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医学学位论文摘要万能模板写作分享

超级管理员 2022-03-16 23:08:43 学位论文 919 ℃
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学位论文摘要万能模板一:《柳叶刀》医学文献译后编辑翻译实践报告
2019年7月至2021年1月期间,笔者为《柳叶刀》系列期刊提供英中医学翻译服务,翻译过程中应用了机器翻译-译后编辑(MTPE)的翻译模式。本报告通过比较机器译文和人工编辑译文来分析医学文本的机译特征以及笔者的修订策略。报告按照CEA框架(李2020),从理解、表达和变通三方面分析医学翻译实践过程中的难点、MT应用于医学文本的优势和劣势、以及可行的PE策略。理解部分的分析角度包括:背景知识理解、术语理解、逻辑理解;表达部分包括:术语表达、多义词和近义词表达、逻辑表达、句子结构调整、长句表达;变通部分包括:信息呈现格式、增译和省略、时间词变通、原文错误纠正。通过翻译实践发现,机器翻译可以显著提高译员翻译效率,但机器翻译仍存在诸多问题,为了保证翻译质量,译后编辑至关重要。因此,应用MTPE翻译模式有助于兼顾效率和质量。在翻译实践中,笔者的批判思维、分析技能和查证能力有了显著提升。
学位论文摘要万能模板二:基于多任务网络的甲状腺图像识别和报告生成算法研究
随着医学影像技术的进步,大量的甲状腺结节可以通过超声图像的方式检测出来,但是医生很难通过图像来准确判断这些结节的良恶性。因此,细针穿刺活检(FNA)是超声诊断后常用的甲状腺结节良恶性诊断方法,但是其诊断结果的偏差仍然较大,其中至少有20%的甲状腺结节,通过FNA检查仍然无法给出明确的诊断建议。近年来随着分子诊断的发展,通过检测细针穿刺标本中的基因突变可以大大提高甲状腺结节诊断的结果,但其灵敏度较差,工作量大,不便大规模推广使用。无法通过超声图像来准确判断结节的良恶性,造成了大量不必要的活检和手术,这给患者带来了巨大的精神压力和经济压力。近年来,随着深度卷积神经网络在自然图像分类的优秀表现,深度学习开始被提出应用于医学图像的分类。目前大部分的甲状腺结节超声图像计算机辅助诊断系统都集中于实现图像良恶性的诊断,但是单纯的良恶性的诊断,对于患者和放射科医生来说都缺乏一定的可解释性。因此,本文提出一种基于多任务卷积神经网络和传统检索融合的模型,来实现更加准确的甲状腺结节超声图像诊断。该模型在实现甲状腺超声图像良恶性诊断的基础上,还通过多任务神经网络和传统检索的方法相互融合来生成一份关于此图像的超声诊断报告,诊断报告可以使图像良恶性的诊断结果具有更强的可解释性。实验表明,我们的模型能够生成结构良好的句子,同时在一定程度上减少医生的工作量。本文的主要工作可以概括如下:1)提出了一种甲状腺结节辅助诊断模型,这个模型输入一张甲状腺超声图像,通过分析超声图像中的特征,输出针对于该图像良恶性、回声等方面的分类结果,辅助放射科医师对甲状腺结节进行诊断。2)提出了一种基于多任务卷积神经网络和传统检索相结合的模型,用来生成一段结构固定、语义较准确的超声诊断报告。本文通过使用多任务神经网络的分类结果来组成一段结构固定的超声诊断报告,同时报告数据库的引入可以使得生成的报告结构更加多样化。3)本文的方法能够有效的分类甲状腺结节图像,并生成一段描述性的报告。与其它图像描述方法所生成的报告相比,本文模型所生成的报告在各项评价指标上都表现较好。
学位论文摘要万能模板三:基于注意力机制的深度学习方法在医学图像分析应用的研究
医学图像是辅助医生临床诊断的重要依据。人工分析医学图像具有主观性,难以保证结果的一致性,因此,利用计算机技术自动分析医学图像具有重要的意义。分割与分类是医学图像分析的两个重要步骤。注意力机制能够使得模型聚焦感兴趣区域的重要信息。基于此,本论文将注意力机制引入到医学图像分割和分类任务中分别提出了基于难度感知的空间注意力约束图的双分支网络分割方法和两级注意力卷积神经网络分类方法。由于患者自身生理条件、拍摄环境的影响,医学图像具有一定的差异性,现有的深度学习方法大多使用同一种网络分割图像,难以保证分割精度和效率的同时提升。此外,常见的深度学习分割方法在获取像素类别的概率图时忽略了像素之间的关系,限制了分割精度的提升。针对这两个问题,本论文提出了基于难度感知的空间注意力约束图的双分支网络,它主要由难度分级模块和双分支结构的分割网络组成。难度分级模块,可以对图像进行自动分级,基于分级结果,可使得模型对图像进行自适应分割,从而提高了分割模型的效率。为了处理困难图像,在双分支网络结构中引入困难图像分割分支。在该分支中新引入了一种新的空间注意力约束图框架。首先引入空间注意力来获取对灰度变化鲁棒的区分性特征。然后利用图结构分割框架获取像素之间的关系,最后将空间注意力嵌入到图框架中,进一步提高了对困难图像的分割性能。在乳腺癌腋窝淋巴结超声图像上的实验证明,与本文的方法要优于经典的深度学习分割方法相比,尤其是在困难图像上取得更为显著的性能提升,另外,提出了方法实现了分割精度和效率的同时提升。在某些比较复杂的医学图像分类任务中,大部分方法往往基于感兴趣区域提取特征,然而该类方法往往会造成部分重要信息的丢失;另外,由于图像的复杂性,只使用单一的网络难以提取充分的区分性信息。针对以上问题,本论文提出了两级注意力卷积神经网络,网络结构主要包括多分支的局部注意力特征提取模块和全局注意力模块。局部注意力模块包括并行的区域卷积与通道特征重标定。其中区域卷积用于学习多个重要区域的特征;通道特征重标定用于学习每个重要区域特征的重要性。该模块能够同时学习感兴趣区域和背景区域的特征,并对重要的特征赋予较高的注意力。全局注意力模块能够利用多个分支从全局角度学习多样化的有效特征,并利用通道特征重标定为学到的特征分配权重,进一步提升了特征的区分性,进而提高了分类的准确率。通过在黄斑区脉络膜新生血管OCT图像上的实验证明了提出了方法要优于经典的深度学习分类方法。本文将注意力机制贯穿在医学图像分割、分类过程中,丰富了注意力机制的利用技术手段;本文的研究贯穿临床诊断、治疗的关键过程,辅助提升了临床诊疗的效果。
学位论文摘要万能模板四:长链非编码RNA SNHG12在多种肿瘤中预后价值的循证医学研究
目的:肿瘤是威胁人类健康的一个主要的公共卫生问题,识别早期诊断或预后相关的特异性和敏感性标志物对改善肿瘤患者的生存状况以及寻找潜在的药物治疗靶点至关重要。近来大量研究表明,长链非编码RNA(lncRNA)小核仁RNA宿主基因12(SNHG12)在多种肿瘤中过表达,且表现出促癌活性。此外,SNHG12高表达被认为是肿瘤患者预后不良的危险因素。然而,关于SNHG12在肿瘤中预后价值的研究结果仍有争议。因此,本论文拟以Meta分析和生物信息学技术等循证医学手段,探究SNHG12在肿瘤患者中的表达水平及临床意义。方法:(1)以“SNHG12”和“肿瘤”为检索词,检索英文数据库Pub Med、EMBASE、Cochrane Library和中文数据库知网、万方、维普,全面查找SNHG12表达与肿瘤相关的研究,检索时间截至2021年1月23日。所有数据均采用STATA 12.0软件进行统计分析。计算合并风险比(HRs)及其95%可信区间(CIs)评估SNHG12表达与肿瘤预后的关系,用合并比值比(ORs)及其95%CIs评估SNHG12表达与肿瘤患者的临床病理特征的相关性。(2)使用基因表达谱数据动态分析数据库(GEPIA,http://gepia.pku.cn/index.html)进行生物信息学分析,验证SNHG12在不同类型肿瘤中的表达水平以及其与预后的关系,并进行SNHG12与关键基因表达水平的相关性分析。结果:(1)本荟萃分析共纳入23项相关研究,涉及1389名肿瘤患者。结果表明,SNHG12表达升高与多种类型肿瘤中较差的总生存期(OS)(HR=1.81;95%CI:1.53-2.13;P<0.001)和无病生存期(DFS)(HR=1.40;95%CI:1.12-1.76;P=0.004)显著相关。此外,肿瘤患者中SNHG12的过表达预示了较差的临床病理特征,包括临床分期高(OR=0.35;95%CI:0.21-0.59;P<0.001),肿瘤尺寸大(OR=0.33;95%CI:0.18-0.59;P<0.001),肿瘤分化差(OR=0.41;95%CI:0.25-0.69;P=0.001),淋巴结转移(LNM)(OR=0.26;95%CI:0.19-0.37;P<0.001)和远处转移(OR=0.43;95%CI:0.22-0.84;P=0.014)。(2)生物信息学分析发现SNHG12在多种肿瘤中表达水平升高且与较差的OS和DFS相关。此外,相关性分析显示SNHG12的表达水平分别与MDM4和CCNE1呈正相关。生物信息学分析的结果进一步加强了Meta分析的结论。结论:lncRNA SNHG12高表达与较差的生存期和临床病理特征显著相关,SNHG12有望成为具有较好应用前景的肿瘤诊断/预后生物标志物以及潜在的治疗靶点。
学位论文摘要万能模板五:中成药联合西药治疗血管性痴呆的疗效比较 ——网状Meta分析
目的:本研究采用网状Meta分析的方法,比较不同口服中成药联合西药治疗血管性痴呆的临床疗效,并对所纳入的干预措施进行等级关系排序,为临床医生治疗血管性痴呆时选择药物提供证据支撑。方法:利用电子计算机检索中国期刊全文数据库(CNKI)、中国生物医学文献数据库(CBM)、维普中文生物医学期刊数据库(CQVIP)、万方数据知识服务平台(Wanfang Data)四个中文数据库和Pubmed、The Cochrane Library、Web of Science、Embase四个英文医学数据库,检索起止日期为该数据库建库收录期刊文献开始时间至2021年2月1日,尽最大可能全面地收集中成药联合西药治疗血管性痴呆的相关临床随机对照试验,由两位研究人员根据预先制定的纳入、排除标准独立对相关口服中成药联合西药治疗血管性痴呆的文献进行筛选、提取数据,根据Cochrane系统评价手册5.0.1推荐的研究质量和偏倚风险评估工具对纳入的文献进行质量评估,然后采用Rev Man 5.4和ADDIS 1.16.7对纳入文献进行传统Meta分析和网状Meta分析。结果:按照已定的检索策略,检索共获得相关文献15786篇,最终纳入41篇文献,纳入的血管性痴呆患者共计3631例,其中试验组1831例,对照组1800例,涉及8种口服中成药,包括银杏叶片(或银杏叶胶囊)、脑脉泰胶囊、脑心通胶囊、天智颗粒、养血清脑颗粒、复方海蛇胶囊、银丹心脑通软胶囊和灯盏生脉胶囊。对纳入文献进行传统Meta分析后结果显示:口服中成药联合西药能提高血管性痴呆患者的临床总有效率,对患者MMSE量表、Mo CA量表和HDS量表评分的改善程度均优于单纯西药组,差异有统计学意义(P﹤0.05);口服中成药联合西药组与单纯西药组的不良反应发生率比较,并无明显统计学意义(P﹥0.05),本次研究所纳入的文献报道在观察过程中并无严重不良事件发生。对纳入文献进行网状Meta分析后结果显示:1.临床总有效率:与单纯西药治疗相比,复方海蛇胶囊、脑脉泰胶囊、脑心通胶囊、天智颗粒、养血清脑颗粒、银丹心脑通软胶囊、银杏叶片联合西药治疗血管性痴呆的临床总有效率明显提高(P<0.05),银丹心脑通软胶囊联合西药排序最高。2.简易智力状态检查量表评分:与单纯西药治疗相比,灯盏生脉胶囊、复方海蛇胶囊、脑脉泰胶囊、脑心通胶囊、天智颗粒、养血清脑颗粒、银丹心脑通软胶囊、银杏叶片联合西药方案明显改善患者MMSE量表评分(P<0.05),且灯盏生脉胶囊联合西药方案优于复方海蛇胶囊、脑脉泰胶囊、天智颗粒、养血清脑颗粒、银杏叶片联合西药的方案;银丹心脑通软胶囊联合西药方案优于银杏叶片联合西药方案(P<0.05),银丹心脑通软胶囊联合西药排序最高。3.蒙特利尔认知评估量表评分:与单纯西药治疗血管性痴呆相比,脑心通胶囊联合西药方案明显改善患者Mo CA量表评分(P<0.05),各口服中成药联合西药治疗血管性痴呆之间互相比较,改善Mo CA量表评分的情况无统计学差异,脑心通胶囊联合西药方案排序最高。4.长谷川痴呆量表评分:与单纯西药相比,脑脉泰胶囊、养血清脑颗粒、银杏叶片联合西药明显改善HDS量表评分(P<0.05),且脑脉泰胶囊联合西药方案优于养血清脑颗粒联合西药方案(P<0.05),养血清脑颗粒联合西药方案排序为最高。结论:本研究结果提示在治疗血管性痴呆过程当中,口服中成药联合西药方案能提高疗效,改善患者认知功能方面也优于单纯西药方案,其中银丹心脑通软胶囊、脑心通胶囊、养血清脑颗粒可能为最佳联合用药的选择。
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