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《伤寒杂病论》是我国最早的理论联系实际的临床诊疗专书。书中精选了三百多方,这些方剂的药物配伍比较精炼,主治明确。如麻黄汤、桂枝汤、柴胡汤、白虎汤、青龙汤、麻杏石甘汤
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本文从病者的角度出发,提出择医之“两要”:一是“忌浮言”。特别是在性命危急时刻,摒除浮言,自有定见,尤为重要。二是“任真医”。任真医的关键在于知真医,只有熟察于平时,识其蕴蓄,才能以性命付之
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检验医学(Laboratory medicine)既是一门古老的学科,又是一门新兴学科,同时也是涉及基础和临床专业最多的一门边缘学科。检验医学的主要作用是为临床疾病的诊断、疗效观察、病程监测、预后判断和预防提供实验室的客观依据和各种信息、故其作用和地位十分重要。随着基础医学和其他科学技术、特别是分子医学、电子学、生物信息和计算机学科的相应渗透和迅速发展,诸多新理论、新技术和新仪器都率先在检验医学中应用,使其内容不断拓宽和深化,面貌日新月异,成为发展最快的学科之一。其在临床医学中发挥的作用也越来越为重要。 第一章 检验前病人准备和标本采集 第二章 临床检验 第三章 生化检验 第四章 免疫检验 第五章 微生物检验
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基于阿德福韦(Adefovir dipivoxil)与安慰剂治疗180余位HBeAg阴性的慢性乙型肝炎(CHB)患者国际联合研究的临床数据,以及Nowak等人提出的不带效应细胞的乙肝病毒(HBV)感染模型,提出了一个由两个系统组成的数学模型,模型对CHB患者的阿德福韦治疗效果提供了一种可能的解释,特别是可以解释为什么患者血浆中病毒数目在停止免疫治疗后会迅速反弹.该模型对长期的疗效做出预测:血清HBV DNA接近中位数的患者需要延长治疗时间到5.6a,以清除CHB患者体内的HBV.本研究提示:将血清DNA小于500copies·mL-1作为评价疗效的标准过于粗糙
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研制了用于心磁测量的直流高温量子干涉器,并建立了单通道高温直流超导量子干涉器心磁图仪.根据临床诊断标准,在磁屏蔽室内依次调节无磁床的位置,采集了人体胸前平面5×5正方格子上各点的心磁数据.实验结果表明,健康人与心脏病患者的心脏磁场信号存在明显差异.利用该系统,可为心脏病的临床诊断提供有价值的实验数据
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回顾了基于复杂性科学利复杂网络研究的相关理论建立的几种Internet安全大范围模式行为的模型.从Internet复杂系统的Power-Law分布规律出发,论述了该分布规律对网络安全建模的影响,然后围绕网络安全的两个方面,即病毒传播和网络鲁棒性,分别论述了基于复杂系统利复杂网络研究成果建立的病毒传播的定量模型,以及网络鲁棒性与复杂网络结构的定性关系模型,最后还展望了未来该领域的研究前景
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一、大脑: 1、由二个半球组成,分额、顶、颞、枕、 岛叶。表面灰质,下为白质。 2、内嚢是白质,分前肢、膝部、后肢。 病变时出现三偏:偏瘫——损害皮质脊 髓束。偏身感觉障碍——损害感觉传导 纤维。偏盲——损害视放射
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本组50岁及以上职工622例,其中60岁组为87.3%。疾病分布以心血管疾患最多40.5%(高血压30.9+冠心病4.5%+冠循供血不足5.1%=40.5%)。临界高血压14.8%,脑血管意外后遗症1.4%、主动脉硬化10.3%、高胆固醇血27.3%、高密度脂蛋白胆固醇降低者16.4%、贫血30.9%,多为轻度贫血、恶性肿瘤仅0.6%、慢性支气管炎18%、慢性肝炎9.2%,其它疾患较少。有的疾患如贫血、高血压、冠心病、冠循供血不足、高胆固醇血、临界高血压、肝大或肝脾大待诊等中之一部分病例系本次检测发现。其中尤以高血压及肝大待查者,患者本身无何症状,但客观检测指征明显。此说明保健工作的重要性。将本组检查结果与北医做了比较。总的患病规律相似,均以心血管疾患为主,恶性肿瘤均较少。主要疾患的患病率明显不同者,高血压、老慢支钢院高于北医,而冠心病、恶性肿瘤则低于北医。两单位相同者每个个体患病数多为一种以上,未检出异常者仅1.6%,而北医则为0.0%。部分职工并无脑血管意外史,但可检出病理反射,说明可能存在不同程度的脑动脉硬化。总之,通过本次调查及检测提示职工(≤ 50岁)的保健工作的重要性,尤其对部分无任何自觉症状的职工尤为重要,这样可做到早期治疗,收效较大
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(一)定义:哮病是由于宿痰伏肺,遇 诱因或感邪引触,以致痰阻气逆,肺失 肃降,气道挛急所致发作性的痰鸣气喘痰 患。发作时喉中哮鸣有声,呼吸气促困 难,甚则喘息不能平卧为主要表现
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脏腑定位,即明确病变所在的脏腑,是中医脏腑辨证的重要阶段。本文旨在通过神经网络模型搭建中医脏腑定位模型,输入症状文本信息,输出对应的病变脏腑标签,为实现中医辅助诊疗的脏腑辨证提供支持。将中医的脏腑定位问题建模为自然语言处理中的多标签文本分类问题,基于中医的医案数据,提出一种基于预训练模型ALBERT和双向门控循环单元(Bi-GRU)的脏腑定位模型。对比实验和消融实验的结果表明,本文提出的方法在中医脏腑定位的问题上相比于多层感知机模型、决策树模型具有更高的准确性,与Word2Vec文本表示方法相比,本文使用的ALBERT预训练模型的文本表示方法有效提升了模型的准确率。在模型参数上,ALBERT预训练模型相比BERT模型降低了模型参数量,有效减小了模型大小。最终,本文提出的脏腑定位模型在测试集上F1值达到了0.8013
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