真不知道起个啥名儿喜欢的音乐 - 歌单 - 网易云音乐
真不知道起个啥名儿喜欢的音乐
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网易公司版权所有(C)杭州乐读科技有限公司运营：28,543被浏览2,483,422分享邀请回答arxiv.org/abs/6）应用到自己的这张图片上。结果就变成下面这个样子了咦，吓死宝宝了，不过好玩的东西当然要身先士卒啦！
接着由于距离开学也越来越近了，为了给广大新生营造一个良好的校园，噗！为了美化校园在新生心目中的形象学长真的不是有意要欺骗你们的。特意制作了下面的《梵高笔下的东华理工大学》，是不是没有听说过这个大学，的确她就是一个普通的二本学校不过这都不是重点。
左边的图片是梵高的《星空》作为模板，中间的图片是待转化的图片，右边的图片是结果这是我们学校的内“湖”（池塘）校园里的樱花广场（个人觉得这是我校最浪漫的地方了）不多说，学校图书馆“池塘”边的柳树学校东大门学校测绘楼学校地学楼为了便于观看，附上生成后的大图：别看才区区七张图片，可是这让计算机运行了好长的时间，期间电脑死机两次！好了广告打完了，下面是福利时间在本地用keras搭建风格转移平台1.相关依赖库的安装# 命令行安装keras、h5py、tensorflow
pip3 install keras
pip3 install h5py
pip3 install tensorflow
如果tensorflowan命令行安装失败，可以在这里下载whl包2.配置运行环境下载VGG16模型
放入如下目录当中3.代码编写from __future__ import print_function
from keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array
from scipy.misc import imsave
import numpy as np
from scipy.optimize import fmin_l_bfgs_b
import time
import argparse
from keras.applications import vgg16
from keras import backend as K
parser = argparse.ArgumentParser(description='Neural style transfer with Keras.')
parser.add_argument('base_image_path', metavar='base', type=str,
help='Path to the image to transform.')
parser.add_argument('style_reference_image_path', metavar='ref', type=str,
help='Path to the style reference image.')
parser.add_argument('result_prefix', metavar='res_prefix', type=str,
help='Prefix for the saved results.')
parser.add_argument('--iter', type=int, default=10, required=False,
help='Number of iterations to run.')
parser.add_argument('--content_weight', type=float, default=0.025, required=False,
help='Content weight.')
parser.add_argument('--style_weight', type=float, default=1.0, required=False,
help='Style weight.')
parser.add_argument('--tv_weight', type=float, default=1.0, required=False,
help='Total Variation weight.')
args = parser.parse_args()
base_image_path = args.base_image_path
style_reference_image_path = args.style_reference_image_path
result_prefix = args.result_prefix
iterations = args.iter
# these are the weights of the different loss components
total_variation_weight = args.tv_weight
style_weight = args.style_weight
content_weight = args.content_weight
# dimensions of the generated picture.
width, height = load_img(base_image_path).size
img_nrows = 400
img_ncols = int(width * img_nrows / height)
# util function to open, resize and format pictures into appropriate tensors
def preprocess_image(image_path):
img = load_img(image_path, target_size=(img_nrows, img_ncols))
img = img_to_array(img)
img = np.expand_dims(img, axis=0)
img = vgg16.preprocess_input(img)
return img
# util function to convert a tensor into a valid image
def deprocess_image(x):
if K.image_data_format() == 'channels_first':
x = x.reshape((3, img_nrows, img_ncols))
x = x.transpose((1, 2, 0))
x = x.reshape((img_nrows, img_ncols, 3))
# Remove zero-center by mean pixel
x[:, :, 0] += 103.939
x[:, :, 1] += 116.779
x[:, :, 2] += 123.68
# 'BGR'-&'RGB'
x = x[:, :, ::-1]
x = np.clip(x, 0, 255).astype('uint8')
# get tensor representations of our images
base_image = K.variable(preprocess_image(base_image_path))
style_reference_image = K.variable(preprocess_image(style_reference_image_path))
# this will contain our generated image
if K.image_data_format() == 'channels_first':
combination_image = K.placeholder((1, 3, img_nrows, img_ncols))
combination_image = K.placeholder((1, img_nrows, img_ncols, 3))
# combine the 3 images into a single Keras tensor
input_tensor = K.concatenate([base_image,
style_reference_image,
combination_image], axis=0)
# build the VGG16 network with our 3 images as input
# the model will be loaded with pre-trained ImageNet weights
model = vgg16.VGG16(input_tensor=input_tensor,
weights='imagenet', include_top=False)
print('Model loaded.')
# get the symbolic outputs of each "key" layer (we gave them unique names).
outputs_dict = dict([(layer.name, layer.output) for layer in model.layers])
# compute the neural style loss
# first we need to define 4 util functions
# the gram matrix of an image tensor (feature-wise outer product)
def gram_matrix(x):
assert K.ndim(x) == 3
if K.image_data_format() == 'channels_first':
features = K.batch_flatten(x)
features = K.batch_flatten(K.permute_dimensions(x, (2, 0, 1)))
gram = K.dot(features, K.transpose(features))
return gram
# the "style loss" is designed to maintain
# the style of the reference image in the generated image.
# It is based on the gram matrices (which capture style) of
# feature maps from the style reference image
# and from the generated image
def style_loss(style, combination):
assert K.ndim(style) == 3
assert K.ndim(combination) == 3
S = gram_matrix(style)
C = gram_matrix(combination)
channels = 3
size = img_nrows * img_ncols
return K.sum(K.square(S - C)) / (4. * (channels ** 2) * (size ** 2))
# an auxiliary loss function
# designed to maintain the "content" of the
# base image in the generated image
def content_loss(base, combination):
return K.sum(K.square(combination - base))
# the 3rd loss function, total variation loss,
# designed to keep the generated image locally coherent
def total_variation_loss(x):
assert K.ndim(x) == 4
if K.image_data_format() == 'channels_first':
a = K.square(x[:, :, :img_nrows - 1, :img_ncols - 1] - x[:, :, 1:, :img_ncols - 1])
b = K.square(x[:, :, :img_nrows - 1, :img_ncols - 1] - x[:, :, :img_nrows - 1, 1:])
a = K.square(x[:, :img_nrows - 1, :img_ncols - 1, :] - x[:, 1:, :img_ncols - 1, :])
b = K.square(x[:, :img_nrows - 1, :img_ncols - 1, :] - x[:, :img_nrows - 1, 1:, :])
return K.sum(K.pow(a + b, 1.25))
# combine these loss functions into a single scalar
loss = K.variable(0.)
layer_features = outputs_dict['block4_conv2']
base_image_features = layer_features[0, :, :, :]
combination_features = layer_features[2, :, :, :]
loss += content_weight * content_loss(base_image_features,
combination_features)
feature_layers = ['block1_conv1', 'block2_conv1',
'block3_conv1', 'block4_conv1',
'block5_conv1']
for layer_name in feature_layers:
layer_features = outputs_dict[layer_name]
style_reference_features = layer_features[1, :, :, :]
combination_features = layer_features[2, :, :, :]
sl = style_loss(style_reference_features, combination_features)
loss += (style_weight / len(feature_layers)) * sl
loss += total_variation_weight * total_variation_loss(combination_image)
# get the gradients of the generated image wrt the loss
grads = K.gradients(loss, combination_image)
outputs = [loss]
if isinstance(grads, (list, tuple)):
outputs += grads
outputs.append(grads)
f_outputs = K.function([combination_image], outputs)
def eval_loss_and_grads(x):
if K.image_data_format() == 'channels_first':
x = x.reshape((1, 3, img_nrows, img_ncols))
x = x.reshape((1, img_nrows, img_ncols, 3))
outs = f_outputs([x])
loss_value = outs[0]
if len(outs[1:]) == 1:
grad_values = outs[1].flatten().astype('float64')
grad_values = np.array(outs[1:]).flatten().astype('float64')
return loss_value, grad_values
# this Evaluator class makes it possible
# to compute loss and gradients in one pass
# while retrieving them via two separate functions,
# "loss" and "grads". This is done because scipy.optimize
# requires separate functions for loss and gradients,
# but computing them separately would be inefficient.
class Evaluator(object):
def __init__(self):
self.loss_value = None
self.grads_values = None
def loss(self, x):
assert self.loss_value is None
loss_value, grad_values = eval_loss_and_grads(x)
self.loss_value = loss_value
self.grad_values = grad_values
return self.loss_value
def grads(self, x):
assert self.loss_value is not None
grad_values = np.copy(self.grad_values)
self.loss_value = None
self.grad_values = None
return grad_values
evaluator = Evaluator()
# run scipy-based optimization (L-BFGS) over the pixels of the generated image
# so as to minimize the neural style loss
if K.image_data_format() == 'channels_first':
x = np.random.uniform(0, 255, (1, 3, img_nrows, img_ncols)) - 128.
x = np.random.uniform(0, 255, (1, img_nrows, img_ncols, 3)) - 128.
for i in range(iterations):
print('Start of iteration', i)
start_time = time.time()
x, min_val, info = fmin_l_bfgs_b(evaluator.loss, x.flatten(),
fprime=evaluator.grads, maxfun=20)
print('Current loss value:', min_val)
# save current generated image
img = deprocess_image(x.copy())
fname = result_prefix + '_at_iteration_%d.png' % i
imsave(fname, img)
end_time = time.time()
print('Image saved as', fname)
print('Iteration %d completed in %ds' % (i, end_time - start_time))
复制上述代码保存为neural_style_transfer.py(随便命名)4.运行新建一个空文件夹，把上一步骤的文件neural_style_transfer.py放入这个空文件夹中。然后把相应的模板图片，待转化图片放入该文件当中。python neural_style_transfer.py
你的待转化图片路径
模板图片路径
保存的生产图片路径加名称（注意不需要有.jpg等后缀）
python neural_style_transfer.py './me.jpg' './starry_night.jpg' './me_t'
迭代结果截图：迭代过程对比其它库实现风格转化基于python深度学习库DeepPy的实现：基于python深度学习库TensorFlow的实现：基于python深度学习库Caffe的实现：3K513 条评论分享收藏感谢收起2.2K233 条评论分享收藏感谢收起百度拇指医生
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验证码输入错误，请重新输入看看我的血常规正常吗？平时应该注意什么？谢谢！_百度知道
看看我的血常规正常吗？平时应该注意什么？谢谢！
WBC 白细胞 3.7 10(9)/L
RBC 红细胞 5.20 10(12)/L
HGB 血红蛋白 144 g/L
HCT 血细胞压积0.507
PLT 血小板 204 10(9)/L
PCT 血小板压积 0.09 %
MCV 平均血细胞体积 97.5 fq
MCH 平均血红蛋白量 27.7pg
MCHC 平均血红蛋白浓度 284 g/q
RDW -cv 0.131
...
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我有更好的答案
白细胞偏低,平时要加强锻炼,增强体质,要不容易感染.其它的没甚么大问题.
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白细胞略低，单凭一次不好说。
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血常规正常值
本词条缺少信息栏，补充相关内容使词条更完整，还能快速升级，赶紧来吧！
血常规正常值是最一般，最基本的血液检验的数值。血液由液体和有形细胞两大部分组成，血常规检验的是血液的细胞部分。血液有三种不同功能的细胞——红细胞(俗称红血球)，白细胞(俗称白血球)、血小板。通过观察数量变化及形态分布，判断疾病。是医生诊断病情的常用辅助检查手段之一。
血常规正常值血常规正常值
血常规正常值是表示人体最健康状态的一个参数，如果自己的血常规检查结果跟正常值有出入，那就意味着人体的某些地方出问题了。通过这个检查结果就能判断出到底是出了什么问题，能够很好的对症下药。
白细胞在机体内起着消灭病原体，保卫健康的作用，它的正常值是(4~10)×109/L。中性白细胞，正常为0.5~0.7,增高或减少的原因与白细胞计数相同。淋巴细胞，正常为0.2~0.4。嗜酸性-粒细胞，正常为0.005~0.05。嗜碱性-粒细胞，正常为0~0.0075。核细胞，正常为0.01-0.08。血小板：血-小板正常值的范围为PLT(100~300)×109/L。
红细胞计数(RBC)(单位：10^12/L)
男：4.0-5.50*10^12/L，女：3.5～5.0*10^12/L，新生儿：6.0～7.0*10^12/L;
红细胞压积(HCT)(单位：%)
男： 40-50%，女：36-45%，新生儿：36-50%;
平均红细胞体积(MCV)(单位：fL)
男：80-100FL，女：80-100 FL，新生儿：97-109 FL；
红细胞分布宽度(单位：%)
男：10-16%，女：10-16%，新生儿：10-18%；
血红蛋白浓度(HGB)(单位：g/L) ：
男：120～160*g/L，女：110～150*g/L，新生儿：170-200*g/L；
平均红细胞血红蛋白含量(MCH)(单位：pg)
男：26～38 pg，女：26～38 pg，新生儿：26～38pg；
平均红细胞血红蛋白浓度(MCHC)(单位：g/L)
男：300～360*g/L，女：300～360*g/L，新生儿：300～360*g/L；
白细胞计数(WBC)(单位：10^9/L)
男：4-10*10^9/L，女：4-10*10^9/L，新生儿：1.5-2.0*10^10/L；
单核细胞计数(MONO)(单位：10^9/L)
男：0.3-0.8*10^9/L，女：0.3-0.8*10^9/L，新生儿：0.3-0.8*10^9/L；
单核细胞比例(MONO%)(单位：%)
男：3-10%，女：3-10%，新生儿：3-10%；
中性粒细胞计数(NEUT)(单位：10^9/L)
男：2.0-7.5*10^9/L，女：2.0-7.5*10^9/L，新生儿2.0-7.5*10^9/L；
中性粒细胞比例(NEUT%)(单位：%)
男：50-70%，女：50-70%，新生儿50-70%；
淋巴细胞计数(LY)(单位： 10^9/L)
男：0.8-4.0*10^9/L，女：0.8-4.0*10^9/L，新生儿：0.8-4.0*10^9/L；
淋巴细胞比值(LY%)(单位：%)
男：17-50%，女：17-50%，新生儿17-50%；
血小板计数(PLT)(单位：10^9/L)
男：100-300*10^9/L，女：100-300*10^9/L，新生儿：100-300*10^9/L；
血小板体积分布宽度(PDW)(单位：%)
男：10-18%，女：10-18%，新生儿：10-18%；
平均血小板体积(MPV)(单位：fL)
男：7-13 fL，女：7-13 fL，新生儿：7-13 fL；
大型血小板比例(P-LCR)(单位：%)
男：10-50%，女：10-50%，新生儿：10-50%；
血小板压积(PCT)
男：0.10-0.35%，女：0.10-0.35%，新生儿：0.10-0.35%。
血常规正常值临床意义
红细胞计数(RBC)(单位：10^12/L)
大于正常值，，严重脱水，肺原性心脏病，，高山地区的居民，严重，等；
小于正常值，，出血。
红细胞压积(HCT)(单位：%)
大于正常值，真性红细胞增多症；各种原因引起的血液浓缩如脱水、大面积烧伤，补液的参考值；
小于正常值，贫血，出血。
平均红细胞体积(MCV)(单位：fL)
大于正常值，营养不良性巨幼红细胞性贫血、酒精性肝硬化、胰外功能不全、获得性溶血性贫血、出血性贫血再生之后、甲状腺功能低下；
小于正常值，小细胞低色素贫血、全身性溶血性贫血。
红细胞分布宽度(单位：%)
大于正常值，用于缺铁性贫血的诊断与疗效观察，小细胞低色素性贫血的鉴别诊断，贫血的分类；
小于正常值，比正常人的红细胞更整齐，临床意义不大。
血红蛋白浓度(HGB)(单位：g/L) ：
大于正常值，真性红细胞增多症，严重脱水，肺原性心脏病，先天性心脏病，高山地区的居民，严重烧伤，休克等；
小于正常值，贫血，出血。
平均红细胞血红蛋白含量(MCH)(单位：pg)
大于正常值，真性红细胞增多症，严重脱水，肺原性心脏病，先天性心脏病，高山地区的居民，严重烧伤，休克等；
小于正常值，贫血，出血。
平均红细胞血红蛋白浓度(MCHC)(单位：g/L)
大于正常值，真性红细胞增多症，严重脱水，肺原性心脏病，先天性心脏病，高山地区的居民，严重烧伤，休克等；
小于正常值，贫血，出血。
白细胞计数(WBC)(单位：10^9/L)
大于正常值，常见于炎性感染、出血、中毒、白血病等。其减少常见于流感、麻疹等病毒性传染病及严重、药物或放射线所致及某些血液病等；
小于正常值，白细胞减少症，，造血功能障碍，放射线，药物，化学毒素等引起骨髓抑制，，伤寒，病毒感染，。
单核细胞计数(MONO)(单位：10^9/L)
大于正常值，见于某些、、淋巴瘤、骨髓增生异常综合征、急性传染病恢复期等；
小于正常值，无重要临床意义。
单核细胞比例(MONO%)(单位：%)
大于正常值，见于某些细菌感染、单核细胞白血病、淋巴瘤、骨髓增生异常综合征、急性传染病恢复期等；
小于正常值，无重要临床意义。
中性粒细胞计数(NEUT)(单位：10^9/L)
大于正常值，见于急性化脓性细菌感染、粒细胞白血病、急性出血、严重组织损伤或血细胞破坏、败血症、、、糖尿病酮症酸中毒及等；
小于正常值，见于伤寒、副伤寒、病毒性感染、疟疾、粒细胞缺乏症、化学药物中毒、X线和放射线照射、抗癌药物治疗、自身免疫性疾病和脾功能亢进等。
中性粒细胞比例(NEUT%)(单位：%)
大于正常值，见于急性化脓性细菌感染、粒细胞白血病、急性出血、严重组织损伤或血细胞破坏、败血症、心肌梗死、尿毒症、糖尿病酮症酸中毒及等；
小于正常值，见于伤寒、副伤寒、病毒性感染、疟疾、粒细胞缺乏症、化学药物中毒、X线和放射线照射、抗癌药物治疗、自身免疫性疾病和脾功能亢进等。
淋巴细胞计数(LY)(单位： 10^9/L)
大于正常值，百日咳，，病毒感染，急性，淋巴细胞性白血病；
小于正常值，、长期化疗、X射线照射后。
淋巴细胞比值(LY%)(单位：%)
大于正常值，百日咳，传染性单核细胞增多症，病毒感染，急性传染性淋巴细胞增多症，淋巴细胞性白血病；
小于正常值，免疫缺陷、长期化疗、X射线照射后。
血小板计数(PLT)(单位：10^9/L)
大于正常值，原发性血小板增多症，真性红细胞增多症，慢性白血病，骨髓纤维化，症状性血小板增多症，感染，炎症，恶性肿瘤，缺铁性贫血，外伤，手术，出血，脾切除后的脾静脉血栓形成，运动后；
小于正常值，原发性血小板减少性紫癜，播散性红斑狼疮，药物过敏性血小板减少症，弥漫性血管内凝血，血小板破坏增多，血小板生成减少，再生障碍性贫血，骨髓造血机能障碍，药物引起的骨髓抑制，脾功能亢进。
血小板体积分布宽度(PDW)(单位：%)
大于正常值，血小板体积大小悬殊不均衡。如：急性非淋巴细胞白血病化疗后，巨幼红细胞性贫血、慢性粒细胞白血病、脾切除、巨大血小板综合征、血栓性疾病等；
小于正常值，提示血小板减少。
平均血小板体积(MPV)(单位：fL)
大于正常值，骨髓纤维化、原发性血小板减少性紫癜、血栓性疾病及血栓前状态。脾切除、慢粒、巨大血小板综合症、镰刀细胞性贫血等。可作为骨髓造血功能恢复的较早期指症；
小于正常值，脾亢、化疗后、再障、巨幼细胞性贫血等。
大型血小板比例(P-LCR)(单位：%)
大于正常值，需要配合其他检查才能判断；
小于正常值，需要配合其他检查才能判断。
血小板压积(PCT)
大于正常值，血小板在血液中含的比例高；
小于正常值，血小板在血液中含的比例低。
血常规正常值注意事项
一、抽血前的注意事项
1、抽血前一天不吃过于油腻、高蛋白食 物，避免大量饮酒。血液中的酒精成分会直接影响检验结果。
2、体检前一天 的晚八时以后，应禁食，以免影响第二天空腹血糖等指标的检测。
3、抽血时 应放松心情，避免因造成血管的收缩、增加采血的困难;
4、有史的请提前说明;
二、抽血后应注意
1、抽血后，需在针孔处进行局部按压3-5分钟，进行止血。注意：不要揉，以免造成。
2、按压时间应充分。 各人的凝血时间有差异，有的人需要稍长的时间方可凝血。所以当皮肤表层看似未出血就马上停止压迫，可能会因未完全止血，而使血液渗至皮下造成青淤。因此按压时间长些，才能完全止血。如有，更应延长按压时间。
3、抽血后出现晕针症状如：、、等应立即平卧、饮少量糖水，待症状缓解后再进行体检。
4、若局部出现淤血，24小时后用温热毛巾湿敷，可促进吸收。
血常规正常值检查过程
静脉采血多采用位于体表的浅静脉，通常采用肘部静脉、手背静脉、内踝静脉或股静脉。肘前静脉是绝大多数人(婴幼儿除外)的首选采血部位。此处一般血管较明显,感较轻,操作方便易行。小儿可采颈外静脉血液。其次选择股静脉。
1.备齐用物，标本容器上贴好标签，核对无误后向患者解释以取得合作。露出患者手臂，选择静脉，于静脉穿刺部位上方约4～6cm处扎紧止血带，并嘱患者握紧拳头，使静脉充盈显露。
2.常规消毒皮肤，待干。
3.在穿刺部位下方，以左手拇指拉紧皮肤并固定静脉，右手持注射器，针头斜面向上与皮肤成15度～30度，在静脉上或旁侧刺入皮下，再沿静脉走向潜行刺入静脉，见回血后将针头略放平，稍前行固定不动，抽血至需要量时，放松止血带，嘱患者松拳，干棉签按压穿刺点，迅速拔出针头，并将患者前臂屈曲压迫片刻。
4.卸下针头，将血液沿管壁缓缓注入容器内，切勿将泡沫注入，以免溶血。容器内放有玻璃珠时应迅速摇动，以除去纤维蛋白原;如系抗凝试管，应在双手内旋转搓动，以防凝固;如系干燥试管，不应摇动;如系液体培养基，应使血液与培养液混匀，并在血液注入培养瓶前后，用火焰消毒瓶口，注意勿使瓶塞接触血液。
抽血量的多少是根据化验内容的不同及项目的多少来决定的， 一般在5ml左右。
血常规正常值一般费用
血常规正常值新生儿正常值
新生儿血常规检查的主要特点就是：白细胞高，红细胞高。不过刚出生2-7天的新生儿平均正常值跟其他人群都不同，我们来看新生儿血常规的正常值：红细胞RBC5.7～6.4×1012/L，血红蛋白测定180～195g/L，白细胞\WBC 20×109/L，中性粒细胞0.65N%，淋巴细胞0.20L% ，血小板150-250×109/L。
而出生两周之后的额新生儿血常规又有了变化：红细胞RBC5.2～5.7×1012/L，血红蛋白测定163～180g/L，白细胞\WBC 15×109/L，中性粒细胞0.40N%，淋巴细胞0.40L% ，血小板150-250×109/L。
血常规正常值婴儿正常值
婴儿的血常规不同于成人，他们主要是看以下几个方面：
1、红细胞系统：红细胞的主要作用是携带氧气，如果红细胞、血红蛋白、红细胞比容都标有“↓”号，意味着有贫血的存在，而且组织可能有缺氧的表现。如果“↑”显示体内红细胞增多，不过红细胞增多也不是好事哦。
2、白细胞系统：白细胞在血常规中显示“↑”或“↓”都不正常。它的总数是局限在“正常范围”内的，如刚出生正常新生儿的白细胞总数是(9～30)Ⅹ 109/L，平均是20Ⅹ109/L。随年龄增长，正常值会逐渐降低，如6月到6岁的幼儿为(6～15)Ⅹ109/L，平均为10Ⅹ109/L；7～12 岁为(4.5～13.5)Ⅹ109/L，平均为8Ⅹ109/L。偏高则有可能存在炎症，大多是细菌感染；如果是数值偏少，则有可能是病毒感染，或者是药物作用引起的。
3、血小系统：血小板(PL)约为(100～300)Ⅹ109/L，如果血小板减少则意味着宝宝在凝血方面有问题。
血常规正常值儿童正常值
儿童如果检查血常规，最主要是看下面几项指标：
1、红细胞计数和血红蛋白测定。红细胞的作用主要是给全身供氧，并把二氧化碳排出体外，而这个功能主要是靠红细胞内的血红蛋白完成的。一般情况下，这两者都是相对固定的。
2、白细胞计数和白细胞分类计数。医生根据白细胞的数量来判断身体是否发生感染，然后再根据白细胞分类来判断是什么类型感染，要使用什么药物。
3、血小板。血小板的主要功能是凝血，没有它，可能会因为流血过多产生生命危险。
下面给大家分析4-5岁的儿童血常规正常值的范围。红细胞： 4.4×1012/L，血红蛋白测定：134g/L，白细胞8×109/L，中性粒细胞：0.58N%，淋巴细胞 0.34L% ，血小板250-300×109/L。
血常规正常值孕妇正常值
孕妇血常规检查主要是检查自己是否贫血，正常的血常规检查结果是在100g/L—160g/L。如果低于这个标准则是有贫血的症状。
孕妇轻微的贫血对准妈妈和分娩的影响不大，而如果是重度贫血，则会有引起早产，低体重儿等一些不良后果。如果患有严重的贫血，在孕妇会铁供给不足，影响胎儿的发育，不利于产后恢复。
但是如果准妈妈的血小板低于100*1012/L，会影响准妈妈的凝血功能。这对孕妇是极其不利的，因为在生产的过程中不可避免会有出血，这就有可能会造成大出血的发生，有着生命危险的。
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