前列腺钙化的问题

上个月一个朋友找我一起锻炼身体,途中悄悄说起他最近体检查出来一点问题,前列腺钙化。

 

这是男人的敏感区域,朋友也觉得不好意思,甚至连他老婆都没有告诉,我想他是希望从我这里得到一些帮助吧。于是问了好几个比较了解的人,顺便记录一下,供需要的朋友阅读。

 

前列腺钙化就是前列腺纤维化,西医通常认为这个是没办法治疗的,程度轻的时候不用管他,严重了就做手术,通常会伴随终生,如果控制不力,会导致前列腺发炎、肾结石等问题。对男人来说,肾结石是疼痛度最高的疾病,仅次于女人的分娩。更不用说造成生殖能力下降等问题带来的严重心理负担了。

 

中医则有完全不同的说法。

 

中医里面前列腺属于肾,这里的肾是一个系统,肾脏器官是其中一个部分。人体的任何系统都有阴和阳,阴阳不一样多,就会生病。其中阳太多或太少都称为阳虚,阴太多或者太少都称为阴虚。这里的虚不是缺少的意思,是指不好的意思,太多或者太少都不好,统称为虚。虚可能是绝对的,例如阴或者阳的总量太多。虚也可以是相对的,例如阳的总量其实很正常,但是阴太少了,相对而言阳就显得多了。因此需要看具体情况来决定应该增加或者减少阳或阴。

 

前列腺钙化的本质是肾系统缺少水分,水属阴,因此肾的阴不足,称为肾阴虚。肾的一大功能就是处理人体的水分,因此水不足对肾的影响会很明显。没有水,肾系统就缺少滋润,就像水壶被烧干了,就会纤维化,也就是钙化。爆发在前列腺上就是前列腺钙化,爆发在肾脏就是肾结石。因此前列腺钙化并不是什么无法治疗的疾病,只要补充足够的水分,人体自己就能调节过来。

 

肾系统为什么会缺水呢?第一大原因就是不喝水,也不吃含水多的东西,例如水果蔬菜等。第二大原因就是饮食口味太重,吃大量的盐、调味品。第三不合理的运动,例如运动量非常大的运动狂人。第四,心理压力太大,经常处于无奈叹息的情绪中。

 

心中有数之后我就去了解那位朋友的情况,几乎全部命中:

 

1。不爱喝水,经常一整天看不到他喝一口水。我们一起出去远足,一起买的瓶装水,我一个半小时就喝完了,他的还没打开过。他自己也说很少吃水果。

 

2。饮食有问题。他自身对咸味完全不敏感,一起吃饭的时候发现无论盐多盐少他都没有任何感觉,只对辣味有反应。同时他老婆极喜欢味道很重的菜,例如火锅川菜等。因此这样一直吃了好多年,他自己也没觉得有什么问题。

 

3。运动量极大,我们一起远足了一个半小时左右,运动量已经足够了,但是他是很喜欢动的人,又坚持要再去打篮球。他自己也说经常会拼命运动,自己的韧带还因此一直带伤。

 

4。心理压压力大。这个朋友虽然在一个很有实力的公司,收入还不错,福利也好,但是09年底买了第二套房,高位入手面积也不小,一个月的收入几乎全部用来供房,这也导致他不愿意花钱买水果,或者提高饮食水平。

 

他的情况如此典型,让我很意外。我遵照别人的指导,给他提了几个建议,都很简单,而且极其便宜,很适合他:

 

1。养成喝水的习惯,并且多买点新鲜的柠檬,切片后泡水喝,对肾系统的滋养非常明显,而且还助消化,帮助分解脂肪。鲜柠檬很便宜,十块钱可以买好几个,每次泡水只需要切三分之一个就行了。

2。改善饮食习惯。告诉他老婆,以后所有的菜,盐和调味品都直接减半。并且增加水果和含水量大的蔬菜。

3。减少单次运动时间,增加运动次数。一次有氧运动不要超过90分钟,尽量避免无氧运动。

4。卖掉一套房子,把月供降下来,提高生活质量,改善心理状况。

 

方法虽然简单,但是坚持很难,他也并不是能坚持执行的人,只能遇到的时候多提醒他一下了,祝好运吧。

 

这年头做男人真不容易。。。。

 

深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN),在医学图像癌症检测中的应用是当前研究的热点。CNN因其在图像识别和分类任务中的出色表现,已经成为医学图像分析领域的一个重要工具。以下是将CNN应用于不同类型癌症检测的基本步骤和方法: 参考资源链接:[深度学习驱动的医学图像癌症辅助诊断进展](https://wenku.csdn.net/doc/7zj0if0420?spm=1055.2569.3001.10343) 肺癌检测:在肺癌检测中,CNN通常用于处理胸部X射线图像或CT扫描图像。这些图像可以用于识别肺部结节和其他异常情况。一个典型的CNN模型包含多个卷积层、池化层和全连接层,能够自动提取图像特征并进行分类。例如,可以使用ResNet或Inception这类预训练的网络结构,通过迁移学习来适应肺结节的检测任务。 乳腺癌检测:乳腺癌检测中,CNN被用于分析乳腺钼靶X线图像。利用CNN可以有效地检测和分类乳腺图像中的肿块和微小钙化点。U-Net架构因其在图像分割任务中的高性能而被广泛应用于乳腺癌检测中,它能通过上采样和对称卷积层精确地定位和分类肿块区域。 食管癌检测:食管癌通常利用内窥镜图像进行检测,CNN能够通过识别异常组织的颜色和结构特征来辅助诊断。例如,可以使用基于CNN的图像分割技术,将内窥镜图像中的可疑区域分割出来,然后进行进一步的病理分析。 前列腺癌检测:在前列腺癌检测中,CNN用于分析前列腺MRI图像。通过CNN模型,可以实现对肿瘤区域的自动定位和体积估计。三维CNN模型(如PM-CRNN)因其能处理三维数据而被用于这一任务。 在应用CNN进行癌症检测时,以下几个方面是需要特别关注的: - 数据预处理:包括图像的归一化、增强、大小调整等,以确保输入数据的一致性和模型训练的有效性。 - 模型架构选择:根据具体任务选择合适的CNN架构,如AlexNet、VGGNet、ResNet等,并进行必要的调整以适应医学图像的特点。 - 训练策略:采用合适的数据增强策略、损失函数和优化算法。同时,为了避免过拟合,可以使用dropout、数据增强等技术。 - 性能评估:使用准确率、召回率、精确率、F1分数等指标来评估模型性能,并通过混淆矩阵分析模型的分类性能。 - 解释性和可视化:利用技术如Grad-CAM来可视化CNN模型的决策过程,帮助医生理解和信任模型的预测。 以上内容涉及了CNN在医学图像癌症检测中的应用,深入理解这些内容,你可以参考这份资料:《深度学习驱动的医学图像癌症辅助诊断进展》。这份资源详细探讨了深度学习技术在多种癌症CAD中的应用,并提供了大量实用信息和案例,有助于你更全面地掌握当前问题的解决方案和相关知识。 参考资源链接:[深度学习驱动的医学图像癌症辅助诊断进展](https://wenku.csdn.net/doc/7zj0if0420?spm=1055.2569.3001.10343)
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