平衡火罐疗法联合重复经颅磁刺激对 脑卒中后疲劳患者疲劳程度的影响

摘 要:目的 观察平衡火罐疗法联合重复经颅磁刺激对脑卒中后疲劳患者疲劳程度的影响。方法 收集我院2020年6月—2021年9月于脑病科、针灸科住院的脑卒中后疲劳患者80例。采用随机数字表法分为对照组和治疗组,每组各40例。对照组给予常规基础治疗及康复训练,每日1次,共治疗4周,治疗组在对照组基础上加平衡火罐疗法（每周 2 次）和重复经颅磁刺激治疗,每日1次,共治疗4周。分别于治疗前和治疗4周后,采用疲劳严重程度量表（FSS）、汉密尔顿抑郁量表（HAMD）、汉密尔顿焦虑量表（HAMA）、匹兹堡睡眠指数（PSQI）对两组患者疲劳程度、情绪状态、睡眠情况进行评估,并比较两组患者治疗前后各评分变化。结果 治疗后,两组患者的FSS、HAMD、HAMA、PSQI评分均较治疗前明显改善（P＜0.05）,且治疗组改善幅度明显优于对照组,差异有统计学意义（P＜0.05）。结论 平衡火罐疗法联合重复经颅磁刺激能有效改善脑卒中后疲劳患者的疲劳程度。     

基于稀疏序列的图像去噪方法及应用

文中基于图像稀疏分解,根据图像与噪声的稀疏分解不同,提出一种基于非对称原子模型的原子库,通过算法优化,实现对采集的布坯图像进行有效去噪分析,提高去噪图像的PSNR值,且具有更好的视觉效果.将所采集到的布坯数字图像去噪后将背景和缺陷进行分离,才能更有效地将缺陷进行界定,以利后续的相关特征提取.通过实验,与小波类去噪方法对比,文中的学习算法能更好地去除图像噪声,保留图像细节信息,获得更高PSNB值.     

高分辨率影像中城区树冠多尺度聚类识别方法

提出一种约束均值漂移方法,对高分辨率影像中的城区树冠进行提取。该方法首先进行小波分解,建立小波金字塔结构,用特定窗口,对每一层小波的低频系数计算均值,同时对其高频系数计算标准偏差,在每一层,用这些均值和标准偏差构成特征空间,最终构成多尺度金字塔影像特征空间;然后,从金字塔顶层开始,逐层进行均值漂移计算,并在层间进行尺度传递,由于尺度传递可能造成特征空间更加不平滑,所以本文采用约束均值漂移方法进行聚类,实现城区树冠初步聚类分割。最后,由于特征空间的特征可区分性很难保证在区域边缘处的聚类精确性,所以本文进一步采用基于聚类特征的监督分割方法提取树冠。实验结果表明,与传统的直接监督方法以及非监督方法相比,该方法能较好地消除高分辨率导致的影像高度细节化等因素对城区树冠提取的影响,具有很强的实用性。     

局部振荡引起区间大功率振荡的机理

从小干扰稳定性分析中的特征值分析方法出发，利用右特征向量的特征和发电机功角特性分析了局部振荡模式引起区间联络线上大功率振荡的机理。指出局部振荡模式的特征值随着运行工况的变化而变化，从而各机组该模式的右特征向量之间的关系也发生变化，当局部振荡模式所在联络线的那一侧的所有发电机的功率增量和出现较大数值时，则在该区间联络线上发生较大的功率振荡。以实际发生的功率振荡为具体实例，从小干扰稳定和时域稳定计算上证明了这种机理的存在，并提出了相应的分析方法及改善措施。     

高效强抑制性粘土稳定剂研发及应用

山西永和天然气风险勘探区块前期压裂改造增产效果均不理想,未达到地质预测目标。岩心敏感性评价结果表明,储层具有很强的水敏性,前期液体体系对岩心伤害率平均高达61.6%。室内结合储层地质特征,开发出了一种高效粘土稳定剂NT-2,并对中间产物进行表征测试,对比评价了该产品粘土防膨性能和岩心颗粒抗浸泡、抗冲刷能力。结果显示,该产品粘土防膨、抗浸泡和抗冲刷性能优良,并且不影响压裂液体系流变性能,同时降低了压裂液对储层岩心伤害率。现场施工顺利,平均单层试气产量比前期改造提高了3.4倍,为后续开发提供了可靠的技术支撑和优化思路。     

花生油香精掺伪鉴别技术的研究

通过分析花生油和花生油香精的挥发性成分,鉴别出花生油和香精的特征成分,为花生油掺伪鉴别技术提供依据。运用静态顶空-气相色谱-飞行时间质谱联用技术,采集花生油和花生油香精的挥发性成分,由未知物分析软件对未知化合物进行解卷积处理,检索谱库,对化合物主要类别和含量进行了比较分析。花生油共鉴定出54种挥发性成分,种类较多,主要包括吡嗪类(35.37%),烃类、醇类、苯酚类、酯类和酮类含量均在5%~10%之间。花生油香精共鉴定出32种挥发性成分,吡嗪类占大多数(65.45%),其次是醛类(13.65%),吡啶占(6.87%),其他类别含量均少于5%,种类较少。通过分析得到花生油的特征化合物有丙基环丙烷、2-乙基-5-甲基吡嗪、吡咯-2-甲醛和2,3-二氢苯并呋喃,香精的特征化合物有2-乙酰基吡啶、乙酰吡嗪和2-苯氧基乙醇。通过上述特征化合物,可以有效的将花生油和香精区分,为鉴别花生油掺伪提供了可靠依据。     

SPME-GC-MS对不同牛奶香精和稀奶油中的挥发性风味物质比较

利用SPME-GC-MS分析方法,分析比较了稀奶油与不同牛奶香精中挥发性风味组分。稀奶油中共鉴定得到58种挥发性化合物,复配香精A、天然香精B和自制酶解香精C中分别鉴定得到67种、41种和30种挥发性化合物。通过对不同奶油香精与稀奶油风味中挥发性化合物的比较,得到稀奶油中的主要挥发性物质为甲基酮类、醛类化合物,复配香精A中的主要挥发性物质为酯类化合物;天然香精B与自制酶解香精C中的主要挥发性风味组分相似,均为中、短碳链的脂肪酸。     

国产蜂胶超临界CO2萃取物GC-MS指纹图谱与聚类分析

通过固相微萃取(SPME)与GC-MS联用技术对蜂胶超临界CO2萃取物中不同香气挥发性成分进行分析,建立由8个共有峰及其相关信息组成的国产蜂胶超临界CO2萃取物GC-MS指纹图谱.对GC-MS分析数据进行聚类分析.结果得到两大类类别:第一类别地区所产蜂胶的超临界CO2萃取物中有61种相似性组分,第二类别地区有75种相似性成分.结合我国地理区划特征,发现3个省区的蜂胶超临界CO2萃取物特征成分组成相近,它们是:黑龙江和河北两省,云南和海南两省,山东、河南、湖北、湖南和四川5省.     

气味指纹识别技术在乳品香精品质评价中的应用

气味指纹识别技术(又称电子鼻技术)是由传感和自动化模式识别系统组成的针对各种气味进行精确识别的智能系统。由于该技术可以客观、准确、快速、全面地测定食品气味,因而将气味指纹识别技术应用于食品风味鉴别体系是目前食品感官品质评价的热点之一。本实验通过利用电子鼻对不同类型的奶酪制品、奶粉样品、商品天然奶味香精与自制天然奶味香精样品的总体香气组分进行采集得到传感器响应值,并通过主成份分析(PCA)和统计质量控制分析(SQC)的两种方法对采集得到的数据进行处理。研究结果表明电子鼻技术可以方便、客观地确定自制奶味香精与其他香精样品的风味相似程度,并能够迅速地对自制奶味香精样品的香气品质进行评价,从而为电子鼻在香精香料领域内的研究与应用开辟了新的途径与方法。     

基于密度最大值聚类的奶酪风味鉴别模型

针对传统的食品风味鉴别方法具有的局限性、食品种类比较单一,并不能覆盖所有食品类别,主成分分析方法在奶酪样本上表现效果较差,无法准确快速区分不同风味奶酪,本研究基于密度最大值聚类算法提出了一种鉴别奶酪风味的模型,该模型首先用改进的密度最大值聚类算法对风味物质进行聚类,自动获取聚类中心形成具有风味表征的特征,然后利用支持向量机算法进行分类鉴别。结果表明,通过改进的密度最大值聚类算法得到风味物质特征后,分类器模型更加稳健,均适用于切达奶酪和马苏里拉奶酪的类别鉴定,准确率均在95%以上,高于原始特征、DBSCAN聚类特征、K-means聚类特征的分类结果。