计算机在职研究生论文摘要范文怎么写？论文是毕业前的一道难关，需要即将毕业的学生付出时间和精力查阅大量文献资料，写出一篇合格的论文，顺利通过答辩才能毕业。本文为大家列举了5篇计算机论文摘要，可以参考学习。
论文摘要模板范文模板一：人工神经网络技术应用于炎症疾病多组学数据的预测诊断
精准医学将普适的常规治疗传统变革为个体化的靶向治疗方案,根据每个患者的分子背景（包括生物标志物）来指导靶向治疗。随着多组学领域设备和技术的发展成熟,涌现出许多包含多个组学集成分析的研究。这样的研究往往涉及数据量巨大,而机器学习的方法拥有强大的处理和理解数据的能力,能够识别出数据的复杂模式从而对新案例进行分类或预测,机器学习已成为公认的精准医学强有力的帮手。其中,以人工神经网络模型为主要工具的深度学习技术可以对目标函数进行有效模拟,理论上只要有足够的训练数据和神经元数量,一个三层的神经网络即可以逼近任意的复杂函数。在临床上,基于神经网络的深度学习技术主要基于X-ray、CT等图像信息应用于疾病诊断领域,而利用多组学进行建模的研究还严重缺乏,浪费了庞大的数据库资源。本文分别以新型冠状病毒病（Coronavirus disease 2019,COVID-19）和炎症性肠病（Inflammatory bowel diseases,IBD）为建模对象,针对当前最棘手的临床问题,将样本分层建模,构建出了数个仅需要极少生物标志物即可精准预测目标标签的模型。（1）在第一章中,基于COVID-19已在中国、美国、印度、日本等全世界各国迅速蔓延的背景。我们将深度学习的人工智能技术应用于COVID-19的诊断及预测,其应用主要是对COVID-19患者的疾病诊断、重症分型、预后预测的无创诊断工作中。目前,临床上对新冠的诊断主要通过鼻咽拭子采样对是否新冠进行确诊。然而,现有医疗技术无法从普通的血常规检测和其他临床指标中判断未来疾病的走向,面对新冠确诊后的这一系列问题,我们希望通过深度学习建模得到血液生物标志物,在确诊早期给予患者正确的预判,合理分配医疗资源,提高患者生存率。整个研究的思路是,我们通过血液检测技术,得到DNA下游事件——蛋白组和代谢组的重要信息,通过高维组学的特征工程筛选,优化模型参数,得到与目标分类契合的关键特征,获得高准确率的、可直接应用于临床一线的4个深度学习模型。本次研究用到的多组学数据包括个体临床数据,蛋白组和代谢组,94人的总人群。模型1中,我们使用79个样本（health:non-COVID:COVID=16:22:41）,从607个特征中筛选出7个生物标志物,测试集预测准确率100%。模型2中,我们使用32个新冠样本（non-severe:severe=24:8）,从418个特征中选出4个生物标志物,测试集预测准确率100%。模型3中,纳入12例新冠重症患者,将613个总特征降维到12个,模型拟合优度0.9981。模型4中,纳入23个顺利出院的新冠患者,及16个健康人作为对照,共39人,613个特征,使用8个生物标志物达到0.9532的预测效果。（2）第二章的内容中,我们将基于人工神经网络的深度学习技术应用于炎症性肠病（Inflammatory Bowel Disease,IBD）的无创诊断。IBD主要分为克罗恩病（Crohn’s disease,CD）和溃疡性结肠炎（Ulcerative colitis,UC）两个类型。目前,IBD的鉴别诊断严重依赖于胃肠镜及活检组织病理学检测等有创检测方式,给患者带来极大的不便和痛苦,不利于早期诊断及治疗后定期检测工作的开展。本项目中,我们通过收集整理已有数据库信息,获得来自健康人、CD及UC组共计100人、299个粪便样本的个体化、多组学检测数据,包括宏基因组、宏转录组、蛋白质组、代谢组等。通过使用多种特征工程手段,本项目对六个组学共计155228个特征筛选评价后,获得111个特征,形成最优特征组合,其中包括宏转录组及代谢组。进而,我们使用基于神经网络的深度学习技术,建立了健康、UC、CD三分类的诊断模型,测试集曲线下方面积（Area Under Curve,AUC）达到0.8280。为了更准确地对特定人群建立个体化诊断模型,提高准确率,本项目纳入分层建模的概念,对所纳入人群进行自我评价分层,分别建模评估模型性能。结果表明,在自我评价为“VERY WELL”的人群中,我们使用59个特征获得了0.8503的AUC。在自我评估为“SLIGHTLY BELOW PAR”的人群中,我们使用22个特征获得了0.8355的AUC。最后筛选得到的特征仅包括代谢组和宏转录组特征。通过Wilcoxon秩和检验,我们发现与NON-IBD相比,UC和CD中的许多生物标志物均显著上调,包括C18n＿QI6575、HILn＿QI3904、HILn＿QI3222及C18n＿QI382等。同时,与UC相比,CD中的表达被一定程度抑制,这可能暗示CD中存在代偿效应。
论文摘要模板范文模板二：基于机器视觉的电缆表面缺陷检测方法研究
近年来随着我国对电缆的需求量增大,电缆产品质量不达标的现象也逐渐显露出来,人工目检的形式已逐渐不能满足日益壮大的生产规模以及精准的检测结果,机器视觉技术目前逐渐应用于产品的外观质量检测领域。本文主要的研究对象为10k V及以上电压等级的电力电缆表面缺陷。通过对机器视觉技术中光源、照明方式、工业相机芯片类型以及镜头参数的研究,选取发光二极管（Light Emitting Diode,LED）条形光源并采用角度照明的方式完成了照明部分的选型,选择面阵灰度工业相机配以25mm定焦距可见光镜头,对电缆凹痕、凸起和划痕三种缺陷进行原始图像采集。通过固定坐标法对电缆缺陷图像完成了背景分离,并进行电缆图像去噪的相关实验。实验发现均值滤波、维纳滤波以及中值滤波对两种不同类型噪声的处理结果各有优劣。针对两种噪声可以同时产生,本文提出一种新型的去噪算法,进行了混合噪声去噪实验。用均方误差作为去噪效果的衡量标准,对几种滤波方式进行了对比,结果表明本文算法对混合噪声的去噪效果要优于其他三种。电缆缺陷图像分割阶段先通过三种微分算子进行了边缘检测分割,结果表明此种分割方式的结果无法满足后续的特征提取标准。通过分析缺陷的灰度直方图,发现缺陷部分与背景间存在显著灰度差异,转而使用三种阈值分割技术进行实验,结果表明迭代式阈值分割可以有效地将三种缺陷分割出来。然后通过形态学滤波去除图像中细小的干扰项,使电缆缺陷图像达到了缺陷特征提取的标准。基于轮廓跟踪法对电缆缺陷进行轮廓追踪,并通过扫描连通域完成缺陷区域的标记,提取出了缺陷的面积和周长特征,并进行了最小尺寸缺陷识别实验,结果表明本文设计可以对1mm2以上尺寸缺陷进行识别。基于支持向量机完成了缺陷信息的分类训练,结果表明文中算法对缺陷综合识别准确率达到93.3%。
论文摘要模板范文模板三：基于视频数据的托辊异常检测研究
矿山运输中,带式输送机是煤炭工业广泛使用的运输设备,带式输送机在运行过程会出现各种各样的异常,给煤矿生产和工作人员安全带来隐患。托辊作为带式输送机数量最多的部件,由托辊异常所引起的带式输送机异常占总异常的1/3左右。本文通过对托辊异常种类和成因机理深入分析,针对已有异常检测过程中存在的问题,设计了托辊异常自动检测方法,主要工作如下。针对已有托辊检测方法中存在的问题,提出基于视频数据的托辊异常检测方法。基于声音的检测方法,卡死托辊无法有效检测到故障信号,漏检严重;基于压力、温度和电压等需要大量传感器进行数据采集的检测方法,传感器的安装和维护成本太高。基于视频数据检测方法主要依据托辊速度反映了托辊运动状态,使用巡检机器人拍摄托辊视频,从视频中估算出托辊旋转线速度,比较估算出的托辊速度和皮带速度实现托辊异常检测,该算法的核心是从采集的视频中估算托辊旋转线速度。针对使用线速度公式计算托辊速度时托辊旋转频率不易直接测量的问题,提出使用快速傅叶变换的时频分析方法计算托辊旋转频率。首先通过提取连续视频帧中托辊灰度纹理特征将托辊周期旋转变化过程转化为一系列随时间变化的周期性数字序列。然后使用快速傅里叶变换FFT将数字序列由时域变换到频域得到对应频谱图,根据频谱图确定托辊旋转频率。针对分步计算托辊速度时、由于误差累积导致的最终托辊速度计算不准确问题,提出使用3D卷积网络端到端对托辊速度进行检测,根据托辊速度和皮带速度比值判断托辊状态,实现托辊的异常检测。实验中使用3D卷积网络提取视频中托辊的时空特征,根据提取特征结果对待测托辊速度进行分类。创建用于深度学习的托辊数据集,采用多种数据集扩充方法将原始数据集扩充为原来的10倍大小,提高了模型的检测精度。最后还使用了五个评价指标对3D托辊速度分类模型进行了评价,模型评价结果满足实验预期。基于视频的托辊异常检测实现了托辊异常的自动化检测,降低了巡检工人的负担,及时发现异常托辊。相比于需要大量传感器的检测方法和基于声音信号特征的托辊异常检测方法,基于视频的检测方法降低了传感器安装和维护难度,提高卡阻托辊检测准确率,确定异常托辊的位置,降低工人维修时二次定位异常托辊的难度和工作量。
论文摘要模板范文模板四：沉浸式虚拟老年认知管理系统的开发及可行性研究
研究目的:本研究调查中国老年人对沉浸式虚拟技术认知管理系统的接受程度及其影响因素。研发基于沉浸式虚拟技术的老年认知管理系统。探索沉浸式虚拟认知评估的可行性。构建基于沉浸式虚拟技术的老年认知干预方案。研究方法:1.沉浸式虚拟技术使用意图的影响因素:基于技术接受度模型,引入了“感知享受”变量,构建中国老年人对沉浸式虚拟现实技术使用意图的影响因素模型。参考国内外文献,编制了“沉浸式虚拟技术使用意图调查表”,对某市级养老院中的55名老年人进行体验后问卷调查。将收集到的数据采用SPSS 22.0和AMOS 23.0进行问卷信效度分析和结构方程模型验证。2.研发基于沉浸式虚拟技术的老年认知管理系统:在文献回顾和结合中国老年人实际需求的基础上,明确沉浸式虚拟老年认知管理系统（CVSM）的设计思路。组建研发团队,采用Unity 3D游戏引擎、C#语言编程、3DSMax建模软件和Photoshop软件进行系统研发。3.沉浸式虚拟认知评估的可行性:选取2020年8月到2020年12月入住某市级养老院且符合入组标准的轻度AD患者19例,MCI患者15例和正常人19例。收集患者的一般临床资料,进行沉浸式虚拟认知评估及神经心理学测评,包括简易精神状态检查（MMSE）、蒙特利尔认知评估表（Mo CA）、听觉词语学习测验（AVLT）、形状连线测验（STT）和符号数字转换测试（SDMT）。使用SPSS 22.0统计学软件进行数据分析。4.构建沉浸式虚拟认知干预方案:行动研究小组充分参考国外沉浸式虚拟认知干预方案,初步拟定沉浸式虚拟认知干预方案。采用目的抽样法,选择福州市某市级养老院的31例轻度认知障碍和轻度痴呆患者。开展3轮行动研究对沉浸式虚拟认知干预系统和干预方案进行升级和修正。采用定性和定量的方式收集资料并通过SPSS 22.0进行统计分析,以评价沉浸式虚拟认知干预的有效性及可行性。研究结果:1.本研究引用了台湾学者刘芳等人设计的技术接受度量表,共包括感知易用性、感知有用性、感知享受、用户体验和使用意图5个维度,并进行信效度检验,克朗巴赫系数为0.929,量表5个维度的组合信度（C.R.）均大于0.7,且平均方差抽取量（AVE）均大于0.5。线性回归分析和中介效应分析发现,感知易用性、感知有用性、感知享受和用户体验对行为意图均有统计学意义（P=0.007）;感知易用性对感知有用性存在显著影响（P<0.001）;感知享受对感知有用性存在显著影响（P<0.001）;感知有用性在用户体验和行为意图中起到显著中介作用。2.本研究成功研发了沉浸式虚拟老年认知系统（CVSM）。该系统模拟超市场景,利用3DSMAX建模技术为患者呈现立体真实的视觉感官。该系统分为操作学习、VR认知评估和VR认知训练三个基本功能模块。包含用户注册登录、交互式学习和难度进阶等功能。目前,该系统正在申请计算机软件著作权和国家发明专利。3.沉浸式VR认知评估可行性评估结果:（1）正常人、轻度认知障碍和痴呆三组间神经心理学评估结果（Mo CA、MMSE、AVLT、STT和SDMT）存在显著差异（P<0.05）。（2）三组间VR认知评估指标（正确商品数量、任务完成时间、正确商品类型和正确支付）存在显著差异（P<0.05）。（3）三组患者在沉浸式VR认知评估任务中正确商品数量、正确商品类型与MMSE、MOCA、AVLT、SDMT评估结果呈正相关（P<0.05）,与STT评估结果呈负相关（P<0.05）;任务完成时间与MMSE、MOCA、AVLT、SDMT结果呈负相关（P<0.05）,与STT指标呈正相关（P<0.01）;正确支付与MMSE、MOCA、AVLT呈显著正相关（P<0.05）;购买非清单商品与MMSE、SDMT存在显著正相关（P<0.05）。（4）判别正常人和轻度认知障碍患者的最佳VR认知评估组合为“任务完成时间&正确支付&购买非清单商品&正确商品类型”。正确判别率为87.9%,敏感度和特异性分别为93.33%和83.33%。（5）正确商品数量指标可用于判别轻度认知障碍和轻度痴呆患者,正确判别率为85.3%,敏感度和特异性分别为94.74%和73.33%。4.行动研究结果:本研究共招募31例轻度认知障碍和轻度痴呆患者开展了3轮行动研究。每轮行动研究4周共12次沉浸式虚拟认知干预。最终,本研究对CVSM的认知训练功能进行了升级（CVSM1.0—CVSM2.0—CVSM3.0）。同时,构建了适用于中国老年认知障碍患者的沉浸式虚拟认知干预方案。量性资料统计分析表明,干预后三轮患者整体认知（Mo CA,MMSE）得分和其他各认知域得分（AVLT、STT、SDMT）较前均有显著地改善（P<0.05）。三轮患者干预前后测量的压力感知（PSS）、生活质量（QOL-AD）和抑郁（GDS）得分差异没有统计学意义,但呈现向好趋势。研究结论:1.感知易用性、感知有用性、感知享受和用户体验是影响中国老年人接受沉浸式虚拟技术认知管理系统的主要因素。其中,感知有用性的影响更为明显。因此,未来以老年人为主要用户群体的沉浸式虚拟系统应注重系统的易用性、科学性和趣味性。2.本研究设计研发了沉浸式虚拟老年认知管理系统,可为老年人提供认知评估和认知干预于一体的认知管理平台。3.沉浸式VR认知评估可作为区分正常人、轻度认知障碍和轻度痴呆患者的新型认知评估工具。沉浸式VR认知评估的各项指标与神经心理学测评结果存在不同程度的相关性,可为轻度认知障碍和轻度痴呆患者的早期认知筛查提供临床依据。4.本研究采用行动研究法,对CVSM系统的认知训练功能进行迭代升级,并完善了沉浸式虚拟认知干预方案。按照沉浸式虚拟认知干预方案为轻度认知障碍和轻度痴呆患者开展认知干预。沉浸式虚拟认知干预可以改善老年人整体认知水平以及各个认知域功能。沉浸式虚拟认知干预的趣味性可以增强老年人对认知干预的依从性。
论文摘要模板范文模板五：“互联网+”婴幼儿斜视远程诊疗模式的建立与应用价值评估
背景:婴幼儿斜视是斜视患儿群体中较特殊的一种斜视类型。由于患儿年龄小,不能配合检查,若斜视问题不能被及时发现并获得有效的干预,或治疗后没有规律复诊,导致医生不能及时对治疗效果进行评估或调整治疗方案,可能会严重影响视觉功能发育,甚至影响生活质量。但因婴幼儿斜视患儿回院复诊率低,导致了婴幼儿斜视中远期治疗效果欠佳。能否找到合适的办法,使得斜视患儿无需往返医院就能复诊,并能获得与在医院就诊相似的诊疗效果?基于互联网的远程诊疗能否实现对“婴幼儿斜视患儿实施全疗程的远程管理”,从而解决斜视病人“看病难、看病贵”的难题?目前,尚未见相关文献报道。目的:通过研究“有效斜视远程定量诊断的标准化眼位图像”的构成要素,制定获得眼位图像采集的标准化操作流程;通过将“计算机辅助斜视客观定量诊断技术”运用于远程诊疗标准化眼位图像,建立可替代面诊的“斜视专科检查手段”;并在此基础上建立“互联网+”婴幼儿斜视远程诊疗模式及互联网远程诊疗互动平台。通过对真实世界中“互联网+”婴幼儿斜视远程诊疗模式进行评估,验证其应用价值。方法:一、“互联网+”婴幼儿斜视远程诊疗模式的平台搭建研究1.在建立2019年1月至2021年1月婴幼儿斜视患儿的眼位图像数据库基础上,通过临床经验结合逻辑推理的方法,对“有效斜视远程定量诊断的标准化眼位图像”的构成要素进行研究及验证,并制定眼位图像采集的标准化操作流程。2.将本课题组前期研究成果“计算机辅助斜视客观定量诊断技术”,应用于“有效斜视远程定量诊断的标准化眼位图像”数据库,根据眼位状态算法,研究可替代面诊且适合远程诊疗的“斜视专科检查手段”。3.通过适合远程诊疗的“斜视专科检查手段”,建立“互联网+”婴幼儿斜视远程诊疗模式,并完成平台的搭建。二、“互联网+”婴幼儿斜视远程诊疗模式的应用价值评估1.回顾性分析从2019年1月至2021年1月,婴幼儿斜视患儿术后1周、术后1月、术后3月、术后6月、术后1年的门诊复诊率,研究“面对面”诊疗复诊的依从性。2.以“面对面”诊疗为金标准,将“互联网+”婴幼儿斜视远程诊疗与金标准做对比,研究两种诊疗方式在“定性诊断”、“定量诊断”及“制定治疗方案”方面的差异性,分析远程诊疗在“定性诊断”、“定量诊断”及“制定治疗方案”方面的敏感度和特异度,并评估其应用价值。3.收集所有远程会诊病例资料,通过描述性分析对患儿就诊费用等情况进行整理,评估远程诊疗社会经济效益。结果:一、“互联网+”婴幼儿斜视远程诊疗模式的平台搭建研究1.整合眼位图像,建立“无效眼位图像”（861幅）与“有效眼位图像”（1460幅）数据库。通过对“无效眼位图像”进行分析,总结产生“无效眼位图像”的原因有:“头部不正”共268例（占31.13%）;“面部不对称”共543例（占63.07%）;“不注视”共279例（占32.4%）;“上睑遮盖角膜反光点”共65例（占7.55%）;“没有露出双侧耳朵”共224例（占26.02%）;“拍摄距离过远”共53例（占6.16%）;“拍摄时对焦不清晰”共198例（占23.00%）;“拍摄镜头没有与眼睛在同一水平线上”共164例（占19.05%）;“没有打开手机或相机闪光灯拍摄”共217例（占25.20%）。2.根据“假言命题推理规则”与“等价命题推理规则”,推理出“有效斜视远程定量诊断的标准化眼位图像”的构成要素:图像画面清晰、亮度适中,正面近照,图像中头部大小适中、头部端正、双侧耳朵对称、注视眼处于水平线、角膜映光点清晰可见。3.制定眼位图像采集的标准化操作流程:图像采集要求:（1）选择光线亮度适中的室内环境;（2）拍摄距离范围为35～50cm;（3）拍照时需使用闪光灯（强制闪光模式）;（4）拍摄者正面面对患儿;（5）患儿可选择站立或坐立位,身体保持直立,头部保持端正（需要露出双侧耳朵、保持双耳对称）（家长可在患儿身后扶正其头部）;（6）保持照相机或手机镜头与患儿眼部在同一水平线上;（7）拍照时确保患儿的眼睛注视镜头、上眼睑不遮盖瞳孔。图像采集顺序:（1）拍摄第一眼位（正面注视镜头）的图像:若患儿无需戴眼镜,则拍摄裸眼图像,若患儿戴眼镜,则需同时拍摄裸眼及戴眼镜的图像,每种图像各拍摄3～5张;（2）拍摄单眼注视的图像:分别拍摄遮盖左眼和右眼的图像各1张;（3）拍摄眼球九方位的图像:家长扶正患儿的头部,分别拍摄患儿眼球向正前方、右上方、正上方、左上方、右侧、左侧、右下方、正下方、左下方运动的图像,拍摄过程中需保持头部不动,可借助玩具吸引患儿注意力,在拍摄右下方、正下方、左下方的眼位图像时,可将患儿上眼睑向上方提起,充分暴露球结膜。图像质量检测:图像清晰,距离适中,头部端正,双耳对称,至少有一眼注视镜头,角膜映光点清晰可见。4.建立了一个针对斜视病人的远程诊疗模式,即医生与家长使用同一款可基于不同平台的应用程序,通过互联网进行诊疗活动。家长以“眼位图像采集的标准化操作流程”为指南,借助手机或数码相机拍摄斜视患而的眼位图像,并上传至应用程序。医生通过询问病史,并根据家长提供的患儿眼部图像,运用“远程斜视专科检查手段”,对斜视患儿做出诊断、制定治疗方案,并可进行术前评估、手术方案设计以及诊疗效果评估,实现对斜视患儿全疗程的远程管理模式。并在此基础上,提供了一个闭环式互联网远程诊互动平台。二、“互联网+”婴幼儿斜视远程诊疗模式的应用价值评估1.“面对面”诊疗复诊情况分析:术后1周、术后1个月、术后3个月、术后6个月、术后1年的复诊率分别为81.51%、53.39%、39.80%、35.44%、44.78%（χ2=57.326,P<0.001）,总体复诊率呈下降趋势,不同时间段复诊率的差异具有统计学意义。2.对不同来源地区的复诊情况分析:来源于广州地区术后1周、术后1个月、术后3个月、术后6个月、术后1年的复诊率分别为86.27%、52.94%、43.48%、32.43%、38.71%;来源于广东省内（广州市外）术后1周、术后1个月、术后3个月、术后6个月、术后1年的复诊率分别为84.48%、56.14%、35.56%、43.24%、45.16%;来源于广东省外术后1周、术后1个月、术后3个月、术后6个月、术后1年的复诊率分别为40.00%、40.00%、42.86%、0.00%、80.00%。3.“互联网+”婴幼儿斜视远程诊疗“定性诊断”的灵敏度为84.00%,特异度为87.50%,认为远程诊疗与“面对面”诊疗在有“定性诊断”方面较高的一致性,且具有较高的灵敏度和特异度。4.“面对面”诊疗与“互联网+”婴幼儿斜视远程诊疗的“定量诊断”对比,P=0.283,两种诊疗方式在“定量诊断”中不存在差异。“互联网+”婴幼儿斜视远程诊疗的“定量诊断”ROC曲线下面积为0.875（P<0.001）,敏感度为0.813,特异度为0.951,认为远程诊断具有良好的诊断准确性。5.“互联网+”婴幼儿斜视远程诊疗“制定治疗方案”的灵敏度为77.78%,特异度为93.75%,认为远程诊疗与“面对面”诊疗在“制定治疗方案”方面有较高的一致性,且具有较高的灵敏度和特异度。6.本研究中57位患儿,16例来自广州市内,36例来自广东省内（广州市外）,5例来自广东省外。每次远程会诊可减少医疗费用总计70576.36元,其中直接医疗费用总计11742元,间接医疗费用总计58831.36元。每次远程会诊人均可节省医疗费用1159.07元,广州市内人均节省费用为832.14元,广东省内（不含广州市）人均节省费用为1265.12元,广东省外人均节省费用为2342.96元。结论:1.本研究按照逻辑推理的法则,推理出“有效斜视远程定量诊断的标准化眼位图像”的构成要素,制定了“眼位图像采集的标准化操作流程”。2.本研究验证了根据“有效斜视远程定量诊断的标准化眼位图像”构成要素所形成的“眼位图像采集的标准化操作流程”是可靠的,且所采集的图像,都可以满足远程斜视定量诊疗的要求。3.本研究把“计算机辅助斜视客观定量诊断技术”,运用于对远程获得的斜视患儿眼位图像进行斜视度数计算,并且证明该技术在斜视远程诊疗中的应用具有较高的有效性和可靠性。4.本研究基于“互联网+”婴幼儿斜视远程诊疗模式,搭建了闭环式“互联网+”婴幼儿斜视远程诊疗平台,可以满足对婴幼儿斜视患儿实施全疗程的远程管理。5.“互联网+”婴幼儿斜视远程诊疗与“面对面”诊疗,在对婴幼儿斜视病例的“定性诊断”、“定量诊断”及“制定治疗方案”方面均有较高的一致性,且具有较高的灵敏度和特异度。表明本研究创立的“互联网+”婴幼儿斜视远程诊疗在诊断和治疗方案制定方面是可靠和有效的。6.婴幼儿斜视患儿门诊复诊依从性低,应用“互联网+”婴幼儿斜视远程诊疗可以使得患儿及家属无需辗转奔波,节约就诊时间,减轻患儿家庭的经济负担,在一定程度上缓解“看病难、看病贵、频繁复诊困难”等社会问题。
计算机论文摘要模板范文已经提供，大家一定要多参考学习，然后根据自己研究的课题方向，以及查阅的文献资料，写出相应的论文摘要。如果有论文写作指导需求，欢迎随时在线咨询。
