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11.
电针肾俞穴家兔心率变异性的谱分析 总被引:1,自引:0,他引:1
目的 用心率变异性的谱分析方法,探讨电针肾俞穴对自主神经功能的调整作用。方法 将9只新西兰家兔静脉麻醉,用疏密波电针肾俞穴20min。将电针前后的呼吸节律与心电波RR间期同步输入微机,和自回归模型进行谱分析。实验数据用配对t检验法处理。结果 电针对家兔的心率减慢(P〈0.001),心率变异性增大(P〈0.05)、低频峰面积增加(P〈0.01)、高频峰面积减少(P〉0.05)、两峰面积比增大(P〈 相似文献
12.
探讨美托洛尔对高血压病患者心率变异性 ( Heart rate variability,HRV)的影响。方法 40例高血压病患者于口服美托洛尔 ( 50~ 1 0 0 mg/d)前及 4周后分别行 2 4 h动态心电图检查 ,分析心率变异时域指标 SDNN、SDANN、SDNNI、RMSSD、PNN50的变化 ;30例正常人作为对照。结果 高血压病患者服药前 HRV各时域指标均较正常组显著下降 ;使用美托洛尔后可显著降低其血压水平 ,伴有 HRV各时域指标显著增高。结论 高血压病患者存在 HRV降低 ;β受体阻滞剂在有效降压的同时可显著改善患者的 HRV,提示该药具有改善高血压病心脏自主神经损害的有益作用 相似文献
13.
14.
驾驶中拨打手机对驾驶人脑力负荷及驾驶行为的影响分析 总被引:1,自引:0,他引:1
基于驾驶模拟实验平台,选择高速公路、城市道路2种交通环境,对3名低龄驾驶人正常驾驶与拨打手机驾驶情况下的脑力负荷及驾驶行为表征指标进行了全程监测。每组实验时间约为15min。其中,脑力负荷评估采用心率变异性相关指标,驾驶行为表征采用后视镜使用、转向灯使用、档位变换及速度变化等指标。实验结果表明,相比于正常状态驾驶中拨打手机时心率变异性指标,出现了驾驶人LFNU指标增大、HFNU指标减小、LF/HF比值明显增大、TP增大的现象,规律明显。在排除驾驶疲劳对心电指标产生影响的可能后,可初步判定出现以上现象的原因是拨打手机引起了驾驶人脑力负荷的大幅增加。在驾驶人认知资源有限的情况下,脑力负荷的增大造成了驾驶人在信息获取、转向灯使用、档位变换和车速保持等方面的能力有不同程度的下降。综上所述,驾驶中拨打手机使得驾驶人脑力负荷大幅增加,进而对驾驶行为产生了诸多负面影响,给交通安全带来了隐患。因此,建议相关部门在法律、法规中对驾驶中拨打手机的行为加以限制,以减少交通事故风险。 相似文献
15.
16.
基于前期已被验证为有效的研究方法,引入经典的评价指标,结合新的注意力测试方法,完善实验设计,绘制了模拟情况下连续驾驶的疲劳曲线并评估被试者注意力集中程度的变化情况.基于室内实验经验和结果,制定室外实时测试方案并予以实施,得到了真实驾驶情况下驾驶疲劳的高发时间段,对室内实验的结果作出进一步的修正,指出了室内、外实验的差别. 相似文献
17.
18.
基于交通效率、安全和特定交通组成的纵坡合理坡长 总被引:1,自引:0,他引:1
由于用地及地形、地质等限制,纵坡常被迫用到规范推荐的限制值,而我国《城市道路设计规范》(CJJ37-90)对5%以下的纵坡坡长限制没有进行规定,如何确定此类纵坡的合理坡长直接影响到路段交通安全、效率、工程经济等。通过对已有的纵坡坡长限制研究成果整理分析,提出运用汽车动力学进行坡长计算时,应该考虑汽车坡中换档的情况,并引入适合车型的概念,建议根据道路交通组成的实际情况确定坡长。分析坡长对驾驶员心率增长率、制动鼓温度、事故率的影响,分别确定各影响因素下的最大坡长。最后提出综合考虑交通效率和安全的坡长限制确定方法,并在某大纵坡路段的纵坡论证中进行了应用。 相似文献
19.
尼卡地平、美托洛尔对冠心病患者非心脏手术时心率变异性的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
目的 比较观察全麻患者插管前静脉给予尼卡地平或美托洛尔后心率变异性 (HRV)的变化。方法 90例冠心病患者随机分为三组 ,每组 30例 ,Ⅰ组为对照组 ,Ⅱ组为尼卡地平组 ,Ⅲ组为美托洛尔组。在诱导前 2min ,Ⅰ组静注生理盐水 10mL ,Ⅱ组静注尼卡地平 2 0 μg·kg-1,Ⅲ组静注美托洛尔 4 0 μg·kg-1,其余操作均相同。结果 与Ⅰ组患者的心率相比 ,Ⅱ组显著升高 (P <0 .0 5 ) ;Ⅲ组显著降低 (P <0 .0 5 )。Ⅱ组和Ⅲ组患者的平均血压在插管前后均显著低于Ⅰ组 (P <0 .0 5 ) ,而这两组间无差别。与Ⅰ组患者相比 ,LF及LF/HF在Ⅱ组升高 (P <0 .0 5 ) ,Ⅲ组降低 (P <0 .0 5 ) ;HF在Ⅱ组无明显变化 ,在Ⅲ组显著升高 (P <0 .0 5 )。结论 插管前静注尼卡地平不能有效抑制插管时交感应激反应 ,反而增强了这种作用 ,而美托洛尔则相对能够有效抑制这种反应 相似文献
20.
提出了一种基于模糊神经网络(FNN)对心率失常信号进行判别的新方法。首先,根据心电信号特点构建Sugeno型模糊神经网络,然后使用Cam Delta算法对其进行训练,这样可以得到模糊隶属函数,此隶属函数将R-R间期波及QRS波的长度模糊化。随后,用几何法通过计算隶属度实现对心率失常的判别。经MIT-BIH心电数据库和实测数据检验,此方法可有效的对心率失常进行判别。 相似文献