简介:目的:通过对志愿者观看3D影片之后的脑电信号进行主成分分析,选取最能代表立体视觉疲劳度的主成分,运用BP神经网络对疲劳等级进行建模,提高对疲劳度等级的预测准确度。方法:采集15名志愿者观看五部不同3D影片前后的脑电信号,先对脑电信号进行疲劳度分级并选取特征通道;再对特征通道的脑电信号进行主成分分析选取影响最大的特征主成分,利用BP神经网络进行建模,根据建立的模型对立体视觉引起的疲劳等级进行预测,将预测结果与已知的疲劳等级进行对比。结果:根据文献中的疲劳等级将实验结果分成三个等级;据累计贡献率超过90%选取的前四个主成分建立的预测模型,准确度达95.4%。结论:运用主成分分析和BP神经网络的方法对立体视觉疲劳度进行预测,预测准确度较高,与直接根据脑电特征参数建立模型的方式相比简便和准确,这一方法对立体视觉引起的疲劳度分级及预测提供了新的思路。
简介:目的探索Cookgas和Fastrach插管型喉罩联合光索在预测重度困难气道管理中的应用,为临床处理重度困难气道管理的问题提供依据。方法本院选择于2016年1月至2016年12月接受治疗的预测重度困难气道患者104例作为观察对象,按数字表法分为Cookgas插管型喉罩联合光索组(CILA组)和Fastrach插管型喉罩联合光索组(FT-LMA组),每组52例,并对两组患者的临床资料、手术之前的困难气道评估及声门的暴露情况进行分析。结果两组一般临床资料(年龄、性别、体重及身高)相比的差异没有统计学意义(t=1.562,P=0.092;χ^2=1.448,P=0.104;t=1.520,P=0.081;t=1.604,P=0.095)。CILA组的张口度明显小于FT-LMA组,并且差异具有统计学意义(t=3.935,P=0.002);CILA组的Mallampti分级Ⅲ级之上的例数明显多于FT-LMA组,并且差异具有统计学意义(χ^2=4.852,P=0.004);CILA组的预测困难面罩通气例数明显多于FT-LMA组,并且差异具有统计学意义(χ^2=4.276,P=0.001)。CILA组4级声门的暴露例数显著低于FT-LMA组,且差异有统计学意义(χ^2=4.921,p=0.003)。结论应用CILA和FT-LMA在预测重度困难气道管理中具有高效安全的功效,CILA插管的成功率更高,操作更为便捷,具有较高的临床应用价值。
简介:德国耶拿分析仪器股份公司(AnalytikJenaAG,简称AJ公司)是德国最大的分析仪器公司之一。其前身为久享盛名的卡尔·蔡司(CarlZeissJenaGmbH)公司的分析仪器部,公司总部设在世界光学精密仪器制造中心的德国耶拿(Jena)市,并在德国柏林,耶拿,Eisfeld,Langewiesen,美国得克萨斯等地建有工厂。目前AnalytikJena在全球80多个国家设有分支机构。公司的宗旨是不断创新和追求活力。支柱是其久负盛名的分析仪器。
简介:本文采用一种新颖的低温富集液液萃取法对苦瓜中的挥发性成分进行了提取,采用气相色谱质谱联用(GasChromatography-MassSpectrometer,GC-MS)的检测技术结合保留指数对苦瓜中的挥发性成分进行定性分析,共鉴定出酯类物质1种、黄酮类物质1种、烯烃类物质2种、醛类物质3种、醇类物质3种、羧酸类物质4种,烷烃类物质10种共24种物质,其中棕榈酸、硬脂酸和十八烯含量较高分别占36.68%、12.82%和13.46%。与常温液液萃取结果相比较,低温条件下共萃取出14种特有物质,包括烷烃类(10.16%)、烯烃类(14.8%)、醛类(2.08%)、醇类(0.51%)、酯类(1.95%)和酸类(49.92%),这些成分大多为高沸点物质。因此,低温萃取可选择性富集难挥发性物质,具有较好的应用价值。