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目的:分析脑病科住院患者实施百笑灸治疗时发生不良事件的原因和特点,寻找相应的措施和对策进行预防,以降低百笑灸治疗时不良事件的发生率。方法:回顾性分析脑病科2017年1月1日至2018年11月1日百笑灸治疗住院患者发生不良事件20例,通过对其发生的分类、个体因素以及治疗师操作等方面进行分析,得出有针对性的预防和干预措施。结果:不良事件发生的原因包括患者因素(年龄、安全意识、个体差异)和治疗师因素(宣教不到位、评估不全面、操作不当)。结论:应根据患者疾病种类和个体差异做好治疗前后评估,规范治疗师操作流程,加强医患沟通,树立患者安全意识,从而降低不良事件的发生,保证治疗质量,提高住院患者疗效及满意度。 相似文献
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2019年6月17日四川宜宾市长宁县发生MS6.0地震, 分析震中周边600 km内7个地电场台站观测分钟值数据, 获知震前2个月左右红格等6个台站地电场均存在不同方位之间、 同方位长短极距之间的相关系数持续降低, 6月17日这些相关系数基本降至最低, 反映出这6个场地的地电场在此次地震前后发生了非均匀变化; 同时, 这6个台站的地电场优势方位角出现了约45°或90°跃变, 并伴有显著发散或收窄现象。分析表明长宁MS6.0地震前后, 这6个场地的多种地电场异常现象具有局部场地效应、 时间准同步性。 相似文献
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使用无人机实施测绘航空摄影时,由于无人机相对航高较低,地面起伏会对无人机影像的分辨率、覆盖范围、重叠度造成较大的影响,影像成果会出现分辨率不足、重叠度不够、覆盖漏洞等缺陷。针对这一情况,本文提出了一种利用数字微分正解法的计算方法,借助DEM准确计算每张影像的覆盖范围,并使用FME软件高效生成全部影像的覆盖范围。经过实际使用,验证了该方法可以在航线设计阶段准确预测并分析全部影像的覆盖范围、重叠度,因此可及时发现设计问题并调整航线。该方法可以有效减少因地形起伏造成的影像覆盖缺陷,减少返工现象,从整体上提高了作业效率。 相似文献
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地形地貌随着时间的推移时刻发生变化,以高精度数字高程模型(EDE)数据制作坡度图,进而计算田坎系数,更精准地进行耕地面积计算及统计。以2 m格网点云数据生成的DEM数据为基础,按照第三次全国国土调查的相关技术要求,根据耕地坡度分级要求进行分级,生成坡度分级栅格数据图。对坡度分级栅格数据图进行矢量化,生成坡度分级矢量化数据。对矢量化数据进行图斑综合、界线平滑、拓扑重建、数据裁切等处理,制作完成调查区域坡度图及相关属性数据制作。并对生产的坡度图成果进行分析,找出不同尺度格网生产的坡度图的技术差异,并对高精度坡度的应用进行了展望。 相似文献
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钢结构在长期荷载及不均匀受力的作用下会产生空间变形,其中扰度是其重要的衡量指标。通常采用全站仪采集钢结构轴线上若干特征点进行分析、计算,由于钢结构特征点难以捕捉,测量存在误差,并且有限的空间离散点难以全面反应钢结构空间变形。本文采用徕卡RTC360三维激光扫描进行钢结构扰度测量;介绍了其作业流程及数据处理方法;利用标靶将各个测站的三维点云拼接成一个整体;采用拟合的方法提取空间特征点及轴线;利用三维点云构建空间模型,并与设计模型进行碰撞分析;可全面地反映钢结构的空间变形情况。 相似文献
79.
高分三号SAR影像双阈值变化检测 总被引:1,自引:1,他引:0
双阈值合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)变化检测算法具有在发现变化区域的同时还能确定地表发生后向散射变化类型的优点。针对广义高斯双阈值最小误差法D-GKIT(Dual Generalized Kittler and Illingworth Thresholding)在进行阈值选取时直方图中不同类别像素灰度级重叠严重时,分割结果容易在尖峰单侧选取出双阈值而导致无法正确分割差异图的问题,本文提出一种结合归一化最大类间方差和广义高斯最小误差法GKIT(Generalized Kittler and Illingworth Thresholding)的双阈值SAR变化检测方法。首先,提出以归一化最大类间方差值作为灰度级重叠程度的判别参数,确定阈值的选取顺序及两个候选区间;然后,利用GKIT在候选区间内进行分割,获取单侧阈值及非变化类拟合函数;最后,提出利用非变化类拟合函数更新后的直方图作为另一侧阈值选取基础进行分割,得到对应分割阈值。以宁波地区高分三号(GF-3)SAR卫星影像作为试验研究数据,结果表明:本文方法能较好地解决灰度级重叠时D-GKIT无法进行正确分割的问题,具有良好的变化检测效果和更强的鲁棒性且达到了利用研究区数据验证利用GF-3号SAR卫星影像进行变化检测研究可行性的目的。 相似文献
80.
高光谱遥感影像具有光谱分辨率极高的特点,承载了大量可区分不同类型地物的诊断性光谱信息以及区分亚类相似地物之间细微差别的光谱信息,在目标探测领域具有独特的优势。与此同时,高光谱遥感影像也带来了数据维数高、邻近波段之间存在大量冗余信息的问题,高维度的数据结构往往使得高光谱影像异常目标类和背景类之间的可分性降低。为了缓解上述问题,本文提出了一种基于波段选择的协同表达高光谱异常探测算法。首先,使用最优聚类框架对高光谱波段进行选择,获得一组波段子集来表示原有的全部波段,使得高光谱影像异常目标类与背景类之间的可分性增强。然后使用协同表达对影像上的像元进行重建,由于异常目标类和背景类之间的可分性增强,对异常目标像元进行协同表达时将会得到更大的残差,异常目标像元的输出值增大,可以更好地实现异常目标和背景类的分离。本文使用了3组高光谱影像数据进行异常目标探测实验,实验结果表明,该方法与其他现有高光谱异常目标探测算法对比,曲线下面积AUC(Area Under Curve)值更高,可以更好地实现异常目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像进行异常目标探测。 相似文献