毕业论文摘要万能模板哪里有？完成毕业论文是大学学业即将结束前的一个重要阶段，很多同学很早就在准备课题以 及查阅文献资料了。论文摘要是毕业论文的一个组成部分，如何才能写好呢？本文为大家提供了5个医学论文的摘要写 作范例，可以学习一下。
毕业论文摘要万能模板一：铁蛋白药物装载的机制探索及生物医学应用
癌症作为全球仅次于心血管疾病的第二大死亡原因,严重影响人类健康。然而临床用于恶性肿瘤治疗的化疗药物不具有肿瘤靶向性,在杀伤肿瘤细胞的同时也会影响正常细胞的增殖,引发多重毒副作用。另外,由肿瘤细胞膜蛋白介导的单向性能量依赖的药物外排会导致肿瘤的多重化疗药物抵抗。目前,用于肿瘤治疗的纳米药物主要分为以下三种:1.具有P糖蛋白靶向性的多重药物抵抗外排泵抑制剂;2.多重靶向性药物;3.合成纳米载体装载药物。然而,大多纳米药物在肿瘤部位的留存量低,留存时间短,导致其治疗效率低。因此,借助肿瘤环境响应性纳米药物载体装载小分子化疗药物,将化疗药物精准递送到肿瘤部位的靶向递送策略,有望解决化疗药物缺乏靶向性、毒副作用大、留存时间短的临床难题。铁蛋白普遍存在于动植物及多种微生物体内,是一种重要的储铁蛋白,由蛋白质外壳和铁核构成。其中,哺乳动物铁蛋白的蛋白质外壳是由H亚基和L亚基通过盐桥和氢键的相互作用构成的内径8nm、外径12nm的24聚体球壳状结构,具有高浓度变性剂（脲、盐酸胍等）或极端p H调控的解聚-再组装性能,耐高温且极其稳定。人铁蛋白的H亚基（HFn）能与转铁蛋白受体1（Transferrin receptor 1,Tf R1）特异识别并结合,且Tf R1已被证实在多种异常增殖的肿瘤组织中高表达,因此铁蛋白凭借其天然独特的球壳结构、良好的生物相容性和特异的肿瘤靶向能力,成为化疗药物优选的靶向载体,铁蛋白的8nm内腔使其具有装载小分子药物的潜力。此前报道的基于铁蛋白的药物装载方法主要是通过极端p H条件或高浓度变性剂使铁蛋白解聚-再组装,从而将化疗药物装载到铁蛋白纳米笼内部。然而这些方法的药物装载效率低,且铁蛋白回收率低。因此,我们通过晶体结构分析,发现位于铁蛋白二重对称轴处的89-92位氨基酸残基组成的柔性区域与Dox的装载通道相关。基于此发现的铁蛋白突变体设计和载药分析验证了这一柔性区域组成了铁蛋白的药物装载通道。进一步的实验证明,温度能够控制该药物装载通道的“开关”状态,在升温条件下,89-92位氨基酸残基摆动远离二重轴位置,此时通道处于“打开”状态,药物从此处进入铁蛋白内腔。在进行药物装载条件优化后,阿霉素的装载量稳定在90个左右,HFn的回收率高达90%。这一结果明显优于高浓度变性剂和极端p H条件下变复性HFn的Dox装载效率。基于通道装载的方法制备的铁蛋白阿霉素药物的稳定性、安全性和抗肿瘤效果优异。而且,该药物通道对于小分子药物具有普适性,利用该通道也可以装载顺铂、奥沙利铂、表阿霉素等其他小分子药物。本项研究旨在探索铁蛋白的载药机制,提高其药物装载量,使其更有效地用于肿瘤治疗。纳米酶从广义上来讲,是对具有类似酶催化活性的一类纳米材料的统称。由于纳米酶比天然酶更加稳定,且易于制备,合成成本低,近年来被广泛应用于肿瘤诊疗领域。然而,纳米酶的尺寸可控合成和靶向修饰一直是该领域亟待解决的两大难题。铁蛋白作为生物来源的球壳蛋白,其独特的空腔结构为纳米酶的尺寸可控合成提供了新平台,铁蛋白的蛋白外壳改善了纳米酶的生物相容性,铁蛋白亚基的N末端具有基因工程可修饰性,也为纳米酶的稳定靶向修饰提供了新策略。因此,利用铁蛋白合成纳米酶成为一种有效的解决策略。在本项研究中,我们尝试在更加稳定的激烈火球菌铁蛋白（Pyrococcus furiosus ferritin,pf Fn）纳米笼表面通过基因工程的方式在铁蛋白亚基的N末端修饰PD-L1靶向肽——KN035,将其展示在铁蛋白外表面,使其靶向于PD-L1阳性表达的肿瘤组织和肿瘤微环境,我们将该融合铁蛋白命名为KN035-pf Fn。随后,我们通过生物矿化的方法在KN035-pf Fn铁蛋白纳米笼内腔中装载四氧化三钴纳米酶——KN035-pf Fn（Co3O4）。我们构造的KN035-pf Fn（Co3O4）体系实现了Co3O4纳米酶的尺寸可控合成,并赋予其PD-L1靶向功能。合成的Co3O4纳米酶内核具有类过氧化物酶活性,可以通过与PD-L1过表达的肿瘤细胞特异结合,在肿瘤部位催化过氧化物酶底物DAB氧化生成黄褐色沉淀,使PD-L1阳性肿瘤组织可视化,进而达到PD-L1阳性肿瘤的特异性诊断“一步化”的目的。本论文通过系统研究铁蛋白的结构和功能特点,揭示了铁蛋白通过温度敏感性通道装载小分子药物的机制,提升了铁蛋白的药物装载量,减少了药物装载过程中铁蛋白的不可逆变性,为铁蛋白的非变性药物装载提供了新策略。另外,本论文设计了KN035-pf Fn（Co3O4）新型铁蛋白纳米酶,用于PD-L1阳性肿瘤的诊断,改善了传统的免疫组织化学方法耗时长、成本高等不足。以上研究内容为肿瘤诊疗提供了新思路、新技术。
毕业论文摘要万能模板二：基于图挖掘的医学事件表示学习方法研究
医学事件作为电子病历的重要组成部分,主要指患者在入院期间产生的一系列诊疗数据,包括疾病诊断代码、药物代码、生理指标等各种类型的数据。利用人工智能技术对医学事件进行表示学习研究是当下的研究热点,也是疾病预测任务的基础工作。但是,由于电子病历数据具有异质、高维的特性且存在大量的缺失值,对时间的依赖性比较强,如何获得良好的医学事件表示存在一定的挑战。针对以上问题,本文展开了针对异质医学事件的表示学习方法研究,建立了基于时序异质图和时序预测网络的医学事件表示方法,在对医学事件表征的同时充分挖掘事件之间的关系,融合事件的时间特征,实现多种的疾病预测。本论文的创新点如下:（1）提出基于形变-时控递归网络的医学事件表示学习方法,其拥有处理变长时间间隔序列的能力,消除临床数据对时间戳的强烈依赖。首先,考虑患者一次诊疗序列中医学事件的非均匀时间间隔,对同一时间段内不同类型的医学事件进行向量聚合;其次,将时间门控模块分别与长短期记忆网络中的遗忘门和记忆单元融合,间接表征患者的就诊时间和不等长就诊间隔;最后,引入形变递归神经网络,增强模型的上下文建模能力。（2）提出基于空洞卷积和注意力机制的医学事件表示学习方法,其拥有充分提取语义特征的能力,提升模型的计算效率。首先,将电子病历数据建模为等间隔事件序列;其次,引入空洞卷积和注意力机制,对事件序列进行语义特征提取,实现数据降维,同时筛选重要特征;最后,引入两种不同的时间融合机制,解决卷积过程中部分时间信息丢失的问题,捕捉患者数据的时间特性,进行临床疾病预测。（3）提出基于关系-注意力图的医学事件表示学习方法,综合考虑异质医学事件之间的关联信息。首先,设置不同的关联度计算函数,充分挖掘不同类型节点之间的关系;其次,引入注意力机制,构建图注意力网络模型,对取得的关系序列进行注意力权重分配,筛选重要特征;最后,将时间特征与事件关系结合,采用时序预测网络实现疾病预测。最终通过在MIMIC-III公共数据库上进行大量对比试验,综合评估模型的多项指标,结果显示,本文模型在医学事件表示学习方面可以取得更高的精度,有效实现了对临床疾病的诊断。
毕业论文摘要万能模板三：基于深度学习的医学影像跨模态合成
融合计算机断层扫描成像（CT）、磁共振成像（MRI）、正电子发射断层扫描成像（PET）等多模态医学影像数据可以提供疾病特征的互补信息。但在实际的临床分析或辅助诊断应用中,由于成像成本高,辐射危害、成像设施缺乏等缘故,往往会缺乏某些必需的模态影像数据。由于可作为充足多模态医学影像数据的低成本来源,为临床研究或是计算机辅助诊断提供巨大价值,医学影像的跨模态合成研究已经成为了医学影像分析领域的主流研究方向之一,但它也面临诸多挑战。深度学习的兴起为解决这些挑战提供了新的方法,基于深度学习的医学影像跨模态合成极具研究前景与研究价值。由于传统机器学习方法的性能在很大程度上依赖于人工制作的特征质量以及领域专家所具有的先验知识,其应用范围十分有限。本文设计了一种用于医学影像跨模态合成的对抗性U型神经网络模型,它具有强大的特征自适应提取能力和学习能力,在扩张子网络和收缩子网络之间添加的跳跃连接可以确保网络有更大的感受野,对抗性训练策略的应用则可以有效提高目标域影像的合成质量。另一方面,本文探讨了不同正则化方法在影像合成上的性能,使用实例正则化代替常用的批量正则化以取得更好的结果。生成对抗网络相比其余卷积神经网络具有更卓越的生成能力,但考虑到传统生成对抗网络在缺乏先验引导的情况下易忽略隐层向量输入以及二维合成模型在三维医学影像合成上的局限性,本文提出了一种三维双向映射生成对抗网络以对医学影像的跨模态合成进行进一步研究。首先,在生成对抗网络中引入了隐层空间和目标域影像之间的双向映射机制,以增强跨模态映射的精准性和特征匹配性;其次,构建了由三维密集连接U型网络组成的生成器结构,以最佳地保留三维影像的空间结构特征;再次,设计了由对抗损失、Kullback-Leibler散度约束、重建损失和感知损失组成的混合损失函数,以提高三维模型的训练效率;最后,先通过大量的消融实验和对比实验展示了提出方法的优良性能,再通过合成影像在阿尔茨海默症分类实验和数据增强实验的良好效果,进一步证明了本文提出方法在医学影像跨模态合成研究上的优越表现。
毕业论文摘要万能模板四：基于深度学习的主动脉CT增强扫描图像合成研究
近年来对于图像合成的研究已经取得了不小的进展,但是在一些医学领域的图像合成问题上依然存在着不足,其中包括对主动脉夹层增强扫描图像的合成研究。在主动脉夹层的临床诊断中,CTA图像诊断优势要远强于平扫CT图像。但是CTA图像所采用的增强扫描存在一定的弊端,因而利用深度学习技术构建网络模型,将平扫CT图像合成为CTA图像,对医学影像辅助诊断具有重要意义。本文先后提出了基于通道注意力机制的主动脉夹层增强扫描图像合成方法以及基于主动脉分割图像的合成方法。主要内容如下:（1）制作图像合成数据集。对受试者分别采集胸腔CT平扫图像和增强扫描后的CTA图像,将图像人工分类为存在和不存在主动脉夹层病症用例两类。针对器官运动和人体呼吸导致的图像空间位置上不一致问题,采用医学图像工具对采集的CT平扫图像和CTA图像进行配准对齐。为了排除其他器官干扰使模型更有针对性,对采集的图像制作多组主动脉标签,并通过分割网络获得多组仅包含主动脉区域的成对CT和CTA图像。（2）结合主动脉夹层病症的特征,构建了一种基于通道注意力机制的主动脉夹层增强扫描图像合成模型。利用Fcd Net模块能有效获取信息的特点,所提方法能够很好捕捉主动脉夹层撕裂边缘等信息,提高图像合成的质量。最终通过对比实验,验证了提出的方法在主动脉夹层的合成问题上具有更好的效果。（3）构建了基于主动脉分割图像的合成模型。本文对主动脉分割后的图像提出了基于级联生成对抗的主动脉夹层增强扫描图像合成方法。其核心思想是在通道注意力机制的基础上,构建一个级联生成器以及双重判别器组成的网络,进一步提升合成图像质量。为了证明模型中各个模块的有效性,本文进行了对应的消融实验。最终实验结果表明本文提出的方法对比其他模型,有更好的合成效果。
毕业论文摘要万能模板五：面向多模态医学影像的智能配准方法的研究及应用
图像配准是医学影像处理中常用的技术,大量应用于医学的各个领域,包括病灶检测,疾病诊断,手术规划,手术导航和疗效评估等。随着多种医学影像技术的蓬勃发展,从反映解剖结构的形态学成像到反映器官组织的功能性成像,不同模态的医学影像从不同的角度承载着丰富的医学诊断信息,将多种模态的图像进行融合处理,能够为临床治疗提供丰富的功能互补信息。而多种模态的图像融合的基础是将这些图像进行配准。因此,多模态医学镜像的配准技术逐渐地成为了研究的重点。然而,传统的多模态医学图像配准方法存在着局限性,限制了其在实际的临床场景中的使用,包括适应性差与配准时间过长的问题。近年来,深度学习在图像处理领域展现出的强大功能使其成为了研究图像问题的主流方法。在医学中,深度学习在器官分割,肿瘤检测等任务上有均有出色表现。考虑以上的现状,本文基于深度学习提出了一种网络模型用于解决多模态医学图像的配准。同时,考虑到直接将多模态图像进行配准的困难度,本文提出了一种生成介质模态的方法来保证多模态图像之间的配准的有效性。本文的主要贡献如下:（1）提出生成介质模态的新方法SCG-TPL。针对有挑战性的下腹部的m Dixon MR序列生成能够模拟CT图像的一种介质模态,即合成CT图像。SCG-TPL是基于补丁学习框架,将知识杠杆迁移模糊c均值聚类（KL-TFCM）作为框架的全局模型以获得初步的分类结果,因为KL-TFCM能合理克服不同样本间的个体差异;将半监督模型Lap-SVM作为框架的局部模型以进行精细分类。结果表明,SCG-TPL仅需少量的人工成本就能带来较低的时间开销,能能够在仅需m Dixon MR序列的情况下针对下腹部产生出质量良好的合成CT图像。（2）针对多模态医学图像配准提出一种基于介质模态的深度网络M-i VM。该网络能对MR和CT图像进行配准。M-i VM是一种改进的微分同胚配准网络模型,该模型分为配准网络模块和空间变换模块。配准网络模块的结构为U-net网络,目的是生成一个配准场。空间变换模块是一个变形的空间变换网络结构,目的是根据配准场对待配准图像进行变换插值后得到最终的配准图像。结果表明,M-i VM不仅能精确地实现多模态图像间的配准,同时能降低配准的时间,提高配准的效率。
以上是5例医学论文方向的毕业论文摘要模板，如果想了解更多写作内容，可以查阅其他论文栏目，比如论文格式、文献综述、论文发表等，若有写作指导需求，可以在线咨询。
