12、针灸高级技术全解析

针灸高级技术全解析

1. 引言

针灸作为一门传承千年的治疗艺术,蕴含着丰富多样的技法。从经典的传统针法到现代创新的治疗手段,每一种技法都有其独特的应用场景和治疗效果。本文将深入探讨多种针灸高级技术,包括点探与反复针刺法、双手针刺操作、电针探点法、神经刺激技术、搏动反应与搏动点、血管刺激技术、阻力针刺法、寒热生成技术以及针刺感应传导控制等,为你揭开针灸治疗的神秘面纱。

2. 点探与反复针刺法

2.1 适用情况

在临床实践中,常常会遇到对针灸刺激敏感度较低的患者,这类患者难以获得理想的针刺感应和治疗效果。针对这种情况,点探法(PPM)和反复针刺法(RNTM)是两种有效的应对策略。

2.2 点探法(PPM)

  • 操作步骤
    1. 将针插入穴位一定深度后,若未产生强烈的针刺感应或反应,在同一深度向四周调整针刺方向,探寻敏感中心。
    2. 持续询问或观察患者的反应,一旦出现轻微针刺感应,立即停止针尖移动,然后单向扭转针体,直至无法再扭转,扭转方向根据最强烈针刺感应的位置而定。
    3. 若上述操作未产生理想的针刺感应,将针深入穴位更深层,重复上述步骤。
  • 特点 :PPM 是一种温和的针刺操作方法,通过逐步探寻穴位内的敏感中心,以获得最佳针刺感应。整个过程对局部组织的损伤较小,但相对耗时,且需要患者及时反馈主观感受。

2.3 反复针刺法(RNTM)

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提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节数以及PID控制器的参数,索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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