豆豆侠3
原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范 最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。 目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。 关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。 许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。 为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。 另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。 最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。 我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。 为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。 我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层 在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。 我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为 其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为 最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失 受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。 对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子 约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。 第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。 需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据 我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。 我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。 在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。 首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。 在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。 我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。 在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。
雨田里得麦圈
继续医学教育对神经介入技术推广的作用论文
［摘要］ 目的探讨继续医学教育(CME)在神经介入技术推广中的作用。方法回顾分析安徽医科大学第一附属医院自2013年起举办的神经介入基础培训班与脑血管疾病微创治疗新进展学习班的学员资料、培训内容、培训效果等。结果参加神经介入基础培训续的32名学员中，19名未开展神经介入技术的医师逐渐开展相关工作，13名已开展神经介入技术的学员在诊疗的过程中更加规范化。参加脑血管疾病微创治疗新进展班的185名学员均能对神经介入技术的新进展、发展方向等有更准确的认识。结论CME在神经介入技术推广中具有重要作用。
［关键词］ 神经介入;培训班;学习班;继续医学教育
继续医学教育(continuingmedicaleducation，CME)是指完成医学院校基本医学教育后，以新知识、新理论、新技术和新方法为主要内容的终身教育。CME主要面向已取得执业医师执照并在临床上工作的医务人员，以提高自身业务水平，更好的为临床服务［1－2］。培训班和学习班是CME中的重要组成部分，自2013年起，安徽医科大学第一附属医院神经外科连续举办4期神经介入基础培训班，2014年、2015年共举办了两届脑血管疾病微创治疗新进展学习班(2014年为省级CME项目，2015年为CME项目)，CME项目的实施促进了神经介入技术的推广，现报道如下。
1对象与方法
培训对象
培训对象为已开展或拟开展神经介入技术的神经外科、神经内科、介入科医师以及从事神经介入围手术期诊疗的医师。
方法
神经介入基础培训班每年举行2期，每期招生学员8名，学习时间为5d。培训形式分为理论授课、手术观摩、病例讨论、模拟人操作。理论学习1d，授课内容包括脑血管的解剖、脑血管病造影术、神经介入术中的放射线防护、神经介入术术中术后的护理、各种新技术在脑血管病中治疗的应用等。手术观摩2d，参加培训人员全程参加手术过程，包括围手术期管理、术前病例讨论、手术中影像学的学习、手术后再行集中讨论。病例涵盖了脑动脉瘤、脑血管畸形、脑缺血病等相关脑血管病的治疗。模拟人操作2d，每位学员需亲自完成模拟人预设置相关病例的救治，同时了解各种神经介入材料的性能。培训结束后进行考核，考核合格后授予培训合格证书。
脑血管疾病微创治疗新进展学习班每年举办1届，学习时间为2d，每届招收学员为100名。学习内容包括:通过学术交流和国内外知名专家的讲课，让学员了解脑血管疾病微创治疗的最新国内外进展;通过多媒体介绍脑血管疾病微创治疗技术，让学员了解微创神经外科技术再脑血管外科中的应用方法;通过实时手术演示，为参会学员直观学习脑血管疾病的微创治疗，掌握常见脑血管疾病如脑动脉瘤、脑动静脉畸形、高血压脑出血等微创外科治疗方法;让基层神经外科医师掌握脑血管疾病规范化诊断和治疗。培训结束后进行考试，考试合格后分别授予省级或者国家级CMEI类学分。
2结果
神经介入
基础培训班2013年开始共举办4期神经介入基础培训班，招收学员32名，分别来自本省30家各级医院，其中三级甲等医院11家，三级乙等医院一家，二级甲等医院18家，包括神经外科、神经内科、外科重症监护室等科室医师。主任医师1名，副主任7名，主治医师22名，住院医师2名;年龄28～46岁，平均年龄岁;培训学员均为学士以上学历，其中博士2名，硕士14名。
脑血管微创治疗
新进展学习班脑血管微创治疗新进展学习班共举办2期，涵盖各地省级、地市级以及县级医院，共有185名学员参加，其中三级甲等医院医师76名，三级乙等医院23名，二级甲等医院86名。神经外科医师161名，占;神经内科医师19名，占;介入科、急诊科、外科重症监护室等相关科室医师共5名，占。
培训效果
参加神经介入基础培训班的32名学员中，13名已开展神经介入技术的学员，在培训结束后相继规范开展了神经介入新技术、新项目，包括脑动脉瘤血管内介入治疗、脑血管畸形介入治疗以及急诊脑动脉取栓术，同时减少了相关技术操作带来的并发症;19名以前未开展此项工作的学员在培训后即陆续开展脑血管造影术。参加脑血管微创治疗新进展学习班的185名学员均能对神经介入技术的新进展和发展方向有更准确的认识，同时后期我本院也经常对培训学员遇到的疑难病例给予会诊或手术指导，进一步提高学员的神经介入技术水平。
社会影响
神经介入基础培训班、脑血管疾病微创治疗新进展学习班2个CME项目，对我省大量神经介入医师的理论知识进行了有效的补充，提高了动手能力，使我省13家县、市级医院的'神经介入从无到有，已开展神经介入的75家县、市级医院从粗到细，提高了我省神经介入技术的整体水平。大量脑血管病患者在当地就能得到及时有效救治，提高了脑血管病的诊治效果，同时也减轻了患者的经济负担，获得了良好的社会效益。
3讨论
脑血管病为病死率最高的疾病，具有发病率高、发病急、致死致残率高及救治时间窗短等特点，早期手术的患者往往可以得到更好的疗效、更低的并发症［3］。虽然传统的开颅手术技术日益成熟，但随着神经介入技术及神经介入材料的发展，脑血管病的介入治疗以其独特的微创性，已逐渐成为脑血管病治疗的主流，包括急性缺血性脑卒中、大部分动脉瘤、动静脉瘘等治疗，血管内介入已成为首选［4－6］。安徽省医疗水平欠发达，脑血管病介入治疗开展较晚，基层医院技术水平尚有很大不足。安徽医科大学第一附属医院神经外科是安徽省最早开展脑血管病介入的科室，师资力量雄厚，拥有教授、副教授、研究生导师多名，具有丰富的理论授课经验;在全省范围内率先开展了脑动脉瘤、脑动静脉畸形、脑动静脉瘘等血管病的介入治疗，积累了丰富的临床经验。医师学习新技术的过程中往往存在一个学习曲线，即需要一个熟悉和经验积累的过程［7］，神经介入与以往临床熟悉的外科手术及其他部位介入手术有很大的不同，除了操作上要求更为精细以外，还需要影像学知识的通汇贯通。此外，神经介入手术的围手术的处理，以及手术中意外的处理均不同于一般手术。因此，需要临床医师具备多学科知识，而缩短这一曲线的最佳方法就是进行技术培训及理念灌输，即理论学习、参观交流、实践动手三步走。我院神经介入培训班、脑血管微创治疗进展学习班正是上述理念的良好体现，其主要体现在以下方面:第一，为学员提供了全国以及省内知名的神经介入专家的理论讲座以及面对面的交流机会;第二，学员自己制定讲课课件，为学员与学员之间提供互相学习以及交流的机会;第三，让学员全程观摩神经介入病人的术前准备、术中方案的制定、手术过程、术后治疗方案的设计;第四，引进了先进的模拟人，让学员可以实战演练，大大提高学员的学习兴趣以及效率。通过对神经介入培训班及脑血管微创治疗进展学习班的CME项目学员的随访，大部分学员受训后陆续开展了神经介入技术，与同行之间的交流大大增加，CME在神经介入技术的推广中具有重要作用。
参考文献
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随着社会的发展和人们道德、价值、法律观念的增强,现代社会要求一名合格医生应该具备丰富的专业知识同时具备良好的个人素质。医生应该本着严于律己的精神不断学习完善自己,提高个人的素质,而医学生的素质教育为其形成良好的职业素质打下了重要的基础。下面是搜索整理的临床医学论文题目大全105个，供大家参考阅读。临床医学论文题目大全一： [1]定西市疑似风疹标本ELISA与RT-PCR法检测分析[2]居家吞咽康复操在老年脑卒中患者中的应用及效果观察[3] MR扩散加权成像与不同成像序列联合应用对乳腺良恶性病变定性诊断价值临床研究[4]经静脉内耳钆造影MRI对可疑梅尼埃病的诊断价值[5]基于三种试剂盒分析新型冠状病毒特异性抗体的动态变化[6]基于罗伊适应模式的护理干预对双相情感障碍患者社会缺陷及认知功能的影响[7]驻地医院联合整建制驰援医疗队救治新型冠状病毒肺炎的护理管理实践[8]宫颈癌术后延伸野螺旋断层放疗与固定野调强放疗剂量学比较[9]新型冠状病毒感染患者恢复期肛拭子中SARS-CoV-2核酸检测结果评价[10]数字OT训练系统结合作业疗法对脑卒中患者上肢功能及ADL的影响[11]肌内效贴技术结合针刀治疗卒中后肩痛的临床研究及安全性分析[12]吞咽功能训练配合低频电刺激治疗脑卒中吞咽障碍的临床疗效[13]穴位肌电生物反馈联合rood技术对脑卒中后足下垂患者平衡功能的影响[14]三种不同免疫检验方法检测HIV抗体的价值比较[15]探讨认知护理对高血压性脑出血患者治疗依从性的影响[16]综合护理措施在手术室切口部位感染预防的应用研究[17]气管切开稳定期慢性阻塞性肺病患者的肺康复护理体会[18]优质护理应用于宫颈球囊在足月妊娠促宫颈成熟促进自然分娩的实践效果[19]社区心理护理干预对脑卒中患者康复的影响[20]集束化护理在重症监护室护理中的应用效果分析[21]基于快速康复理念的护理干预对胃癌根治术患者术后恢复的影响[22]鼻内镜下鼻窦开放术治疗慢性鼻窦炎围手术期的临床护理分析[23]试论医务社会工作在静脉输液治疗安全环境构建过程中的作用[24]~(125)I粒子源剂量计算参数模拟研究[25]左氧氟沙星联合哌拉西林/他唑巴坦对产超广谱β-内酰胺酶耐碳青霉烯类肺炎克雷伯菌的防耐药突变浓度及耐药机制的研究[26]2009—2018年浙江省宁波市吸毒人群HIV、梅毒和HCV感染状况及其行为特征[27]临床护理路径在新型冠状病毒肺炎患者中的应用效果[28]沙门氏菌主要流行血清型耐药性的研究进展[29]学龄后腭裂术后语音障碍患者语音训练方法研究[30]不同严重程度认知障碍组脑内血管周围间隙研究[31]多系统萎缩患者轻度认知功能障碍的静息态低频振幅研究[32]脑静息态功能磁共振局部一致性分析在轻度认知障碍患者中的初步研究[33]静息态fMRI评价脑瘫患儿手术前后的脑功能[34]自闭症儿童早期大脑过度发育的sMRI研究[35]老年重症监护室糖尿病患者血糖难控制的原因分析及护理措施分析临床医学论文题目大全二： [36]磁共振血管造影侧枝血管在卒中机械取栓术后预后中的应用价值[37] T单体素磁共振波谱成像离体及在体检测2-羟基戊二酸效能初探[38]基于心脏磁共振特征追踪技术的高血压患者早期左房功能障碍的定量研究[39]心脏磁共振成像技术对OSAHS患者心脏的研究[40]IVIM-DWI技术对前列腺癌内分泌治疗效果的应用研究[41]骨折内固定术后复查MAVRIC-SL序列去金属伪影的研究[42]大脑中动脉闭塞致缺血性脑卒中患者FVH-DWI匹配性与预后的相关性分析[43]磁共振动态增强成像联合扩散加权成像对乳腺良恶性疾病鉴别诊断价值[44]磁共振诊断精囊腺囊肿并结石1例[45]干燥综合征腮腺MRI的研究进展[46]磁共振弹性成像技术对肝纤维化诊断的新进展[47]重症胰腺炎并发腹腔高压的影像学研究进展[48]腹针加头针联合艾司唑仑片治疗原发性失眠45例[49]康复护理在颅脑损伤中的应用[50]骨科术后患者康复锻炼的重要性[51]X光片和多排螺旋CT、MR对骨关节创伤的诊断对比[52]急性心肌梗死合并完全左束支阻滞的心电图诊断价值[53]二维联合三维超声在胎儿唇腭裂中的应用价值[54]心脏超声与心电图对高血压性心脏病的诊断效果及检出率影响分析[55]浅析CT影像学技术应用于周围性小肺癌中的诊断价值[56]胎儿肢体及手足畸形产前超声诊断及图像分析[57]CT三维重建对微小肺癌早期诊断的价值[58]眼内肿瘤超声弹性成像的鉴别诊断价值[59]临床与影像护理的有效配合对脑卒中患者磁共振检查中的作用分析[60]低、高频探头超声联合在急性阑尾炎诊断中的应用[61]肝纤维化分期诊断中磁共振弹性成像技术的临床应用[62]小儿肾病综合征并肺动脉栓塞的CT表现及临床护理[63]腹部CT检查对诊断结肠肿瘤性肠梗阻的价值[64]CT增强扫描中离子型与非离子型碘造影剂副反应对比效果分析[65]磁共振弥散加权成像和动态增强诊断前列腺疾病临床效果观察[66]临床护理路径(CNP)标准在CT增强护理中的应用疗效分析[67]核磁共振波谱检查在前列腺癌诊断及病情判断中的应用疗效分析[68]老年终末期肾病患者腹膜透析对肾功能及心功能的影响[69]百里醌通过激活SIRT1/STAT3通路对脓毒症所致大鼠肝损伤和糖代谢紊乱的保护作用[70]艾滋病模型中关键指标SIV DNA绝对定量微滴式数字PCR技术的创新应用临床医学论文题目大全三： [71]113例肠杆菌科细菌血流感染临床特征与病原分析[72]多模态多维信息融合的鼻咽癌MR图像肿瘤深度分割方法[73]断层径照治疗局部中晚期下咽癌的剂量学研究[74]尼帕病毒Taqman qRT-PCR检测方法的建立[75]利用宏基因组纳米孔测序方法检测模拟临床样本中的基孔肯雅病毒和辛德毕斯病毒[76]三维全容积成像技术评价高血压是否合并超体重患者左心室容积及收缩功能[77]康复者血浆治疗新型冠状病毒肺炎疗效分析1例[78]辽宁省社区老年高血压患者自我管理能力和生活质量的相关性[79]批量新型冠状病毒肺炎患者救治护理工作实践与思考[80]重症监护室肺癌患者拔管后经鼻高流量氧疗与储氧面罩吸氧有效性的比较[81]血液透析、腹膜透析及肾移植对终末期肾病患者生存质量的影响及影响因素分析[82]应用PDCA循环法护理神经外科手术患者的效果[83]方舱CT技术进展与临床应急使用现状[84]应用上肢康复操视频对乳腺癌改良根治术后患者生活质量的干预效果[85]发热门诊与隔离病房无缝隙对接在疑似新冠肺炎患者管理中的效果研究[86]快速康复护理对骨折术后患者康复的影响研究[87]血清C肽与糖化血红蛋白检验诊断糖尿病的临床效果评价[88]优质护理措施在小儿糖尿病酮症酸中毒治疗中的应用分析[89]综合护理对糖尿病甲状腺癌患者术后临床疗效及相关内分泌激素水平的影响[90]社区糖尿病患者管理流程的探讨[91]老年糖尿病疾病护理管理中应用优质护理的效果评价[92]品管圈在提高居家胰岛素笔废弃针头回收率中的应用[93]目标策略的针对性护理干预在老年阑尾炎合并糖尿病患者围手术期中的应用观察[94]糖化血清白蛋白检测在糖尿病血液透析患者中的临床意义[95]电话随访联合IMB模型的健康教育对初诊2型糖尿病患者治疗依从性及自护能力的影响[96]综合性护理对老年糖尿病合并心律失常行心脏起搏器置入术后患者心理状态及生活质量的影响[97]糖尿病患者的内科综合护理干预方法及其有效性分析[98]全面护理干预在结石性胆囊炎合并2型糖尿病患者围手术期中的应用观察[99]目标性护理干预在肺癌合并糖尿病围手术期的应用研究[100]探讨护理对策及生活方式指导对糖尿病性脑血管疾病的影响[101]72例2型糖尿病患者腹腔镜下胃旁路手术治疗后的护理[102]健康行动过程取向理论指导下的护理干预在妊娠期糖尿病患者中的应用观察[103]静脉微量泵应用前列地尔注射液治疗糖尿病下肢血管病变中不良反应的观察及护理对策[104]动态血糖监测指导下的个体化营养联合瑜伽运动在妊娠期糖尿病患者中的应用观察[105]整体护理在糖尿病肾病血液透析患者中的临床价值分析以上就是关于临床医学论文题目大全的分享，希望对你有所帮助。
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葳蕤9999 4人参与回答 2023-12-11 PCR技术是一种体外酶促合成、扩增特定DNA片段的方法。下面是我整理的关于pcr技术论文，希望你能从中得到感悟! 技术的研究进展 摘要 PCR技术是一种体外酶促
垂杨紫陌 2人参与回答 2023-12-09 三坐标测量技术广泛应用于机械制造、电子、汽车和航空工业中。下面是我为大家精心推荐的三坐标测量技术论文，希望能够对您有所帮助。 基于三坐标测量仪的精密测量技术研究
幸福航海家 2人参与回答 2023-12-05 