基于寸口脉搏波频谱分析的体外循环血液灌注效果研究

目的:通过观察体外循环不同灌注模式寸口脉搏波频谱变化规律,建立基于"寸口"脉搏波监测的体外循环搏动灌注效果评价方法。方法:将92例需体外循环术治疗的心脏病患者按区组随机化分组方法分为搏动灌注组(PP组)和非搏动灌注组(NP组)各46例,应用PowerLab数据采集分析系统记录脉搏波指标,观察2组体外循环前、体外循环中脉搏波频域指标的变化。结果:PP组能检测到脉搏波,NP组未能检测到明显的脉搏波,脉搏波能量主要分布在0～5 Hz范围,PP组脉搏波能量显著高于NP组,PP组脉搏波能量传递的衰减度低于NP组;脉搏波传导的能量主要是低频能量,包含呼吸波的能量。结论:PP组能检测到寸口脉搏波,提示脉搏波可以作为体外循环搏动灌注的客观评价指标,搏动灌注产生的脉搏波能量高于非搏动灌注脉搏波能量,频域参数0～5 Hz谱能比值可以作为体外循环搏动灌注有效性的量化评价指标,低频的呼吸波参与脉搏波中的能量传递,佐证了中医诊脉独取手太阴肺经"寸口"的科学性。

光谱法的中医舌诊研究与应用概况

舌诊是中医独特的诊法之一,文字、语言及图画等主观性、经验性的描述虽沿用至今,但很难全面、客观表达舌象的完整信息;现代技术的发展为中医舌诊研究提供了新的思路和方法,如光谱法的应用,对还原舌象信息具有重要意义。本文简要介绍光谱法,归纳其在中医舌诊领域的研究与应用概况,并提出存在的问题及展望,为进一步研究提供参考。

机器意识研究综述

意识问题是尚未解决的重大哲学问题与科学问题.机器意识是人工智能最前沿的研究领域之一.研发意识机器人对于人工智能与机器人学的发展具有重要科学意义与应用价值.本文首先介绍了意识与感受性的相关概念和理论;然后,详细讨论了机器意识的概念与研究分类、实现方法与计算模型,重点论述了实现机器意识的量子方法;最后,总结了机器意识目前面临的困境与未来可能的发展,并给出了一套机器意识总体实现框架.

An OWL-based WordNet lexical ontology

This paper discribes a data representation for WordNet 2.1 based on Web Ontology Language (OWL). The main components of WordNet database are transformed as classes in OWL, and the relations between synsets or lexcial words are transformed as OWL properties. Our conversion is based on the data file of WordNet instead of the Prolog database. This work can be used to enrich the work in progress of standard conversion of WordNet to the RDF/OWL representation at W3C.

代谢综合征痰湿证相关指标研究进展

代谢综合征(MS)是一种复杂的代谢紊乱症候群,中医辨证论治MS具有独特优势,精确的证候诊断是防治MS的重要前提。文章通过综述近十年来MS的辨证研究,发现其痰湿证占有主导地位,故重点探讨近年来MS痰湿证在症状体征、实验室指标、代谢组学、基因组学等方面的研究概况,以期为今后MS痰湿证的信息化诊断提供依据,从而更好地指导临床,提高其早期诊断和辨证分型的准确率。

中医情志疗法在抑郁症诊疗中的应用

抑郁症(DD)作为最常见的一种精神类疾病近年来已成为研究热点。中医情志疗法在情志类疾病的治疗中具有独特的优势。文章旨在探讨中医对DD发病机制的认识,分别从人体的五脏(肝、心、脾、肺、肾)和五志(怒、喜、思、悲、恐)角度逐一分析了DD发生的理论依据,并进行病机解释,阐述了目前以调理五脏及五志干预该类病证的临床实证研究与具体应用。相应的五脏及五志与DD的发生发展密切相关,并从“喜胜悲”“怒胜思”两方面探讨情志相胜疗法在DD治疗上的应用与发病机制的对应关系。

基于随机森林算法的糖尿病舌象特征分析和诊断模型研究

目的:基于随机森林算法联合舌象特征建立一个糖尿病诊断模型并对舌象特征重要性进行进一步分析。方法:使用TFDA-1型舌诊仪采集舌象,使用舌诊分析系统处理舌象图像获得舌象特征,结合基本信息和实验室检查等信息,使用随机森林算法对特征重要性进行分析并建立糖尿病诊断模型。结果:糖尿病组与健康组比较,舌象纹理特征中,Per-all、Per-part、TB-CON、TB-ASM、TB-MEAN、TC-CON、TC-ENT、TC-ASM、TC-MEAN差异有统计学意义(P<0.05,P<0.01);舌象颜色特征中,TB-Cr、TC-Cr、TC-a差异有统计学意义(P<0.05,P<0.01)。根据随机森林特征基尼系数,模型2与模型3前15位共有的舌象特征为TC-CON、TC-ASM、Per-part。模型1、模型2、模型3的准确率分别为0.70、0.68、0.74;灵敏度分别为0.70、0.69、0.78;特异度分别为0.71、0.68、0.71。结论:舌象的颜色和纹理特征在建立糖尿病诊断模型中具有一定作用,加入舌象特征可以提升糖尿病诊断模型的性能。

中医舌诊信息化技术在妇科疾病诊断中的应用进展

舌诊是中医临床诊察疾病的重要手段。随着信息技术的发展以及中医现代化的推进,图像处理、人工智能等技术逐渐被应用到中医诊断中,使得中医舌诊信息化技术得到了较好的发展,在疾病的诊断和治疗中发挥着重要的作用。笔者对近20余年来妇科疾病的舌诊研究进行整理,归纳了目前妇科疾病中医舌诊信息化的研究与应用进展,以期为后续研究提供支持,并对未来发展趋势进行展望。

192例子宫肌瘤患者舌象图像特征研究

目的:探讨子宫肌瘤及其不同证型患者的舌象图像特征规律。方法:使用TFDA-1型数字舌面诊仪,纳入192例子宫肌瘤患者及192名健康人群的舌象图像数据,使用RGB、HSI、Lab、YCrCb颜色空间指标,分析子宫肌瘤患者与健康人群的舌象图像差异及气滞血瘀证、痰湿瘀结证、湿热瘀阻证、肾虚血瘀证肌瘤患者的舌象图像特征。结果:子宫肌瘤组的舌质图像指标TB-S、TB-a、TB-Cr、TB-Cb、TB-CON显著高于健康组(P<0.01,P<0.05);TB-G、TB-H、TB-b显著低于健康组(P<0.05,P<0.01);子宫肌瘤组舌苔图像指标TC-a、TC-Cb、TC-CON显著高于健康组(P<0.05);TC-H、TC-b显著低于健康组(P<0.01),提示子宫肌瘤患者舌质饱和度更高,舌象红色及蓝色成分更多,且舌象纹理更粗糙。4种证型子宫肌瘤患者的舌苔指数Per-all、Per-part及纹理指标TB-CON、TB-ENT、TB-ASM、TB-MEAN、TC-CON、TC-ENT、TC-ASM、TC-MEAN比较,差异有统计学意义(P<0.01,P<0.05),提示痰湿瘀结证的舌苔面积与全舌面积的比值最大,气滞血瘀证最小,湿热瘀阻证和痰湿瘀结证的舌象纹理较气滞血瘀症、肾虚血瘀证的舌象纹理更粗糙。结论:子宫肌瘤及其不同证型患者的舌象图像特征存在一定规律,可以为子宫肌瘤的诊断及中医辨证提供一种客观化的参考依据。