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分析薄型患者的体质，基于红外热成像技术探索患者黄体期的热代谢特点及阿胶对薄型(精血亏虚证)的临床靶向。【方法】1.2014年9月~2017年4月于成都中大学及第二***，诊断为薄型的患者及成都中大学健康管理中心体检结果为正常的育龄期女性。收集的受试者填写一般信息表及体质量表(2009版中华中学会《***体质分类与判定》的标准体质量表)进行体质判定;采用红外热成像扫描仪(HIR-2000型或ADT-YL-100A型红外热成像系统)在黄体期(排卵后7天)进行全身扫描、采集11幅全身热图，全自动***人脸测温检测，测量头面(前额、面部、头后位上部、头后位中部)、躯干(心、神阙、下腹、、双附件、任脉、双督脉)、四肢(双示指、中指、环指、双足正位及双足后位)等26个区位的热值和背景热值。






小麦叶锈病对我国小麦生产危害巨大，实现小麦叶锈病的监测和快速分级是进行科学生产管理的基础。针对常规图像检测技术的不足，提出一种基于红外热成像技术的快速检测和分级方法。首先，采集整株小麦样本的红外热成像图像，分别计算健康植株、潜伏期植株和显症植株的平均叶温，探明***过程中的温度变化规律;然后，将经过直方图均衡化和中值滤波预处理的红外热成像中低于显症植株温度阈值的区域提取出来;通过温度区域划分、低温区域提取和阈值分割，计算病斑面积在整体植株热成像总面积中的百分比;，对病情指数进行相关分析，获得相关系数为0. 975 5，预测均方根误差为9. 79%，总识别正确率为90%。结果表明，基于红外热成像边缘检测算法的小麦叶锈病分级方法是可行的。

功能特性：

1、超高灵敏度，对细微的差别明察秋毫， 感知身体的每一个细胞 ; 

2、采用自研测温校正算法，在稳定环境下，测温精度达到+0.3°C ;

3、输出全码流无损16Bit温度数据，提供客户端软件及SDK开发包方便客户进行集成开发，充分对被测目标进行个性化温度分析;

4、创新工业设计，外形小巧美观，即可以***使用，也可以集成到其它设备作为***测温部件;

5、非接触式全画幅测温监控，能够在密集的场所进行大面积监测，可长年工作。

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