18、针灸在常见病症治疗中的应用

针灸在常见病症治疗中的应用

针灸作为一种传统的中医疗法,在多种病症的治疗中展现出了独特的疗效。下面将详细介绍针灸在牙痛、颞下颌关节功能障碍、高血压、心绞痛、心律失常以及雷诺氏综合征等病症治疗中的应用。

1. 牙痛

牙痛是针灸治疗的有效适应症之一。大量临床研究表明,针灸在牙科镇痛方面具有显著效果。

治疗方法
- 局部穴位 :选取同侧的下关(ST7)和颊车(ST6)为主穴,若伴有耳痛可加翳风(TE17)。针刺下关(ST7)时,直刺1 - 1.5寸。
- 远端穴位 :选取同侧或双侧的合谷(LI4)和内庭(ST44)。
- 特殊情况 :若疼痛难以缓解,对于上牙痛可采用神经干针刺法(NTNM)针刺“眶下神经点”,即四白(ST2);下牙痛针刺“颏神经点”,即夹承浆(EX72)。也可进行耳针治疗,选取耳反射区的皮质下、脑干、上颌或下颌、神门等穴位。
- 留针与频率 :得气后留针20 - 30分钟。急性牙痛每日治疗1 - 2次,慢性疼痛每日或隔日一次,也可采用穴位埋线法(ANEM)。

案例 :一位37岁女性因牙髓炎导致右侧牙痛,接受牙科治疗6天效果不佳,每日需服用布洛芬止痛。针刺双侧合谷(LI4)、右侧下关(ST7)、颊车(ST6)、牵正(EX63)、耳门(TE21)和翳风(TE17)后,一次治疗后牙痛明显缓解,次日复诊后疼痛完全消失。

讨论 :针灸具有镇痛和

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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