医学综述精品(七篇)

序论：写作是一种深度的自我表达。它要求我们深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隐藏在内心深处的真相，好投稿为您带来了七篇医学综述范文，愿它们成为您写作过程中的灵感催化剂，助力您的创作。

篇(1)

检验设备购置无序化，不能有效地发挥作用随着医学检验技术的发展，医生和患者对检验信息的认可度提高，特别是在诊疗过程中，检验收入占医疗收费的比重增加，医院开始竞相购置检验设备。但在购置过程中忽视了医院的规模和相关患者的数量，设备购置后往往不能有效地发挥其作用，出现了设备闲置的现象，造成资金的巨大浪费。一些个体诊所也盲目购置检验设备，有的甚至已超过乡镇医院的配备，但投入的设备往往因无专业人员操作和合理的保养，无法得到合理应用，大多成为摆设。

检验专业人才缺乏，检验人员多无从业资格通过调查，在乡镇一级检验科中，具备检验专业资格的从业人员稀缺，大部分医院是由其他专业转行的，干临床的有，干护理的有，干司药的有，有的甚至身兼数职，都是经简单的培训后直接上岗，没有经过正规的检验学习，科班出身更是少之又少，有些诊所甚至会雇用无医学相关知识的人员充当化验员。这些人员由于缺乏必要的专业知识，对检验工作一知半解，无法保证检验工作的正常进行。没有普遍开展质量控制工作，无法保证检验质量在我县21个乡镇中，没有一所乡镇级医院参加市及以上医学检验室室间质量评价活动，有些只开展了室内质量控制但做得并不完善，有些甚至不知质控为何物，个体诊所质控更是一片空白。各医院间各自为战，没有可以参照的标准，根本无法保证检验结果的正确性和准确性，患者转诊就医往往需要重复检查，差错事故也时有发生。

上级卫生主管部门应加强农村基层医院检验工作的监管，正确指导各级医院按自身规模特点，有针对性地开展医学检验工作，不可盲目上设备、开项目。有些不具备最基本条件的诊所，不应让其开展医学检验工作，这是对广大患者负责，也是为了有效地减少不必要的医疗纠纷。各级医院领导也要增强对检验工作重要性的认识，加强检验科基础建设，完善科室管理，真正使医学检验在临床诊疗过程中发挥其应有的作用。加强基层检验专业技术队伍建设，提高从业人员的专业技术素养。检验专业不同于其他医学专业，每年毕业的人员相对较少，一般都去了县市级医院，有些毕业生改行去了公司企业，做起了科研、销售，回到农村发展的毕业生很少，非专业人员从业也就成为一种必然现象。但不能因这些客观原因的存在降低基层医学检验的准入门槛，各部门应积极创造条件，逐步提高医学检验从业人员的专业素养，力求合法执业。这就要求卫生行政部门和各级医院，有意识地加强检验从业人员的专业技术培训。我县曾开办几期基层检验从业者培训班，根据基层特点，编发印制了《检验技术手册》，对基层检验从业者的技术提高起到了积极的作用。上级医院应主动担负起基层检验人员的培养和指导工作，对检验科建设提出合理化建议，从技术、设备等方面加强对基层医院的支持。上级医院要为基层人员提供学习和进修的机会，定期派员到基层现场指导，并建立长期有效的对口支援机制，让基层检验科规范、健康地发展。为了有效地提高基层检验工作质量，我县专门制定了相关制度，县级各医院与乡镇医院建立了长期的帮扶对子，定期派员到各乡镇实地工作，用自己的专业知识指导各检验科的工作，起到了较好的效果。为解决基层检验质量问题，应引导相关人员增强质量意识，开展室间质评活动。鉴于基层检验工作的实际情况，往往不具备参加市、省级室间质评的能力。针对这种情况，卫生行政主管部门应会同县级医疗单位，成立本县内的室间质量评价体系，让基层医院参与进来，定期评价，适时指导，使基层检验工作真正有章可循，提高检验结果的准确性，保证检验工作的正常进行。

作为医疗体系的一部分，检验工作的优劣直接影响到基层医疗质量的好坏。现在，农村合作医疗已在全国普及，广大农民渴望高质量的医疗服务，而检验结果的准确性无疑是对医疗质量的有力保证。由于受各方面条件的限制，基层医学检验工作开展得并不尽如人意，而存在的诸多问题也难以在短期内得到有效解决，这就要求卫生行政部门充分发挥监管职能，建立长效机制，正确引导基层医学检验工作有序、规范、健康地开展。各级医院、诊所也应加强对检验工作重要性的认识，创造条件，切实提高检验质量，让医学检验工作在农村基层真正地造福于广大患者，让广大农民朋友切实享受到高质量的医疗健康服务。

作者：吴飞 任菲 单位：苍山县中医医院

篇(2)

国内外医学人文素质教育综述

目前，世界各国都十分重视医学人文素质教育，以适应现代医学模式的转变，注重把基础医学和医学人文素质教育，医学人文教育培训和医师人文执业技能培训有机地结合起来，培养适应现代医学模式的医学人才。

1 国外医学人文素质教育状况

许多国家医科院校对人文素质教育十分重视，将医学专业、医学人文精神和文化素质教育融为一体。美国大多数医科院校把医学人文课程与医学本科专业课程融合，使医学人文素质教育贯穿医学教育的全过程，医学人文素质教育的内容深度逐年加深，广度逐年拓展。英国高等医科院校对医学生的人文素质教育要求很高，实现医学人文社会科学与医学自然科学相互包容渗透，交叉融合教育。法国高等医学院校的医学人文素质教育，一直贯穿于医学专业大学六年的学习过程中，使人文素质教育渗透医学生在校的学习全过程，以坚定医学专业思想、提升医学人文素质。日本大多数医学院校对医学人文素质教育有明确规定，医学生在校期间医学人文素质必修课低于规定学分，就不予毕业。国外医学院校对人文素质教育与医学专业教育同等对待，要求较为严格。

篇(3)

针对军校学生，有其独特原因，主要可以归纳为以下两个方面。利益的诱惑学生在成长的过程中，都会形成一些基本的道德观念，包括不盗窃、不撒谎、讲信誉等。同时，他们在生活中又面临着各种各样的诱惑，诱惑以各种面目出现，不断冲击其诚信道德的底线。“利”几乎对所有的人都具有诱惑力，能够使人做出违背诚信的行为，大都存在较大利益的驱使［1－3］。对大学生来讲，从进校的那一天开始，他们想得最多的就是毕业分配和就业，毕业后的去向就是他们现阶段最大的“利益”。与地方高校大学生相比，军校学生就业的渠道少、选择少，主要面向部队基层，攻读研究生的比例和几率较少，且分配是指令性的。为了树立典型，培养专业扎实、思想过硬的毕业生服务军队和社会，学校鼓励德才兼备的优秀学生攻读研究生，所以把进一步学习的机会与大学期间的学习成绩、表现直接挂钩。但如果教育管理不善，这种分配的单向性会把倡导学科成绩及表现的示范作用变成巨大的利益诱惑，成为学生诚信缺失的外在诱因。

育缺失，诚信体系不健全虽然诚信教育一直是我校思想道德教育的重要内容，但诚信教育的效果却始终不明显。有关诚信教育的内容带有浓厚的政治化、标准化倾向，诚信教育内容空洞，理论与实践脱节，不具体，缺乏可操作性［5－7］。而学生在大学期间主要是在完成各门课程中度过的，涉及学生毕业分配利益的是所有课程和整个大学阶段的政治思想表现，学生的诚信教育缺乏与更多具体课程的结合。可以说学生的失信行为正是由于诚信教育在具体学科教学中缺失、诚信体系不健全、单纯依靠思想道德课程教育造成的。

加强诚信教育的措施诚信教育的关键在于避免形式上政治化、标准化，避免内容上空洞。在军医大学的课程教学中，针对不同的学科特点，选择易于反映学生信用度的环节和切入点，通过提供良好的诚信教育环境，可建立与课程相关的可操作性诚信教育体系。

选择恰当切入点，上好诚信教育第一课虽然现代中学生的思想不可避免地受到社会不良风气影响，但由于我国高考及招生制度的特殊性，使学生在课程学习中只能以诚实、勤奋来赢得进一步的学习机会。但进入大学以后，由于培养目标和考核方式的差异，大学生在课程学习中就可能偏离以前的诚信轨道。医学化学课程是医学生进入大学优先学习的几门课程之一，是开展诚信教育第一课，是确立自我诚信教育的起点。我们从理论教学和实验教学两个方面，选择理论课作业、实验操作、实验记录、实验报告等易于反映出学生信用度的具体环节作为诚信教育切入点。在作业中，通过助教的细致工作，既考查学生作业的完整性，又考查作业完成过程的真实性，从而对学生掌握知识的程度、独立思考能力及过程中体现出的诚信度分别作出评判。在实验操作过程中，以小班的形式，满足每个学生独立操作的条件，考查操作过程的完整性;实验用单独的原始记录本，每次实验结束时对每位学生的原始记录(数据和现象)进行检查;实验报告要求结合实验的实际条件和过程，依据自己的原始记录进行分析和总结，由上课老师结合学生的实验情况对学生的掌握程度和诚信度进行评判。把诚信教育落实到医学化学教学的具体环节中，上好诚信教育第一课。

确立合理的评价标准，营造良好的诚信环境学生的失信行为往往与涉及利益的各种评判过程紧密联系。我们在医学化学教学中选择诚信教育的几个切入点，既是学科成绩评判的重要组成部分，也是课程学习中最能反映诚信度差异的组成部分。在作业中，评判既看内容的完整性，更看过程的真实性。在实验的操作中主要评判操作练习的过程，实验记录主要评判记录的完整性和真实性，实验报告主要考查对实验环节的理解、实验现象的观察和记录及实验结果的分析和总结。整个评判过程更关注学生对知识的理解、对技能和方法的掌握，以及主观能动性的发挥。而把数据的精确性放在次要位置，允许学生在学习中犯错，提供条件让学生在作业和实验报告中反映其真实情况。对那些准确理解本质过程由不慎造成的失误又尊重了实验事实的学生，给予课程学习和诚信度的双重肯定。对未能反映出对内容有较好理解的“突然性”正确结果或带有抄袭性倾向的结果，给予课程学习和诚信度的双重降分。营造良好的诚信环境，把诚信教育落到实处。

篇(4)

摘要：为了找到本研究领域关键问题的切入点，该文对基于盲取证的医学图像检索及语义表达进行了一次广泛的文献调研，并就盲取证、图像检索、医学图像检索以及医学图像语义表达这几个方面进行了详细的文献综述。最后，列举了已有研究尚存在的可以值得切入的几个问题点。

关键词：盲取证；医学图像检索；语义表达

中图分类号: TP309文献标识码: A文章编号：1009-3044(2012)22-5450-04

Research on Medical Image Retrieval and Semantic Expression Based on Blind Forensics: A Review

ZHANG Li-li1, LIU Chang-yu2, 3

(1.Department of Mechanical Engineering, Guangdong Baiyun University, Guangzhou 510450, China; munication & Computer Network Lab of GD, South China University of Technology, Guangzhou 510642, China; 3.School of Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213, USA)

Abstract: In order to find the key problems in such research area, this paper gives a comprehensive literature survey on the medical image retrieval and semantic expression that based on the blind forensics, and reviews detailed from the aspects of blind forensics, image retrieval, medical image retrieval and semantic expression for medical image. At last, this paper lists some valuable research problems.

Key words: blind forensics; medical image retrieval; semantic expression

我国人口众多，医疗手段和诊断水平的高低直接关系到十几亿人口的切身利益，提高我国的医疗水平势在必行。近些年，我国各大医院纷纷引进了大批先进的医学影像设备，如X片、CT、MRI、US、PETCT和SPECT等。这些设备一方面极大的提高了临床和鉴别诊断以及手术和相关研究的水平，另一方面也产生了大量的难于管理的医学图像数据。因此，研究如何高效的管理（例如：图像检索方式）这些海量的医学图像数据是当前的热点之一。

传统的做法是将一般的基于文本的图像检索技术（Text-Based Image Retrieval，TBIR）引入到医学领域中，即采用基于文本（例如：病人姓名、病单号和症状名等）的医学图像检索（Text-Based Medical Image Retrieval，TBMIR）技术来管理这些海量的医学图像数据，以提高检索水平。然而，TBMIR技术存在着许多问题，不仅需要预先对这些海量图像进行人工标注，而且被描述的文本会受到主观因素的影响。为此，研究者在医学应用中引入了基于内容的图像检索（Content-Based Image Retrieval，CBIR）技术。这种基于内容的医学图像检索（Content-Based Medical Image Retrieval，CBMIR）技术由于采用了图像的内在特征来匹配，不需要文本形式的标注，所以极大地提高了在海量数据中快速检索具有类似症状图像的效率。然而，CBMIR本质上是一种基于内容的图像检索，也存在着著名的“语义鸿沟”问题。为此，近些年一些学者研究了基于内容的医学图像语义检索（Content-Based Medical Image Semantic Retrieval，CBMISR）技术。

医学领域需要CBMIR有更加严格的安全机制。虽然目前的计算机网络为远程医疗、远程诊断和远程手术提供了可能，但在利用这些公用网络检索图像时也会存在不少的可以带来灾难性的安全问题，例如：被伪造或篡改过的已确诊的头部MRI等。近些年发展起来的图像取证技术，为解决该问题给出了一种新的途径。图像取证是指对图像的篡改、伪造和隐密进行分析、鉴别和认证，可分为主动与被动两种。主动技术包括防伪技术、防篡改技术和认证技术。被动取证（即盲取证）仅根据待认证的图像本身判断其是否经过伪造处理，不需要事先对数字图像做任何预处理。在医学领域引入盲取证技术，不仅可以鉴别图像的篡改或伪造操作，而且可以提升图像检索效率以及方便图像存储和管理。

1盲取证的研究现状

图像盲取证的主要任务包括：①篡改检测，即判断由成像设备获取的图像是否被恶意修改过，并尽可能的对这些修改区域进行恢复；②来源鉴别，即判断图像的出处（如：成像设备的品牌和型号等），并在可能的情况下识别这些成像设备。因此相应的盲取证研究现状就分为篡改检测的研究现状和来源鉴别的研究现状。

1.1篡改检测

1.1.1拷贝-移动检测

最简单的篡改是拷贝-移动操作，即为了掩盖或伪造新目标，将同一幅图像中的一块区域拷贝到其他区域。被篡改的图像中会出现两块或多块在自然物体图像中有很小概率出现的相似区域，这可以作为篡改证据。Fridrich等首次对拷贝-移动检测进行了研究，将沿图像逐像素拖动的矩形窗口的DCT变换系数作为小块特征来进行字典排序。随后，Popescu、吴琼以及魏为民等分别采用主成份变换、奇异值分解小波低通子带以及Pearson系数的方法来研究拷贝-移动检测。

1.1.2重采样检测

图像重采样是一类常用的篡改操作，如旋转和缩放等。这些操作往往伴随着插值操作，并导致像素之间的相关性发生变化，是判别图像是否被修改的一种依据。Popescu采用期望最大化EM算法来检测重采样操作，并把重采样后像素间的相关性变换归结为原始信号和周期信号的叠加，然后对应于EM算法输出的傅立叶频谱图中的规律性亮点。同济大学的朱秀明提出通过增加小补偿量的办法来避免EM算法可能遇到的奇异点，对Popescu的算法进行了改进。某些情况下，图像的旋转和缩放操作是合理的，所以单一的重采样检测就会有很大的局限性。

1.1.3图像拼接检测

图像拼接是篡改中的基础操作。Farid和Ng都采用了双相干特征系数来检测图像拼接。Chen等采用相位叠合和小波系数的特征函数矩来捕捉拼接带来的图像边缘和噪声分布的变化，并将这两者输入SVM对图像分类。张震等将原始图像划分成若干区域以提取区域质量评价值和基于隐马尔可夫模型的区域矩特征，然后输入SVM对拼接图像进行鉴别。Shi等认为图像拼接是可以产生复杂异常的局部操作，并采用多尺寸离散余弦块变换（MBDCT）和Markov模型来捕捉这些局部异常，将Markov模型的转移概率矩和MBDCT低阶矩输入SVM对图像分类。

1.1.4模糊操作检测

模糊操作是另一类常用的篡改操作，常用的是高斯模糊。王波等认为模糊会破坏由成像系统带来的局部图像色彩的相关性，并提出基于异常色调率检测和定位的方法。Hsiao等提出利用DCT变换的高频相对缺失来衡量模糊程度，过高的区域被认为是篡改区域。Sutcu提出利用图像小波系数的规律性来估计图像边缘的清晰度和模糊度，以检测篡改。周琳娜等分析了离焦模糊和人工模糊边界的不同特性，用同态滤波和形态学滤波增强模糊图像边缘并分离这两类边缘，以实现定位。王鑫等利用Elder-Zucker方法衡量局部块的模糊程度以判断是否存在景深相似但模糊程度有较大差异的图像块。

对篡改检测的研究，除了上述常用的四种方法外，还包括JPEG图像双重压缩检测和图像修复检测。JPEG图像双重压缩部分，相关的研究包括Fridrich的对第一次压缩估计的量化矩阵方法，戴蒙采用的抖动模式分析方法，以及张静的JPEG2000格式的双重压缩检测方法。图像修复检测部分，由于经常采用Criminisi等提出的用样本纹理来填充大块区域的修复方法会导致图像中有异常相似的纹理区域，吴琼等通过用模糊隶属度表示图像块的连通性的方式来描述了这种相似性，并作为图像篡改判别依据。

1.2来源鉴别

1.2.1 CFA插值检测

CFA插值系数和插值模式是数码相机成像系统中可以用来鉴别图像来源的重要参数。Bayram等指出不同数码相机采用的CFA插值系数和插值模式不一样，分别采用Popescu方法和Gallagher方法获得两组Fourier谱图极值点特征，然后被SFFS算法筛选输入SVM进行分类。吴旻等提出和Bayram结论相反的利用CFA插值对数码相机进行分类的方法，并只选择边缘的非平滑区域（不同品牌数码相机图像的平滑区被认为采用类似的插值方法）用以估计插值系数，然后输入SVM来鉴别相机的品牌和型号。

1.2.2模式噪声检测

模式噪声产生于特有相机的拍摄过程中，分为固定模式噪声FPN和图像响应非一致噪声PRNU。FPN是指当传感器阵列没有曝光时点对点的差别，取决于曝光时间和温度。PRNU是自然图像模式噪声中的主体部分，其核心是像素非一致性PNU，即像素对光的灵敏性。PNU在拍摄中保持稳定并且不依赖于环境温度，因此能够表征传感器的本质特性。

1.2.3色差检测

色差是最常见的一类由于光学系统不能很好聚焦不同波长的光线而导致的失真模式。图像的篡改或伪造操作，通常会破坏这种固有的区域色差模式，这种区域色差不一致可以作为图像被篡改的一种证据。Johnson方法利用了横向色差模型，进一步的研究可加入纵向色差模型或其他的光学失真模型，从而提高图像篡改检测的灵敏性和准确性。

2图像检索的研究现状

2.1 TBIR检索技术

早期的图像检索使用的是TBIR技术，即用文本对被检索的图像进行描述，用精确或概率匹配执行查询操作。然而，完全的TBIR要求通过用自动标注取代改变手工标注的方式来减少标注的不准确、不完整以及主观性。此外，图像中所包含的丰富视觉特征往往无法用文本来客观地描述。通过相关的调研得知，当前已有的自动标注算法有如下分类：①相关模型方面，包括：跨媒体相关模型CMRM，连续相关模型CRM，多伯努利相关模型MBRM和一致性语言模型CLM；②生成式模型方面，包括：概率隐语义分析模型PLSA，高斯混合模型GMM，高斯-隐荻利克雷分配模型模型Guass-LDA，相关隐荻利克雷分配模型Corr-LDA；③传播式模型方面，包括：基于流形的自动图像标注和基于流形的多种相似性综合；④利用词汇间关系的标注方法方面，包括：互相关标记传播模型CLP，WordNet多测度混合模型和利用随机游走进行标注改善。

2.2 CBIR检索技术

CBIR涉及的关键技术包括：图像特征的提取和表达方法、图像相似性比较方法、相关反馈机制、性能评价、压缩域检索、以及图像高维特征压缩和索引。CBIR从提出到现在，在国内外已经取得了不少的成就：①技术上，各种新的方法层出不穷，如一些用于降维的特征提取方法和分割方法；②学术上，已有一些较为知名的学术专刊和专集，如ACM Multimedia和SPIE每年专门的CBIR国际会议等；③应用上，已经有许多CBIR系统，如IBM的QBIC系统，哥伦比亚大学开发的VisualSEEK以及UIUC的MARS，MTI的PhotoBook，UC Berkeley的Chabot系统等等。

3医学图像检索的研究现状

3.1 TBMIR检索技术

TBMIR是传统的TBIR在医学方面的应用。首先，对待检索的医学图像按照病人姓名、病单号和症状名等文本进行手工标注。然后，采用TF-IDF文字向量内积的方式执行查询操作。TBMIR的优点包括：检索速度快，引擎等技术比较成熟，实现较简单；其缺点有：医学图像被标注的文本需要手工完成，且依赖于医师的个人见解。另外与其他类型的图像相比，医学图像由于所含信息量大、灰度和空间分辨率高、图像相似性大以及颜色类型少等，具有极强的复杂性，比较容易产生“语义鸿沟”问题，使得TBMIR中精确、客观和完整的文本不易得到。因此，CBMIR检索技术就是在这种情况下产生的。

3.2 CBMIR检索技术

目前，研究者们开发了一些既包括针对病理学、检验学和影像学等单一来源的图像检索系统，也包括多来源、多分类的特定应用的CBMIR系统。在放射学中，乳腺照片是最经常被用来进行分类和CBMIR研究的。美国的普渡大学和芝加哥大学、英国的曼彻斯特大学、加拿大的卡尔加里大学在研究乳腺癌方面做了广泛和深入的研究。ASSERT是专用于高分辨CT肺部图像的项目，它针对影像中某些局部病灶特征来建立相似性准则。综上，目前对CBMIR的研究已经取得了不少进展，但在体现医学图像固有性质方面还需要加强，因此人们对CBMISR检索技术进行了研究。

3.3 CBMISR检索技术

目前，CBMISR检索技术已经被应用到X片、CT和MRI等医学图像中。德国亚琛工业大学的Thomas M. Lehmann等研制的IRMA是目前较为成熟的IRMA与PACS结合的医学图像语义检索系统，美国密苏里大学的Adrian S. Barb等通过医学视觉特征建立了HRCT图像中肺部语义变量层次化模型。目前，医学图像语义理解的研究已得到普遍的关注，然而要缩小“语义鸿沟”，理论上仍有许多复杂且艰巨的问题需要解决。

4医学图像语义表达的研究现状

医学图像语义是指关于图像的全部或部分的结构性和诊断意义的文字描述，内容包括：器官组织的名称、属性、相互之间的约束关系以及图像表述的病症信息等。医学图像语义的表达涉及到用视觉特征来表达的图像内容，这些视觉特征不能直接反映符合人类的理解习惯的图像语义。为此，有不少学者专门研究了医学图像内容的语义表达方式，可分为以下几种。

4.1利用语义网

2000年T. Lehmann提出一种层次化医学图像语义网络，首先根据全局特征对图像进行分类，其次提取感兴趣区的局部特征，并在多分辨率下建立一个层次化的语义网，然后赋予每个节点相关的图像语义，最后实现基于语义的医学图像检索系统。2004年Hongshun Su用多层语义网络表达肺部结构和特征模型，用几个特征描述的节点来表示肺部的器官和组织。节点检测的过程就是从低层表达到高层表达的转换过程，即首先经过图像处理、特征提取后，由推理引擎完成与肺部模型的匹配，进而根据综合隶属度选择最佳匹配，以完成检测。

4.2利用分类码

医学图像的分类码指：医学设备类型、人体定位信息、解剖结构和生物信息等。2002年Zrimec T.提出了利用分类码表达初步医学图像内容信息的CBMIR系统。

4.3利用图像模型

2002年Zrimec T.建立了基于元数据和图像视觉特征的医学图像模型，该模型可接受任意数量的图像属性和图像特征。2003年Richard Chbeir提出了包含图像元数据、视觉特征和语义特征的医学图像模型和图像区域模型，其中图像元数据包括基于上下文的和基于特定领域的与图像有关的元信息，视觉特征包括用数值表示的低层物理特征，语义特征包括用关键词表达的空间关系特征和与医学知识有关的语义。不同类型设备和不同部位的医学图像，其使用的语义是不同的，即不存在一个抽象化的一般性关键词汇集合。

5尚存的可切入研究点

以上是对相关研究现状的简要综述，可以发现这些研究还存在如下几个值得研究的地方。

5.1语义表达方面的关键问题

医学图像语义检索的关键在于语义表达和相似度度量，而图像语义表达的核心任务是从低层视觉特征提取出需要的高层语义，来弥补“语义鸿沟”问题。现有的医学图像检索系统大都只利用了图像的底层视觉特征进行图像语义描述，这些并不能表达医学图像的真正含义。

5.2图像检索方面的关键问题

图像检索方面的关键问题主要包括：①融合多种有权重特征的医学图像。医学图像检索中，如何将底层的物理特征、高层语义特征和相关文本结合起来，以及如何设置他们的权重，使检索结果尽可能完善是CBMIR需要研究的重点问题之一。②CBMIR与PACS结合。目前两者的结合运用效果并不是特别好。为了能有效存储海量的医学图像数据以及实现远程医疗资源共享，这些大中型医院就需要考虑如何有效地管理和访问的问题。③快速准确的配准与分割技术。图像的变形和三维复杂性以及病灶的存在对特征提取的结果影响较大，需要配准技术来提高检索的准确性。另外，医学影像的临床诊断决策一般是根据图像局部特征（ROI）来进行的，这些感兴趣的区域由于特定的设备和运用环境等在分割中存在不确定性。

5.3图像取证方面的关键问题

图像取证方面的关键问题主要包括：①数字图像来源鉴别方面。现有的算法尽管在鉴别不同设备类型获取的数字图像方面已经能够达到比较好的效果，但是对于不同型号设备，这些方法的鉴别效果不是很好。②数字图像篡改伪造检测方面。现有算法存在较低的查全率和查准率，难以达到准确取证分析的目的，而且对于检测出的篡改伪造图像，难以分辨究竟是正常的图像处理操作，还是恶意的篡改伪造操作。③数字图像篡改伪造定位方面。这方面的难题主要在于计算量过大的对整幅图像相似块的遍历搜索。

参考文献：

[1] Bin Xu,Jiajun Bu,Chun Chen,et.al.Efficient Manifold Ranking for Image Retrieval[C].In Proceeding of the 34th international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval,ACM, 2011: 525-534.

[2] Haifeng Z,Wenhua J.An adaptive fuzzy clustering method for Query-By- Multiple-Example image retrieval[C].Inst.of Elec.and Elec. Eng. Computer Society: Jiangong Jinjiang, Shanghai, China,2007:997-1004.

[3] Guangda Li,Meng Wang,Yan-Tao Zheng,et.al.Shot Tagger: Tag Location for Internet Video[C].In Proceedings of the 1st ACM International Conference on Multimedia Retrieval. ACM,2011.

[4] Tomoko Kajiyama.Botanical Data Retrieval System Supporting Discovery Learning[C].In Proceedings of the 1st ACM International Conference on Multimedia Retrieval. ACM,2011.

[5] Rong Yan, Alexander G.Hauptmann.A review of text and image retrieval approaches for broadcast news video[Z]. Information Retrieval, Springer, 2007:445-484.

[6] Micah Kimo Johnson.Lighting and optical tools for image forensics[D].New Hampshire:DARTMOUTH COLLEGE,2007.

[7] Anindya Sarkar.Novel image data-hiding methodologies for robust and secure steganography with extensions to image forensics[D].Santa Barbara:UNIVERSITY OF CALIFORNIA,2010.

[8] Tian Tsong Ng.Statistical and geometric methods for passive-blind image forensics[D].Ann Arbor:Columbia University,2007.

[9] Gennadiy Makovoz.Latent Semantic Analysis as a Method of Content-Based Image Retrieval in Medical Applications [D].Ann Arbor:Nova Southeastern University,2010.

[10]吴琼.面向真实性检测的数字图像盲取证方法研究[D].长沙:国防科学技术大学,2008.

[11]王鑫.数字图像盲取证技术研究[D].郑州:信息工程大学,2009.

篇(5)

讲台上教师既要向学生传授医学知识，又要对学生进行爱祖国爱人民的政治思想教育;既是学生接受医学知识的启蒙者，又应成为学生思想品德的塑造者;不仅使学生掌握一定的理论和技能，培养和发展学生的能力和智慧，同时还要逐步地培养他们的人生观和良好的品德修养。无论在课堂内外主动地与学生联系、接触，谈人生、理想、学习，不要造成学生对教师敬而远之的现象。教师本身须注意自己的言谈举止、气质风度、品德修养，这是因为教师无时不在学生的严格监督之下。

2知识性要素

高等医学院校有三宝:人才、图书和仪器。其中人才至关重要。当今社会知识信息倍增，据统计全世界每年有500万篇科学，有30万项发明创造专利申请，科学知识每年的增长率已由60年代的9.5%增至90年代的12.5%。因此，医学院校教师应充分利用图书的优势，无止境的向专业知识纵深发展。只有具备宽厚的专业基础和广博的文化素养，才能精通业务，跟上知识更新的速度。

3开拓性要素

现代医学院校的教学改革目标之一，就是要建立培养学生的创新能力的教学体系。创新性学习与其说是医学生创造性劳动和创新能力的发挥，不如说是教师创造性劳动和创新能力的发挥。教师的创造性劳动绝非是单纯性传播前人的劳动成果，它是一种科学的发展的具有创新性脑力劳动。创新性思维便是开拓性要素中的法宝。思维要具有敏捷性，要在传递迅速和大量的反馈科学技术、信息中经常地进行科学论文的交流，参加必要的会议，从中迅速捕捉最新信息。善于观察、思考、分析、综合教学和科学实践中潜藏的科学知识。只有开拓性教师，才可能造出锐意创新、有所作为的人才。

4组织性要素

教学效果很大程度上取决于教师教学组织能力和教学水平的发挥，只有这样才有可能把全部思想的诱人性、丰富性展示给学生。只有坚持思考，在思考中表现自己，用思考主宰，才能成为学生的教育者和指导者。现代医学的整体性渗透越来越强，知识的结合程度越来越高，许多学科之间出现了交叉，已无明显的界限。掌握相关学科知识，按学生认识规律，合理组织教材，创造性组织教学，调动学生思维的主动性，因材施教，运用新的教学手段，紧跟科学发展步伐，达到最佳的教学效果。

一个优秀的教师应德才兼备，能把复杂的医学理论知识转变为鲜明的、活生生的形象，使学生能顺理成章的理解掌握。否则，教师即便是满腹经纶也无法得以传授。医学生要及时、准确、高效地解决在校学习和未来工作中遇到的各种错综复杂的矛盾，绝非死读书能达到，至为重要的是要让学生掌握思维和行动方法。而任何一种有效的思维方法和处事技巧的根基都离不开教师的组织性要素。其本质的东西还是熟知万物运动变化的规律和辩证法。

5总结

篇(6)

评价实验的类型一般有：建立、证实、确认和验证四种不同的类型，每一种类型的使用场所也是不同的。建立实验重要是产品研发阶段用来描述产品操作性能的；证实实验主要产品制造商用来验证产品的性能是否能够满足用户的；证实实验主要是制造商来显示产品的一些特殊性能规格和满足的规格；验证试验主要是医学部门用来验证新系统性能是否可以达到预期的效果。不同类型的实验所决定实验评价方案是截然不同的。医学检验部门主要是采用验证实验，然后建立科学、合理的评价方案；但是制造商的建立、证实和确认实验需要大型的、复杂的实验方案才能够确定评价试验的方案，是不适合医学检验部门进行检验检测工作的。

二、性能评价试验的评价方案

1、精密度的评价：精密度是指系统的随机误差，常用的精密度测量包括批间和总分析精密度的估计。在对精密度的评价时，主要根据精密度指数的大小来评价。当精密度指数的值小于1时，说明仪器的随机误差在可以控制的范围内，证明实验可以得到证实，如果精密度指数的值大于1，则说明仪器的随机误差不在可控制的范围内，需要重新进行实验验证。

2、准确度的评价：准确度主要是用来反映真值与检测平均值之间一致性的，也称之为系统误差。在医学检验过程中必须要通过具有代表性的患者的样本建立比较实验来确认。在进行实验时，不需要像建立、证实、确认实验那样复杂，可以通过检测校准品和控制品、已经检测且具有检测结果的患者样本来确定系统误差，进而验证准确度。

3、总误差的评价：总误差能够真实的反映出检验人员对检验检测系统性能评价的结果，同时也是判断检测系统是否满足性能要求的重要参数。如果检验实验结果反映出的总误差低于临床允许的误差值，检验人员就可以认为检测系统是可以应用到临床上的。

4、分析灵敏度的评价：分析灵敏度就是检测系统能够检测的最低分析物浓度，分析灵敏度可以通过阴性样本的分析来检测，然后在经过相关的计算得出最低分析物浓度。如果选取的样本不同，得出的结果也是完全不一样的。为此在选择分析样本的时候需要注意这个方面的问题，这样才能够有准确的评价结果。

5、分析特异性：所谓的分析特异性就是潜在的分析干扰，因为一台仪器在使用的过程中还会受到其他因素的干扰，这样也会影响到检测的结果。在进行分析特异性评价的时候需要建立计量———响应曲线，通过对图像的分析得出干扰的浓度，进而准确的进行分析特异性的评价。

三、结束语

篇(7)

八年制临床医学生的基本素质和接受能力普遍比五年制要好，因此对于他们的见习带教要求要比普通学生高一些。对于基础知识的掌握方面，八年制学生一般都没有问题，而临床思维方面往往相对较欠缺［4］。因此，临床见习带教除了巩固课堂知识以外，对于临床思维的培养也是见习课的重要内容。改善教学条件和教学设备。在教学条件和教学设备方面，除了常用的教学专用影像资料外，颅骨标本、脑结构标本、脑血管铸型标本等可以使学生对神经外科有更直观的印象。我们引进新加坡RaidoDexter虚拟现实系统应用于神经外科临床和教学，利用先进的虚拟现实技术，将脑解剖结构更真实地展现在学生面前，对于病变与脑重要结构的关系也能够一目了然。尤其对于那些空间思维能力不强者更有意义，学生普遍反映该技术的使用大大加深了对书本知识的理解，对神经外科疾病的认识更加形象具体，对神经外科手术过程也有了更深入的了解。采用先进的教学方法，培养主动思维能力。以问题为中心（Problem－based　Learning，PBL）的教学模式在大课教学的实践中已被证明是非常有效的，我们也把这一理念融入到临床见习的带教方面，这样可更好地发挥八年制医学生的主观能动性，有助于发展学生解决问题的能力［5－6］。通过一个具体的临床病例，将各基础学科和临床学科的知识点贯穿一体，培养学生以疾病诊治为中心的发散思维和横向思维，可显著提高学生灵活运用知识的能力，并使学生逐步养成良好的临床思维。对于一些简单的临床问题，可以尝试让学生提出不同的处理方案，进而讨论各方案的优缺点和适用性，加深学生对此问题的认识，做到活学活用，更好地锻炼学生的主动思维能力［7］。另外，我们将先进的虚拟现实技术应用于八年制医学生的临床见习教学中，收到了非常好的教学效果。

2合理安排教学内容

神经外科内容复杂抽象，且与解剖学、生理学、影像学、眼科学、耳鼻咽喉科学等诸多学科存在交叉，但神经外科教学占整个外科学教学的很小一部分，学时数较少，临床见习时间更加有限。为了达到满意的教学效果，必须合理安排见习内容。教师要根据教学大纲的要求合理安排时间分配，对于重点内容如颅内压增高、脑疝、颅脑损伤等，要多花些时间，尤其对于硬膜外血肿、硬膜下血肿等病例应重点进行讨论。在见习课前应告知学生见习计划，让其有针对性地复习课堂所学内容。

3重视临床思维的培养

如何运用已学习的理论知识解决临床实际问题常对学生造成困扰［10］。临床思维能力是八年制临床医学生见习过程中需要重点培养的能力。见习过程中不能只告诉学生患者的疾病诊断及该疾病的应有表现，让学生被动地去了解，而应该让学生有机会去思考，通过临床现象来诊断疾病。例如：对于一个听神经瘤的病例，简单的方法就是直接告诉学生患者是听神经瘤，这种疾病应该有什么典型症状，然后教师演示查体，让学生了解其临床表现，最后再简要告诉他们如何手术。为了培养学生的临床思维，也为了加深学生的印象，可以先告诉学生这是一个颅内肿瘤患者，然后让学生去询问患者的症状，接着进行查体，之后再来推断患者的肿瘤部位和性质，最后考虑如何治疗。

4建立健全教学监督体系