毕业论文显著性太大
可以用独立样本t检验以及one-way anova两个值是没有办法进行检验的两组值可以自行查找上述方法的case吧。。
显著性水平是在论文前确定的，一般不会改的。但是你可以这样描述，在水平上不显著，在水平上显著
卡方检验、或是独立样本T检验、one-way anova
不可以。经济类本科毕业论文的实证结果要么不显著，要么显著的部分低于20%的显著程度，在学术上很没有说服力，会影响论文通过。综上，经济类本科毕业论文10%显著性水平是不可以用得，不否和要求。
本科毕业论文改显著性
显著性水平是在论文前确定的，一般不会改的。但是你可以这样描述，在水平上不显著，在水平上显著
看看数据是否出现了错误，可以先认真的核查一遍，看看自己的计算过程是否正确，如果没有错误，那就更换下实验的数据的，把数据修改一下。
每一个孩子都经历过被论文支配的痛苦，大多数学生写完了文之后要去相关网站进行查重，如果某一位学生写出来的作文不合格，这位学生会根据不合格的原因进行修改。还有一部分学生论文，写完之后发给辅导员及专业课，老师，查看之后没有问题，却在答辩上出现问题，这类学生可以申请第二次答辩，答辩老师不会为难你的。学生并不害怕答辩，他们害怕自己写的论文效果不显着，那么当我们遇到论文效果不显著时，该怎么办呢？
每一个学生都会得到学校的安排，每一个学生都有专业课老师进行论文辅导。我们学校每一个班级都有一个专业老师，他会帮助我们修改论文，解决论文中的问题。当我们出现任何论文问题时，这位老师会查阅相关资料，给予我们最正确的答复。如果你的论文结果不显著，可以请教专业老师帮忙指导。
绝大部分学生论文效果不显著的原因是资料匮乏，所提出的观点得不到验证。还有一部分学生论文效果不显著的原因是查重率太高，论文不通过。既然你没有查阅相关资料就开始写论文，那么论文的结果肯定不会尽如人意，所以如果碰到论文结果不显著的情况，可以继续查阅资料，丰富论文内容。
这里指的是与其他人进行互帮互助，每一个班里都有学习很好的学生。如果你是一名学渣，所写出的作文结果不如人意，可以向同学寻求帮助，也可以和学习好的同学进行合作。许多人通过讨论与合作完成论文，寻求他人合作与帮助的过程中，千万不要害羞，让同学知道你有一颗爱学习的心。
会的，老师对数据都很敏感的，如果要改，改的东西太多。还是要严谨的对待论文啊。硕士论文修改实证结果会被发现。首先，硕士论文需要经过导师审核，预答辩，外审，答辩等多个环节，在这些环节中可能就会被参与的专家发现你的修改情况。其次，如果这些阶段都没有发现，那么恭喜你，你给自己埋了一个雷，如果之后被发现就是学术造假，追回学位。
图像显著性检测论文
该文包括引言、第1-4章共五个部分.引言部分阐述了网络医学信息检索策略的研究背景和理由,提出从用户角度研究网络医学信息检索策略的必要性 和重要性.第1章围绕网络医学信息检索策略这一核心问题,从医学搜索引擎检索语言、医学搜索引擎分类、医学搜索引擎检索规则、医学搜索引擎性能比 较与评价、网络医学信息检索策略构建等五个方面对目前网络医学信息检索所取得的理论与实践研究成果进行综述,从静态角度对网络医学信息检索策略 问题进行探讨.第2章依托网络医学信息检索理论,从影响网络医学信息检索效率的人文因素研究这一薄弱环节入手,以医学用户为调查对象,以检索策略的 制定与检索结果的反馈调节为研究内容,自行设计"网络医学信息资源检索策略用户调查表",在四个单位10个场所共分发调查表183份,回收调查表180份 ,其中有效问卷145份.采用定性和定量相结合的方法,对145名临床医务工作者、医学生、医学科研人员关于网络医学信息资源检索策略问题16个方面的征 询结果进行统计与分析,对医学用户网络信息检索特征及规律、校园网用户和非校园用户检索行为差异有了一系列的研究发现.第3部分在问卷调查的基础 上针对临床医生检索策略构建能力进一步展开实证分析.研究分两个阶段进行:鉴于网络医学用户年轻化特征突出,第一阶段以临床住院医生为实验对象 ,设计具体的检索测试问题和实证访问卷,收集与检索策略构建能力有关的5个方面的资料,通过考察、分析实验对象构建检索策略的思维活动,了解他们对 信息检索方法的实际掌握程度,并对其全面获取证据的能力进行初步评估.第二阶段开展对比研究,比较实验对象之间、实验对象与医学信息检索专家之间 在制定检索方案时的思维活动差异,对造成检索结果差异的原因进行了剖析.研究表明不同的信息认知能力将导致不同的信息检索行为,从而产生不同的信 息利用结果.作者就如何全面获取证据提出了参考建议,同时结合检索经验,初步摸索出一套针对性的医学专业搜索引擎选择策略及其查询模式.第4章对第 2章与第3章的研究结果进行回顾,发现实证分析进一步验证与澄清了第2章中的相关调查结果.作者认为用户信息认知行为的研究应该受到关注,技术因素 与人文因素相结合,既是全面解决医学信息资源管理与利用问题的指导思想,也是未来的研究趋势.针对调查方法、分析手段的不足和局限,作者指出网络 医学信息检索策略研究的结果只是初步、探索性的,鉴于网络医学信息检索策略目前尚缺乏系统的理论指导框架,提出引进循证医学的相关思想与方法,进 一步完善、优化网络医学信息检索策略构建指南. 4.期刊论文 潘萍.PAN Ping 基于网络环境的信息检索策略 -现代电子技术2007,30(4) 网络信息资源的检索和利用已经成为人们获取信息的主要方式,但要迅速、准确地获取所需要的信息,必须掌握一定的网络检索技术和检索策略.主要 阐述了网络环境下影响信息检索的两个主要因素和采取相应的检索方法和策略以更快、更准确地检索需要的信息. 5.期刊论文 KANG Yan-xing 引文检索策略的探讨 -情报科学2005,23(8) 引文检索是一种比较复杂的信息检索,在具体的引文检索中,如何制定优良的检索策略是一个关系到能否获得满意检索结果的核心问题.本文就引文检 索的实际工作中所触及到的一些常见的典型问题提出了若干探讨性的意见. 6.期刊论文 刘肖静 网络信息资源的收集与利用--检索策略和技巧 -现代情报2004,24(11) 文中针对当前网上信息检索的困难,通过介绍网络检索工具的性能,提出合理的检索策略,并列举了一些设置关键词的技巧. 7.期刊论文 张冬梅 浅议网络环境下的信息检索 -网络财富2009,""(22) 本文论述了信息检索的含义、特点和策略.阐明了如何利用网络快速而准确地获得有效信息资源. 8.期刊论文 燕慧泉 手工检索与计算机信息检索在检索策略之拟定和优化方面的分析比较 -现代情报2003,23(12) 本文通过手工检索和计算机检索在检索策略的制定及执行方面进行比较,指出了两者在策略的拟定和优化方面的区别. 9.期刊论文 王征清.成全.Wang Quan 信息检索策略研究 -情报探索2007,""(4) 分析影响信息检索效率的要素,并从各个要素层面提出了相应的信息检索策略,以期指导用户的信息检索行为. 10.学位论文 吴清锋 基于内容的中草药植物图像检索关键技术研究 2007 论文工作针对基于内容的中草药植物图像检索问题，在系统分析已有关键技术及发展趋势基础上，对中草药植物叶子图像的领域特征提取、层次化 检索策略、基于显著轮廓曲线的图像检索、基于视觉注意的花卉图像检索等问题进行了系统、深入和较为全面的研究。这些研究内容不但是基于内容的 中草药植物图像检索亟待解决的关键问题，也是图像处理和信息检索领域的研究重点，具有重要的理论意义和实际应用价值。论文的主要工作和贡献如 下： (1)对基于内容图像检索领域的一些关键技术作了深入的研究分析，包括：颜色、形状、纹理等常用的图像底层视觉特征和高层语义特征的描述，图 像相似性度量准则，图像数据库特征索引，检索系统性能评价，相关反馈等；并对基于内容图像检索领域的主要研究方向进行了阐述；最后还给出了部 分原型系统的比较分析结果。 (2)叶子作为植物的重要器官，它的识别与分类在整株植物的识别与分类过程中占有重要的地位。使用颜色、纹理、形状等通用的视觉特征并不能取 得很好的检索效果，因此论文从植物形态学角度，分析并提取了中草药植物叶片的叶形、叶脉、叶齿等领域视觉特征，并且将所提取的特征归类为全局 特征和局部特征，在此基础上，构建了一个层次化检索策略，并进行了实验分析。实验表明：应用领域特征的检索较传统的检索更有效，并且，层次化 检索策略在提高系统检索速度的同时，又保证具有较高的检索精度。 (3)非标准环境下采集到的中草药植物叶子图像，一般具有复杂的背景，遮挡现象普遍存在，这都极大地影响着检索的效果。受到神经心理学中形状 感知研究的启发，我们将非经典感受野抑制机制引入到图像边缘检测中，保留图像中叶子的轮廓，同时抑制复杂背景中的短小边缘，并且使用获取的轮 廓曲线的特征来代表图像的形状特征。然后采用“综合多对多”的匹配策略来度量图像间的相似性，取得了良好的匹配效果。 (4)一般情况下，非标准环境下采集到的中草药植物花卉图像，花卉区域具有比背景更加突出的特征属性。利用人类视觉选择性注意机制研究的成果 ，首先对图像进行分析，综合视觉注意模型和传统的区域生长法，来定义和获取用户感兴趣的区域，然后采用一种新的“一对一”的匹配策略来度量图 像间的相似性，解决了图像的注意性匹配问题。实验证明：上述方法简单有效，降低了信息处理的计算量，提高了系统的效率。 总之，我们在基于内容的中草药植物图像检索方面，首次运用比较先进的图像匹配与检索方法与技术，对中草药图谱检索问题做了有开拓性意义的 研究工作，特别是提出的“植物叶子图像的领域特征提取与层次化检索"、“图像显著轮廓提取与综合轮廓匹配”、“基于视觉注意的感兴趣区域提取与 花卉图像检索”等具体方法，对于推动中草药植物图像自动检索研究领域的技术发展，有着重要的学术价值和具体的应用意义。 引证文献(2条) 1.田质兵.谈春梅 科技电子资源检索的探讨[期刊论文]-大学图书情报学刊 2003(2) 2.董建成 网上医学信息检索策略初探[期刊论文]-中华医学图书情报杂志
医学影像的处理是临床的实用技术，也是计算机在影像学科应用的一个方面。下面是我为大家整理的浅谈医学影像学 毕业 论文，供大家参考。医学影像学毕业论文篇一：《医学影像技术学实验教学改革》 【摘要】 医学影像技术学是医学领域中的一门重要的基础性学科，同时也是一门较强的实践性学科。但是由于 教育 条件的限制，现在很多高校的医学影像技术学教学手段都还停留于单纯的理论授课方式，对于学生的实践能力培养不够全面。基于此，本文我们的主要研究重点就是关于医学影像技术学的改革问题，了解当前教学模式中存在的主要问题，从而有针对性的提出具体的解决 措施 ，以有效的提高医学影像技术学的教学效果。 【关键词】医学影像技术学;实验教学;改革创新;分析研究 随着社会的快速发展，人们对医学技术的要求标准也越来越高，影像诊断技术作为现代医学领域中的一门重要学科，必须随着社会的发展而不断的更新完善。在这样的严酷现实之下，我们对医学影像技术学的实验教学模式提出了更高的标准，教学模式必须要打破传统的常规模式，向着更加科学化、数字化和信息化的方向发展。 一、医学影像实验教学的特殊性 医学影像技术学是一门基础性的医学科目，其在医学领域中具有着重要的地位，对于学生将来更好的适应岗位需求具有着决定性的作用。总的来说，医学影像实验教学的特殊性主要表现在以下几个方面： 1.实践应用性强。 他是一门实践性非常强的学科，单纯的理论学习并不能够让学生充分的掌握技术的要求，必须要通过有效的实验课程，让学生将理论知识与实际操作相结合，提高动手能力和临床工作能力。 2.新技术推广应用快、广。 医学影像技术学是医学中的新兴学科，它的发展速度非常的快，科研究的领域与空间十分的广，每当有新的技术手段被应用到临床医疗之中的时候，实验教学都必须要紧跟其步伐，避免出现于临床脱节的现象。 3.和其他学科联系较多。 医学影像学技术是其他多种临床疾病诊断的重要依据，它与其他的学科之间存在很多的联系。因此对于医学影像学的实验教学不仅要让学生学会操作的技能，而且还要学会应对各种疾病检查的 方法 。 二、当前医学影像技术学实验教学模式存在的主要问题 医学影像技术学有其独特的特殊性，因此对此的学习也应该具有针对性。但是就当前医学院校的教学实际来看，很多的学校在这一学科的教学模式上还存在着很多的不足，归纳来看主要可以归结为以下几个方面： 1.实验大纲与实验教材相对滞后。 近年来，随着医学影像技术的飞速发展，很多的技术和设备都发生了巨大的变化，但是目前国内的高校使用书籍中并没有一些新技术、新理论的内容，对于医学影像技术学方面的实验指导也非常的少，涉及的新技术方面非常的窄，甚至一些教材中仍然沿用已经淘汰的技术教材，这对于学生的学习产生了很大的负面影响。 2.实验课学时相对较短。 医学影像技术学是一门实践性非常强的学科，对于他的学习主要应该采用实验教学的方式，但是由于受传统教学模式的影响，当前很多高校对于这门课程的教学模式采用的还是纯理论授课的方式，对于实验教学的课时安排的相对较少，这使很多学生虽然学到了理论知识，但却不能够切实的应用到实际之中，造成他们的岗位适应能力差。 3.实验教学手段单一落后。 以往我们的医学影像技术学实验课主要是在实验室进行的，但是由于实验室的教学条件有限，能够联系的实验内容也就不充足，一般只能够进行一些基础性的实验实践，对于当前临床医学中常用的大型数字化的设备认识不足。 三、医学影像技术学实验教学改革的措施 随着社会的发展进步，人们对医疗水平的要求越来越高，医学影像技术学作为医疗诊断方式中的重要方式其在医疗领域中的应用越来越广，总的来说，根据当前的教学实际，进行医学影像技术学实验教学改革的措施主要可以分为以下几点： 1.学习实践活动多样化，注重在训练中学习医学影像技术。 医学影像技术的学习不是纯理论的，实验教学也具有着非常重要的地位。因此今后教学改革的方向之一就是要加强实践教学的改革，不断的引进先进的设备技术，充实教育资源，让学生能够及时的了解最新的技术手段，从而有效的提高实际操作技能。 2.注重人才的引进，加强实验教学人员队伍建设。 师资能力的不足是当前影像教学效果的主要原因之一，原来一名实验教学需要带一个班级的学生，这大大的增加了教师的工作量，也弱化了对学生的时时指导强度。通过人才引进培养的方式，加强实验教学人员的队伍建设，提高实际的教学人数可以大大的改善教学的环境，让学生更加充分的享受教师资源。 3.健全实验教学教材和资料库。 随着一系列的改革发展，我们要根据技术发展的实际，不断的将最新的医学影像技术编撰到教材用书之中，让学生及时的了解当前的技术形式，从而更好的掌握技术能力。同时我们也要逐步的完善资料库，保证每一个学生都有充足的资料来源。 结语 综上所述，医学影像学实验教学有其独特的特殊性，这决定了它需要不断的进行发展，根据当前各医学高校的实际教学情况，结合临床实际需求和医学影像技术的新进展，不断的进行实验教学改革，为学生走上临床工作岗位打下坚实的基础。 参考文献： [1]汪百真,俞曼华,张俊祥,曹明娜.医学影像检查技术学实验课程的改革与创新[J].蚌埠医学院学报,2013,07:919-921. [2]王惠方,梁长华,杨瑞民,陈杰,岳巍,刘儒鹏.医学影像诊断学实验教学模式改革[J].中国医药指南,2013,21:774-775. [3]邱建峰,谢晋东,王晓燕,王鹏程,侯庆峰.医学影像物理学(医学影像成像理论)教学与实验改革的探讨[J].中国医学物理学杂志,2008,03:700-702. [4]陈晓光,任伯绪,柯茜茜,陈奕.医学影像技术学实验教学的改革与实践[J].中国高等医学教育,2011,11:55-56+69. 医学影像学毕业论文篇二：《临床医学影像在泌尿系统结石中的应用》 泌尿系统结石病属于临床泌尿外科中最寻常的病症之一,主要包含了肾结石、输尿管结石、膀胱结石与尿道处的结石。本组抽取了84例泌尿系统结石患者作为研究对象,其目的是根据红外光方法测量泌尿体系结石组分当成根本规范,探讨CT值关于结石组分的诊断作用,现将研究成果报道如下。 1资料与方法 一般资料 本组研究84例泌尿系统结石患者均符合WHO相关诊断标准。其中,男55例、女29例;年龄8月～82岁,平均年龄是(±)岁;其中结石有54例,输尿管结石有19例,膀胱尿道结石有11例。单发结石有54例,多发结石有20例,鹿角形结石有10例。肾结石的最大直径为8公分,输尿管结石的最大直径为3公分。临床症状表现当中包含了肾绞痛主诉患者有49例(),含有肉眼血尿或者尿隐血患者一共是11例(),含有腰部酸胀不适主诉的患者一共是18例(),含有尿频尿急主诉的患者一共是6例()。 扫描的常态检测方式 使用美国制造的GECardiacLightSpeedVCT63排扫描机还有Toshiba15排扫描机。其中美国制造的GECardiacLightSpeedVCT63排扫描机还有Toshiba15排扫描机都设立好了下面的参量,即:扫描电压在90~135KV之间扫描层厚度为:3或者,完成泌尿系统的全方位扫描。患者完成检测前不再需要完成肠道的预备,但是探究关于肠道内食物或者气体等给扫描后果也许会形成较大干扰,在不变化医疗安全条件允可的情况中,建议患者禁食在7个小时以上。一般在扫描前要嘱咐患者喝清水500ml～1100ml之间,在1个小时大致的时间里患者自觉带有尿意觉得尿液充满膀胱的时候再完成扫描,扫描中要求病人的双手抱住头,平仰式卧躺,凝注呼吸,扫描范畴在肾上部至耻骨结合的下部,大至持续4分钟。 2结果 本组调查所收入的84例结石患者的情况大致是:84结石病例的均衡CT值依次是:尿酸铵有、无水尿酸有、碳酸磷灰石有、一水草酸钙有、二水草酸钙有、二水尿酸有、二水磷酸氢钙有、六水磷酸铵镁有。当中的尿酸铵、无水尿酸、碳酸磷灰石、一水草酸钙、二水草酸钙CT值差异拥有统计学意义(P<);二水尿酸、二水磷酸氢钙、六水磷酸铵镁结石的CT值差异不具备统计学意义(P>)。 3讨论 关于结石的医治,这些年来,伴随泌尿外科腔中手术道具还有手术科技的快速进步,腹腔镜技术,经皮肾镜科技(PCNL),各式的腔内内镜器械的发展,引发了泌尿系统结石的医治水准拥有显著的提高,其中超过八成的泌尿系统结石不再应用传统的开放手术医治[2-3]。然而虽然这样,手术治疗后结石的遗留与反复,也给病人带来了很大的痛感。因此探究讨论泌尿系结石的因素还有指引结石的预防措施拥有关键的意义。泌尿体系结石不仅发病率很高,较高的反复率也是困惑临床主疗医生医疗的困难其一。 结石处理的科技还有设施的进步,仅仅是关于整体因素所带来的结果完成处理。然而患者出院后造成结石构成的危险因子并未获得改善。复发结石是说以前利用自行排除结石、腔内镜手术取出石或体外冲击波碎化石让结石引出体外后,在其以往病理因素干预下泌尿系统结石再一次行成。 患者到医院进行随访时[5],尿液代谢探究可以给医治带来参照依据,尿液标本必须测量钙、镁、磷、钠、尿酸还有肌酐的浓值、草酸与梓檬酸的浓值、pH度和总值,有利于尽快找寻引法尿路结石的机理内部原素。选用血液标本需测量血清里的钙、镁、磷、钠、尿酸与肌酐的浓值。 结合此次研究结果,可以得出结论:对于泌尿系统结石的患者,CT值确诊碳酸磷灰石、一水草酸钙结石的精准度对比其他较高,有关 其它 组分结石的判断精准度不清楚。如果需要临床上提高判断精准度,一定要深入化的参照其它方法,例如尿液代谢探讨等可以提高其判断精准度。 医学影像学毕业论文篇三：《护理在医学影像检查中的作用》 随着现代医学的迅速发展，医学影像学已由过去单纯的辅助检查逐渐向造影诊疗与介入性治疗等领域扩展。护理人员要适应影像检查的特殊性，配合好影像医师的各项工作，使患者顺利安全地达到诊疗目的而不发生意外情况，在熟练掌握临床基本护理知识及操作技能的同时，还要努力掌握影像专业的一些理论知识和技术操作能力，了解更多的新知识、新方法，提高护理技能，才能适应这项工作。现就护理工作在影像检查中的作用介绍如下。 1 心理护理 到影像科室检查的患者受认知程度的影响对增强扫描往往感到紧张，尤其是增强扫描还需要先行告知增强扫描的目的和危险，这更加重了患者的紧张情绪。而精神过度紧张是一种应激反应，可导致肾上腺素分泌增加，引起心率加快、手足冷汗、头晕等多种负性反应，诱发或加重对比剂的不良反应，因此减轻患者的紧张恐惧心理是保证增强扫描顺利完成的一个重要环节。为了取得患者的理解和充分配合，作为护理人员必须耐心地向患者和家属详细介绍增强的目的、过程、安全性、术后可能出现的不良反应以及应注意的事项，使患者对增强扫描过程有比较全面的了解，以 消除紧张 恐惧等不良心理，积极配合，保证增强扫描的顺利进行。 2 普通X线平片及造影检查的患者准备及护理 X线平片 腹部、腰椎、骶尾椎、骨盆平片均应先行清洁灌肠或检查前晚上服缓泄剂，以便清洁肠内粪便，消除因此而造成的X线漏误诊。 造影检查 造影检查在X线中占有重要地位，随着各种设备的日趋完善和造影药物的不断改进，临床造影项目逐渐增多。为减少患者的痛苦，避免不必要的重复检查， 做到一次成功，需要放射科护士认真细致地做好术前准备。 造影前应向患者讲明造影检查的重要性及检查过程中应注意的事项和方法，努力消除患者的恐惧和忧虑。 熟练掌握各种造影检查药物的剂量和应用;全面了解各种造影检查的目的、方法以及适应证、禁忌证，掌握各种检查前患者的准备。 做好麻醉剂、碘剂 、磺胺类药物过敏试验，并记录结果;准备好抢救药品和设备。 造影中密切观察患者的各种变化，熟练掌握过敏反应的临床表现以及防治措施、急救药品与设备的应用，一旦发生过敏反应需及时处理，必要时请相关科室医师配合。 检查后患者的护理 对于各种X线造影检查后的患者要求观察2～4h，要密切注意患者的反应，定时随访，必要时留院观察。对放置引流管的患者要保持引流管通畅，对有明显感染症状者应用抗生素治疗或收往院。 3 CT增强检查的患者准备及护理配合 检查前患者准备及特殊患者的护理 护士应了解CT扫描检查的全过程，做好患者检查前的准备工作，如头颅检查4h前禁食，腹部各种脏器检查前1周内不应吃含金属的药物，不做胃肠造影检查，扫描前6～12h禁食。 检查前，对精神紧张的患者要进行必要的心理安慰，使其稳定情绪;对小儿采取耐心积极的态度，鼓励他们完成检查，另一方面要轻移、轻放、尽量少动，必要时需临床医生陪同，以便病情有变化时及时抢救和治疗。 过敏反应的抢救及护理 CT检查时给患者静脉注射碘对比剂，以增加不同组织间的对比度，进一步提高诊断准确率。由于在CT检查中给药的方式快、剂量大、浓度高，因此，碘过敏反应的发生率高于其它造影检查。护理人员应在使用过程中引起高度警惕，严密观察不良反应。 用药时详细询问有无过敏史。 有无严重的心、肝、肾脏疾病，对高热、心衰、 严重肝肾疾病患者应慎用或不用。 向患者说明造影目的及过程，减少患者的恐惧心理。 注药过程中严密观察患者，发现有异常反应立即停止注射，必要时给予处理。如发生轻度反应一般不用特殊处理，让患者大量饮水。必要时可静脉注射地塞米松10mg。对个别重度反应者，应及时抢救处理，并及时给吸氧等措施，必要时请相关专科医生来科共同抢救。 4 磁共振患者受检前的准备与护理 在进入磁共振检查室之前，护士应对患者做好适当的解释工作，以消除其思想顾虑。 详细询问现病史与既往史，结合申请单上临床医师查出的症状、体征、实验室检查及拟诊，确定扫描部位及层面选择，以便更准确地查出病变的部位、范围与性质。 掌握绝对禁忌证及相对禁忌证：询问并检查患者是否有心脏起搏器、神经刺激器、人工心脏瓣膜、眼球异物及动脉瘤夹，发现这些物品者不能进行检查。进入检查室以前取下患者身上的一切金属物品，如假牙、发卡、戒指、耳环、钥匙、钢笔、手表、硬币等，这些物体会造成金属伪影，影响成像质量。磁盘、磁带也应取下，否则会因为去磁而损坏。 检查眼部前应洗掉眼影等化妆品，检查胸椎、乳腺以及盆腔、腰椎应去除乳罩及取出避孕环，否则也会因伪影而影响诊断。 幼儿、烦躁不安与幽闭恐惧症患者应给予适量镇静剂，如水合氯醛、安定等。对心脏患者，精神紧张者，可用棉花球塞外耳道， 减少噪音的刺激。 使患者尽量舒适地平卧在检查床上，盖上棉毯以保持温暖。 护士应预先向患者解释检查过程中的一切现象，如梯度场启动会有噪声，使患者能安心静卧，平稳呼吸，如有不适可用话机与医生交谈。 中风、脑瘤伴颅高压者应先采取降颅压措施，否则患者仰卧会因喷射性呕吐而造成窒息与吸入性肺炎。由于检查时间较长，为预防意外，可侧卧扫描。 注射MRI造影剂时，应在治疗室将药液抽入注射器并连接无菌塑料头皮针，将注射器和头皮针放在无菌塑料盘内，备好棉签、胶布、止血带等进入磁体房，不宜将金属针头、镊子治疗盘等带入磁体房。 5 介入放射科的护理管理 做好术前、术中、术后的各项准备工作及护理 术前患者按要求备皮，术前4～6h禁食。 做好患者的思想工作，使其消除顾虑，取得配合必要时给予镇静、 止吐剂，避免患者术中躁动或呕吐，影响手术的进行。工作人员进人介入室，需换专用鞋、帽及口罩。 术中严格执行操作规程，导管、导线等注意盘好放顺，防止污染。荧光增强器用消毒罩罩住，加强无菌操作的监督。 术后应严密观察患者体温及穿刺口情况，发现出血及病情变化及时处理，必要时应用抗生素预防感染。 增强无菌观念，严格无菌操作。努力做好介入放射室的无菌管理工作，是减少感染和并发症，使介入诊疗术顺利进行的重要保证。而术中造影投照时挪动机器等因素，增加污染机会，易造成并发症。 树立严格的无菌观念，充分认识无菌操作的重要性和必要性。 加强对无菌知识理论的学习和操作的训练，对操作人员进行必要的培训，熟悉无菌操作的要求，使其达到操作规范化。 认真督促，检查无菌操作执行情况，发现问题，及时纠正与补救。 操作房间要有专职护士管理，保持肃静和整洁。门窗装置要严密。 术前、术后房间要用紫外线灯照射2h，每周用福尔马林熏蒸1次。 对术中器械使用之前，金属器材高压消毒，导管等塑料制品，均为一次性使用，用后必须剪断，送处理处进行焚烧。 总之，放射科的护理工作在整个检查与诊疗工作中越来越受到人们的重视，作为放射科的护理人员不但要熟练掌握基础护理各项操作的技能，而且要掌握放射专业的一些理论知识和技术操作。这就要求护理工作者，要不断更新知识。提高本身的业务素质，全面提高护理质量，全心全意为伤病员服务。 猜你喜欢： 1. 分析医学影像职称论文 2. 关于超声医学论文精选 3. 医学影像论文范文 4. 放射技术论文 5. 病例分析论文范文
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SOD试剂盒是一种用于测定细胞内超氧化物歧化酶（SOD）活性的试剂盒。SOD是一种酶，它可以将自由基氧化物转化为更安全的物质，从而防止细胞受到氧化损伤。SOD试剂盒可以测定细胞内超氧化物歧化酶的含量，这是一种常用的实验技术，可以用来研究细胞的氧化应激反应。SOD试剂盒的组织蛋白含量取决于细胞类型和细胞状态，一般情况下，细胞内的SOD活性含量在 U/mg蛋白质之间。
你好，经过我查阅相关资料得知地区对销售额有显著性的意思是:地区销售额是对差异的程度而言的，程度不同说明引起变动的原因也有不同：一类是条件差异，一类是随机差异。它是在进行假设检验时事先确定一个可允许的作为判断界限的小概率标准。
在显著性分析中，我们首先需要提出假设，也就是对结果进行一个预判，比如两个行业的销售额是否存在显著性差异，在这里我们假设A、B行业不存在显著性性差异；显著性指的是事物内部的本质原因，而不是一些偶然随机性原因，比如说张三学习很好，李四呢学习很差，再一次考试中，张三考的比李四高很多，这个就是由本质原因决定的，个人心情啦、发挥情况等都是一些偶然性因素，发生的概率很低；回到上面的两个行业，假设的就是A、B两个行业销售额本身根本就没有什么差异，表面体现的一些差异只是偶然性因素导致的；
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。
硕士毕业论文实证显著性怎么改
看看数据是否出现了错误，可以先认真的核查一遍，看看自己的计算过程是否正确，如果没有错误，那就更换下实验的数据的，把数据修改一下。
找到原因，重新做实验。如果做出的结果不显著，要分析一下，找出原因，重新做实验得结果。