23、医疗与公共卫生领域的研究新发现

医疗与公共卫生领域的研究新发现

在医疗和公共卫生领域,两项重要研究为我们带来了新的见解,一项聚焦于护士体验VR模拟术后谵妄的变化,另一项则围绕公共卫生网站用户体验展开调查。

护士体验VR模拟术后谵妄研究

在医疗研究中,利用VR技术模拟术后谵妄的研究相对较少。此前有研究对护理专业学生进行了VR模拟体验,但针对护士的研究有限。本次研究对13名经验丰富的护士进行了VR模拟术后谵妄体验,分析了他们在观看前后主观、身体和心理上的变化。

  1. 主观变化
    护士在观看VR前对谵妄患者的印象模糊,但观看后,对谵妄患者内心世界有更深入理解的评论数量增加。这表明VR体验有助于护士更好地理解患者的行为和感受,为未来的护理工作提供了新的视角。
  2. 自主神经系统数据变化
    在之前对护理专业学生的研究中,POMS的六项指标均无显著差异。但在本次对护士的研究中,“天花板掉落”与“第二次无变化”、“天花板出现蟑螂”与“出现穿防护服的人”这两组指标存在显著差异。
    • 对于“天花板掉落”和“第二次无变化”,推测“天花板掉落”可能是由于担心被压而产生的应激反应,“第二次无变化”可能是害怕再次出现东西而产生的应激反应。
    • “出现蟑螂”是谵妄患者常提及的幻觉症状之一。而“出现穿防护服的人”,因其防护服颜色与护士白大褂相同,护士可能会觉得同事来支援却无所作为,感觉不被支持,从而产生压力。
  3. 心理数据变化
    之前对护理专业学生的研究中,八项指标中有六项存在显著
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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