心理咨询门诊中社交焦虑障碍的共病与功能损害情况调查

目的调查心理咨询门诊中社交焦虑障碍的共病情况及功能损害程度.方法用系统抽样法抽取494名咨客,用LSAS量表初步筛选,并按照DSM-Ⅳ的诊断标准进行诊断,功能损害情况按照患者自我评价分为有无严重影响.结果心理咨询门诊中,66%社交焦虑障碍患者共患其他精神疾病;有17%～47%的患者报告社交焦虑障碍对婚姻家庭、工作功能、和学习功能产生严重影响;合并抑郁组的患者年龄、LSAS他评分数及功能损害程度与非合并抑郁组比较差异具有统计学意义.结论心理咨询门诊中社交焦虑障碍与其他疾病共患率高,对生活质量影响较重,合并抑郁障碍者功能损害程度加重.     

北京工业大学教职工健康体检结果分析

目的 了解北京工业大学教职工身体健康状况.方法 对北京工业大学2012年教职工健康体检结果进行统计分析.结果 参加体检的4 191例中共检出异常者3 687例,异常率达87.97％,共检出疾病36种,主要以咽炎、脂肪肝、高脂血症、高血压、乳腺增生症、糖尿病或空腹血糖≥7.0 mmol/L等多见,男教职工体检异常率明显高于女教职工（均P ＜0.05）.结论 北京工业大学教职工健康状况不容乐观,应重视教职工定期体检,加强教职工医疗保健、健康教育,落实各项预防措施.     

基于云计算的中医健康管理系统

中医在健康状态预测,未病先防,养生调治方面有着丰富的经验和优势.云计算的发展为解决中医健康信息记录残缺、信息描述缺乏规范、信息关联性较差、信息共享甚少等问题提供了平台.利用信息技术充分挖掘健康状态变化的信息,在形成疾病以前进行有针对性的预防干预,可成功地阻断、延缓、甚至逆转疾病发生和发展的进程,从而实现中医维护健康的目的.     

中医药健康旅游等级划分与评定标准研究思路

本文阐述了中医药健康旅游等级划分与评定标准的研究思路,该标准将中医药健康旅游划分为3个等级,分别为中医健康旅游示范区、中医药健康旅游示范基地、中医药健康旅游示范项目。对中医药健康旅游示范区的评定从基础条件、资源与环境、基础设施与公共服务体系、安全与保障措施等5个方面展开;对中医药健康旅游示范基地的评定从基础条件、资源与环境、基础设施与公共服务体系、中医药健康旅游产品体系安全与保障措施等五个方面展开;对中医药健康旅游示范项目的评定从基础条件、自然与环境、基础设施与公共服务体系、中医药健康旅游特色项目分类、实施方案、安全保障、预期成果等7个方面展开。     

颈腰止痛药配针刺治疗神经根型颈椎病的临床观察

[目的] 观察颈腰止痛药配合针刺治疗神经根型颈椎病的临床疗效和安全性.[方法]将200例患者随机分为试验组和对照组各100例,分别用颈腰止痛药加针灸、根痛平加针灸治疗,疗程均为20d;观察两组临床疗效及治疗前后中医证候积分的变化情况.[结果] 治疗组总有效率为91.00%,对照组总有效率为86.00%,组间疗效比较无显著性差异(P＜0.05);治疗组在改善中医证候、疼痛记分及握力方面明显优于对照组(P＜0.05).[结论] 颈腰止痛药可明显改善神经根型颈椎病的临床症状、中医证候,且无毒副作用.     

基于健康物联网与云计算的新型健康管理系统

物联网与云计算的发展为解决中西医健康信息记录残缺、时效性差、信息描述缺乏规范、信息关联性较差、缺乏深度挖掘、信息共享甚少等问题提供了平台。基于健康物联网与云计算的新型健康管理系统的建立,对健康进行网络化的管理,利用现代信息技术完整采集、充分挖掘人体功能状态变化的信息,在形成疾病以前对人体健康进行有针对性的预防干预,可成功地阻断、延缓、甚至逆转疾病发生和发展的进程,从而实现维护健康的目的。     

中医药工程学浅析

近几十年来,世界科学技术的发展日新月异,单学科的传统研究方式已无法适应现代科学发展的需要,特别对于以人体生命为研究对象的中医学来说,多学科交叉、渗透、协作已经成为中医学发展的基本趋向。现代医学就是成功利用和借鉴近现代多学科     

2413例健康成年人舌象特征规律研究

目的:探索健康成年人舌诊信息规律特点。方法:采集2413健康成年人舌象信息进行特征分析。结果:舌质淡红936例,占38.78%;淡白舌601例,占24.90%;暗红256例,占10.61%。舌形:胖大及略胖898例,占37.21%;齿痕956例,占39.62%;点刺舌709例,占29.38%。舌苔:厚苔739例,占30.61%;淡黄847例,占35.10%;黄苔187例,占7.76%。结论:观察舌象等中医证候能及早发现其健康偏颇的隐形信息,增加健康体检的精确度。     

多标记学习在中医舌象分类中的研究

目的中医舌诊中,一幅舌象对应舌色、苔色和苔厚等多个类别,而且舌象的多个类别间存在一定的相关性。传统的数据挖掘技术无法利用这些相关性同时进行建模,本文拟探索用多标记学习方法解决舌象这种多标记数据的分类问题。方法首先对舌象进行苔质分离,分别提取舌质和舌苔的颜色特征,再对舌苔图像分块,提取每一块的纹理特征,随后通过多标记学习算法(multi-label learning by exploiting label dependency,LEAD)进行分类。最后将LEAD的分类结果和ML-k NN的结果进行对比,评价指标为汉明损失(Hamming loss)、平均精度(average precision)和(-评估)(-evaluation)。结果相对于SVM等传统的单标记学习算法,LEAD可以将多个类别同时赋予一幅舌图像,而且在三个指标上的分类效果均优于ML-k NN。结论多标记LEAD算法用于舌象分类能够使得对舌象的描述更全面、准确,可以辅助中医进行舌诊。     

基于中医舌象特征的痤疮证型分类的初步研究

目的舌诊是中医诊断痤疮的有效途径,目前中医通过观察舌象来确定痤疮患者的证候类型。由于痤疮患者众多,完全基于人工诊断的效率较低。本文提出一种基于图像处理的痤疮证型识别方法来辅助中医诊断。方法首先,分别提取舌象的颜色、纹理和齿痕特征,然后使用贝叶斯网络建模,找出特征与特征,特征与证型之间的关系,其中将齿痕提取算法进行改进,将计算凸包面积改进为找到每个凸包的关键点,最后使用该算法对舌象进行齿痕数量提取,并与中医诊断结果相比较。结果对比医生诊断结果,基于图像处理的痤疮证型自动分类,分3类的正确率达83.87%,并直观地表示出特征与特征,特征与证型之间的关系。结论使用图像处理的方法进行痤疮证型的识别具有可行性,对计算机辅助痤疮诊断的发展有一定帮助。