多模式方法诊断脑卒中后抑郁的信度和效度检验

目的对多模式方法诊断(MMADD)脑卒中后抑郁(PSD)的信度及效度进行检验。方法选择符合入选标准的脑卒中患者100例,由2名评测人员用MMADD、抑郁状态问卷(DSI)、汉密尔顿抑郁量表(HAMD)、"中国精神障碍分类与诊断标准"第三版(CCMD-3)、"精神障碍的诊断与统计手册"第四版(DSM-IV)对患者进行评定;3d后,再次用MMADD对患者进行评定。结果 MMADD的重测信度及检查者之间的信度好;第一、二部分的克郎巴赫α系数分别为0.845、0.803,量表的内部一致性较好;有较好的内容效度、标准效度和结构效度。结论多模式方法诊断脑卒中后抑郁的信度和效度良好,评测量表与临床诊断标准融为一体,值得在PSD诊断中广泛使用。

基于BOPPPS教学模式下的虚拟现实技术在医学影像诊断教学中的运用研究

目的探讨基于BOPPPS教学模式下的虚拟现实技术在医学影像诊断教学中的运用及教学效果。方法60名临床医学专业实习学生被随机分为两组,每组30名。研究组采用基于BOPPPS教学模式下运用虚拟技术进行教学,对照组采用多媒体幻灯片的传统教学方法进行教学,比较两组学员的出科考核成绩、满意度等情况。结果研究组出科理论成绩、读片分析成绩、总成绩均高于对照组,差异均有统计学意义(t分别=7.50、16.14、16.55,P均<0.05)。研究组学生在巩固影像学基础知识、阅片思维能力提高、理论与临床同步、增强自我学习能力、对带教老师的满意度等方面的满意度及总满意度均高于对照组,差异均有统计学意义(t分别=14.64、11.40、11.53、11.16、10.52、29.45,P均<0.05)。结论基于BOPPPS教学模式下的虚拟现实技术可提高教学质量和教学效果,为医学影像教学提供了新的教学模式。

信息技术环境下的《诊断学基础》教学模式和教学方法的创新研究

《诊断学基础》是高等中医院校学生学习的一门重要临床课程,但由于教学模式落后,教学目标单一等原因,学生在学完本课程后却不会实际应用.为此,我们在以＂培养学生能力为重心＂的教学指导思想下,借助信息技术环境,对教学模式和教学方法进行创新研究,以便更好地完成教学使命.

对中医院校医学影像诊断学教学模式及教学方法的研究

影像诊断学作为一门临床学科,是广大医学生从基础课程过渡到临床课程重要的导向课程之一.但是在中医临床专业,与西医临床专业的学生相比,存在着相关西医基础知识薄弱的问题,且中医专业的影像学课时少,中医专业学生又具有与西医专业学生不同的特点及学习思维,所以想要学好医学影像诊断学尤为不易.因此,本文就中医院校医学影像诊断学传统模式及存在的问题进行分析,研究出更适合中医院校医学影像诊断学的教学模式及教学方法.

基于EJB的B/S模式神经网络智能诊断方法研究

针对制造设备网络监控服务系统(Web -MoniService)的智能诊断特点,利用EJB组件技术,设计并实现了B/S模式的神经网络识别方法,详细剖析了开发过程中所用到的关键技术,最后结合金刚石笔钝化状态识别实例说明智能诊断方法的实现。

导入卓越绩效模式自我诊断与评价方法的探讨

随着全球经济一体化的不断深入,组织质量的概念已不仅仅局限于产品、服务或工程质量的范围。现在,人们更关注的是一个组织其整体质量经营的好坏,质量经营不仅重视产品、服务的质量,同时更加关注组织为顾客、员工和社会所创造的价值,它以追求卓越的经营和绩效为目的。组织要在激烈的市场竞争中取胜,必须导入卓越绩效模式,并开展自我诊断与评价,发现改进和创新机会,组织才能走向卓越。

智能化监测诊断技术中的故障模式识别方法

在简要介绍以模式识别方法为前提的设备状态监测与故障诊断技术的基础上,详细论述了时间序列法的基本原理以及在设备故障诊断专家系统中的应用,对时间序列法在系统应用过程中的几个数学问题,结合实际,进行了认真探索.通过对时间序列法AR模型的研究,旨在铺平企业设备智能化监测诊断控制技术的应用之路.

浅谈摩托车发动机故障模式及诊断方法

所谓摩托车故障,是指摩托车产品在规定条件下和规定时间内丧失规定功能的现象.在摩托车类刊物上人们常常见到对摩托车故障有各种各样的描述,说法多样且不够规范,其诊断方法也比较单一.为此,本文拟就摩托车发动机故障模式、诊断方法及注意要点作出探析,供广大摩托车爱好者和维修工参考.

一种用于局部放电典型模式诊断准确性评价的装置和方法

局部放电缺陷模式的准确诊断对于放电缺陷的定位、放电严重程度的评估以及最终的维修决策均有重要的辅助价值。然而目前针对局部放电典型缺陷模式诊断的工程实践效果并不理想,甚至已经成为行业痛点,制约着局部放电检测技术的应用前景。一方面由于局部放电本身具有很大的随机性,深入的放电机制研究不充分,导致工程上对放电模式的认识和诊断存在先天基因的不足,另一个主要方面在于目前对于放电模式识别的准确性缺乏有效的评价方法,各个科研院校和企业单位均有各自的诊断方法,但优劣无法评价,无法发展出一种准确性高的评价体系,使得良莠不齐的现状一直持续。以GIS典型缺陷模式为具体研究对象,提出了一种局部放电典型缺陷模式的诊断准确性评价方法,首先由高性能程控模拟发生器精确重现局部放电缺陷模式的波形、幅值、序列特征等,屏蔽性好、工作频带宽的GTEM小室提供耦合空间,然后将待评价的诊断系统传感器放置于小室窗口处,通过已知的发射信号模式类型与待评价系统反馈的诊断类型进行同步比对,最终确定待评价系统的诊断准确率。

定量带宽表示下的迭代变分模式分解方法在机械故障诊断中的应用研究

针对变分模式分解方法在实际应用中无法客观地确定平衡参数和分量分解个数的问题,提出了一种基于定量带宽表示下的迭代变分模式分解方法。该方法利用定量带宽与平衡参数关系曲线,在确定信号带宽之后找到最佳平衡参数,并根据最佳平衡参数迭代提取信号分量,再利用峭度准则确定包含故障信息最丰富的分量,最后通过该分量的包络谱进行机械故障特征提取及诊断。该方法减少了人为因素对参数选择的影响,仿真与实验信号分析结果验证了该方法的有效性。

全地面起重机多轴多模式电液转向故障诊断方法

全地面起重机是工程机械领域复杂度最大、技术含量最高的产品门类之一,是风电、高铁、核电、石化等重大工程施工的必需装备,在经济建设中发挥着不可替代的作用。全地面起重机轴数多、车身长,采用传统机械连杆转向机构,无法解决多轴车辆高速行驶转向稳定性差、低速行驶转向灵活性差的难题,为此国内外全地面起重机普遍采用多轴多模式电液转向。多轴多模式电液转向不仅简化了多轴车辆转向杆系设计,而且很好地解决了轮胎实际转角与理论转角偏差大导致的轮胎异常磨损问题。同时它具有多种转向模式,大大提高了车辆行驶的机动灵活性。

贺“油料装备故障模式与诊断方法研究”项目获2011年度军队科技进步二等奖

“油料装备故障模式与诊断方法研究”是由后勤工程学院完成的军队科研项目。课题组通过调研油料装备研制、生产、使用与维修单位，收集整理了油料装备大量故障案例，分析了故障机理与影响因素，划分了常见故障类型，绘制了分类细致的速查图表，形成了实用的油料装备故障诊断技术体系，研制选配了油料装备现场检测“五件套”，开发了油料装备便携式电子手册和维修与技术支持网站。研究成果有效提升了基层部队对油料装备常见故障的检测、诊断与维修能力，极大提高了部队自身的技术保障水平，减轻了对军区修理所和生产厂家的依赖。

激光测距机故障快速诊断方法研究

根据激光测距机的结构和功能特点 ,应用贝叶斯决策理论研究出一种建立激光测距机故障字典、快速实现故障诊断的方法。

电力变压器局部放电检测与诊断方法评述

介绍了电力变压器局部放电检测中的主要测量方法,阐述了局部放电检测过程中的电磁干扰抑制、局部放电定位和放电模式识别的研究现状。对目前存在的主要问题进行总结以及对未来的发展进行展望。

模式独立分析方法在加速器逐束团研究中的应用

在加速器束流诊断中,为了对获取到的逐束团位置数据降噪处理,以获得测量精度更高的数据用于进一步研究,上海光源束测组在束流注入阶段位置数据分析中引入并扩展了模式独立分析方法。将此方法中的数据处理对象由多个束流位置探头获取到的逐圈位置数据矩阵更改为单探头逐束团多圈位置矩阵,通过对矩阵进行奇异值分解提取其主要运动模式。此方法有效地将随机噪声与具有物理意义的真实信号分离开来,提取出加速器物理学家真正关注的束流运动模式,便于后续的束流不稳定性分析。

理论与实习相结合的教学模式在留学生心电图诊断学教学中的实践与探讨

心电图诊断学是临床医学生的必修课,是走向临床必须掌握的临床技能,心电图诊断学虽然只是一门小学科,但却是医学生的基础学科,而且由于理论课教学内容抽象难懂,心电图教学一直是教学难点之一,带教老师们也在一直尝试多种教学模式,包括尝试CBS、PBL、LBL相结合[1,2]及TBL与LBL相结合[3]等多种教学方式,比较新型教学方式与传统教学方法的效果[4]。我们心电图诊断学教学组也在医学本科生、研究生、留学生等不同生源的心电图诊断学教学中不断地摸索、尝试各种改革,以期达到满意的教学效果。

基于傅里叶分解方法的风电齿轮箱故障诊断

经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是一种经验的方法,缺乏严格的理论证明,在实际应用中存在着许多问题,这些问题导致EMD方法难以有效提取复杂风电齿轮箱振动信号的故障特征。傅里叶分解方法(Fourier Decomposition Method,FDM)是一种新的非平稳非线性信号处理方法,具有坚实的理论基础,能够有效克服EMD方法的缺陷。因此,将FDM用于分析风电齿轮箱振动信号,提出了基于FDM的风电齿轮箱故障诊断方法。将该方法用于实际风电齿轮箱故障诊断,结果表明该方法能够有效地诊断出风电齿轮箱的故障,与基于谱分析、EMD及小波分解的方法相比具有明显的优势。

复合插值包络经验模式分解及其在往复式压缩机轴承故障诊断中的应用

针对经验模式分解(EMD)分析强非平稳振动信号时包络线出现的过包络与欠包络问题,提出一种复合插值包络经验模式分解方法(CIEEMD)。该方法在定义信号非平稳系数及包络线端点衔接方法的基础上,使用单调分段三次Hermite插值(MPCHI)构造局部强非平稳信号包络,三次样条插值(CSI)构造局部平稳信号包络,形成复合插值包络线进而提高EMD分解精度。利用仿真信号分析验证了CIEEMD对强非平稳信号的适用性。以往复压缩机轴承间隙过大故障为研究对象,CIEEMD不仅分解性能优越,且包络谱的故障频率更为显著。

优化诊断学教学模式的实践与研究

目的优化教学方法、教学手段,提高诊断学教学质量。方法采取以问题为中心的讨论式教学,增加仿真教学和多媒体教学,强化临床技能训练,提高临床技能考核分值。结果实验组诊断学理论考试成绩、实践技能成绩和总成绩均优于对照组(P<0.01)。结论改变被动教学模式,树立以学生为主体、着重培养学生临床能力的教学观念,以培养出合格的医学人才。

超声造影增强模式对甲状腺良恶性结节的鉴别诊断价值

目前,随着超声检查技术的广泛应用,甲状腺结节的检出率不断提高[1,2],其中约有5%-15%为恶性结节[3]。常规超声鉴别甲状腺良恶性结节具有重要价值,已成为首选影像学检查方法[4],但仍存在一定局限性,如良、恶性结节二维超声特征存在交叉重叠[5],超声造影（CEUS）作为当前超声检查的一项新技术,可以提供常规超声不能反映的微血管信息,观察结节的增强模式,探讨超声造影鉴别诊断甲状腺结节良恶性的价值。