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World File Search System监测装置
实施基于Arduino的实时非侵入性血糖监测系统
抽象糖尿病是一种急性代谢疾病，可能会对身体系统造成损害，并导致并发症（如果无法正确管理）。该疾病已被世界卫生组织（WHO）归类为世界上的杀手疾病之一。实施非侵入性近红外监测装置将使诊断和监测高方便的疾病，而不会损害任何身体组织或造成疼痛。本文使用近红外光谱法介绍了基于光学的葡萄糖传感器的开发，以开发非侵入性血糖监测器。使用Arduino微控制器，940NM LED，光电二极管，噪声过滤器，放大器电路和LED显示屏屏幕实现了开发的近红外光谱设备。测量位于传感器内的水中注入的葡萄糖溶液的输出电压实验，并测量光电二极管的校准。十二人被随机选择，并通过测量两次（第一次测量两个小时后进行第二个测量）来监测空腹血糖水平，以获得平均空腹葡萄糖水平。应用线性回归模型，并获得了0.9369的相关系数（R2）。高回归系数表示设备的测量和实际血糖水平之间的相关性很高。这意味着该设备的读数高度预测了真正的葡萄糖浓度。
创新技术，持续风险
病例报告，一名43岁的男性在QNMT（Philips Intellivue NMT，Andover，MA）的神经肌肉监测下进行了2小时简单的修订结肠造口术，并通过神经肌肉监测。3在术后日（POD）2，咨询了麻醉服务，以评估患者拇指的水泡，担心它可能与监测装置有关。病人报告说他注意到PACU中的水泡，但直到POD 2。在考试中，他的腹拇指上有一个1厘米的水泡，以及他的同侧腹侧尺前臂上的皮肤分解区域（图1A）。识别出了进行程序发生的手术室后，检查了QNMT监视器并发现在应用设备时与泡沫位置相匹配的位置中的隔离层中裸露了电线（图1B）。将患者告知并发症，进行了手服务咨询，并取出了该设备（以及其他3种类似损坏的设备，随后被标记了）。损伤很小，用局部用银磺迪嗪（SILVADENE®）药膏施加了两次。患者对麻醉小组认真对待他的投诉很有意义，并为他的投诉做出答复而感到放心。
基于DBSCAN算法的电压暂降同源性检测
摘要：高科技制造业中使用的逆变器、交流接触器等设备对电压暂降十分敏感，电压暂降可能造成设备故障、生产中断、数据丢失、敏感设备损坏、能源供应不稳定等。一次短路故障可能触发多个电能质量监测装置记录电压暂降波形，电压暂降数据冗余问题严重影响数据应用。因此识别电压暂降源对于科学合理评估区域电网电压暂降严重程度具有重要意义。因此本文提出了一种基于DBSCAN算法的电压暂降源识别算法。通过采用合适的特征工程，选取三维聚类特征，再通过迭代方法选取合适的聚类算法参数进行聚类，最后通过6个聚类评价指标评估算法效果。利用某省电力公司提供的数据在jupyter notebook编程平台上进行实验，最终结果证明了所提算法的有效性。关键词：电压暂降 聚类 DBSCAN 电压暂降同源性检测 1.引言 电压暂降造成微电子、智能控制等精密加工行业的生产中断，给用户带来巨大的经济损失，成为投诉最多的电能质量问题[1]，[2]。一次短路故障可能触发多个电能质量监测装置记录电压暂降波形。电压暂降数据的冗余严重影响数据应用[3]，[4]，并可能导致对区域电网电压暂降严重程度的高估[5]。同时，对同一电压暂降源引起的多条数据进行重复分析会增加计算强度和复杂度。将多次电压暂降事件识别为同一电压暂降源是电能质量监测领域亟待解决的问题。识别出同一电压暂降源可以减少电网电能质量监测系统的数据冗余，避免对区域电能质量水平做出高估。它是明确区域电网电能质量水平的必要前提，对于科学合理评估区域电网电压暂降严重程度具有重要意义。电压暂降源识别就是对短时间内监测到的多个电压暂降数据进行分类，将同一电压暂降源引发的电压暂降监测数据归为一类。近年来，国内外对电压暂降源进行了大量研究，现有的研究主要包括特征提取与选择[6]、数据挖掘与机器学习算法[7]，[8], [9], 算法融合与集成 [10]。综上所述, 本文提出了一种基于 DBSCAN 算法的同源性识别方法, 并使用某省电力公司提供的 10049 条临时掉电数据进行了聚类实验。最后对聚类结果进行了 6 个聚类评价指标的评估, 证明了该方法的准确性和有效性
临床政策：可植入循环记录器
描述植入循环记录器（ILR），也称为可插入或可植入的心脏监护仪（ICM），是用于检测心律不齐的皮下监测装置。它植入左胸腔区域，是MRI条件。根据编程标准自动激活或由患者触发时，设备将存储事件。根据制造商和特定设备，ILR的电池寿命范围可以在两到四年之间。7几个ILR已获得美国食品药品监督管理局（FDA）的批准（例如，揭示linq，Releve XT，Conrfirm RX™和BioMonitor）。2本政策涉及ILR/ICM的医疗必要性标准。本政策提供了可植入的环路记录器（ILR）/可植入心脏监护仪（ICM）的医疗必需指南。用于30天的外部门诊监测，PA Health＆Wellness使用准间标准来审查这些服务。政策/标准I.是PA Health＆Wealtness（PHW）®的政策，可植入的环记录器（ILR）/可植入的心脏监护仪（ICM）在以下任何指示上都是医学上必不可少的：A。在30天的外科手术监测尚无定论或禁忌症时，怀疑是在隐藏式中风的情况下静音的房颤（AF）； B.心律不齐的高风险（例如，家族史，症状，结构性心脏病解剖学）； 2。30天的外科卧床监测（例如，外部循环记录器）尚无定论或禁忌； D.经常性，无法解释的晕厥或前同步以及以下两个：30天的外科医学监测尚无定论或禁忌症时，可疑或已知的心室心律不齐； C.结构或浸润性心脏病的史（例如瓣膜主动脉狭窄，肥厚性心肌病，心脏结节病，先天性心脏病），两种都：1。
对井眼中溶解气体的定量监测：分析工具的校准
摘要。气体监测是理解地下环境中天然气的交换，扩散和迁移过程的先决条件，这与多种应用有关，例如CO 2的地质隔离。在这项研究中，将三种不同的技术（微型GC，红外和拉曼光谱镜）部署在一个实验性的钻孔上，以进行CO 2注射后的监测目的。的目的是开发一种实时化学监测装置，通过在井眼内的水中测量溶解的气体浓度，但也通过与井孔水平的平衡中的气体收集系统在表面上进行测量。但是，必须校准所有三种技术以提供最准确的定量数据。为此，实现了实验室中的第一个校准步骤。需要进行新的校准，以确定水中或气体收集系统中的气体浓度和/或浓度。用于气相分析，微型-GC，FTIR光谱和拉曼光谱法。对于CO 2，CH 4和N 2进行了Mi-CRO-GC的新校准，不确定性从±100 ppm到1.5 mol％，具体取决于散装浓度和气体类型。先前对CO 2和CO 2，N 2，O 2，CH 4和H 2 O校准了FTIR和RAMAN光谱仪，其精度为1 - 6％，具体取决于浓度尺度，气体和光谱仪。溶解的CO 2。预测溶解的CO 2浓度的不确定性分别为±0.003 mol kg 1和±0.05 bar。
脑损伤（TBI）中的近红外光谱（NIR）
摘要：当突然的创伤对大脑造成损害时，发生创伤性脑损伤（TBI）。TBI可能会导致。创伤性脑损伤（TBI）后的继发损伤会导致脑充氧和自动调节的损害。考虑到次要脑损伤通常发生在创伤后的第一个小时内，因此无创监测可能有助于提供有关大脑病情的早期信息。近红外光谱法（NIRS）是一种基于红外光的发色团吸收的新出现的非侵入性监测方式，具有监测大脑灌注的能力。本综述调查了NIR在TBI监测中的主要应用，并对这些有关氧合和自动调节监测的应用进行了详尽的修订。数据库，例如PubMed，Embase，Web of Science，Scopus和Cochrane库，用于确定1977年至2020年之间的72个出版物，这些出版物与本综述直接相关。发现的大多数证据都使用NIR用于诊断应用，尤其是在氧合和自动调节监测中（59％）。几乎所有患者都是男性成年人，患有严重创伤的男性，主要是通过持续的波浪NIR或空间分辨的光谱NIR和侵入性监测装置进行监测的。一般而言，尽管NIR有各种方法论和技术局限性，但很大一部分评估的论文可能是评估TBI的潜在无创技术。
使用可穿戴耳罩式脑电图系统解码情感状态下的听觉诱发反应
摘要 目的：本文研究了一种耳周脑电图系统，作为传统头皮脑电图系统的替代方法，用于对听觉刺激引起的唤醒-效价域中的人类情感状态进行分类。方法：在情感状态分类任务的有效性方面，将从耳朵周围记录的脑电图与根据国际 10-20 系统收集的脑电图进行比较。本研究设计了一种具有八个干脑电图通道的可穿戴设备用于耳部脑电图采集。21 名受试者参加了一项为期三天、共六次的实验，使用耳朵和头皮脑电图采集方法。实验任务包括聆听听觉刺激并自我报告对所述刺激引起的情绪。各种特征与不对称方法结合使用，以评估使用耳朵脑电图信号与头皮脑电图相比的唤醒和效价状态的二元分类性能。主要结果。在受试者相关环境中，使用耳部脑电图信号训练多层极限学习机后，我们实现了唤醒 67.09% ± 6.14 的平均准确度和效价 66.61% ± 6.14 的平均准确度，而头皮脑电图方法实现了唤醒 68.59% ± 6.26 的平均准确度和效价 67.10% ± 4.99 的平均准确度。在受试者无关的环境中，耳部脑电图方法实现了唤醒 63.74% ± 3.84 的准确度和效价 64.32% ± 6.38 的准确度，而头皮脑电图方法实现了唤醒 64.67% ± 6.91 的准确度和效价 64.86% ± 5.95 的准确度。最佳结果表明，耳部脑电图和头皮脑电图信号在情感状态分类方面没有显著差异。意义重大。据我们所知，本文是第一篇探索耳部脑电图信号在情绪监测中的应用的论文。我们的研究结果证明了耳部脑电图系统在开发情绪监测装置方面的潜在用途，与传统的头皮脑电图装置相比，这种装置更适合用于日常情感生活日志系统。
Puducherry的本科医学生M-Health应用程序和设备的渗透：横断面研究Premnath Dhasaram，1， * Amarnath
Penetration of M-Health Apps and Devices among Undergraduate Medical Students in Puducherry: A Cross-Sectional Study Premnath Dhasaram, 1, * Amarnath Santhaseelan, 1 Karthika Ganesh 1 and Srimadhi Muthaiyan 2 1 Assistant Professor, Department of Community Medicine, Sri Lakshmi Narayana Institute of Medical Sciences, BIHER, Puducherry, India 2 Sri Lalithambigai医学院和医院社区医学系助理教授，印度泰米尔纳德邦钦奈MGR教育与研究所博士医院接受：12-8月1224日 /在线出版：08- SEPTEMPERMEND-2024-2024-2024-2024摘要背景：在技术中脱颖而出，在医疗保健领域脱颖而出，具有杰出的医疗服务。医学生正处于熟练使用尖端医学技术的最前沿。本研究洞悉了M-Health在Puducherry的年轻医生中的渗透。材料和方法：在两个月的时间内，在390名本科生中进行了基于设施的分析横断面研究（2023年8月）。预先测试的半结构调查表用于估计M-Health应用程序/设备用户，对M-Health应用程序/设备的使用模式和态度。使用MS Excel 2019完成了以Google形式收集的数据和描述性统计。Chi Square测试用于查找研究参与者特征和M-Health应用程序/设备用户之间的关联。结果：使用M-Health应用程序的参与者比例为31.8％。他们正在用于身体健康（85.5％），临床训练（32.3％）和疾病监测（26.6％）。参与者使用的M卫生设备是智能手机（100.0％），智能手表（54％），腕带（32.2％），血压监测装置（13.7％）。一天约有一半的参与者每天至少使用一次。多数（91.1％）对M-Health应用程序/设备提供的结果充满信心和自信。与女性参与者相比，使用男性参与者的比例更高。结论：大约三分之一的参与者正在使用M-Health。几乎多数人身体健康。男性性别与M-Health应用程序使用有关。尽管前进的技术的进化将被解决方案，但它的进化将得到解决。关键字：M-Health应用程序，智能手机。医学生
HBA1C与2型范围的时间之间的相关性...
收到：2024年4月30日接受：2024年6月9日，摘要背景：糖尿病是一种非传染性疾病，在我国有很高的患病率，并以导致微血管和大血管并发症而闻名，尤其是在未控制HBA1C的患者中。自1970年代临床使用以来，血红蛋白A1C（A1C）已成为监测糖尿病患者血糖控制的标准工具。在2010年，当美国糖尿病协会添加A1C作为糖尿病的诊断标准时，A1C测试的作用扩大了。由于血红蛋白A1C在诊断和治疗中的组成部分，因此必须识别产生错误结果的临床情况和干扰因素1。传统上， HBA1C是在糖尿病患者中进行的，以评估前三个月的平均血糖控制。 ，但它有陷阱。 患有高血糖和降血糖发作的患者可能具有正常的HBA1C，因为HBA1C仅显示平均值。 正常的HbA1c并不意味着过去三个月中患者处于尤利克血糖状态。 血糖水平的日内和日期变异性都可以显着促进HBA1C水平。 为了解决该区域，新的名称为“时间范围内的时间”。 范围内的时间是您在目标血糖（血糖）范围内花费的时间 - 大多数人在70和180 mg/dl之间。 大多数患有1型和2型糖尿病的人应以至少70％的范围瞄准一段时间，这意味着患者必须以每天24小时中的大约17个小时的目标（不是高或低）。HBA1C是在糖尿病患者中进行的，以评估前三个月的平均血糖控制。，但它有陷阱。患有高血糖和降血糖发作的患者可能具有正常的HBA1C，因为HBA1C仅显示平均值。正常的HbA1c并不意味着过去三个月中患者处于尤利克血糖状态。血糖水平的日内和日期变异性都可以显着促进HBA1C水平。为了解决该区域，新的名称为“时间范围内的时间”。范围内的时间是您在目标血糖（血糖）范围内花费的时间 - 大多数人在70和180 mg/dl之间。大多数患有1型和2型糖尿病的人应以至少70％的范围瞄准一段时间，这意味着患者必须以每天24小时中的大约17个小时的目标（不是高或低）。有些目标可能有不同的目标。通常通过使用连续的葡萄糖监测装置并监测血糖峰和槽来评估这。是根据CGMS设备生成的图形和其他数据，很容易计算患者在高和低的时间内花费的时间。有了越来越多的洞察力，HBA1C逐渐被范围（TIR）的时间替换。目的：该研究的目的是找到HbA1c水平正常的患者中HBA1C与“时间范围”之间的相关性。方法：在排除具有可行升高或降低HBA1C水平的已知疾病患者之后，检查了99名18至60年的患者，包括贫血，尿emia，严重的高糖尿病，严重的高胆红素血症，严重的高胆红素血症，妊娠，妊娠，溶血性贫血，脾气暴躁，脾气暴躁。摄取患者的详细病史，包括治疗史，以了解疾病的持续时间和适当的药物依从性。通过将Abbott Free Style Libre Pro CGMS设备连接到患者的左ARM后部方面，对我们研究的所有患者进行了两周的监测。使用CGM完成两周后，将传感器从患者的身体中取出，并经过AGP的评估和加工（卧床葡萄糖概况）。AGP报告是标准化的单页报告，其中包括葡萄糖统计数据，例如TIR，摘要葡萄糖概况和每日葡萄糖图。该报告基于CGM数据的14天。它将血糖读数从CGM设备转换为详细的图片，从而使您可以快速可视化您在目标范围之上和下方花费的时间。