简介:背景:精神分裂症主要是通过症候学的方法进行诊断,近年来通过神经影像技术与模式识别的结合对精神分裂症患者与正常人进行鉴别的研究已经引起人们的兴趣。目的:利用模式识别的方法对精神分裂症患者和正常人的大脑前额叶多通道近红外光谱信号数据进行分类鉴别,验证其可行性。方法:使用言语流畅性测验作为激活任务,采集精神分裂症患者和正常人的大脑前额叶的近红外光谱信号数据。对采集数据进行预处理后计算各通道均值作为特征,计算接收者操作特征的曲线下方面积对通道特征进行分类性能排序,使用支持向量机按性能排序的特征组合做分类,然后用留一验证法计算分类性能指标,验证分类能力。结果与结论:研究发现特征性能排序前8位的特征组合的准确度最高达到95.24%,并且这8个通道都位于右侧前额叶。推断右侧前额叶区域可能是影响精神分裂症患者的主要脑区,因此根据结果可以推断出近红外光谱数据通过与模式识别方法的结合可以成为辅助诊断精神分裂症病患者的一种手段。
简介:【摘要】目的:比较不同分型的PCOS患者经中西医结合治疗3个月后,其红外热成像穴位温度在治疗前后的变化特征。方法:选择2016年~2018年在我院就诊的不同分型PCOS患者60例,观察组(中药+达英组)与对照组(达英组)随机分30例,比较其治疗前后红外热图穴位温度。结果:不同分型PCOS患者穴位温度有不同程度的升降,两组患者治疗后,乳中穴、章门穴、肾俞穴、督脉、任脉及带脉穴等穴位温度均逐渐接近健康人群,且观察组穴位温度恢复更快。结论:中医辨证施治PCOS疗效显著,且治疗前后穴位温度变化为中医外治法辨证提供了新思路。
简介:摘要目的研究麻黄和桂枝混合汤剂的红外光谱,分析两种药材共煎之后的相互作用。方法根据麻黄汤的两倍药量精确称取18g麻黄、12g桂枝和18g麻黄+12g桂枝三组药材并按照一定流程制成试验样品,对样品汤剂进行光谱测试。结果麻黄+桂枝光谱中出现了麻黄与桂枝光谱中的一些成分;麻黄+桂枝光谱中未出现麻黄与桂枝光谱中的一些成分;麻黄+桂枝光谱当中存在新吸收峰;三组药材样品红外吸收光谱的相似部分吸收峰位置偏移;三组药材同一坐标系的红外光谱极为相似且吸收程度不同。结论麻黄+桂枝汤剂当中对麻黄和桂枝汤剂的一些成分做出了保留和去除,并生成了新成分;三种汤剂的各个基团所处的化学环境存在差异,说明麻黄+桂枝汤剂中的成分并不仅仅是单味麻黄和桂枝汤剂成分的简单叠加。
简介:摘要目的评价近红外光(nearinfrared,NIR)治疗面部光老化的临床疗效和安全性。方法对30例面部光老化患者采用NIR治疗,共做一个疗程(6次),每次治疗间隔2周。采用三维数码照相对治疗前后患者面部色斑、细纹、皮肤松弛和面色灰暗程度的改善情况进行评价。结果NIR治疗能明显改善面部皮肤细纹、松弛和面色灰暗等,治疗后2个月对面部皮肤细纹、松弛和面色灰暗的有效率分别为50%、60%和60%,治疗后6个月时分别为30%、30%和60%。NIR对面部色斑无明显改善。治疗后2个月和6个月患者满意率分别为80%和60%。结论近红外光能有效改善面部皮肤细纹与松弛,增加皮肤光泽度,是一种安全、有效,副作用小的治疗光老化的方法。
简介:摘要目的分析在宫颈糜烂患者接受红外光治疗的同时,患者接受科学临床护理的具体效果。方法选择我服务所在2016年1—12月时间段内收治的68例患有宫颈糜烂的患者为相关对象,所有患者都需要接受红外光治疗,根据患者护理方案的差异将其均分成为常规组及人性组,常规组患者单纯接受临床常规护理干预,而人性组患者则在常规护理基础上同时接受人性化护理,对两组患者出现不良反应的情况与护理满意度进行对比观察。结果人性组患者的护理满意度明显高于常规组,且出现不良反应的例数明显少于常规组,两组患者的相关数据在对比后存在明显差异(P<0.05)。结论对于接受红外光治疗的宫颈糜烂患者而言,在治疗的同时接受人性化护理的效果较好,该护理方案值得推广。
简介:背景抑制可有效降低杂波干扰、突显观测目标,是红外小目标检测关键技术之一。通过对现有背景抑制算法的对比分析发现:全局滤波和局部滤波具有一定的互补特性,全局滤波可有效抑制大面积缓变背景,但对起伏背景的边缘区域抑制有限,局部滤波在抑制背景边缘和"脉冲"噪声方面效果较好。基于此,构造了一种全局-局部联合滤波器,结合奇异值分解良好的数值稳健性和自适应性、RobinsonGuard边缘滤波器具有保留目标边缘及其内部信息的特点进行背景抑制。通过多组实验分析,并与单一滤波和基于小波与形态学联合滤波的方法对比,结果表明,该方法在信噪比增益和背景抑制程度上更具优越性。
简介:为探讨人体机能信息和结构信息的内在联系,系统阐述了人体红外辐射的探测原理及其生理结构基础,探讨了人体红外辐射信息的本质和意义.并利用红外热像技术(IRT),实现了人体机能与结构多元信息的转换和表达,以促进医用红外热像分析技术的合理开发和应用.
简介:针对在可见光中人脸检测受光照影响的问题,提出基于Adaboost的近红外光人脸检测与人眼定位算法。首先使用基于Haar特征的Adaboost算法得到人脸区域,通过统计大量的人眼相对人脸位置的分布确定人眼待测区域。为了减少亮瞳与非亮瞳以及左右眼的差异影响,使用亮瞳、非亮瞳、左眼、右眼检测器,然后再用Haar特征的Adaboost算法在人眼待测区域进行人眼定位。实验结果表明,该方法的准确率高,速度快,达到实时性的要求。