اندیکاتور فیشر چیست؟

قیمت و خرید کارل فیشر 1 لیتری

کارل فیشر 1 لیتری یک روش شیمیایی و یک روش پتانسیل سنجی است که جهت تعیین آب در جامدات، الکل ها، اسید ها، حلال ها، استرها و نمک‌‌‌‌های معدنی آبدار از این واکنشگر استفاده می‌شود. به طور کلی این واکنشگر مقدار جامانده آب را در ماده آنالیز می‌کند. این روش شامل ید است. ید به خوبی در آب حل می‌شود بنابراین می‌توان مقدار آب را با نشان دادن پتانسیل الکتریکی ید‌‌‌‌های اضافی تخمین زد. این روش برای اولین بار توسط شیمیدان آلمانی به نام کارل شیفر اختراع شد.

طرز کار کارل فیشر

آب و ید به نسبت ۱:۱ در واکنش جذب یکدیگر می‌شوند. تمام رطوبت موجود یکبار جذب می‌شو سپس ید اضافی موجود در محیط به روش ولت سنجی توسط الکترود نشان دهنده اندیکاتور تیتراسیون ظاهر می‌شود.

مقدار رطوبت موجود در نمونه بر اساس غلظت ید در واکنشگر تیتراسیون کارل فیشر و مقدار واکنشگر جذب شده در تیتراسیون تخمین زده می‌شود.

واکنش کارل فیشر چیست؟

اساس کار بر مبنای واکنش زیر است:

کارل فیشر

این روش برای ید، آلدهیدها، کتون ها، مرکاپتان ها و اکسیدات فلزی مناسب نیست. به عنوان مثال به واکنش زیر توجه کنید:

کارل فیشر

طبق مثال بالا در این روش برای یک اکسید فلزی در حضور HI حاصل از عملکرد واکنشگر، آب تولید می‏ شود که به عنوان آب اضافی در اندازه ‏گیری آب آزاد نمونه خطای مثبت ایجاد خواهد کرد.

در اصل می‌توان گفت که اساس کار به دو روش صورت می‌گیرد که هر دو بر مبنای واکنشگر کارل فیشر می‌باشند :

روش حجم ‏سنجی: تجزیه ای که بر سنجش دقیق حجم یک محلول، استوار است، تجزیه حجم سنجی نامند.
روش کولن ‏سنجی : در کولن سنجی کارل فیشر، ید به روش الکتروشیمیایی درجا در مدت تیتراسیون تولید می‌شود.

طرز کار تیتراسیون حجم سنجی :

توزیع کننده واکنشگر تیتراسیون کارل فیشر شامل ید درون ظرف مورد استفاده، یعنی بورت است.
آشکار ساز ختم عمل در تیتراسیون استفاده از میله الکترود مضاعف پلاتین به عنوان اندیکاتور است.
تعیین ختم عمل بر اساس حجم مصرفی واکنشگر مورد استفاده، بر عهده ریز پردازنده است.

طرز کار تیتراسیون کولن سنجی:

ید ایجاد شده در آند ظرف تیتراسیون، به جای توزیع واکنشگر کارل فیشردر تیتراسیون حجم سنجی است.
آشکار ساز ختم عمل در تیتراسیون استفاده از میله الکترود مضاعف پلاتین به عنوان اندیکاتور است.
تعیین ختم عمل بر اساس بار الکتریکی مقاومت کل (Q)، در کولن، استفاده از ریز پردازنده است.

شرکت دانا فارمد با بیش از یک دهه تجربه، به عنوان بزرگترین واردکننده تخصصی انواع مواد اولیه غذایی و مواد اولیه غیرخوراکی در ایران شناخته شده است. شرکت بازرگانی دانا فارمد، تنوع در محصولات و همچنین ذائقه و سلیقه‌‌‌‌‌های متفاوت را در نظر می‌گیرد. یکی از مواردی که شرکت بازرگانی دانا فارمد را عالی و منحصر به فرد می‌کند مهارت آن در زمینه وارد کردن برند‌‌‌‌‌های خاص است.

تحلیل تشخیص خطی فیشر (Fisher’s Linear Discriminant) — پیاده سازی در پایتون

در بیشتر موارد به منظور حل مسائل ساده، الگوریتم‌های مختلف «یادگیری ماشین» (Machine Learning) با استفاده از تکنیک‌ها مختلف به جواب واحدی می‌رسند. ولی بوسیله بعضی از تبدیلات، می‌توان سرعت و دقت انجام عملیات یادگیری ماشین را بهبود بخشید. در این نوشتار به بررسی یکی از این تبدیلات به نام «تحلیل تشخیص خطی فیشر» (Fisher’s Linear Discriminant) می‌پردازیم و از آن برای حل مسائل یادگیری ماشین بهره می‌بریم.

از آنجایی که آنالیز یا تحلیل تشخیص خطی فیشر، الهام گرفته از یکی دیگر از ابتکارات دیگر این دانشمند آمار یعنی «تحلیل واریانس» (Analysis of Variance) است، با خواندن مطلب تحلیل واریانس (Anova) — مفاهیم و کاربردها پیش‌نیازهای لازم برای این نوشتار را کسب خواهید کرد. همچنین در این نوشتار به مفاهیم احتمال پسین و پیشین برخورد خواهیم کرد. برای آشنایی بیشتر با این مفاهیم بهتر است مطلب احتمال پسین (Posterior Probability) و احتمال پیشین (Prior Probability) — به زبان ساده را از قبل مطالعه کرده باشید. همچنین خواندن متن تابع درستنمایی (Likelihood Function) و کاربردهای آن — به زبان ساده و بردار ویژه و مقدار ویژه — از صفر تا صد نیز خالی از لطف نیست.

تحلیل تشخیص خطی فیشر (Fisher’s Linear Discriminant)

یکی از روش‌های حل مسائل «دسته‌بندی» (Classification)، کاهش ابعاد مسئله به منظور ساده‌تر شدن و رسیدن سریع‌تر به جواب است. برای مثال فرض کنید که در یک فضای دو بعدی (K=2) باید به بررسی و تفکیک نقطه‌های دو بعدی با رنگ‌های قرمز و آبی بپردازیم. به تصویر زیر توجه کنید.

باید بتوانیم الگوی نقاط آبی و قرمز را شناخته و امکان تشخیص محل قرارگیری نقطه‌ای جدید در دسته آبی یا قرمز را کسب کنیم. یکی از روش‌ها مرسوم برای انجام این کار «تحلیل تشخیص خطی فیشر» (Fisher’s Linear Discriminant) یا به اختصار FLD است. اگر مسئله بالا را به صورت یک «مسئله خطی» (Linear Problem) در نظر بگیریم، مشخص است که امکان دریافت پاسخ صحیح را از مدل نخواهیم داشت. زیرا رابطه خطی بین نقاط و دسته‌ها وجود ندارد. ولی اگر بتوانیم این داده‌ها را طوری تبدیل کنیم که بتوان نقاط را بوسیله یک خط تفکیک کرد، به جواب بهینه خواهیم رسید.

برای مثال اگر داده‌ها مربوط به هر بعد از مشاهدات را به صورت مربع درآوریم، به راحتی می‌توان با رسم یک خط، دو گروه را تفکیک کرد. به تصویرهای زیر دقت کنید. ناحیه آبی و صورتی در زمینه تصویرها، بیانگر ناحیه تشخیصی برای مشاهدات است. به مجموعه مقادیر روی محور عمودی و افقی در نمودار سمت چپ توجه کنید.

از آنجایی که نمودار ترسیم شده در سمت چپ، دایره‌ای است، می‌توان حدس زد، تبدیلاتی که به صورت مربع هستند، می‌توانند مناسب باشند. ولی سوالی که می‌توان مطرح کرد این است که اگر داده‌ها چند بعدی باشند و امکان ترسیم نقاط وجود نداشته باشد، چگونه می‌توان تبدیل مناسب را تشخیص داد؟

کاهش بعد مسئله

یکی از راه‌حل‌های مسائل مربوط به دسته‌بندی، کاهش بعد است. فرض کنید که با یک مسئله با بعد D مواجه هستید. یعنی تعداد ویژگی‌ها (متغیرها) مرتبط با مسئله برابر با D است. منظور از کاهش بعد، تبدیل داده‌ها به بعدی مثل ‘D است در آن داریم $$D < D’$$. در این حالت D بعد اصلی داده‌ها و ‘D بعد پس از تصویر (Projection) یا تبدیل کردن (Transformation) داده‌ها است.

اگر مسئله به یک بعد کاهش یابد، براساس یک مقدار آستانه مثل t می‌توان دسته‌ها را به صورت زیر براساس مشاهدات x ایجاد کرد.

• اگر مقدار متغیر پاسخ y بزرگتر یا مساوی با t باشد، نقطه x اندیکاتور فیشر چیست؟ به کلاس ۱ (C1) تعلق دارد.
• در غیر اینصورت x در کلاس C2 است.

در اینجا توجه داشته باشید که متغیر پاسخ (y) به صورت ترکیب خطی از متغیرها (x) و وزن (W) است. در این حالت می‌نویسیم. توجه داشته باشید که منظور $$W^T$$‌ ترانهاده بردار وزن‌ها (W) است.

فرض کنید داده‌های دو بعدی متعلق به دو کلاس مطابق تصویر زیر وجود دارند. می‌خواهیم با استفاده از تبدیل T بعد مسئله را از D=2 به D’=1 برسانیم.

$$\large T(V): R^2 \rightarrow R$$

برای شروع لازم است میانگین دسته‌های یک و دو را محاسبه کنیم. به این ترتیب مرکز ثقل یا تمرکز داده‌های هر دو گروه مشخص می‌شود. این میانگین‌ها را $$m_1$$ و $$m_2$$ نام‌گذاری می‌کنیم. در اینجا فرض شده که دسته اول با C1 و دسته دوم با C2 مشخص شده و هر یک به ترتیب دارای $$N_1$$ و $$N_2$$ نقطه هستند.

به این ترتیب براساس میانگین هر کلاس، سعی می‌کنیم کلاس‌ها را بازیابی کنیم. به معنی دیگر می‌خواهیم با استفاده از بردار وزن W میانگین دو کلاس را به یکدیگر متصل کنیم.

نکته: زمانی که کاهش بعد اتفاق می‌افتد، مقداری اطلاعات از بین خواهد رفت. در این مسئله توجه داشته باشید که هر دو کلاس اندیکاتور فیشر چیست؟ کاملا مجزا هستند و می‌توان بوسیله یک خط، بدون تغییر بعد، آن‌ها را از یکدیگر تمیز داد.

اگر این نقاط را با یک تبدیل، در یک بعد نمایش دهیم، مشخص است که تعدادی از نقاط با یکدیگر همپوشانی پیدا می‌کنند (ناحیه زرد رنگ) و تشخیص تمایز بین کلاس‌ یا دسته‌ها مشکل‌تر می‌شود.

این همپوشانی، در نمودار فراوانی یا هیستوگرام نیز قابل مشاهده است.

درست در همین جا است که «تحلیل تشخیص خطی فیشر» به کار می‌آید. ایده‌ای که فیشر برای حل چنین مسئله‌ای ارائه داد، استفاده از تابعی بود که باعث حداکثر سازی فاصله میانگین‌های کلاس‌ها شود و در عین حال واریانس درون کلاس‌ها را کمینه سازد. با این کار، میزان همپوشانی کلاس‌ها بسیار کاهش خواهد یافت. به بیان دیگر FLD، تبدیلی را انتخاب یا معرفی می‌کند که بیشترین تمایز یا میزان تشخیص را ایجاد کند. این کار بوسیله بیشینه‌سازی نسبت واریانس بین گروهی و درون گروهی صورت می‌پذیرد. به این ترتیب در صورت و مخرج اندیکاتور فیشر چیست؟ این نسبت دو مولفه یا مشخصه داریم:

• فاصله (واریانس) بین گروه‌ها که باید حداکثر شود
• پراکندگی (واریانس) درون دسته‌ها که باید کمینه شود.

نکته: مقدار بزرگ برای واریانس بین کلاس‌ها، به معنی آن است که میانگین کلاس‌ها تا حد اندیکاتور فیشر چیست؟ امکان از یکدیگر دور هستند. در مقابل کوچک بودن واریانس درون کلاس‌ها، بیانگر نزدیک بودن نقاط تبدیل یافته در هر کلاس است.

به منظور تشخیص تابع تبدیل $$T(V)$$، روش FLD، براساس تابع $$J(W)$$ که در زیر مشخص شده است، بردار وزن‌ها را تعیین می‌کند.

مشخص است که رابطه‌های زیر در این مورد باید در نظر گرفته شوند.

اگر تابع $$J(W)$$ را به صورت برداری و به شکل زیر بنویسیم، به کمک مشتق‌گیری برحسب $$W$$‌، مقدار بهینه (ماکزیمم) برای این تابع حاصل خواهد شد.

مشخص است که صورت این کسر همان پراکندگی بین گروه‌ها و مخرج نیز پراکندگی درون گروه‌ها است. جواب این مسئله مطابق با رابطه‌ای است که در ادامه قابل مشاهده است.

$$\large W \propto S^_W(m_2-m_1)$$

به این ترتیب می‌توان تفکیک بسیار مناسبی براساس مقدار یک آستانه مثل t ایجاد کرد.

این تفکیک به کمک نمودار فراوانی یا هیستوگرام نیز به خوبی قابل تشخیص است.

تحلیل تشخیص خطی فیشر برای چندین گروه

می‌توان به راحتی تحلیل FLD را به چندین گروه ($$K>2$$) تعمیم داد. در اینجا از ماتریس کوواریانس بین و درون گروهی استفاده خواهیم کرد. به این ترتیب رابطه‌ها به صورت زیر نوشته خواهند شد.

$$\large S_W =\sum_^K S_k$$

$$\large S_B =\sum_^K N_k(m_k-m)(m_k-m)^T$$

باید توجه داشت که در اینجا عبارت‌های $$S_W$$ ماتریس کوواریانس درون گروهی و $$S_B$$ نیز ماتریس کوواریانس بین گروهی را نشان می‌دهند. به این ترتیب بردار $$W$$ به صورت ماکزیمم مقادیر ویژه ماتریس $$S^_WSB$$ روی ابعاد مختلف $$D’$$ حاصل می‌شود. برای مثال اگر بخواهیم یک مسئله با مجموعه داده با بعد $$D=784$$ را به $$D’=2$$ تبدیل کنیم، بردار $$W$$ از دو مقدار که هر کدام بزرگترین مقادیر ویژه در هر بعد هستند، ایجاد خواهد شد.

ایجاد یک تشخیص خطی فیشر

تا به حال از تحلیل FLD برای کاهش بعد استفاده کردیم، ولی در این مرحله با استفاده از این تکنیک، می‌خواهیم داده‌های D-بعدی مربوط به توزیع چند متغیره نرمال برای K کلاس یا دسته مختلف را که به صورت مخلوط شده هستند، دریافت کرده و آن‌ها را تفکیک کنیم. یعنی تشخیص دهیم که هر کدام از نقاط به کدام توزیع متعلق است.

تابع چگالی احتمال توزیع نرمال چند متغیره با بردار Dبعدی میانگین $$\mu$$ و ماتریس کوواریانس $$\Sigma_$$ به صورت زیر نوشته می‌شود.

واضح است که منظور از $$|\Sigma|$$، دترمینان ماتریس کوواریانس است. این مقدار نشان می‌دهد که به چه میزان فضای داده‌ها فشرده یا گسترده هستند. برای انجام محاسباتی که در بخش قبل به آن پرداختیم، در حالت نرمال چند متغیره از کد پایتون که در زیر قابل مشاهده است، استفاده می‌کنیم.

با استفاده از این برنامه، مقدارهای پارامترهای توزیع نرمال چند متغیره (یعنی $$\mu$$ و $$\Sigma$$) برای دسته‌های $$k=1,2,\cdots,K$$ براساس داده‌های تبدیل یافته، برآورد می‌شود. به این ترتیب به کمک محاسبه نسبت مجموعه داده‌های آموزشی در هر دسته (خط ۱۱ از کد)، می‌توان احتمال پیشین (Prior Probability) را که احتمال تعلق هر داده به دسته kام را اندیکاتور فیشر چیست؟ نشان می‌دهد، بدست آورد. با این کار با توجه به رابطه‌ای که بین احتمال پیشین و پسین در قضیه بیز وجود دارد، تابع شرطی چگالی مشاهدات به شرط دسته‌ها ($$p(x|Ck)$$ برای دسته‌های مختلف $$k=1,2,\cdots,K$$ قابل محاسبه خواهد بود.

این محاسبه در خط ۸ کد زیر انجام شده است.

به این ترتیب نقطه‌هایی که دارای بزرگترین احتمال پسین برای دسته k هستند، به آن گروه تعلق می‌گیرند و در واقع، عمل دسته‌بندی صورت خواهد گرفت.

انجام تحلیل روی داده‌های MNIST

در این قسمت، از داده‌های آزمایشی MNIST که مربوط به بانک اطلاعاتی اسباب‌بازی‌ها است، استفاده می‌کنیم. قرار است که ابعاد این مسئله که به صورت $$D=784$$ است را به $$D’=2$$ برسانیم. میزان دقت در این تبدیل حدود 56٪ است. اگر فضا را به ۳ بعد برسانیم، دقت به حدود ۷۴٪ خواهد رسید. با استفاده از این دو تبدیل می‌توان مقادیر را توسط نمودارها، بهتر نمایش داد.

نکاتی که باید در این نوشتار به آن توجه داشت، در زیر فهرست شده‌اند.

• تشخیص خطی فیشر، در اصل یک روش کاهش بعد است ولی نمی‌توان آن را به عنوان روش تشخیصی کامل در نظر گرفت.
• به کمک تحلیل تشخیص خطی فیشر، برای دسته‌بندی دو اندیکاتور فیشر چیست؟ دویی (Binary Classification)، می‌توان به نقطه آستانه بهینه‌ای مثل t رسید که مبنای دسته‌بندی داده‌ها باشد.
• برای داده‌های چند گروهی، می‌توان از مدل احتمال شرطی نرمال چند متغیره استفاده کرد.
• برای داده‌های چند گروهی، احتمال پسین و پیشین براساس قانون یا قضیه بیز قابل محاسبه هستند.
• برای تعیین جهت بهینه برای تبدیل داده‌ها، روش فیشر احتیاج به داده‌های برچسب‌دار (برچسب به معنی شماره هر گروه یا دسته است) دارد تا بتواند بهترین بردار ضرایب یا بهترین اندیکاتور فیشر چیست؟ تبدیل را ایجاد کند. به همین دلیل، این روش در مسائل «یادگیری ماشین» برای تکنیک‌های «یادگیری نظارت شده» (Supervised Learning) مناسب است.
• اگر داده‌ها D بعدی باشند، به کمک روش توضیح داده شده، حداکثر بعد داده‌های تبدیل یافته D-1 خواهد بود.

اگر مطلب بالا برای شما مفید بوده است، آموزش‌های زیر نیز به شما پیشنهاد می‌شوند:

اندیکاتور Ehlers Fisher MTF اکسپرت آپشن

اندیکاتور Ehlers Fisher MTF اکسپرت آپشن: اندیکاتور معاملاتی Ehlers Fisher MTF بر روی پلتفرم معاملاتی، یک اسیلاتور خرید و فروش دو رنگه خرید و فروش است که با هر بازه زمانی مختلفی می‌تواند کار کند.

اندیکاتور Ehlers Fisher در بالا یا پایین خط خنثی صفر (0.00) نوسان پیدا می‌کند (اندیکاتور Ehlers Fisher MTF اکسپرت آپشن).

• زمانی که اندیکاتور Ehlers Fisher از سمت پایین از خط صفر عبور می‌کند و بالا می‌رود، ترند کوتاه مدت از منفی به مثبت تغییر پیدا می‌کند (در این مواقع به دنبال خرید باشید). اندیکاتور فیشر چیست؟ د و پایین می‌رود، ترند کوتاه مدت از مثبت به منفی تغییر پیدا می‌کند (دراین مواقع به دنبال فروش باشید).

برای اجتناب از معامله در مقابل ترند بلند مدت،‌ بهتر است این اندیکاتور را با اندیکاتوری با دوره میانگین متحرک بلندتر (میانگین متحرک ساده یا میانگین متحرک نمایی)، ترکیب کنید.

مثالی از Ehlers Fisher بر روی چارت معاملاتی

چارت 5 دقیقه‌ای EUR/USD زیر، اندیکاتور Ehlers Fisher MTF را بر روی پلتفرم معاملاتی متاتریدر 4 به نمایش گذاشته است:

سیگنال‌های معاملاتی مقدماتی Ehlers Fisher MTF

سیگنال خرید: زمانی که میله‌های Ehlers Fisher MTF از قرمز به رنگ سبز درمی‌آیند، اقدام به معامله خرید بکنید. در این شرایط ترند کوتاه مدت صعودی است (اندیکاتور Ehlers Fisher MTF اکسپرت آپشن).

به یاد داشته باشید که دستور توقف ضرری را در زیر سطح حمایت ثبت کنید و یا اینکه از روش اختصاصی خودتان برای توقف ضرر بهره بگیرید.

سیگنال فروش: زمانی که میله‌های Ehlers Fisher MTF از سبز اندیکاتور فیشر چیست؟ به رنگ قرمز درمی‌آیند، اقدام به معامله فروش بکنید. در این شرایط ترند کوتاه مدت نزولی است.

به یاد داشته باشید که دستور توقف ضرری را در بالای سطح مقاومت ثبت کنید و یا اینکه از روش اختصاصی خودتان برای توقف ضرر بهره بگیرید (اندیکاتور Ehlers Fisher MTF اکسپرت آپشن).

کتاب معامله گر منطقی مارک فیشر

در معامله درست مثل زندگی،شما نیاز به یک برنامه دارید. این برنامه نه تنا شامل برنامه های کوتاه مدت باشد بلکه باید شامل یک برنامه بلند مدت به این صورت که چرا معامله میکنید و چگونه میخواهید به این هدف برسید و برنامه جایگزین شما در صورت عمل نکردن برنامه قبلی چیست.

روش معاملاتی که مارک فیشر آن را ACD مینامد یک سیستم منطقی است که سالها برای اثبات آن از سوی مارک فیشر تلاش شده است. در این روش میتوانید مبالغ بالای آنچه را که حداکثر میدانید و مبالغ پایین تر از آنچه را که حداقل میدانید محاسبه کنید.

کتاب حاضر کتاب زبان اصلی The Logical Trader Applying A Method To The Madness که ترجمه آن توسط جناب آقای مهندس شهاب موسوی و نشر چالش در بازار است و علاقه مندان می توانند آنرا از این طریق تهیه نمایند..

کلینیک نور

متن مرتبط با «عوارض فیشر» در سایت کلینیک نور نوشته شده است

شقاق چیست ؟ دلایل بروز فیشر چه میباشد؟

شقاق چیست و چه علائمی دارد؟ این شاید مهم ترین سوالی باشد که افراد دچار زخم های مقعدی از خود می پرسند و به دنبال پیدا کردن جواب مطمئنی برای آن هستند. به همین دلیل است که آگاهی و آشنایی با علائم بیماری های مختلف باعث می شود تا افراد هنگام مبتلا شدن به آن بیماری بتوانند هر چه سریع تر برای درمان بیماری فیشر اقدام نمایند. متاسفانه بیشتر مشکلاتی که امروزه جامعه ی پزشکی کشور به آن دچار شده است، ناشی از عدم آگاهی کامل تمامی اقشار جامعه از بیماری های مختلف از جمله فیشر و شرایط بروز و دلایل آن ها می باشد. در این مطلب قصد داریم به بررسی سوال فیشر چیست پرداخته و دلایل بروز آن را مورد بررسی قرار دهیم. شقاق چیست؟ بیماری شقاق یا همان فیشر یکی از بیماری های شایع ناحیه ی مقعد می باشد. از دیگر نام های مطالعاتی این نوع بیماری می توان به فیشر آنال، فیسور آنال و یا فیشر اشاره نمود. در پاسخ به سوال شقاق چیست باید اشاره کنیم که فیشر یا شقاق همان زخم شدن لبه ی داخلی مقعد به دلایل مختلف می باشد. این وضعیت برای افرادی که دچار فیشر یا شقاق می شوند بسیار دردناک بوده و معمولاً هراس بزرگی از رفتن به دستشویی و رفع مدفوع را در افراد به وجود می آورد. مهم ترین دلیل این درد را پارگی پوشش سلولی مقعد می توان دانست که باعث می شود تا فرد هنگام خروج مدفوع از مقعد خود دچار انقباض اسفنگتر داخلی مخرج شده که همین امر باعث کاهش خون رسانی به مخرج اندیکاتور فیشر چیست؟ و در نتیجه افزایش درد می شود. مشخصات فیشر و یا شقاق چیست ؟ فیشر یا شقاق در هر سنی ممکن است برای افراد به دلایل مختلف رخ بدهد. به همین دلیل است که از کودکی تا سن پیری و بزرگسالی نمی توان به طور قطع از خطر اتفاق افتادن فیشر در امان بود. شقاق یا فیشر را می توان حاصل پارگی و یا زخم سطحی در ناحیه ی سلولی مقعد دانست. با توجه به اینکه فیشر در ناحیه ی زیر خط دندانه ای ایجاد می شود و این ناحیه دارای گیرنده های حسی بسیار زیادی است، می توان انتظار داشت که فیشر همراه با در شدید برای افراد باشد. فیشر معمولاً به صورت یک خط طولی است که در نیمه ی تحتانی مقعد ایجاد می شود. در هنگام ابتلا به شقاق زمانی که مدفوع خارج از مق,علائم فیشر / فیشر / درمان فیشر / علل ایجاد فیشر / پیشگیری از فیشر /عوارض فیشر/ شقاق / علائم شقاق / درمان شقاق . ادامه مطلب

علائم فیشر

فیشر چیست؟ فیشر مقعدی شکاف پوشش دیواره ی مقعد یا کانال مقعدی، پایین ترین قسمت لوله گوارش است. فیشر مقعدی باعث می شود که اجابت مزاج دردناک بوده و درد آن ممکن است تا ساعت ها بعد از اجابت مزاج ادامه یابد. حتی ممکن است برای جلوگیری از درد مدفوع نکنید. در ادامه به توصیف علائم فیشر میپردازیم. دانستن این علائم به منظور شناخت و درمان فیشر ضروری است. انواع فیشر بسته به مدت زمانی که یک فرد دچار بیماری فیشر شده است می توان آن را به دو دسته تقسیم کرد. به عبارتی چنانچه بیماری فیشر کمتر از دوازده هفته طول کشیده باشد، فیشر حاد نامیده می شود. اما چنانچه این مسئله بیشتر از دوازده هفته طول بکشد و باعث پارگی و عدم خون رسانی به آنودرم شود، می توان به آن فیشر مزمن گفت. فیشر حاد به حالت یک خط طولی است و فیشر مزمن زخم وسیعی است که لبه اندیکاتور فیشر چیست؟ های آن برجسته شده است. بیماری فیشر مقعد دارای علائمی است که در زیر به چند مورد از آنها اشاره میکنیم، اما در نظر داشته باشید که بروز این علائم صرفا به دلیل ابتلا به فیشر نیست و حتما باید توسط پزشک تشخیص داده شود. علائم فیشر حاد اگر مبتلا به فیشر مقعدی حاد هستید، هنگام اجابت مزاج احساس شکاف یا پارگی در مقعد دارید. علائم زیر نیز عادی است: خونریزی مقعد در صورتیکه عمق ترک‌های ایجاد شده روی دیواره مقعد زیاد باشد، منجر به خونریزی در این ناحیه می‌شود. این خونریزی در انتهای راست روده اتفاق می‌افتد و برای بیمار قابل مشاهده است. خارش و سوزش در ناحیه مقعد در اکثر مواقع، فرد مبتلا به شقاق یا فیشر مقعد ، درون مقعد احساس خارش و سوزش دارد که دلیل آن برخورد مدفوع و ترشحات آن با ترکهای موجود در دیواره مقعد است. اما باید در نظر داشت که احساس خارش و سوزش در همه موارد نشانه ابتلا به شقاق مقعدی نیست. برآمدگی در ناحیه مقعد در مواردی که بیماری شقاق مقعد در طولانی مدت درمان نشود و یا تکرار شود، ممکن است منجر به بروز ضایعه‌ای در بیرون مقعد شود. اما برای تشخیص آن باید به پزشک مراجعه شود. علائم فیشر مزمن در صورتیکه شقاق مقعد دیر تشخیص داده شود، مزمن شده و باعث ایجاد مشکلات جدی تری خواهد شد.علائم زیر نیز وجود خواه,علائم فیشر / فیشر / درمان فیشر / علل ایجاد فیشر / پیشگیری از فیشر /عوارض فیشر/ شقاق / علائم شقاق / درمان شقاق . ادامه مطلب

عوارض کیست مویی چیست؟

بیماری دردناک کیست مویی بین افراد پر مو و چاق در قسمت نشیمنگاه پایین ستون فقرات به وجود می آید. در این بیماری حفره ای در بدن ایجاد می شود که داخلش چربی و مو جمع می شود. این حفره ها اغلب عفونت می کنند. علت این بیماری رشد غیر طبیعی مو است. مو برعکس به داخل بدن بر می گردد و داخل بدن رشد می کند. کیست مویی با رشد طبیعی مو بزرگ تر می شود. مردان، افراد پر مو، کسانی که موی زائد و تحرک کمی دارند و زیاد می نشینند، در معرض این بیماری هستند. عوارض کیست مویی خطراتی را برای بیماران به وجو می آورد. نشانه های کیست مویی این بیماری ابتدا به صورت یک جوش دیده می شود. پس از عفونتش متورم می شود. علائم بارز این بیماری عبارتند از درد، دشواری در راه رفتن و نشستن، تب، حالت تهوع و بی قراری است. عوارض درمان نکردن کیست مویی درد شدید اگر به موقع نسبت به درمان بواسیر ، درمان کیست مویی و دیگر بیماری های آنورکتال اقدام نشود، خطرات و عوارضی برای بیمار به وجود می آید که تحمل درد این بیماری بسیار سخت تر می شود. آبسه شدن کیست مویی در مراحل اولیه بیماری کیست مویی می شود با روش های درمان خانگی کیست مویی ، بیماری را مداوا کرد. در صورت به تأخیر افتادن مداوای بیماری یک کیست مویی ساده، تبدیل به آبسه شده و عمق بیشتری از بدن را درگیر بیماری می کند و خطرات غیر قابل جبرانی برای بیمار ایجاد کرده و می بایست بیمار با عمل جراحی پیشرفته درمان شود. عفونت کل بدن متأسفانه پس از عفونت کردن کیست مویی، بیمار متوجه داشتن این بیماری می شود. عفونت کیست مویی اگر به موقع درمان نشود، منجر به عفونت کل بدن می شود. سرطان پوست با درمان نشدن ساده و اولیه کیست مویی یک عفونت ساده به سرطان پوست تبدیل می شود، سرطان پوست به راحتی قابل درمان نیست. هر گونه درد ناشی از بیماری های ساده را تحمل نکنید و سریعاً به درمان بیماری اقدام کنید. جراحی کیست مویی جراحی با لیزر در این روش درمانی نیازی به بیهوشی یا بی حسی نخاعی نیست، بیمار روز بعد عمل می تواند راحت نشسته و به کارهای روزمره خود برسد. در این روش از جراحی نیازی به پانسمان و تراشیدن زخم نیست. جراحی باز در این روش جراحی با بیهوشی کامل یا بی حسی نخاعی کیست مویی را از بدن بیمار خارج میکنند. محل ,کیست مویی / سینوس پیلونیدال / ایجاد کیست مویی /درمان کیست مویی /درمان خانگی کیست مویی . ادامه مطلب