水果四性判别分析

按照传统中医学理论可把水果分为四性,应用多种判别法对其进行统计分析,得到不同营养成分对水果四性的影响,初步探讨水果四性的生化参数及生化机理.     

从现代物理思想展望中医的发展

 物理学的发展总是与医学息息相关的,几乎每一项重大的物理学成果都在医学领域中找到了自己的一席之地。西方医学在不同时期紧密跟随物理学科的进步,取得了一系列的辉煌成就。比如17世纪显微镜的发明在形态解剖学以及生物细胞学发展史上起到了不可替代的作用。20世纪以后物理学的发展可谓突飞猛进,医学的发展也同样令世人瞩目。如由于X射线的发现带来它在外科诊断上的广泛应用、晶体衍射技术而带来的对生物大分子结构的认识、核技术的发展对癌症治疗的贡献、由激光的发展引出的对未来医学的乐观憧憬等等!我们几乎相信西医已发展到了相当完美的境地!然而回首物理学及西医的发展,不难看出科学认识的阶段性、局限性以及可能面临的某些难题。     

陈存仁：上海滩的医林怪杰

凡读过陈存仁先生<银元时代生活史>和<抗战时代生活史>的读者,定会被这位旧上海"医林怪杰"的非凡经历和广博学识所折服.独特的名医身份、非凡的文学才华、深湛的国学功力,使他在灯红酒绿的十里洋场,能见常人所未见,闻常人所未闻.国学大师章太炎、大学者胡适、上海大亨杜月笙、少帅张学良、特务头子戴笠……这些旧上海声名显赫的大人物,都曾是陈存仁的病家.     

微量元素与中医辩证分型

通过对两间小学639名学生进行微量元素检测及体格检查，并进行中医辩证分型，发现广州市部份小学生体内微量元素缺乏较严重，占体检总人数的62．3％，同时也存在营养不良，贫血、佝偻病，急慢性上呼吸道炎等、按中医辩证分型有肝热、脾气虚弱、肝血不足、肾气虚等，本文试从微量元素缺乏与中医辩证中找出两者之间的联系，以便于指导治疗，提高小学生的健康水平，增强体质和智力。     

基于坐位调膝法的中医推拿机器人设计与研究

本文针对膝关节骨性关节炎对中医推拿及保健康复设备的临床需求,设计了一种基于中医推拿手法(坐位调膝法)的推拿机器人,并对推拿机器人进行了仿真实验验证.仿真实验结果显示机械臂上下活动范围为0～20 mm,机械臂上下旋转活动范围为0～19°,机械手膝宽调节范围为0～20 mm,水平运动的范围为0～140 mm,均符合预期设计...     

基于Android平台的中医养生保健系统研究与开发

为了响应"互联网+"和中医"治未病"健康工程的号召,文章研究并开发一款基于Android平台的中医养生保健系统,依托中医养生保健的理论与成果,结合云技术、大数据等信息技术,提供老年人中医体质辨识和儿童中医调养等服务,实现用户的健康管理。     

高光谱成像系统在中医舌诊中的应用研究

舌诊是传统中医诊病的重要方法,然而传统舌诊中存在一个很大的问题是具有主观性,难于进行定量化描述.随着计算机技术的发展,图像处理和模式识别技术正在用于舌诊的辅助诊断.目前舌图像的采集方法基本都是使用数码相机,所提供的舌图像包含的病理信息有限,使得分析算法非常复杂且效果不甚理想.针对这种情况,提出使用高光谱成像系统代替数码相机进行舌图像的采集.由于高光谱舌图像具有丰富的图谱信息,初步试验表明了这一方法的有效性,为中医舌诊提供了一种新方法.     

基于机器学习的脉搏信号辅助中医预测血压

高血压是脑血管意外、心血管疾病和肾功能损害相关的主要危险因素之一。其症状和警告信号通常是模糊的,往往导致疾病被忽视,被称为“沉默的杀手”。中医脉诊操作明确、方法简单,通过脉搏信号来预测血压,使普通大众对自己的身体情况清楚明朗,早发现早治疗,同时可以促进中医脉诊客观化和科学化发展。本文基于现代化人工智能科学领域的发展,通过多种机器学习模型利用脉搏信号预测血压,以提升中医诊断的准确性,从而促进中医脉诊的现代化发展。实验表明,经过对比不同机器学习模型的结果,模型平均绝对误差可达到0.087,验证了基于机器学习的方法可以促进中医脉诊的客观化,且中医脉诊可以准确的预测人体血压。     

舌体高光谱的高血压患者中合并冠心病的筛查方法

高血压合并冠心病是高血压疾病的一类严重合并症.目前高血压患者对合并冠心病的情况检测不及时,容易导致严重事件的发生,其致残率、致死率极高,严重影响患者的生活质量.因此对高血压患者合并冠心病的早期发现对预防更严重事件的发生显得尤为重要.舌体信息与心血管功能关系密切,为此,提出一种基于舌体高光谱用于高血压患者中合并冠心病筛查...     

基于超光谱图像的舌体分割算法

舌体分割是实现中医舌诊现代化的一个前提工作,分割质量直接影响舌象诊断的性能.然而由于舌的生理特征比较复杂,舌的形态以及舌与嘴唇的连接各不相同,使得舌体分割比较困难.本文采用超光谱成像系统代替数码相机采集舌图像,并借鉴光谱角度匹配算法,发展了基于超光谱图像的舌体分割算法.这一算法通过光谱角度匹配算法将超光谱舌图像立方体转换成光谱角度立方体,然后采用一维脉冲波形的边沿信息检测出边缘信息,最后实现了舌体的分割.试验表明,这种基于超光谱图像的舌体分割算法可以较为准确地将舌体分割出来.