恢刺夹脊穴结合SET训练治疗腰椎间盘突出症的临床观察

目的:通过观察和评价恢刺夹脊穴结合SET训练对腰椎间盘突出症的治疗效果,并与常规针刺治疗进行比较,寻求一种将现代康复理念与中医特色理论有机结合形成治疗腰椎间盘突出症的特色中医康复技术。方法:选取2016年5月至2018年5月湖南中医药大学附一院收治的腰椎间盘突出症患者60例作为研究对象,按照随机数字表法随机分为观察组和对照组,每组30例。观察组运用恢刺夹脊穴结合SET训练进行治疗1次/d,6次/周,连续治疗2周,对照组运用常规针刺进行治疗,30 min/次,1次/d,6次/周,连续治疗2周。采用VAS疼痛评分、腰痛症状积分表、表面肌电图对治疗前后的情况进行比较。结果:1) 2组VAS计分、腰痛症状积分治疗前与治疗后比较,均不同程度降低(P <0. 05,P <0. 01),且观察组优于对照组; 2) 2组治疗前后表面肌电在A、B、C、D电极RMS值比较,差异均无统计学意义(p> 0. 05),2组治疗前后自身比较表面肌电在E、F电极RMS值均有升高(P <0. 01),且观察组优于对照组(P <0. 01); 3)整体临床疗效比较:观察组优于对照组(P <0. 01)。结论:恢刺夹脊穴结合SET训练能明显减轻腰突症患者疼痛及症状积分,提高临床疗效。激活并强化腰腹部核心肌群肌力,加强脊柱稳定性。

局部正骨推拿配合针灸治疗颈肩腰腿痛疗效及对患者中医症候和功能恢复的影响

目的:探究局部正骨推拿配合针灸治疗颈肩腰腿痛疗效及对中医症候和功能恢复的影响。方法:选取颈肩腰腿痛患者110例,以随机数字分组法均分为对照组及观察组,对照组采用局部正骨推拿治疗,观察组采用局部正骨推拿配合针灸治疗。比较两组患者的中医症候积分、视觉模拟评分法(VAS)评分、颈椎/腰椎评估治疗分数(JOA)、肩关节评分(CMS)、肢体运动功能评估量表(FMA)、颈椎病临床评价量表(CASCS)、功能障碍指数(ODI)评分、氧化应激指标[丙二醛(MDA)、超氧化物歧化酶(SOD)]等。结果:治疗1个月后,观察组治疗总有效率、JOA、CMS、FMA、CASCS评分及SOD水平较对照组高(均P<0.05);观察组中医症候积分、VAS评分、ODI评分及MDA水平均较对照组低(均P<0.05)。结论:局部正骨推拿结合针灸治疗颈肩腰腿痛能够提高疗效,改善局部血液循环及氧化应激反应,缓解肌肉紧张和疼痛。

基于模型诊断的研究与新进展

综述基于模型诊断的基本任务、诊断过程、研究现状及主要研究领域 .通过与传统诊断方法的比较指出基于模型诊断方法的研究意义 .列举一些最近出现的有代表性的诊断系统 ,并指出有待解决的问题 .

基于贝叶斯网络的电容型设备故障诊断方法

提出了基于贝叶斯网络的电容型设备故障诊断方法,阐述了贝叶斯网络的构建过程。通过广泛收集有关电容型设备的故障资料,综合其各种检测数据和故障征兆,获得了较为全面的故障集和征兆集。经过对数据的统计分析获得了各故障类型下各征兆量有明显体现的条件概率,在此基础上建立了基于贝叶斯网络的电容型设备故障诊断模型,并根据电容型设备故障诊断的特点改进了贝叶斯网络的推理过程,采用连概率计算过程进行故障类型的概率信息计算,根据概率信息进行故障分类,提高了该方法的实用性。通过电容型设备故障实例分析,诊断结果验证了该方法的正确性和有效性。

基于粗糙集和神经网络结合的鱼病诊断方法

为了实现鱼病的快速和大批量诊断的目的,将粗糙集理论和神经网络紧密结合建立一种新的高效鱼病诊断模型。利用粗糙集进行知识获取,即把鱼病的典型案例作为样本空间形成"症状—疾病"的决策表,然后根据粗糙集的知识简化方法,去掉冗余的属性和样本。利用性能优良的模糊kohonen聚类网络进行聚类分析,最后形成鱼病的分类规则,新的鱼病就可通过此规则进行诊断。该模型充分融合了粗糙集强大的规则提取能力和神经网络优良的分类能力,实验证明模型具有很好的分类效率,可以实现鱼病的快速诊断。

基于双向推理的序贯性故障诊断技术

应用人工智能的推理方法,从部分征兆集的扩展出发,研究了基于部分征兆集的故障诊断理论.描述了序贯性故障诊断的具体算法.建立了部分征兆集的诊断数学模型.最后应用实例对其故障诊断过程和推理过程进行了详细的分析,这种方法对提高复杂设备故障诊断的准确性和效率具有重要的意义.

基于框架式规则的水轮机组故障诊断专家系统研究

为提高专家系统大容量知识的存储、组织、管理和使用效率,提出了框架式诊断规则的概念;以VC++为开发工具和基于ADO数据库访问技术的诊断推理方法,建立了水轮机组故障诊断专家系统,工程应用实例表明:该系统具有构造简单,诊断效率高的优点。

植物营养诊断专家系统知识库及症状标准集建立

在分析了植物营养元素知识及典型症状内在规律的基础上,以文献知识为主要获取方法。在研究过程中,收集了覆盖常见作物的元素丰缺条件下的典型与非典型症状描述,直接进入数据库的有286条。以此为基础,提出了作物营养元素症状描述的客观标准集:(1)按元素分类建立了12种元素的客观标准集;(2)在对客观标准集分析归纳的基础上,建立了植株的表观症状描述、部位的表观症状描述、叶片的表观症状描述和诊断检索表;(3)分析了以SQL server2000为数据库平台的技术优势。本知识库的建立为诊断系统成功开发奠定了知识基础。

多特征融合技术应用于中医舌象分析的初步研究

本文对中医舌象信息的融合方案进行了初步探讨.对于舌象多特征融合,通常认为可采用特征层、决策层或特征层与决策层联合融合等不同方案.本文进行有关算法实验的结果表明,由于诸多因素影响,这些方案对于舌象多特征融合难以获得理想的效果.我们认为基于粗糙集理论的方法在舌象多特征确定中医证候方面可以获得比较好的结果,并进行了初步探讨.采用粗糙集理论可根据舌象特征确定部分证候,对于不能确定证候的样本可获得可能的结果,这在一定程度上避免了误判,对于中医辅助诊断是非常重要的.

协议被动测试的错误标识

被动测试不仅能够检测协议实现是否有错误,而且利用检测过程中的症状信息能够标识错误.提出一种扩展了的被动测试错误标识算法,它能够在标记错误过程中记录该错误所导致的系统状态;又给出了一种以上述状态为初始状态继续向前观察多步以区分错误的算法.所提方法能够区分等价错误;继续向前测试步数不受限制,应用该方法对一个简化的BGP协议状态机模拟器进行错误标识,实验结果表明在观察步骤数足够多的情况下所提方法能够高效定位系统实现错误.

基于粗糙集理论的肺癌细胞图像识别

肺癌细胞的早期诊断相当困难,肺癌细胞的特征选择依据难以把握.提出根据肺癌细胞的每个特征属性对粗糙集下、上近似集的影响程度作为属性约简的依据,根据约简的结果,再采用扩展的相近关系粗糙集对肺癌细胞进行识别诊断.利用下近似集中的结果进行判断可以提高识别的准确率,利用上近似集中的结果进行判断可以降低肺癌细胞识别的漏诊率.从识别的结果来看,方法行之有效.

中国强迫症状诱发图片库的建立

目的:初步建立中国强迫症状诱发图片库(COCPS)。方法:依据临床访谈法建立图片条目池,通过拍摄和开源图片网站收集图片1155张,经过筛选后初步形成图片库。招募28例强迫障碍患者和28例健康被试对图片从愉悦度、优势度、唤醒度、侵入性想法和行为冲动5个维度进行9级评分。结果:COCPS最终纳入278张有效图片,2组被试在5个维度指标上的图片评分具有较高的内部一致性(Cronbach'sα<均>0.91)。Mann-Whitney U检验表明,相比健康被试,患者组有更高的唤醒度[5(1,9)vs.4(1,9)]、侵入性想法[3(1,9)vs.2(1,9)]、行为冲动[5(1,9)vs.3(1,9)]评分,与更低的愉悦度[4(1,9)vs.5(1,9)]和优势度[5(1,9)vs.5(1,9)]评分(均P<0.001)。结论:中国强迫症状诱发图片库具有良好的症状诱发效果,可以用于对强迫障碍的相关研究。

肝硬化患者病情与小肠细菌过度生长变化关系探讨

目的探讨小肠细菌过度生长(SIBO)与肝硬化病情严重程度的关系及小肠细菌生长与降钙素原、胆红素、血浆白蛋白、球蛋白的相关性。方法纳入本科收治的47例肝硬化患者和15名健康志愿者。受试者接受乳果糖氢呼气试验(LHBT),检测小肠细菌过度生长情况,使用全自动生化分析仪测定生化指标。采用自评表形式对肝硬化组患者症状进行评估。结果在15名健康志愿者中检出1例(6.6%)伴小肠细菌过度生长,而在47例肝硬化患者中检出22例(46.8%)患者伴小肠细菌过度生长,显著高于正常人(P<0.01);肝硬化患者LHBT集值为(157.81±98.32)ppm,显著高于健康人[(38.87±16.05)ppm,P<0.01],血清胆红素为(93.31±55.15)μmol/L,显著高于健康人[(14.78±8.12)μmol/L,P<0.01],白蛋白为(31.74±10.37)g/L,显著低于健康人[(43.90±7.63)g/L,P<0.01],球蛋白为(39.09±5.07)g/L,高于健康人[(35.94±2.31)g/L,P>0.05],降钙素原为(0.10±0.07)ng/ml,显著高于健康人[(0.03±0.01)ng/ml,P<0.01];降钙素原、胆红素、血浆白蛋白、球蛋白与LHBT集值具有相关性(r=0.895、P<0.005,r=0.907、P<0.005,r=-0.810、P<0.005,r=0.755,P<0.005)。结论肝硬化患者SIBO发生率随肝功能损害程度的加重而增加,肝硬化SIBO患者腹胀及食欲不振更明显。降钙素原、胆红素和球蛋白分别与SIBO呈正相关,血浆白蛋白与SIBO呈负相关。

一种煤矿带式输送机故障诊断方法

针对煤矿带式输送机故障种类繁多且各征兆存在交叉,严重影响故障诊断的时效性和可靠性的问题,提出了一种煤矿带式输送机故障诊断方法。该方法采用粗糙集与神经网络相结合的故障诊断技术,通过粗糙集属性约简算法优化输入的故障征兆集,得到最优约简集;将约简后的最小条件属性集输入BP神经网络进行合理训练,经过不断学习优化,最终得到诊断决策规则;将约简的相应测试征兆属性样本输入训练好的网络进行故障诊断,判别出相应故障。仿真结果表明,该方法能够充分删除冗余信息,加快网络训练速度,提高带式输送机故障诊断精度。

论“无穷事物”的定量认知(Ⅴ)——现有经典无穷集合论中八个“无穷事物定量认知”难题的解决

用一个新的思路分析、研究在以经典无穷理论体系为基础的现有经典无穷集合论中,对"无穷、无穷小、无穷大、无穷多"定量认知行为中无法避免的错误与缺陷,并根据集合论中的"与无穷相关事物的定量认知"难题的研究与解决思路,解决了经典无穷集合论中八个"与无穷相关事务的定量认识"的难题,得到两个相应的明确的结论.

早期故障检测的特征集空间的距离判别法

提出早期故障检测的特征集空间的距离判别法,以含有早期微弱缺陷的元件为参考样本,作为特征集空间的原点,用多特征总体评价的诊断方法,建立特征集空间距离和故障大小的一种对应,最后根据经验预设阈值对检测结果做出定性判断。多特征总体评价,从不同角度充分挖掘早期故障信号中蕴藏的信息,避免片面和盲目。对各个特征量的加权反映出各个特征量在总体评价中重要性差别。故障特征提取用到了分形特征及小波多分辨分析。

基于动态聚类的有限状态机多错误诊断

为了解决多错误诊断时枚举数量过大的问题,提出一种基于动态聚类分析的方法.首先,按照是否具有相同的初始症状冲突集对失败用例进行聚类,并计算初始症状冲突集及其转换的可疑度;然后,按照可疑度的大小枚举可能发生错误的转换组合,在枚举过程中进行再次聚类;最后,用测试集验证错误可能,生成错误诊断集.实验结果表明,该方法可以有效减少错误枚举数量,提高诊断效率.

FMEA与粗糙集相结合的故障预测方法

基于FMEA和粗糙集决策系统基本理论,对飞机中分系统故障预测问题进行了研究。首先定义故障预测所需的征兆并对系统进行FMEA,按照FMEA分析结果分次向系统模型注入引起特定故障的事件,采集含有故障趋势的系统模型的信息用于构建适用于故障预测的粗糙集决策表,对该表进行了处理,最终发现用于故障预测的知识(即决策规则和算法);最后运用所发现的知识进行故障预测。

张继泽辨治慢性萎缩性胃炎集内关联规则研究

目的:采用数据挖掘技术分析张继泽辨治慢性萎缩性胃炎(CAG)的临床医案,探究其辨治CAG的规律。方法:收集2010年5月11日至2019年4月9日张继泽门诊诊治CAG的医案,共407例,运用集内关联规则方法进行研究。结果:407例医案共723诊次,临床症状232种,病机29种,药物261种。集内关联处理后,产生核心临床症状规则30组,舌象规则31组,脉象规则30组,病机规则31组,治法规则31组,药物规则32组。结论:嗳气、打嗝、泛酸、入寐难为CAG高频临床症状,苔薄白、舌质红为主要舌诊特征,弱脉、濡脉为特征脉象,肝胃不和、中虚气滞为核心病机,益气活血为主要治法,四君子汤、厚朴半夏汤、桂枝汤为常用方剂。

论无穷事物的定量认知(VI)——解决现有经典集合论及其“一一对应”定量认知工具基础理论中致命缺陷的新思路

结合具体案例,分析、研究长期被忽视的现有经典集合论及其“一一对应”定量认知工具基础理论中所存在的致命缺陷,而以新构建的“无穷规律-无穷规律的载体(抽象概念-抽象概念的载体)”概念为基础的新无穷观的产生,为与“无穷”概念相关的新科学理论体系各个领域(包括集合论和“一一对应”工具)的基础理论奠定了科学的基础,为解决2500多年来悬而未决的“无穷悖论综合症(悬挂在哲学与数学上空的一片巨大的乌云)”所暴露的一些问题开辟了一条新的思路.