无创呼吸机治疗COPD合并呼吸衰竭的护理要点分析

目的:探讨慢性阻塞性肺疾病(COPD)合并呼吸衰竭患者行无创呼吸机治疗期间的护理方法及效果。方法:将本院2016年4月-2018年3月收治的93例COPD合并呼吸衰竭患者随机分成研究组(n=47)与对照组(n=46)。两组均给予患者无创呼吸机治疗,对照组给予常规护理,研究组在对照组基础上给予整体性护理,观察比较两组护理效果。结果:护理后,研究组PaO_2、PaCO_2、SaO_2均明显优于对照组(P<0.05);研究组并发症发生率为4.26%明显低于对照组的17.39%(P<0.05)。结论:针对COPD合并呼吸衰竭的患者,在给予患者应用无创呼吸机治疗期间,实施整体护理干预,可显著改善患者的肺功能,并降低患者相关并发症发生率,值得推广。     

方正电子将亮相2015中国国际标签展

<正>3月9日-11日即将于广州琶洲举办的2015中国国际标签印刷技术展览会上,北京北大方正电子有限公司将携最新研制的方正桀鹰K300S高速可变数据喷印系统亮相,向业界展示领先的可变数据喷印整体解决方案。方正桀鹰K300S高速可变数据喷印系统将继承方正桀鹰喷印系统一贯的稳定性,不仅具备较高的印     

综放高瓦斯矿井煤层瓦斯涌出量综合预测

为了成功预测竹林山煤矿综放高瓦斯矿井大采高工作面煤层瓦斯涌出量,以主采3号煤层为主要研究对象,针对3号煤层以往开采情况,通过布设测点测量其煤层瓦斯含量和了解相邻矿井瓦斯含量,采用分源预测法、回归法及统计法等预测方法得到了3号煤层瓦斯含量的分布规律,并绘制了3号煤层的瓦斯含量等值线图。对矿井不同生产时期的瓦斯含量进行预测,得到了生产前期、中期及后期采区的最大绝对瓦斯涌出量和最大相对瓦斯涌出量,说明了竹林山煤矿各个时期均属于高瓦斯矿井。     

基于Matlab GUI的说话人识别平台设计

语音交互是一种很方便、有效的身份认证方式。基于Matlab图形用户界面(GUI)设计一款说话人识别平台,该平台具有语音录入、语音保存、语音播放、特征提取和说话人识别等功能,实验表明该平台可靠性较高,具有良好的实用性和交互性。     

基于RFID标签阵列的睡眠期间呼吸量连续监测系统

睡眠期间连续且准确的呼吸量监测有助于推断用户的睡眠阶段以及提供一些慢性疾病的线索。现有工作主要针对呼吸频率进行感知和监测,缺乏对呼吸量进行连续监测的手段。针对上述问题提出了一种基于商用无线射频识别(RFID)标签的无线感知用户睡眠期间呼吸量的系统——RF-SLEEP。RF-SLEEP通过阅读器连续收集附着在胸部表面的标签阵列返回的相位值及时间戳数据,计算出呼吸引起的胸部不同点的位移量,基于广义回归神经网络(GRNN)构建胸部不同点的位移量与呼吸量之间的关系模型,从而实现对用户睡眠期间呼吸量的评估。RF-SLEEP通过在用户肩膀处附着双参考标签,消除用户睡眠期间翻转身体对胸部位移计算造成的误差。实验结果表明,RFSLEEP对不同用户睡眠期间的呼吸量连续监测的平均精确度为92.49%。