红外热成像在妇产科诊疗中的应用

人体表面温度会随着健康状况而发生相应改变。红外热成像(infrared thermography,IRT)通过采集人体发射的红外辐射生成热像图,可反映机体生理和病理状态。因其便捷、无痛、非侵入性的特点,IRT在包含妇产科学在内的临床学科疾病诊断和疗效评估中具有显著优势。热像图在医学发展、应用中有巨大的潜在价值,本文将综述IRT在妇产科疾病中的应用情况。

基于红外热成像技术探究原发性痛经女性图像特点研究

目的应用红外热成像技术分析原发性痛经(primary dysmenorrhea,PD)女性体表温度的分布特点和规律。方法于2021年10至12月募集南方医科大学健康女性志愿者200名,根据是否有PD分为PD组(n=100)与正常组(n=100)。志愿者通过视觉模拟评分法(VAS)对痛经程度进行分级,同时使用红外热成像系统进行热图拍摄,并测量相应区域温度进行分析。结果与正常组相比,PD组手掌、下肢前区、脐部、下腹部及膝盖大腿内侧部温度偏低(P<0.05),而脊柱及会阴部差异无统计学意义;PD组成像多表现为左右肢体颜色分布不对称,左侧下肢前区温度[(30.56±0.63)℃]较右侧[(29.84±0.92)℃]高,而左侧膝盖大腿内侧部温度[(30.64±0.83)]较右侧[(31.35±0.48)℃]低(均P<0.05);PD组中手掌、下腹部在重度痛经组中的温度均低于轻度及中度痛经组(P<0.05),而轻度与中度痛经组之间无差异。手掌、下腹部温度与痛经程度呈负相关(rs=-0.509,P=0.001;rs=-0.275,P=0.006)。结论痛经女性有多处体表温度较正常者低,且左右侧肢体或区域温度失衡。手掌、下腹部对痛经评估和疗效预测具有参考价值。

人工智能与无创中医妇科经络诊治技术

相较于现代医学而言,传统中医在女性生殖系统疾病的防治方面有其自身的特点,具备一定的研究潜力。随着计算机技术的不断进步和日臻完善,人工智能正迎来发展的高峰时期,为各行各业提供了强大助力。然而,传统的中医四诊信息难以量化和标准化,以数据为支撑的人工智能在中医领域的应用受到了限制。因此,文章的主要目标在于梳理并总结相关定义,以及人工智能在中医妇科领域的发展现状与应用实践,以期能够为中医妇科的现代化进程探索出一条新的道路。