1-2的菌丝致死温度。结果表明,对于菌株D19-2、S45和Q1的菌落生长,最适培养基为PDA和Czapek,最适温度为26~28℃,最适pH为7~8;菌株QD13-2、QZ3、N12-1、N1-2、B1-6-3、B2-1-2和B1-7-5菌落生长的适宜条件为15~28℃,pH为5~11,全黑暗或光暗交替培养,可溶性淀粉为最适碳源,甘氨酸为最适氮源,氮源为氯化铵时具有抑制作用。菌株QD13-2、QZ3、N12-1和N1-2的菌丝致死温度分别为64、51、48和63℃。研究结果对于了解苜蓿镰孢菌根腐病发生规律和开展病害综合防治具有重要意义。
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关键词
苜蓿
根腐病
镰孢菌
生物学特性
原文传递
题名
品管圈在降低静脉用药调配中心排药差错率中的应用
被引量:
15
1
作者
陈丽华
张芳
谭青苗
阮柳
高贵元
机构
湖北省黄冈市中医医院静脉药物配置中心
出处
《护理实践与研究》
2016年第5期123-125,共3页
文摘
目的:探讨品管圈活动在降低静脉用药调配中心(PIVAS)排药差错率中的应用效果。方法:按品管圈活动的十大步骤,成立品管圈,选定降低PIVAS排药差错率为活动主题,分析其原因,制订实行方案并组织实施。结果:PIVAS排药差错件数由方案实施前3个月498件减少到实施后3个月的176件,达到了预期目标值。在开展品管圈活动的过程中,圈员团结在一起,增强了团队协作精神、集体荣誉感、自信心、解决问题能力和积极性。结论:在PIVAS开展品管圈活动能不断发现、解决排药工作中的问题,有效降低排药差错发生率,提高品质服务质量。
关键词
品管圈
静脉用药调配中心
排药差错率
Keywords
Quality control circle
Pharmacy intravenous admixture services
Error rate of medicine row
分类号
R472 [医药卫生—护理学]
下载PDF
职称材料
题名
农村独居老年住院患者口服药依从性调查分析
被引量:
1
2
作者
陈丽华
阮柳
华琳
程友花
机构
湖北省黄冈市中医医院老年病科
出处
《中国药业》
CAS
2013年第A02期264-265,共2页
文摘
目的提高农村独居老年住院患者口服药依从性。方法随机选择农村独居老年住院患者60例,入院2d内由责任护士通过观察、调查总结影响该类患者住院期间口服药依从性的主要原因并制订对策。结果患者住院期间口服药依从性明显高于刚入院时。结论护士提升自身综合素质和提高患者理解力、配合程度对老年住院患者提高口服药依从性有积极意义。
关键词
农村
独居
老年患者
口服药
依从性
分类号
R952 [医药卫生—药学]
下载PDF
职称材料
题名
基于深度学习和支持向量机的4种苜蓿叶部病害图像识别
被引量:
37
3
作者
秦丰
刘东霞
孙炳达
阮柳
马占鸿
王海光
机构
中国农业大学植物保护学院
河北北方学院农林科技学院
中国科学院微生物研究所
出处
《中国农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第7期123-133,共11页
基金
公益性行业(农业)科研专项经费项目(201303057)
文摘
为实现苜蓿叶部病害的快速准确诊断和鉴别,基于图像处理技术,对常见的4种苜蓿叶部病害(苜蓿褐斑病、锈病、小光壳叶斑病和尾孢菌叶斑病)的识别方法进行探索。对采集获得的899张苜蓿叶部病害图像,利用人工裁剪方法从每张原始图像中获得1张子图像,然后利用结合K中值聚类算法和线性判别分析的分割方法进行病斑图像分割,得到4种病害的典型病斑图像(每张典型病斑图像中仅含有1个病斑)共1 651张。基于卷积神经网络提取病斑图像特征,建立病害识别支持向量机(Support vector machine,SVM)模型。结果表明:当病斑图像尺寸归一化为32×32像素,利用归一化的特征HSV(即特征H、特征S和特征V归一化后的组合特征)构建的病害识别SVM模型最优,其训练集识别正确率为94.91%,测试集识别正确率为87.48%。本研究基于深度学习和SVM所建立的病害识别模型可用于识别上述4种苜蓿叶部病害。
关键词
苜蓿
病害
图像识别
特征提取
深度学习
卷积神经网络
支持向量机
Keywords
alfalfa
disease
image recognition
feature extraction
deep learning
convolutional neural network
support vector machine
分类号
S126 [农业科学—农业基础科学]
S431.9 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
原文传递
题名
基于图像处理技术的四种苜蓿叶部病害的识别
被引量:
18
4
作者
秦丰
刘东霞
孙炳达
阮柳
马占鸿
王海光
机构
中国农业大学植物保护学院
河北北方学院农林科技学院
中国科学院微生物研究所
出处
《中国农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期65-75,共11页
基金
公益性行业(农业)科研专项经费项目(201303057)
文摘
基于图像处理技术,对4种苜蓿叶部病害进行识别研究。利用结合K中值聚类算法和线性判别分析的分割方法对病斑图像作分割,获得了较好的分割效果。结果表明:该分割方法在由4种病害图像数据集整合成的汇总图像数据集上综合得分的平均值和中值分别为0.877 1和0.899 7;召回率的平均值和中值分别为0.829 4和0.851 4;准确率的平均值和中值分别为0.924 9和0.942 4。进一步提取病斑图像的颜色特征、形状特征和纹理特征共计129个,利用朴素贝叶斯方法和线性判别分析方法建立病害识别模型,并结合顺序前向选择方法实现特征筛选,分别获得最优特征子集;同时利用这2个最优特征子集,结合支持向量机(Support vector machine,SVM)建立病害识别模型。比较各模型的识别效果,发现利用所建线性判别分析模型下的最优特征子集,结合SVM建立的病害识别模型识别效果最好,训练集识别正确率为96.18%,测试集识别正确率为93.10%。由此可见,本研究所建基于图像处理技术的病害识别模型可用于识别上述4种苜蓿叶部病害,为苜蓿病害的诊断和鉴别提供了一定依据。
关键词
苜蓿
叶部病害
图像识别
图像分割
特征优选
支持向量机
Keywords
alfalfa
leaf disease
image recognition
image segmentation
feature optimization
support vector machine
分类号
S126 [农业科学—农业基础科学]
S431.9 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
原文传递
题名
苜蓿根腐病的病原分离、鉴定与杀菌剂毒力测定
被引量:
15
5
作者
阮柳
马占鸿
刘振宇
秦丰
王海光
机构
中国农业大学农学与生物技术学院
河北省农林科学院农业资源环境研究所
出处
《中国农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期56-67,共12页
基金
公益性行业(农业)科研专项经费项目(201303057)
文摘
为了解河北苜蓿根腐病病原种类,以便有目的地加以防治,对从河北采集的苜蓿根腐病样品进行了病原分离、鉴定以及致病性和室内毒力测定。根据形态学和核糖体内转录间隔区ITS4和ITS5、延伸因子EF-1H和EF-2T序列作为引物鉴定,分离出的71株致病菌株均为镰孢菌属(Fusarium),其中,木贼镰孢(F.equiseti)55株,尖孢镰孢(F.oxysporum)7株,层出镰孢(F.proliferatum)6株,变红镰孢(F.incarnatum)2株,茄镰孢(F.solani)1株。尖孢镰孢菌株D19-2、层出镰孢菌株S45和茄镰孢菌株Q1的致病性最强。通过含毒介质法测定,结果表明,40%腈菌唑可湿性粉剂(WP)、50%多菌灵WP、嘧环·咯菌腈(37%嘧菌环胺和25%咯菌腈)水分散粒剂(WDG)、50%福美双WP、70%甲基硫菌灵WP和10%苯醚甲环唑WDG对这3个菌株菌丝生长均有较好抑制作用,而80%代森锰锌WP、99%恶霉灵WP、40%菌核净WP的抑制作用较弱。
关键词
苜蓿根腐病
镰孢菌
病原鉴定
杀菌剂
毒力测定
Keywords
alfalfa root rot
Fusarium
pathogen identification
fungicide
toxicity determination
分类号
S432.44 [农业科学—植物病理学]
S435.4 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
原文传递
题名
河北苜蓿镰孢菌根腐病病原生物学特性研究
被引量:
20
6
作者
孔前前
阮柳
刘东霞
刘振宇
张雨竹
秦丰
袁军海
马占鸿
王海光
机构
中国农业大学植物保护学院
河北北方学院农林科技学院
河北省农林科学院农业资源环境研究所
出处
《中国农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第8期59-76,共18页
基金
公益性行业(农业)科研专项经费项目(201303057)
文摘
为明确河北省苜蓿镰孢菌根腐病病原的生物学特性,本研究对从河北省部分苜蓿种植地采集的苜蓿根腐病样品中分离获得的10株镰孢菌菌株D19-2(Fusarium oxysporum)、S45(F.proliferatum)、Q1(F.solani)、QD13-2(F.oxysporum)、QZ3(F.equiseti)、N12-1(F.acuminatum)、N1-2(F.redolens)、B1-6-3(F.oxysporum)、B2-1-2(F.tricinctum)和B1-7-5(F.proliferatum),从培养基、温度和培养基pH对各菌株菌丝生长和产孢量的影响方面进行了研究。并且探究了光照、碳源和氮源对菌株QD13-2、QZ3、N12-1、N1-2、B1-6-3、B2-1-2和B1-7-5菌丝生长和产孢量的影响。另外,测定了菌株QD13-2、QZ3、N12-1和N1-2的菌丝致死温度。结果表明,对于菌株D19-2、S45和Q1的菌落生长,最适培养基为PDA和Czapek,最适温度为26~28℃,最适pH为7~8;菌株QD13-2、QZ3、N12-1、N1-2、B1-6-3、B2-1-2和B1-7-5菌落生长的适宜条件为15~28℃,pH为5~11,全黑暗或光暗交替培养,可溶性淀粉为最适碳源,甘氨酸为最适氮源,氮源为氯化铵时具有抑制作用。菌株QD13-2、QZ3、N12-1和N1-2的菌丝致死温度分别为64、51、48和63℃。研究结果对于了解苜蓿镰孢菌根腐病发生规律和开展病害综合防治具有重要意义。
关键词
苜蓿
根腐病
镰孢菌
生物学特性
Keywords
alfalfa
root rot
Fusarium
biological characteristics
分类号
S432.44 [农业科学—植物病理学]
S435.4 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
品管圈在降低静脉用药调配中心排药差错率中的应用
陈丽华
张芳
谭青苗
阮柳
高贵元
《护理实践与研究》
2016
15
下载PDF
职称材料
2
农村独居老年住院患者口服药依从性调查分析
陈丽华
阮柳
华琳
程友花
《中国药业》
CAS
2013
1
下载PDF
职称材料
3
基于深度学习和支持向量机的4种苜蓿叶部病害图像识别
秦丰
刘东霞
孙炳达
阮柳
马占鸿
王海光
《中国农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017
37
原文传递
4
基于图像处理技术的四种苜蓿叶部病害的识别
秦丰
刘东霞
孙炳达
阮柳
马占鸿
王海光
《中国农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016
18
原文传递
5
苜蓿根腐病的病原分离、鉴定与杀菌剂毒力测定
阮柳
马占鸿
刘振宇
秦丰
王海光
《中国农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016
15
原文传递
6
河北苜蓿镰孢菌根腐病病原生物学特性研究
孔前前
阮柳
刘东霞
刘振宇
张雨竹
秦丰
袁军海
马占鸿
王海光
《中国农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
20
原文传递
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