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李思宁治疗心脏神经官能症临证经验
被引量：
14
1
作者
冯
思
颖
李
思
宁
(
指导
)
《广州中医药大学学报》
CAS
2020年第6期1163-1166,共4页
总结李思宁教授治疗心脏神经官能症的临证经验。李思宁教授认为心脏神经官能症可归属中医"郁证"范畴;情志失调是心脏神经官能症的主要致病因素,肝气不舒及心失所养为其病机关键,心肝是其主要病位;治疗心脏神经官能症的原则为...
总结李思宁教授治疗心脏神经官能症的临证经验。李思宁教授认为心脏神经官能症可归属中医"郁证"范畴;情志失调是心脏神经官能症的主要致病因素,肝气不舒及心失所养为其病机关键,心肝是其主要病位;治疗心脏神经官能症的原则为心肝同调,虚实辨证,三因制宜,身心同治。治疗心脏神经官能症时,应在疏肝、柔肝、平肝的基础上,还需要重视宁心、养心、清心;心脏神经官能症的虚实辨证有性别差异,女性患者以虚证或虚实夹杂为主,男性患者以实证为主;心脏神经官能症可辨证为肝气郁结型、气郁化火型、心脾两虚型、心肾阴虚型,分别可采用柴胡疏肝散、丹栀逍遥散、归脾汤、天王补心丹加减治疗。
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关键词
心脏神经官能症
郁证
心肝同调
柴胡疏肝散
丹栀逍遥散
归脾汤
天王补心丹
李思宁
原文传递
基于Mean Shift点法向量分类的目标三维姿态估计
被引量：
2
2
作者
张欣
李
思
宁
(
指导
)
+3 位作者
孙剑峰
姜鹏
刘迪
王鹏辉
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2020年第S02期248-254,共7页
目标三维姿态信息在目标运动分析、目标识别和目标跟踪等领域的应用越来越广泛。现有的OPDVA算法采用基于距离的K-means算法对点法向量进行分类后确定目标坐标系MCS的正方向,求取目标三维姿态角。针对点法向量分类效果不理想的情况,提...
目标三维姿态信息在目标运动分析、目标识别和目标跟踪等领域的应用越来越广泛。现有的OPDVA算法采用基于距离的K-means算法对点法向量进行分类后确定目标坐标系MCS的正方向,求取目标三维姿态角。针对点法向量分类效果不理想的情况,提出了基于Mean Shift点法向量分类的目标三维姿态估计算法(PEMSPNC)。该算法利用不依赖初始参数设定、基于密度聚类的Mean Shift算法,对密度分布不同的不同平面点法向量分类,寻找密度最大处点法向量做为每类代表法向量确定MCS的正方向,然后计算目标姿态角,并根据目标姿态估计结果计算目标尺寸。采用矩形拟合法、OPDVA和PEMSPNC算法分别对仿真和实测目标距离像进行实验。实验结果表明:采用PEMSPNC算法得到的姿态估计结果误差最小,相比于OPDVA算法,平均误差降低了0.4434°,且对实测数据有较好的处理结果。
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关键词
激光雷达
Mean
Shift算法
姿态估计
几何尺寸估计
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职称材料
题名
李思宁治疗心脏神经官能症临证经验
被引量：
14
1
作者
冯
思
颖
李
思
宁
(
指导
)
机构
广州中医药大学第一临床医学院
广州中医药大学第一附属医院心内科
出处
《广州中医药大学学报》
CAS
2020年第6期1163-1166,共4页
文摘
总结李思宁教授治疗心脏神经官能症的临证经验。李思宁教授认为心脏神经官能症可归属中医"郁证"范畴;情志失调是心脏神经官能症的主要致病因素,肝气不舒及心失所养为其病机关键,心肝是其主要病位;治疗心脏神经官能症的原则为心肝同调,虚实辨证,三因制宜,身心同治。治疗心脏神经官能症时,应在疏肝、柔肝、平肝的基础上,还需要重视宁心、养心、清心;心脏神经官能症的虚实辨证有性别差异,女性患者以虚证或虚实夹杂为主,男性患者以实证为主;心脏神经官能症可辨证为肝气郁结型、气郁化火型、心脾两虚型、心肾阴虚型,分别可采用柴胡疏肝散、丹栀逍遥散、归脾汤、天王补心丹加减治疗。
关键词
心脏神经官能症
郁证
心肝同调
柴胡疏肝散
丹栀逍遥散
归脾汤
天王补心丹
李思宁
Keywords
cardiac neurosis
stagnation syndrome
simultaneous regulation of both heart and liver
Chaihu Shugan Powder
Danzhi Xiaoyao Powder
Guipi Decoction
Tianwang Buxin Pills
LI Si-Ning
分类号
R256.2 [医药卫生—中医内科学]
原文传递
题名
基于Mean Shift点法向量分类的目标三维姿态估计
被引量：
2
2
作者
张欣
李
思
宁
(
指导
)
孙剑峰
姜鹏
刘迪
王鹏辉
机构
哈尔滨工业大学光电子技术研究所可调谐(气体)激光技术重点实验室
哈工大(北京)军民融合创新研究院有限公司
复杂系统控制与智能协同技术重点实验室
中国空空导弹研究院
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2020年第S02期248-254,共7页
文摘
目标三维姿态信息在目标运动分析、目标识别和目标跟踪等领域的应用越来越广泛。现有的OPDVA算法采用基于距离的K-means算法对点法向量进行分类后确定目标坐标系MCS的正方向,求取目标三维姿态角。针对点法向量分类效果不理想的情况,提出了基于Mean Shift点法向量分类的目标三维姿态估计算法(PEMSPNC)。该算法利用不依赖初始参数设定、基于密度聚类的Mean Shift算法,对密度分布不同的不同平面点法向量分类,寻找密度最大处点法向量做为每类代表法向量确定MCS的正方向,然后计算目标姿态角,并根据目标姿态估计结果计算目标尺寸。采用矩形拟合法、OPDVA和PEMSPNC算法分别对仿真和实测目标距离像进行实验。实验结果表明:采用PEMSPNC算法得到的姿态估计结果误差最小,相比于OPDVA算法,平均误差降低了0.4434°,且对实测数据有较好的处理结果。
关键词
激光雷达
Mean
Shift算法
姿态估计
几何尺寸估计
Keywords
Lidar
Mean Shift algorithm
pose estimation
geometric size estimation
分类号
TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
李思宁治疗心脏神经官能症临证经验
冯
思
颖
李
思
宁
(
指导
)
《广州中医药大学学报》
CAS
2020
14
原文传递
2
基于Mean Shift点法向量分类的目标三维姿态估计
张欣
李
思
宁
(
指导
)
孙剑峰
姜鹏
刘迪
王鹏辉
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2020
2
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