医学职称论文怎么写？本文为大家列举了3篇职称论文范文，大家在写职称论文时可以参考，希望你能够评审职称成功。
医学职称论文
医学职称论文范文一：喉镜影像分布与纹理融合的特征提取和改进的AlexNet分类算法研究
疾病的分类预测一直是医疗领域备受关注的问题。对于喉镜内窥镜医疗影像数据,专业医师通过观察喉镜影像和药物治疗等方式确诊咽喉反流疾病。这无疑是任务量庞大且要求严格的工作,计算机辅助专业医师对疾病预测意义重大,尤其是喉镜影像数据的计算机辅助治疗研究少之又少,本文基于吉林省某医院耳鼻喉头颈外科喉镜影像数据,从改进特征提取方法和改进AlexNet卷积神经网络两方面对喉镜影像数据进行分类研究。第一部分从图像的分布和纹理两个角度研究了喉镜影像的特征提取。通过局部二项式特征提取方法提取图像纹理特征,通过灰度直方图方法提取图像分布特征,通过差异性比较的方法进行特征融合后比较了与五种传统分类算法的结合性能。结果表明该分布与纹理融合的特征同随机森林判别算法结合对喉镜影像分类准确率最高,达到96.61%,并且该算法对样本数量要求不高。第二部分构建了对喉镜影像数据分类的卷积神经网络算法。修改了AlexNet的浅层特征和深层特征结构,避免原始网络对喉镜影像细微差异的忽略,也尽可能的放大了差异性信息。使用该算法对喉镜影像进行分类预测的结果较好,准确率为99.83%,比未改进的AlexNet卷积神经网络对喉镜影像分类的准确度提升了27.65%,并且该算法可适应大样本数据。
Abstract
第1 章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 传统分类器对医学影像数据的分类研究
1.2.2 神经网络算法及其相关研究
1.2.3 基于医学影像数据的神经网络算法及其相关研究
1.3 文章结构
第2 章 基本理论
2.1 数据预处理
2.1.1 批量裁剪
2.1.2 灰度归一化
2.1.3 中值滤波
2.1.4 直方图均衡化
2.2 传统分类器介绍
2.2.1 线性判别
2.2.2 KNN判别算法
2.2.3 决策树判别法
2.2.4 随机森林判别算法
2.2.5 朴素贝叶斯分类算法
第3 章 分布与纹理融合的特征提取方法对喉镜影像的分类研究
3.1 背景介绍
3.2 特征提取
3.2.1 灰度直方图方法提取图像分布特征
3.2.2 Ojala改进的LBP算子提取图像纹理特征
3.2.3 分布与纹理融合特征的提取
3.3 实证研究
3.4 小结
第4章 改进AlexNet网络对喉镜影像的分类研究
4.1 背景介绍
4.2 数据扩增及标准化
4.3 AlexNet卷积神经网络
4.3.1 AlexNet卷积神经网络结构
4.3.2 AlexNet卷积神经网络对喉镜影像分类
4.4 改进的 AlexNet 卷积神经网络
4.4.1 改进的AlexNet卷积神经网络结构
4.4.2 改进的AlexNet卷积神经网络对喉镜影像分类
4.5 小结
第5 章 结论
致谢
参考文献
[1]基于舌图像深度特征融合的中医体质分类方法研究[J.周浩,胡广芹张新峰.北京生物医学工程. 2020(03)
[2]基于改进AlexNet卷积神经网络的手掌静脉识别算法研究[J].林坤,雷印杰.现代电子技术.2020(07)
[3]基于径向变换和改进AlexNet的胃肿瘤细胞图像识别方法[J].甘岚,.郭子涵,王瑶﹒计算机应用.2019(10)
[4]结合PCANet与线性判另分析的视网膜光学相干断层扫描图像分类[J].丁思静,孙中阳,孙延奎,王永革.中国图象图
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[5]基于朴素贝叶斯与半朴素贝叶斯图像识别比较[J].刘闯.信息技术与网络安全.2018(12)
[6]深度学习在咽喉新生物识别中的应用研究[J].田永良.张劲文凯.汤炜,田卫东．计算机工程与应用.2019(03)
[7]基于KNN算法的手写数字识别研究[J].赵卫东.刘永红.鄢涛,于曦．成都大学学报(自然科学版).2017(04)
[8]基于SVM的新疆哈萨克族食管癌医学图像特征提取及分类研究[J].杨芳,木拉提.哈米提,严传波,阿布都艾尼.库吐鲁
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[9]基于随机森林的脑磁共振图像分类[J].詹曙,姚尧,高贺．电子测量与仪器学报.2013(11)
[10]多标签决策树分类在数字医学图像分类中的应用[J].晋爱莲,耿丽娜.薄芳芳．中国数字医学.2013 (03)
医学职称论文范文二：新时代医学生社会主义核心价值观教育现状研究
医学生是未来国家医疗健康事业的建设者和接班人,将肩负”健康所系、性命相托“的重任,医学生核心价值观教育具有重要的意义。特别是2020年初,面对来势汹汹的”新冠肺炎“疫情,在祖国和人民最需要的危急关头,广大医护工作者选择了挺身而出、英勇逆行,全力奋战在疫情防控第一线,这种关键时刻的行动彰显核心价值观,进一步凸显对医学生进行社会主义核心价值观教育的现实可行性和极其重要性。围绕对医学生社会主义核心价值观教育这一中心任务,从基本理论意蕴的阐释作为全文逻辑推演起点,分析新时代在医学生中进行社会主义核心价值观教育的理论基础和实践价值,进一步探讨在新时代两个一百年交汇这一历史机遇和现实方位中,对于肩负中华民族伟大复兴的祖国医学人才,在大学学习阶段如何将社会主义核心价值观教育融入日常行动中,基于对医学生在该教育中的现状调查研究,对目前在该教育中的收获和问题进行归因分析,从而推导出目前在医学生社会主义核心价值观教育中,必须要直面的问题和解决办法,对医学生职业理想信念追求,奉献社会的责任感、爱岗敬业精神以及对生命的关怀态度都将具有一定的参考价值和借鉴作用。第一章阐述了社会主义核心价值观教育相关概念的基本内涵,分析社会主义核心价值观教育的内在逻辑。第二章论述医学生社会主义核心价值观教育的理论基础与实践价值,即实现立德树人根本任务的内在需求、实施健康中国战略的迫切需要、构建和谐医患关系的必然选择。第三章调查并分析了医学生社会主义核心价值观教育的现实境遇,新时代医学生社会主义核心价值观教育的突出问题,并进行了原因的深入分析。第四章论述新时代医学生社会主义核心价值观教育对策,从发挥思想政治理论课主渠道作用、推进校园文化建设、强化医学生自我教育等三个方面,有利于培养新时代的医学人才。
摘要
abstract
导论
一、研究背景和意义
二、国内外研究综述
三、研究思路和主要内容
四、研究的重点和难点
五、研究方法和创新之处
第一章 社会主义核心价值观教育的相关概述
第一节 社会主义核心价值观教育的概念
一、价值与价值观
二、价值观教育与核心价值观教育
三、社会主义核心价值体系与社会主义核心价值观
四、新时代社会主义核心价值观教育
第二节 医学生社会主义核心价值观教育
一、医学职业素养是社会主义核心价值观教育内容的具体体现
二、医学道德是社会主义核心价值观教育的内在要素之一
三、医学人文素质是社会主义核心价值观教育的组成部分
第二章 社会主义核心价值观教育的理论基础和实践价值
第一节 社会主义核心价值观教育的理论基础
一、马克思主义价值观理论
二、马克思主义关于人的全面发展理论
三、中国传统医学的核心价值理念
四、现代医学的科学精神
第二节 医学生社会主义核心价值观教育的实践价值
一、实现立德树人根本任务的内在需求
二、实施健康中国战略的迫切需要
三、构建和谐医患关系的必然选择
第三章 新时代医学生社会主义核心价值观教育的现状调研
第一节 调查的设计与实施
一、研究对象
二、调查方法
第二节 医学生社会主义核心价值观教育取得的成效
一、医学生对社会主义核心价值观的认同度良好
二、医学生对自身职业道德关注度较高
三、医学生社会主义核心价值观教育形式多样性
第三节 医学生社会主义核心价值观教育存在的突出问题
一、医学生社会主义核心价值观教育内容略显不足
二、医学生社会主义核心价值观教育方法亲和力有待提高
三、医学生社会主义核心价值观教育整体协同性需要强化
第四节 医学生社会主义核心价值观教育问题的归因分析
一、新媒体对医学生价值观的冲击
二、医学院校社会主义核心价值观教育教学有待完善
三、医学生主体性意识不强
第四章 新时代医学生社会主义核心价值观教育的对策
第一节 发挥思想政治理论课主渠道作用
一、提升思想政治课教师队伍质量
二、优化思想政治课教学内容
三、推进课程思政建设
第二节 加强医学院校校园文化建设
一、健全校园文化制度
二、开展校园文化活动
三、加强校园精神文化建设
第三节 强化医学生自我教育
一、激发医学生自我教育的兴趣
二、创设医学生自我教育的条件
三、引导医学生多维自我教育的方式
结语
参考文献
[1]新冠肺炎疫情下医学生社会主义核心价值观的培育[J].李圣男.聂伟．卫生职业教育.2021(02)
[2]新冠肺炎疫情背景下医学生社会主义核心价值观宣讲方法研究[J].李隽,聂海洋,杨秋玉,井晶.中国医学伦理学.2020(09)
[3]新时代如何创新医学生的社会主义核心价值观教育[J.郜佩.河南教育(高教).2020(03)
[4]―新时代背景下医学生全程医德教育的途径[J].张健,黄华兴,陈城．医学与社会.2019(06
[5]恪守科学精神追求创新高地[J].郝栋.红旗文稿. 2019(06)
[6]习近平新时代文化自信视域下的医学生社会主义核心价值观教育[J.欧阳明月.焦义培.牡丹江医学院学报.2019(01)
[7]健康中国视阈下医学生社会主义核心价值观教育论略[J].余海超．锦州医科大学学报(社会科学版).2017(04)
[8]借助校园文化活动培育医学生社会主义核心价值观[J].朱苏苏,刘丽.陈璐．学园.2017(15)
[9]社会主义核心价值观融入高校思想政治理论课的重要意义及其路径[J].肖贵清,武传鹏．思想教育研究.2017(03)
[10]论大学生社会主义核心价值观教育的微文化载体[J].牟文谦,董佳影.黑龙江高教研究.2017(02)
医学职称论文范文三：基于深度学习的肺灌注图像分类研究
SPECT肺灌注核医学成像技术如今已广泛应用于肺部疾病的诊断,目前在临床医疗中主要以人工阅片为主,由于SPECT肺灌注核医学图像存在成像质量低、个体差异大等因素,为医生阅片效率和疾病诊断的可靠性带来了很大障碍。本文在图像数据的前期优化处理基础上,研究基于深度学习模型的SPECT肺灌注图像自动分类方法,以提供肺灌注核医学图像的高效可靠辅助诊断。（1）SPECT肺灌注核医学成像数据预处理。采用归一化技术将原始肺灌注DICOM文件数据转换为灰度图像,以改善个体差异及原始数据值巨大的变化范围对分类效果的影响;针对医学图像数据量少、数据不平衡所带来的深度学习模型易过拟合现象,通过图像平移、旋转和迁移学习等方法进行有效解决。（2）带特征融合的肺灌注图像分类残差模型。在深入分析SPECT肺灌注核医学功能性成像的基础上,以Res Net-50网络为基本分类模型框架,通过引入迁移学习有效提高分类模型泛化能力,引入特征融合方法提高网络对深度特征信息的有效利用,从而提高模型识别精度。实验结果表明该分类方法可有效检测肺部病变,获得了95.5%的分类准确率。（3）引入注意力机制的肺灌注图像VGG多分类模型。为进一步自动识别肺部疾病的严重程度,以VGG网络为基本分类模型框架,通过引入注意力机制提高模型对肺灌注图像特征的提取能力。实验结果表明该分类方法可有效检测肺部疾病严重程度,可获得88.1%的四分类准确率。（4）基于以上研究内容,设计并实现了一个集核医学图像数据管理、数据预处理、分类器选择和肺灌注图像自动识别为一体的辅助诊断原型系统。本文在SPECT肺灌注图像分类实验中设计了大量的对比试验。实验结果表明,改进模型在分类准确率、灵敏度和特异度方面都有较好的表现,相比较原始模型都有不错的提升效果,证明了实验方法的适用性。通过构建SPECT肺灌注图像分类原型系统,可以辅助医生进行肺部疾病诊断。
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 医学成像模态
1.2.2 基于深度学习的医学图像分类
1.3 论文研究内容
1.4 论文结构安排
第2章 深度学习概述
2.1 卷积神经网络
2.2 迁移学习
2.3 本章小结
第3章 带特征融合的肺灌注图像残差分类模型
3.1 肺灌注图像预处理
3.1.1 肺灌注数据几何变换
3.1.2 肺灌注数据收集及标注
3.2 基于Res Net-50 分类模型的构建
3.2.1 基于模型迁移的Res Net-50 分类模型
3.2.2 带特征融合的Res Net-50 分类模型
3.3 实验验证与结果分析
3.3.1 实验过程及评价指标
3.3.2 实验结果分析
3.4 本章小结
第4章 引入注意力机制的肺灌注图像VGG多分类模型
4.1 肺灌注图像位段划分
4.2 引入注意力机制的VGG模型
4.3 实验验证与结果分析
4.3.1 实验环境与参数设置
4.3.2 实验设计
4.3.3 实验结果分析
4.4 本章小结
第5章 肺灌注图像分类原型系统
5.1 需求分析
5.2 系统设计
5.2.1 系统总体架构
5.2.2 主要功能模块
5.2.3 数据库设计
5.3 系统功能实现
5.3.1 系统开发环境
5.3.2 系统功能实现
5.4 系统测试
5.5 本章小结
第6章 总结和展望
参考文献
[1]计算机辅助系统在诊断乳腺良恶性肿瘤中的应用[J].吴秀明,王霞丽,吕国荣,魏梦婉.杜永兆,柳培忠.中国医学物理
学杂志.2020(03)
[2]用于图像分类的卷积神经网络中激活函数的设计[J].王红霞,周家奇,辜承昊.林泓．浙江大学学报(工学版).2019(07)
[3]肺灌注联合CT肺动脉成像对肺动脉狭窄合并肺动脉高血压的诊断价值[J].王茸,王海军,曹云山,周星,王道英,李彦彦．兰州大学学报(医学版).2018(05)
[4]―迁移学习研究和算法综述[J].刘鑫鹏,来悉道,谢毓相,黄明哲.长沙大学学报.2018(05)[5]基于改进的VGGNet算法的人脸识别[J].喻丽春,刘金清.长春工业大学学报.2018(04)
[6]医学图像分析深度学习方法研究与挑战[J].田娟秀,刘国才,谷珊珊,鞠忠建.刘劲光.,顾冬冬.自动化学报.2018(03)[7]SPECTICT肺灌注显像评价非小细胞肺癌患者肺功能的价值及相关因素研究[J].孙洪福,王中堂,周涛,李宝生.中华
核医学与分子影像杂志. 2016 (04)
[8]老年肺栓塞研究进展[J].车琳,王乐民.老年医学与保健.2016(01)
[9]慢性阻塞性肺疾病——急性加重期合并肺栓塞36例临床分析[J].杨锦旺．南通大学学报(医学版).2015(04)
[10]MSCT鉴定交通事故致死2例分析[J].韩顺琪.万雷,秦志强.邓恺飞.张建华,刘宁国,邹冬华.李正东.邵煜.陈敏,黄平.陈
忆九．法医学杂志.2015(01)).1997(03)
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