研究生论文范文参考5例「医学论文」

论文价格:150元/篇 论文用途:硕士毕业论文 Master Thesis 编辑:vicky 点击次数:
论文字数:8255 论文编号:sb2021091810444738208 日期:2021-09-22 来源:硕博论文网
医学论文范文怎么写?医学类专业主要培养具备自然科学、生命科学和医学科学基本理论知 识和实验技能,能够在高等医学院校和医学科研机构等部门从事基础医学各学科的教学、科学研究及基础与临床相结合的医学实验研究工作的医学专门人才。本文为大家提供了5篇关于医学方面的论文范文,供大家写作参考。
图 1.1   成瘾相关神经回路[8](图 A 表示成瘾相关的大脑区域。图 B 表示非成瘾状态和成瘾状态的理论模型)
图 1.1   成瘾相关神经回路[8](图 A 表示成瘾相关的大脑区域。图 B 表示非成瘾状态和成瘾状态的理论模型)

医学论文范文一:基于常规磁共振的不同影像组学模型对高级别胶质瘤和孤立性脑转移瘤的鉴别

本文拟通过T2WI和T1WI对比增强扫描(T1/C)图像结合不同机器学习算法并建立相应影像组学模型,探究影像组学模型术前无创性鉴别高级别胶质瘤(Highgrade gliomas,HGG)和孤立性脑转移瘤(solitary brain metastasis,SBM)的价值。材料与方法:收集我院2016年1月至2020年7月经病理或随访证实为HGG(51例)和SBM(45例)的患者,所有患者术前均行常规MRI(包括T2WI和T1/C)检查,通过ITK-SNAP软件,在T2WI和T1/C轴位图像上分别对肿瘤进行逐层勾画感兴趣区(region of interest,ROI),获得感兴趣体积(volume of interest,VOI),并进行影像组学特征提取,所有病例按照70%:30%分为训练组和测试组,训练组用于特征筛选和建立影像组学模型,特征筛选由t检验和最小绝对收缩与选择算子(Least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)完成,特征筛选后的数据选择随机森林(random Forest,RF)、逻辑回归(logistic regression,LR)和支持向量机(support vector machine,SVM)3种常用的机器学习算法并建立相应的影像组学模型;测试组用于验证建立的模型并绘制ROC曲线,结果表示为准确度、敏感度、特异度和AUC。

摘要
abstract
中英文缩略对照表
第1章 引言
第2章 材料与方法
    2.1 研究对象
    2.2 检查方法
    2.3 机器学习模型构建
        2.3.1 图像分割和特征提取
        2.3.2 影像组学特征的筛选
        2.3.3 影像组学模型训练及验证
        2.3.4 统计学方法
第3章 结果
    3.1 一般临床资料统计学分析
    3.2 特征筛选结果
    3.3 不同影像组学模型的诊断效能
    3.4 基于不同图像和不同机器学习算法建立的组学模型的诊断效能差异
        3.4.1 提取自单一序列的影像组学特征建立的不同分类器诊断效能
        3.4.2 提取自不同MRI序列的影像组学特征建立的分类器诊断效能比较
        3.4.3 联合T2WI+T1/C影像组学特征建立的分类器诊断效能
第4章 讨论
    4.1 不同MRI序列对结果的影响
    4.2 不同机器学习分类器的影响
    4.3 特征筛选结果分析
    4.4 HGG和 SBM瘤周水肿的差异
    4.5 本研究的局限处
    4.6 展望
第5章 结论

医学论文范文二:二维剪切波弹性成像评估糖尿病患者跟腱硬度的研究

笔者应用二维剪切波弹性成像(two-dimensional shear wave elastography,2D-SWE)技术评估糖尿病(diabetes mellitus,DM)患者跟腱的硬度并探讨肌张力对跟腱硬度的影响。方法:1.研究对象:根据中国2型糖尿病防治指南(2017年版)和糖尿病周围神经病变(diabetic peripheral neuropathy,DPN)诊断和治疗共识(2013年版),收集2019年10月至2020年10月在南昌大学第一附属医院确诊为2型糖尿病且伴有DPN的住院患者68例及2型糖尿病不伴有DPN(without diabetic peripheral neuropathy,WDPN)的住院患者32例,分别为DPN组和WDPN组。并选取同时段来我院体检的年龄、性别、身体质量指数(body mass index,BMI)与之匹配的健康志愿者32例作为对照组。

第1章 引言
第2章 资料与方法
    2.1 研究对象
    2.2 仪器与设备
    2.3 研究方法
        2.3.1 一般资料采集
        2.3.2 跟腱2D-SWE检查及数据测量
        2.3.3 下肢神经电生理检查
        2.3.4 分组
        2.3.5 质量控制
        2.3.6 统计学方法
第3章 结果
    3.1 病例特点
    3.2 跟腱2D-SWE数据分析
        3.2.1 双侧跟腱杨氏模量对比
        3.2.2 各组间跟腱杨氏模量对比
        3.2.3 各组内跟腱杨氏模量对比
    3.3 相关分析
第4章 讨论
    4.1 组间对比结果讨论
    4.2 组内对比结果讨论
    4.3 相关分析结果讨论
    4.4 本研究不足之处
第5章 结论

医学论文范文三:基于VAG信号的膝关节疾病分类方法研究
图 1.2   fN IRS 基本原理[50](A 图表示近红外光传输的香蕉型路径。B 图表示神经血管耦合示意图及神经活动引起的脑血流动力学和氧合变化)
图 1.2   fN IRS 基本原理[50](A 图表示近红外光传输的香蕉型路径。B 图表示神经血管耦合示意图及神经活动引起的脑血流动力学和氧合变化)

本文通过与大连中山医院骨科合作进行临床VAG信号数据的采集和整理,构建VAG信号数据库,其中包括健康222例、骨关节炎176例、半月板损伤86例、交叉韧带损伤103例、髌骨关节炎67例,共计654例的VAG信号数据。随后,基于该数据库,结合机器学习与深度学习理论,系统研究了VAG信号的二分类和多分类问题,主要内容如下:(1)针对传统机器学习中分类效果欠佳且特征参数众多的问题,提出了一种结合特征排序对特征进行选择的分类识别方法。

1 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状与目前存在问题
        1.2.1 国内外研究现状
        1.2.2 目前存在的问题
    1.3 本文研究内容与结构安排
2 研究方法相关基础理论
    2.1 引言
    2.2 预处理方法
        2.2.1 经验模式分解
        2.2.2 去趋势波动分析
    2.3 特征选择与分类方法
        2.3.1 特征选择
        2.3.2 分类方法
    2.4 深度学习理论
        2.4.1 基础概念与理论
        2.4.2 卷积神经网络介绍
        2.4.3 循环神经网络介绍
    2.5 本章小结
3 基于经典分类器的VAG信号二分类
    3.1 引言
    3.2 膝关节摆动信号的采集
        3.2.1 采集仪器
        3.2.2 采集过程
    3.3 膝关节摆动信号的预处理
    3.4 膝关节摆动信号的特征参数提取
        3.4.1 基于时域、频域、时频的分析方法
        3.4.2 基于非线性的特征提取分析方法
        3.4.3 基于统计分析方法
    3.5 膝关节摆动信号的特征选择与分类
    3.6 实验结果与分析讨论
        3.6.1 实验结果
        3.6.2 分析与讨论
    3.7 本章小结
4 基于深度学习的VAG信号二分类
    4.1 引言
    4.2 构建数据集
    4.3 基于深度学习网络的VAG信号二分类
        4.3.1 VAG信号分类的网络模型
        4.3.2 分类识别
    4.4 实验结果与分析讨论
        4.4.1 实验结果
        4.4.2 分析与讨论
    4.5 本章小结
5 基于改进原型网络的小样本VAG信号五分类
    5.1 引言
    5.2 小样本数据集的构建
    5.3 基于原型深度学习网络的VAG信号五分类
        5.3.1 原型网络
        5.3.2 距离度量
        5.3.3 类原型的选择
        5.3.4 目标函数的计算
        5.3.5 VAG多分类的网络模型
        5.3.6 分类识别
    5.4 实验结果与分析
        5.4.1 实验结果
        5.4.2 分析与讨论
    5.5 本章小结
结论
 
医学论文范文四:慢性非特异性腰痛伴抑郁情绪的静息态脑功能磁共振研究

本文应用静息态fMRI技术探究CNLBP患者在抑郁情绪并存的情况下相应的脑功能改变及其与临床行为学的相关性,借此探究慢性非特异性腰痛伴抑郁情绪可能的中枢神经机制,为未来临床的诊疗提供理论依据。研究方法本研究共纳入63名受试者,其中CNLBP伴抑郁情绪受试者14人,CNLBP受试者25人,健康受试者24人。所有受试者经过临床评估后行静息态功能磁共振扫描。

第一部分 前言
    1.研究背景
    2.研究目的与意义
第二部分 综述
    1.腰痛概述
        1.1 腰痛的概念
        1.2 腰痛的流行病学
        1.3 腰痛的影响
    2.慢性腰痛与情绪障碍
        2.1 慢性腰痛中的情绪/心理因素
        2.2 慢性腰痛与抑郁情绪共病的流行病学
        2.3 慢性腰痛与抑郁情绪的关系
    3.静息态功能磁共振
        3.1 静息态功能磁共振概述
        3.2 静息态功能磁共振数据的分析方法
    4.静息态功能磁共振在慢性腰痛领域的应用
        4.1 病理生理学机制探究
        4.2 静息态功能磁共振与机器学习相结合
        4.3 静息态功能磁共振与临床治疗手段相结合
    5.小结
第三部分 实验
    1.研究方法
        1.1 受试对象
        1.2 影像学指标
        1.3 临床评估指标
        1.4 数据采集
        1.5 数据处理
        1.6 统计学分析
    2.实验结果
        2.1 人口学和临床评估基线资料
        2.2 大脑功能的改变
        2.3 ReHo值有差异的脑区与临床评估变量之间的相关性分析
    3.讨论
        3.1 局部一致性的变化
        3.2 功能连接的变化
        3.3 影像学与行为学改变的相关性
    4.结论
    5.参考文献
 
医学论文范文五:运动干预对毒品成瘾者的脑机制影响的研究

本实验研究运动干预前后MA成瘾者在毒品线索刺激下和中性线索刺激下的脑功能的变化。受试者全程佩戴f NIRS设备,观看十二组毒品图片刺激和中性图片刺激。然后进行10分钟中高等强度的虚拟现实双人单车竞速运动。充分休息后重复之前的毒品图片刺激和中性图片刺激。研究结果表明:运动干预前,MA成瘾者的大脑区域对毒品线索刺激和中性线索刺激有不同的反应,毒品线索刺激期间左右侧的眶额叶和背外侧前额叶区域有更为明显的激活。运动干预后眶额叶和背外侧前额叶区域在毒品线索刺激时激活程度显著降低,左右侧眶额叶区域功能连接也显著降低。这些结果表明运动干预可能通过抑制眶额叶和背外侧前额叶的激活与功能连接来降低MA成瘾者对毒品的渴求。

1 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 毒品成瘾对脑机制的影响
        1.2.2 运动干预对成瘾者的脑机制影响的研究现状
    1.3 功能近红外光谱成像
        1.3.1 f NIRS的基本原理
        1.3.2 f NIRS的优势
    1.4 研究内容
    1.5 结构安排
2 研究方法
    2.1 数据预处理
    2.2 脑区激活表征
        2.2.1 修正的比尔朗伯定律
        2.2.2 一般线性模型
    2.3 功能连接
    2.4 基于图论的复杂脑网络
3 运动干预对毒品渴求的影响
    3.1 引言
    3.2 实验设计
        3.2.1 实验对象
        3.2.2 实验设备
        3.2.3 实验材料
        3.2.4 实验流程
        3.2.5 数据处理
    3.3 研究结果
        3.3.1 脑功能成像研究结果
        3.3.2 功能连接研究结果
        3.3.3 脑功能网络拓扑特性研究结果
    3.4 分析讨论
4 运动干预对认知功能和情绪的影响
    4.1 引言
    4.2 实验设计
        4.2.1 实验对象
        4.2.2 实验设备
        4.2.3 实验材料
        4.2.4 实验流程
        4.2.5 数据处理
    4.3 研究结果
        4.3.1 行为学数据研究结果
        4.3.2 脑功能成像研究结果
        4.3.3 功能连接研究结果
        4.3.4 脑功能网络拓扑特性研究结果
    4.4 分析讨论
    4.5 未来工作及局限
结论

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