脑肿瘤的饮食治疗

最近换了工作,放弃了在小软件公司当部门经理,去了医院做信息部的一名员工。

 

转工的原因一方面是女朋友希望我找份稳定的工作,另一方面是全职开发太累了,搞到经常性头痛,怕搞不好出大病来。

 

搞IT的人,大脑经常是超负荷运作,所以今天特意转一篇“脑肿瘤的饮食治疗”的文章过来,虽然是转载的,但因为健康很重要,所以我希望多点IT同僚可以看到。

 

 

脑肿瘤的饮食治疗(转自http://surgicalneuro.blog.sohu.com/87060323.html

在每餐中,必须选择那些能使你基因表达正常,消除炎症,增强免疫系统和抑制肿瘤血管发生的食物。

原理1.健全饮食的抗氧化和抗肿瘤作用

促进在细胞培养中脑肿瘤细胞的死亡的食物包括:榄香烯(姜),红橘素和柠檬烯(柑桔皮),儿茶精(绿茶)和花青素或花青甙(越橘和北美沙果)。木黄酮(大豆)则表现为对脑肿瘤的多种抑制作用,包括与化疗的协同抑制肿瘤细胞生长作用。

要挑选那些深色的,色彩如彩虹般多样的农产品;强调新鲜的,本地区生产的和有机的蔬菜和水果;保证每日摄入超过5000单位氧自由基清除能力的植物营养素。

 原理2.抑制炎症:

Ω-6脂肪是促炎症反应信使的前体,而Ω-3脂肪是抗炎性反应的物质。Ω-3脂肪来源的食物有冷水鱼类(沙丁鱼,鲔鱼,鲭(鱼),北美湖中所产的灰鳟鱼,大西洋的大比目鱼,青鱼和野生的大马哈鱼),亚麻籽,和有机的,草食动物的肉,家禽,鸡蛋和奶制品。Ω-6脂肪主要存在于商业饲养的(吃谷类的)肉类,家禽,奶制品和鸡蛋;同样也存在于坚果,种子,人造黄油和植物油(例如玉米,花生,芸苔,红花,大豆,向日葵和葡萄籽油)。

橄榄油属于Ω-9脂肪,是有益的。它应该作为烹调和色拉味调料的主要瓶装油。减低Ω-6(选择健康的Ω-6食物例如坚果,种子和酪梨)和增加Ω-3脂肪的摄入。

过量的摄入糖果和高碳水化合物饮食可以增加炎症,同时也会抑制免疫功能。

限制摄入糖果和精制的加工过的碳水化合物(面包,谷类,生面团等)。改为选择全谷类的高纤维的食物。

原理3.抗血管发生:

许多促进血管发生的酶都需要铜。避免摄入过量的铜能帮助减少血管发生。富铜食物包括有壳类水生动物(龙虾,牡蛎,螃蟹和蛤蚌),器官肉类(肝脏和肾脏),巧克力果酱,以及放在铜盒子里的果酱和蜜饯。假如您的送水管道是铜制的,你可能需要过滤器来过滤饮用水;另外避免使用铜制的锅和盘子。

增加摄入低热卡的食物和营养丰富的食物(蔬菜,水果,豆类和全粮面包)同时减少精制和加工过的食物。

抗血管发生的食物包括:薄荷,麝香草,薄荷科芬芳植物,荷兰芹,马郁兰和矮糠。芹菜,莴苣,苹果,豆类,绿花椰菜,樱桃,葡萄,洋葱,西红柿和朝鲜蓟。樱桃和草莓,大蒜,豆类食物(豆腐和豆浆),绿茶,巴西坚果。Ω-3脂肪:存在于冷水鱼类和有机的草食的动物肉类,家禽,奶制品。

针对脑肿瘤蔬菜和水果:

浆果:樱桃,草莓;十字花蔬菜:花茎甘蓝,绿花椰菜,卷心菜,花菜,抱子甘蓝,芥蓝菜,羽衣甘蓝,大头菜,小红萝卜,芜菁,豆瓣菜,巴西坚果,胡萝卜,西葫芦,山药,和所有的黄色,橘色和绿色的水果和蔬菜,柑橘皮,姜黄,大蒜,姜,绿茶,白茶或黑茶,薄荷,荷兰芹,麝香草,马郁兰,蘑菇,洋葱和苹果,花生,迷迭香。矮糠,黑胡椒,肉桂,薄荷科芬芳植物。菠菜,羽衣甘蓝,芥蓝菜,甜菜绿,牛皮菜,绿藻,螺旋藻,大麦,覆盆子,草莓,核桃,柿子椒,西红柿。

转载于:https://www.cnblogs.com/bankey/archive/2008/07/19/1246487.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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