目的探讨系统康复治疗对开放胫骨高位截骨术早期效果的影响。方法将2017年5月至2019年6月于首都医科大学附属北京康复医院行单膝开放胫骨高位截骨术治疗的膝内侧关节炎患者,按照治疗方法分为系统康复治疗组51例和康复指导组47例,系统康...目的探讨系统康复治疗对开放胫骨高位截骨术早期效果的影响。方法将2017年5月至2019年6月于首都医科大学附属北京康复医院行单膝开放胫骨高位截骨术治疗的膝内侧关节炎患者,按照治疗方法分为系统康复治疗组51例和康复指导组47例,系统康复治疗组给予系统一对一康复治疗1个月,康复指导组给予康复训练指导。两组患者分别于术前、术后1个月和术后3个月患者门诊复诊时,进行美国膝关节协会评分(American knee society knee score,AKS)、膝关节活动度(range of motion,ROM)测量和步态分析检查。结果术后1个月和3个月系统康复治疗组AKS中膝评分和功能评分均高于康复指导组,差异有显著性(P<0.05);术后1个月和3个月系统康复治疗组膝ROM均高于康复指导组,差异有显著性(P<0.05);术后1个月步频和术侧单支撑期占比系统康复治疗组均优于康复指导组,差异有显著性(P<0.05);术后3个月步频、步长和步速系统康复治疗组均优于康复指导组,差异有显著性(P<0.05),而术侧单支撑期占比两组比较,差异无显著性(P>0.05)。结论系统康复治疗对开放胫骨高位截骨术后早期患者膝关节功能恢复有促进作用。展开更多
文摘目的探讨系统康复治疗对开放胫骨高位截骨术早期效果的影响。方法将2017年5月至2019年6月于首都医科大学附属北京康复医院行单膝开放胫骨高位截骨术治疗的膝内侧关节炎患者,按照治疗方法分为系统康复治疗组51例和康复指导组47例,系统康复治疗组给予系统一对一康复治疗1个月,康复指导组给予康复训练指导。两组患者分别于术前、术后1个月和术后3个月患者门诊复诊时,进行美国膝关节协会评分(American knee society knee score,AKS)、膝关节活动度(range of motion,ROM)测量和步态分析检查。结果术后1个月和3个月系统康复治疗组AKS中膝评分和功能评分均高于康复指导组,差异有显著性(P<0.05);术后1个月和3个月系统康复治疗组膝ROM均高于康复指导组,差异有显著性(P<0.05);术后1个月步频和术侧单支撑期占比系统康复治疗组均优于康复指导组,差异有显著性(P<0.05);术后3个月步频、步长和步速系统康复治疗组均优于康复指导组,差异有显著性(P<0.05),而术侧单支撑期占比两组比较,差异无显著性(P>0.05)。结论系统康复治疗对开放胫骨高位截骨术后早期患者膝关节功能恢复有促进作用。
文摘以整块鸡胸肉为研究对象,利用在线近红外光谱系统采集其900~1650 nm波长范围内的光谱信息,探究光谱信息与细菌菌落总数(Total Viable Count,TVC)之间的定量关系。对采集的原始光谱信息进行高斯滤波平滑(Gaussian Filter Smoothing,GFS)等五种预处理后,建立全波段偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)回归模型。采用回归系数法(Regression Coefficient,RC)和连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)筛选最优波长,构建优化的PLS模型和多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)模型。结果表明,基于全波段GFS光谱构建的GFS-PLS模型预测鸡胸肉TVC效果最佳(rP=0.964,RMSEP=0.806 lg CFU/g)。基于SPA法从GFS光谱中筛选出的25个最优波长(907.0、913.7、923.8、927.2、937.2、947.3、974.0、987.3、997.3、1007.3、1040.4、1080.1、1099.9、1132.9、1155.9、1185.5、1215.0、1241.2、1270.6、1358.2、1380.8、1403.3、1419.3、1578.9和1615.2 nm),建立的SPA-GFS-MLR模型预测性能(rP=0.944,RMSEP=1.022 lg CFU/g)最接近GFS-PLS模型。基于在线近红外光谱系统可实现对大批量整块鸡胸肉细菌总数含量的快速无接触检测。
文摘本文旨在挖掘900~1700 nm波长范围内的高光谱信息构建生鲜鸡肉离心损失率的快速预测模型。通过采集生鲜鸡肉样品的高光谱图像,并提取图像感兴趣区域的光谱信息,经基线校正(Baseline Correction,BC)、高斯滤波平滑(Gaussian Filter Smoothing,GFS)、多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction,MSC)、移动平均值平滑(Moving Average Smoothing,MAS)、中值滤波平滑(Median Filtering Smoothing,MFS)5种光谱预处理后,建立全波段偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)回归模型,并利用回归系数法(Regression Coefficient,RC)、连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)和逐步回归法(Stepwise)筛选特征波长,优化全波段模型。结果显示,基于Stepwise法从原始光谱中筛选的16个最优波长(900.6、915.4、1024.0、1089.8、1111.2、1155.6、1165.5、1288.9、1305.4、1433.9、1442.1、1486.7、1493.3、1541.1、1690.1和1693.4 nm)构建的PLS模型预测效果较好,其中,rC为0.94,RMSEC(Root Mean Square Error of Calibration)为1.43%,rP为0.94,RMSEP(Root Mean Square Error of Prediction)为1.60%。本文表明,基于高光谱信息构建的PLS模型可快速预测生鲜鸡肉离心损失率。