医学中级职称论文怎么写「精选案例」

医学中级职称论文怎么写？本文为大家列举了3篇医学中级职称论文，大家在写职称论文时可以参考，希望你能够评审职称成功。

医学职称论文范文一：面向消化系统肿瘤的图谱构建的平台设计与实现

近年来,全国在消化系统肿瘤上的死亡率越来越高,如何利用已有的临床诊疗经验,充分挖掘有用的医疗关系,防治恶性肿瘤的再增长,成为医务人员需要解决的问题。各大医院积累了大量的电子病历,电子病历包含丰富的医学知识,不仅包括病患的健康数据和检查数据,还包括了医生根据患者的症状进行的一系列治疗,以及治疗后的反馈,是开展临床诊疗研究和管理医疗工作的重要资源。但是电子病历是非结构化的医疗数据,存在大量的书写习惯、漏写等问题,给挖掘电子病历信息造成很大的困难。知识图谱是一种融合了自然语言处理技术、可视化等技术的语义理解网络。一些专业领域的知识图谱可以给专家提供新的知识和新的思路,增加专家对该领域的新知识的学习,缩短专家做决断的时间。本文通过研究电子病历的数据特征以及消化系统肿瘤疾病的数据特点,在消化系统肿瘤图谱设计规则和图谱框架设计思路下,构建了基于消化系统肿瘤的图谱框架。使用定量的方法对信息抽取模型进行评估,结果表明我们的方法是实用的、科学的。本文研究包括以下四点:（1）采用文献调研法调研医疗知识图谱的现状。从知识图谱的现状、医疗知识图谱的研究现状、医疗知识图谱的应用以及消化系统肿瘤研究现状分析等方面进行详细的调研,分析现有的知识图谱框架构建存在的问题。另外详细调研了图谱框架构建、实体识别技术以及医疗关系抽取和非结构化数据存储,为后面的消化系统肿瘤的图谱框架构建、信息抽取、图谱入库等方面研究打下了良好的基础。（2）研究了现有的医疗知识图谱框架的不足。调研、分析了消化系统肿瘤的特点,制定了消化系统肿瘤图谱设计规则,从需求分析、概念模式定义、数据处理、模型训练、数据存储以及展示等方面介绍了图谱框架设计思路。并以消化系统肿瘤图谱设计规则为指导准则,通过图谱框架设计思路,构建了面向消化系统肿瘤的图谱。（3）通过研究前人在医疗领域图谱概念模式构建以及医疗实体、关系定义存在的问题,结合电子病历的数据特征以及消化系统肿瘤的数据特点,构建消化系统肿瘤模式,定义消化系统肿瘤的15种实体类型和11种关系类型。采用自上而下的方式构建消化系统肿瘤概念模式。其次结合电子病历的数据特征和消化系统肿瘤疾病的数据特征,进行消化系统肿瘤的专业术语识别和关系抽取。采用BiLSTM-CRF模型对电子病历数据进行消化系统肿瘤实体识别,并对比BERT-BiLSTM-CRF模型。采用基于BERT模型的远程监督关系抽取模型,对消化系统肿瘤电子病历进行关系抽取。并和PCNN+ATT模型、ResNet模型、DenseNet模型做效果对比。（4）对消化系统肿瘤图谱框架构建以及消化系统肿瘤的图谱构建过程进行验证。采用定量的方法对消化系统肿瘤命名实体识别以及消化系统肿瘤关系抽取进行模型的验证。为检验提出的消化系统肿瘤图谱框架的有效性,对构建的肿瘤图谱进行可视化。结果证明本文构建消化系统肿瘤图谱具有一定实用性和有效性。 

摘要

Abstract

第1章 引言

    1.1 研究背景与意义

        1.1.1 研究背景

        1.1.2 研究意义

    1.2 国内外研究现状

        1.2.1 知识图谱

        1.2.2 知识图谱现状

        1.2.3 医疗知识图谱研究现状

        1.2.4 医疗知识图谱的应用

        1.2.5 消化系统肿瘤研究现状分析

    1.3 研究内容与工作

    1.4 研究方法

        1.4.1 调查法

        1.4.2 实证研究法

        1.4.3 定性分析法

    1.5 论文组织结构

第2章 知识图谱相关技术

    2.1 模式层设计

    2.2 命名实体识别

        2.2.1 Bi-LSTM模型介绍

        2.2.2 条件随机场模型介绍

    2.3 关系抽取

        2.3.1 Attention机制

        2.3.2 预训练模型

    2.4 知识图谱存储

    2.5 本章小结

第3章 基于消化系统肿瘤的图谱框架设计

    3.1 肿瘤疾病的特点

    3.2 电子病历特征

        3.2.1 病程记录的结构特点

        3.2.2 病程记录的语言特点

    3.3 消化系统肿瘤知识图谱框架设计

        3.3.1 消化系统肿瘤图谱设计规则

        3.3.2 图谱框架设计思路

        3.3.3 图谱框架设计

    3.4 本章小结

第4章 面向消化系统肿瘤的图谱构建及效果评估

    4.1 消化系统肿瘤图谱构建需求分析

    4.2 消化系统肿瘤的数据采集

    4.3 消化系统肿瘤概念模式构建

    4.4 消化系统肿瘤命名实体识别

        4.4.1 数据预处理

        4.4.2 基于Bi LSTM-CRF的消化系统肿瘤命名实体识别模型

        4.4.3 实验

    4.5 消化系统肿瘤实体关系抽取

        4.5.1 数据预处理

        4.5.2 关系抽取模型

        4.5.3 实验

    4.6 消化系统肿瘤图谱的评估

    4.7 消化系统肿瘤的存储

    4.8 系统实现

        4.8.1 系统设计

        4.8.2 系统登录页面

        4.8.3 图谱构建页面

    4.9 本章小结

第5章 总结与展望

    5.1 本文总结

    5.2 未来展望

参考文献

致谢

[1] ResNet结合BiGRU的关系抽取混合模型[J].唐朝,诺明花,胡岩.中文信息学报.2020(02)

[2]基于密集连接卷积神经网络的远程监督关系抽取[J.钱小梅,刘嘉勇,程芫森．计算机科学.2020(02)

[3]基于多层次注意力机制的远程监督关系抽取模型[J].李浩.刘永坚解庆.唐伶俐.计算机科学.2019(10)

[4]基于聚焦损失与残差网络的远程监督关系抽取[J].蔡强,李晶,.郝佳云．计算机工程.2019(12)

[5]―采用多尺度注意力机制的远程监督关系抽取[J].蔡强,郝佳云,曹健,李海生．中文信息学报.2018(01)

[6]CRF与词典相结合的疾病命名实体识别[J].龙光宇,徐云．微型机与应用.2017(21)

[7]基于多层条件随机场的中文命名实体识别[J].胡文博,都云程.,吕学强,施水才.计算机工程与应用.2009(01)

医学职称论文范文二：基于深度学习胰腺CT医学图像在线分割系统

近年来,计算机辅助治疗成为了比较火热的话题。深度学习方法用于医学图像处理成为了新的研究热点,推进了医学影像分析领域的发展。许多应用于图像处理的传统方法已经被深度学习分割网络所取代,其最主要的原因是使用深度学习用于医学图像分割通常会产生较高的精度。本文阐述现有用于医学图像的分割技术,包括传统方法以及深度学习方法,并针对现有方法的不足提出改进方法并将改进后的算法模型部署至移动客户端完成胰腺自动分割系统的搭建。不同的患者胰腺形状差异较大且边界模糊,故可靠的胰腺自动分割是一项重要而艰巨的任务。并且,目前国内各大医院没有专门用来辅助医生进行胰腺CT图像分割的系统。针对上述情况,本文研究工作如下:（1）提出了一个两阶段的级联网络用于具有挑战性的胰腺分割。首先,通过第一级网络对原始CT图像进行粗分割,然后,将粗分割的结果裁剪后送入第二级网络进一步训练得到精细分割结果。经过裁剪的CT图像,去除了不相干的背景干扰,缩小了第二级网络的输入尺寸,从而能够很好的提高分割精度。（2）级联网络中加入显著性转换函数以及注意力机制。两阶段级联网络在具体分割时,粗分割和细分割阶段相互独立,参数并没有共享,将显著性转换函数加入至两阶段之间使得粗分割至细分割的过程得到迭代并更新显著性转换模块参数共同参与训练。在网络特征提取过程中难免会产生空间信息以及通道信息的丢失,注意力机制的加入,能够更好的关注与感兴趣区域得到较高的精度。（3）设计并实现了一款可自动分割医学图像的手机APP。该系统采用上述改进过的神经网络所训练的模型部署。将手机中存储的腹部CT图像选中,经过训练完成带参数的网络模型后,将分割结果显示。后期设计,如果用户觉得图像分割效果并不理想,可将自己手动分割的CT图像上传至云端,点击重新训练,服务端收到指令后,将新加入的图片和标签加入到现有数据集中重新训练,达到不断迭代更新的效果。 

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

    1.3 胰腺分割痛点研究

        1.3.1 胰腺CT图像自身特性

        1.3.2 已有方法局限性

    1.4 移动终端应用研究现状

    1.5 论文主要工作及创新点

    1.6 论文内容安排

第2章 图像分割相关理论

    2.1 医学影像特点

        2.1.1 MRI

        2.1.2 计算机断层扫描(CT)

    2.2 图像分割介绍

        2.2.1 传统方法医学图像分割

        2.2.2 深度学习医学图像分割

    2.3 深度图像分割流程

        2.3.1 数据预处理

        2.3.2 训练集创建

        2.3.3 神经网络构建

        2.3.4 分割结果评价指标

    2.4 本章总结

第3章 用于胰腺分割具有代表性的算法

    3.1 引言

    3.2 胰腺分割的全三维级联框架

        3.2.1 算法介绍

        3.2.2 具体方法

        3.2.3 实验结果

    3.3 基于粗定位和集成学习的胰腺自动分割算法

        3.3.1 算法介绍

        3.3.2 具体方法

        3.3.3 实验结果

    3.4 本章总结

第4章 多尺度混合注意力级联网络

    4.1 引言

    4.2 注意力机制

        4.2.1 概念介绍

        4.2.2 Attention原理

        4.2.3 Attention的作用

    4.3 具体方法

        4.3.1 损失函数

        4.3.2 转换模块

        4.3.3 通道注意力机制

        4.3.4 空间注意力机制

        4.3.5 混合注意力机制应用

    4.4 实验结果

        4.4.1 混合注意力实验

        4.4.2 胰腺分割实验

        4.4.3 胰腺最终分割效果

    4.5 本章总结

第5章 系统设计与实现

    5.1 引言

    5.2 需求分析

    5.3 移动客户端设计

        5.3.1 客户端开发环境

        5.3.2 UI界面

        5.3.3 图像选取模块

        5.3.4 图像上传模块

        5.3.5 图像分割模块

    5.4 本章总结

第6章 总结与展望

    6.1 全文总结

    6.2 研究展望

参考文献

[1]基于三层CI/S模式的嵌入式系统交互设计[J].臧苏莹.孔良栋.现代电子技术.2021(01)

[2]关于iOS、安卓两大手机系统的横向对比[J].卢奕鸣.通讯世界.2020(05)

[3]―基于Java语言的安卓软件开发研究[J].何东.通讯世界.2020(04)

[4]正则化和交叉验证在组合预测模型中的应用[J].张欣怡,袁宏俊.计算机系统应用.2020(04)

[5]全卷积神经网络研究综述[J].章琳,袁非牛,张文睿,曾夏玲．计算机工程与应用.2020(01)

[6]基于深度学习的医学图像分割研究进展[J.宫进昌,赵尚义.王远军．中国医学物理学杂志.2019(04)

[7]用于卷积神经网络图像预处理的目标中心化算法[J].董秋成.吴爱国,董娜.冯伟﹒中南大学学报(自然科学版).2019(03)

[8]基于深度学习的医学图像识别研究进展[J].刘飞,张俊然.杨豪．中国生物医学工程学报.2018(01)

[9]医学图像分割方法综述[J].刘宇.陈胜.电子科技.2017(08)

[10]浅析医学图像技术的发展与应用[J].杨璐瑶.科技风.2016(19)

医学职称论文范文三：基于三维CT-二维超声配准的经皮肾穿刺实时定位方法

近年来,医学影像引导的经皮肾穿刺手术因其创伤性小、并发症少、保留肾功能等优点,已经成为了经皮肾镜取石术中建立手术通道的重要手段。清晰、实时的医学成像技术可以提高术中穿刺精度,减少重复穿刺次数。然而在超声图像引导的经皮肾穿刺手术中,二维超声图像较低的图像空间分辨率,狭小的视野以及穿刺过程中缺乏立体、直观的空间位置信息等局限性是影响穿刺精度及安全性的主要因素之一。针对传统超声图像引导经皮肾穿刺手术中存在的问题,本文提出了一种基于三维CT-二维超声配准的经皮肾穿刺实时定位方法,总体的研究目标是基于穿刺定位系统辅助临床医生执行经皮肾穿刺手术,为临床医生提供精确、实时、直观的导航定位信息,以提高穿刺精度及效率。所提的方法主要涉及的关键技术为手术器械标定方法、多模态图像实时配准融合、穿刺定位系统的搭建等,具体研究内容如下:1)基于光学定位的手术器械标定方法研究,包括穿刺针尖端标定方法以及超声探头标定方法。2)基于术前三维CT-术中二维超声图像的实时配准方法研究。3)基于开源平台的经皮肾穿刺定位系统搭建以及体模穿刺实验验证。在基于光学定位的手术器械标定方法研究中,提出了一种改进的空间单N线标定模型,仅需单个N线即可得到垂直方向上的空间信息,相比于多N线模型结构更简单。经实验验证,穿刺针标定误差0.330mm,超声探头标定误差0.998mm。在三维CT-二维超声图像配准方法的研究中,提出了一种基于肾脏器官轮廓特征的由粗到精的配准方法。在三维CT-二维超声的切片粗匹配阶段,基于肾脏器官的面积特征以及轮廓数量特征高效率、大范围地缩小切片匹配的搜索范围。经实验验证,标记点配准误差0.709mm,平均配准运算时间1.15s。在经皮肾穿刺导航定位系统的研究中,搭建了穿刺定位导航系统,包括超声图像、手术器械跟踪位姿等数据流传输链的组建,以及数据流处理算法的集成。在最终的体模肾脏穿刺实验中,体模肾脏器官中的病灶组织直径约8mm,穿刺误差2.920mm,满足经皮肾穿刺手术的需求。综上所述,本文所提的方法在配准精度、手术器械标定精度以及穿刺定位精度方面均取得了较好的结果,基本满足经皮肾穿刺手术对于导航定位的需求。 

摘要

Abstract

第1章 引言

    1.1 研究背景及意义

    1.2 超声导航系统研究现状

    1.3 超声探头标定研究现状

    1.4 三维CT-二维超声配准研究现状

    1.5 研究目标及内容

        1.5.1 研究目标

        1.5.2 研究内容

第2章 经皮肾穿刺实时定位系统设计

    2.1 引言

    2.2 系统硬件框架

    2.3 系统软件框架

        2.3.1 DICOM格式超声图像半自动采集

        2.3.2 术前手术器械标定

        2.3.3 术中穿刺定位

    2.4 本章小结

第3章 基于光学定位的手术器械标定方法

    3.1 引言

    3.2 穿刺针尖端标定方法

    3.3 超声图像及其位姿数据时间同步

    3.4 超声探头标定方法

        3.4.1 标定模型选型

        3.4.2 超声探头标定

    3.5 本章小结

第4章 基于特征的三维CT-二维超声配准方法

    4.1 引言

    4.2 基于迭代优化的配准方法原理

        4.2.1 图像空间变换

        4.2.2 配准相似性度量

        4.2.3 优化方法

    4.3 基于特征的三维CT-二维超声配准框架

        4.3.1 CT图像及超声图像预处理

        4.3.2 三维CT-二维超声粗匹配

        4.3.3 CT切片-二维超声精配准

    4.4 本章小结

第5章 穿刺导航定位系统实验研究

    5.1 引言

    5.2 手术器械标定实验

        5.2.1 穿刺针尖端标定实验

        5.2.2 超声探头标定实验

    5.3 三维CT-二维超声配准实验

        5.3.1 数据集制作

        5.3.2 配准精度评估

    5.4 体模肾脏穿刺实验

        5.4.1 穿刺定位系统搭建

        5.4.2 穿刺精度评估

    5.5 本章小结

第6章 总结和展望

参考文献

[1]Two-dimensional ultrasound-computed tomography image registration for monitoring percutaneous hepatic intervention.[J] . Pohlman Robert M,Turney Michael R,Wu Po-Hung,Brace Christopher L,Ziemlewicz Timothy J,Varghese Tomy. Medical physics . 2019(6)

[2]Fusion lmaging of Contrast-enhanced Ultrasound with CT or MRl for Kidney Lesions.[J] . Auer Thomas,Heidegger lsabel,DE Zordo Tobias,Junker Daniel,Jaschke Werner,Steinkohl Fabian,Aigner Friedrich. In vivo (Athens.Greece) . 2019(1)

[3]Surface-based registration between CT and US for image-guided percutaneous renal access - A feasibility study.[]. Gomes-Fonseca Joo,Queiros Sandro,Morais Pedro,Pinho Antonio C M,Fonseca Jaime C,Correia-PintoJorge,Lima Estev. Medical physics . 2019(3)

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