郑哲洲
- 作品数：8 被引量：54H指数：4
- 供职机构：福建中医药大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金福建省教育厅A类人文社科/科技研究项目福建省中医药重点研究室建设项目更多>>
- 相关领域：医药卫生更多>>
- 基于气体传感器阵列技术的中医电子鼻研究被引量：19
- 2012年
- 基于第3代薄膜型气体传感器阵列技术的中医电子鼻(WES-ENO11103-A)是福建中医药大学客座教授吴青海自主研发的新型嗅诊仪。本文对电子鼻的基本组成和工作原理、医用电子鼻技术的发展概况、薄膜型气体传感器阵列技术的特点、自主研发的中医电子鼻简况及前期实验结果进行了介绍,以期为中医临床诊断提供无创、科学、简便、快捷的嗅诊仪器,推动中医诊断技术的发展。
- 林雪娟吴青海李灿东郑哲洲郑剑翔
- 《黄帝内经》“治未病”理论探究被引量：14
- 2016年
- 《黄帝内经》蕴藏着先进、丰富的"治未病"思想,奠定了现代中医预防医学的理论基础。因此,本文通过对《黄帝内经》"治未病"思想的内涵和内容进行梳理、挖掘,以冀更好地发挥中医预防医学的特色和优势,进一步提升中医"治未病"的理论内涵和实践价值。
- 郑哲洲黄守清尹莲花
- 关键词：《黄帝内经》治未病中医预防医学
- 基于电子鼻和证素辩证的2型糖尿病患者病证结合气味图谱研究
- 郑哲洲
- 文献传递
- 电子鼻在医学诊断中的应用研究被引量：13
- 2012年
- 近年来,随着电子鼻技术研究的不断深入,这种仿生嗅觉电子系统也被广泛地应用于医学领域中。本文阐述了电子鼻的基本组成、工作原理,综述了近年来电子鼻在现代医学的应用成果,并提出将电子鼻技术与中医传统辨证思维相结合的发展模式。
- 郑哲洲林雪娟
- 关键词：电子鼻西医中医
- 基于特征分类器集成的糖尿病分类方法被引量：1
- 2016年
- 目的:结合医用电子鼻技术,探讨糖尿病患者及其口腔呼气的气味图谱特征。方法:选择180例糖尿病患者和100例健康者,用医用电子鼻采集280例口腔呼气的气味图谱,采用基于数据特征划分的方法,用支持向量机和随机森林集成模型对糖尿病患者进行分类预测。结果:1线性核函数的支持向量机(SVM1)分类结果不是很理想,低于多项式核(SVM2)、径向基函数核(SVM3)和随机森林(RF)3种分类器,说明分类超平面显然是非线性的;2集成分类器对糖尿病患者和健康者的气味图谱特征的识别准确率可达88.04%。结论:基于特征划分的分类器集成方法预测性能明显好于单一分类器,为使用医用电子鼻进行糖尿病诊断分析提供了一种有效手段。
- 刘丽桑李强杨帆郑哲洲林雪娟吴青海
- 关键词：糖尿病模式识别支持向量机集成
- 基于电子鼻和证素辨证的2型糖尿病患者病证结合气味图谱研究
- 目的：运用电子鼻技术,从气味整体信息上把握气味特征,探讨2型糖尿病（Type2diabetes mellitus, T2DM）患者病、证相关口腔呼气的气味图谱特征,为本病的病证结合诊断提供新方法,为实现中医嗅诊的客观化提...
- 郑哲洲
- 关键词：电子鼻2型糖尿病病证结合
- 文献传递
- 福州地区血清肿瘤标记物及影响因素的调查被引量：2
- 2016年
- 目的通过血清检测血清肿瘤标记物CEA、AFP、CA19-9、CA125、NSE水平检测及联合生活习惯的调查表,探讨血清肿瘤标记物在血清中表达的水平与生活习惯之间的相关性,明确肿瘤标记物表达的影响因素。方法以2015年1月-2015年12月在本院体检中心进行体检人群作为研究对象,利用本中心自制问卷,详细记录体检者的一般信息,包括生活习惯、饮食习惯、运动习惯等生活因素进行统计分析;利用电化学发光法(仪器法)及ELISA法检测体检者血清肿瘤标记物,并对检测结果进行单因素分析和多因素Logistic回归分析,以找出影响肿瘤标记物的因素,P<0.05为差异有统计学意义。结果福州地区参加体检的183名城市居民喜欢吃油炸食品率、吸烟率、饮酒率、肥胖率、缺乏体育活动率分别为13.76%、30.26%、51.32%、35.12%和10.83%,不同性别、年龄组居民差异均有统计学意义(均P<0.05)。不同血清肿瘤抗原CEA、AFP、CA19-9、CA125、NSE的阳性率分别为9.86%、10.37%、20.21%、18.56%和11.52%,且不同性别、年龄组居民差异均有统计学意义(均P<0.05)。结论通过提早诊断血清肿瘤标记物能更好地提早发现肿瘤,早治疗,早治愈,减轻患者疼痛,提高生活质量。并通过其影响因素研究,引起该地区人民对饮食及生活习惯的注意,避免肿瘤的发生。
- 余孙兴尹莲花谢艳艳卞超包章栋郑哲洲
- 关键词：肿瘤标记物癌胚抗原影响因素
- 基于电子鼻的2型糖尿病虚实病性间的气味识别分析被引量：9
- 2015年
- 目的:运用电子鼻技术探讨2型糖尿病(T2DM)患者及其虚实病性间的口腔呼气的气味识别。方法:选择200例T2DM患者和100名健康者,运用基于薄膜型气体传感器阵列技术的医用电子鼻(EN0l1103-A)采集口腔呼气的气味图谱,采用支持向量分类机的方法识别T2DM患者和健康者的气味图谱特征,同时选择气味图谱响应曲线的振幅和斜率作为图谱特征参数,比较和识别T2DM虚实病性间的气味图谱特征。结果:1采用支持向量分类机的方法,选择高斯核对T2DM患者和健康者的气味图谱特征的识别准确率高达88.04%。2T2DM患者实证组的气味图谱响应曲线D的振幅高于虚实夹杂组(P<0.05);实证组的气味图谱响应曲线D的斜率显著高于虚证组和虚实夹杂组(P<0.01),虚证组和虚实夹杂组的气味图谱响应曲线G的斜率显著高于实证组(P<0.05,P<0.01)。3在响应曲线G的斜率特征上,采用Fisher判别分析对T2DM实证组、虚证组及虚实夹杂组的气味图谱特征的识别准确率分别为75.0%、74.6%、52.9%,对全部案例的识别准确率为62.4%。结论:运用电子鼻技术可以较准确地识别T2DM患者口腔呼气的气味特征,并能初步判断T2DM的虚实病性。电子鼻技术可以为中医嗅诊客观化研究提供新的手段和方法。
- 林雪娟郑哲洲吴青海刘丽桑郑剑翔李灿东
- 关键词：电子鼻2型糖尿病病性虚实
