序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇醫學綜述范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創作。

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檢驗設備購置無序化，不能有效地發揮作用隨著醫學檢驗技術的發展，醫生和患者對檢驗信息的認可度提高，特別是在診療過程中，檢驗收入占醫療收費的比重增加，醫院開始競相購置檢驗設備。但在購置過程中忽視了醫院的規模和相關患者的數量，設備購置后往往不能有效地發揮其作用，出現了設備閑置的現象，造成資金的巨大浪費。一些個體診所也盲目購置檢驗設備，有的甚至已超過鄉鎮醫院的配備，但投入的設備往往因無專業人員操作和合理的保養，無法得到合理應用，大多成為擺設。

檢驗專業人才缺乏，檢驗人員多無從業資格通過調查，在鄉鎮一級檢驗科中，具備檢驗專業資格的從業人員稀缺，大部分醫院是由其他專業轉行的，干臨床的有，干護理的有，干司藥的有，有的甚至身兼數職，都是經簡單的培訓后直接上崗，沒有經過正規的檢驗學習，科班出身更是少之又少，有些診所甚至會雇用無醫學相關知識的人員充當化驗員。這些人員由于缺乏必要的專業知識，對檢驗工作一知半解，無法保證檢驗工作的正常進行。沒有普遍開展質量控制工作，無法保證檢驗質量在我縣21個鄉鎮中，沒有一所鄉鎮級醫院參加市及以上醫學檢驗室室間質量評價活動，有些只開展了室內質量控制但做得并不完善，有些甚至不知質控為何物，個體診所質控更是一片空白。各醫院間各自為戰，沒有可以參照的標準，根本無法保證檢驗結果的正確性和準確性，患者轉診就醫往往需要重復檢查，差錯事故也時有發生。

上級衛生主管部門應加強農村基層醫院檢驗工作的監管，正確指導各級醫院按自身規模特點，有針對性地開展醫學檢驗工作，不可盲目上設備、開項目。有些不具備最基本條件的診所，不應讓其開展醫學檢驗工作，這是對廣大患者負責，也是為了有效地減少不必要的醫療糾紛。各級醫院領導也要增強對檢驗工作重要性的認識，加強檢驗科基礎建設，完善科室管理，真正使醫學檢驗在臨床診療過程中發揮其應有的作用。加強基層檢驗專業技術隊伍建設，提高從業人員的專業技術素養。檢驗專業不同于其他醫學專業，每年畢業的人員相對較少，一般都去了縣市級醫院，有些畢業生改行去了公司企業，做起了科研、銷售，回到農村發展的畢業生很少，非專業人員從業也就成為一種必然現象。但不能因這些客觀原因的存在降低基層醫學檢驗的準入門檻，各部門應積極創造條件，逐步提高醫學檢驗從業人員的專業素養，力求合法執業。這就要求衛生行政部門和各級醫院，有意識地加強檢驗從業人員的專業技術培訓。我縣曾開辦幾期基層檢驗從業者培訓班，根據基層特點，編發印制了《檢驗技術手冊》，對基層檢驗從業者的技術提高起到了積極的作用。上級醫院應主動擔負起基層檢驗人員的培養和指導工作，對檢驗科建設提出合理化建議，從技術、設備等方面加強對基層醫院的支持。上級醫院要為基層人員提供學習和進修的機會，定期派員到基層現場指導，并建立長期有效的對口支援機制，讓基層檢驗科規范、健康地發展。為了有效地提高基層檢驗工作質量，我縣專門制定了相關制度，縣級各醫院與鄉鎮醫院建立了長期的幫扶對子，定期派員到各鄉鎮實地工作，用自己的專業知識指導各檢驗科的工作，起到了較好的效果。為解決基層檢驗質量問題，應引導相關人員增強質量意識，開展室間質評活動。鑒于基層檢驗工作的實際情況，往往不具備參加市、省級室間質評的能力。針對這種情況，衛生行政主管部門應會同縣級醫療單位，成立本縣內的室間質量評價體系，讓基層醫院參與進來，定期評價，適時指導，使基層檢驗工作真正有章可循，提高檢驗結果的準確性，保證檢驗工作的正常進行。

作為醫療體系的一部分，檢驗工作的優劣直接影響到基層醫療質量的好壞。現在，農村合作醫療已在全國普及，廣大農民渴望高質量的醫療服務，而檢驗結果的準確性無疑是對醫療質量的有力保證。由于受各方面條件的限制，基層醫學檢驗工作開展得并不盡如人意，而存在的諸多問題也難以在短期內得到有效解決，這就要求衛生行政部門充分發揮監管職能，建立長效機制，正確引導基層醫學檢驗工作有序、規范、健康地開展。各級醫院、診所也應加強對檢驗工作重要性的認識，創造條件，切實提高檢驗質量，讓醫學檢驗工作在農村基層真正地造福于廣大患者，讓廣大農民朋友切實享受到高質量的醫療健康服務。

作者：吳飛 任菲 單位：蒼山縣中醫醫院

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國內外醫學人文素質教育綜述

目前，世界各國都十分重視醫學人文素質教育，以適應現代醫學模式的轉變，注重把基礎醫學和醫學人文素質教育，醫學人文教育培訓和醫師人文執業技能培訓有機地結合起來，培養適應現代醫學模式的醫學人才。

1 國外醫學人文素質教育狀況

許多國家醫科院校對人文素質教育十分重視，將醫學專業、醫學人文精神和文化素質教育融為一體。美國大多數醫科院校把醫學人文課程與醫學本科專業課程融合，使醫學人文素質教育貫穿醫學教育的全過程，醫學人文素質教育的內容深度逐年加深，廣度逐年拓展。英國高等醫科院校對醫學生的人文素質教育要求很高，實現醫學人文社會科學與醫學自然科學相互包容滲透，交叉融合教育。法國高等醫學院校的醫學人文素質教育，一直貫穿于醫學專業大學六年的學習過程中，使人文素質教育滲透醫學生在校的學習全過程，以堅定醫學專業思想、提升醫學人文素質。日本大多數醫學院校對醫學人文素質教育有明確規定，醫學生在校期間醫學人文素質必修課低于規定學分，就不予畢業。國外醫學院校對人文素質教育與醫學專業教育同等對待，要求較為嚴格。

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針對軍校學生，有其獨特原因，主要可以歸納為以下兩個方面。利益的誘惑學生在成長的過程中，都會形成一些基本的道德觀念，包括不盜竊、不撒謊、講信譽等。同時，他們在生活中又面臨著各種各樣的誘惑，誘惑以各種面目出現，不斷沖擊其誠信道德的底線。“利”幾乎對所有的人都具有誘惑力，能夠使人做出違背誠信的行為，大都存在較大利益的驅使［1－3］。對大學生來講，從進校的那一天開始，他們想得最多的就是畢業分配和就業，畢業后的去向就是他們現階段最大的“利益”。與地方高校大學生相比，軍校學生就業的渠道少、選擇少，主要面向部隊基層，攻讀研究生的比例和幾率較少，且分配是指令性的。為了樹立典型，培養專業扎實、思想過硬的畢業生服務軍隊和社會，學校鼓勵德才兼備的優秀學生攻讀研究生，所以把進一步學習的機會與大學期間的學習成績、表現直接掛鉤。但如果教育管理不善，這種分配的單向性會把倡導學科成績及表現的示范作用變成巨大的利益誘惑，成為學生誠信缺失的外在誘因。

育缺失，誠信體系不健全雖然誠信教育一直是我校思想道德教育的重要內容，但誠信教育的效果卻始終不明顯。有關誠信教育的內容帶有濃厚的政治化、標準化傾向，誠信教育內容空洞，理論與實踐脫節，不具體，缺乏可操作性［5－7］。而學生在大學期間主要是在完成各門課程中度過的，涉及學生畢業分配利益的是所有課程和整個大學階段的政治思想表現，學生的誠信教育缺乏與更多具體課程的結合。可以說學生的失信行為正是由于誠信教育在具體學科教學中缺失、誠信體系不健全、單純依靠思想道德課程教育造成的。

加強誠信教育的措施誠信教育的關鍵在于避免形式上政治化、標準化，避免內容上空洞。在軍醫大學的課程教學中，針對不同的學科特點，選擇易于反映學生信用度的環節和切入點，通過提供良好的誠信教育環境，可建立與課程相關的可操作性誠信教育體系。

選擇恰當切入點，上好誠信教育第一課雖然現代中學生的思想不可避免地受到社會不良風氣影響，但由于我國高考及招生制度的特殊性，使學生在課程學習中只能以誠實、勤奮來贏得進一步的學習機會。但進入大學以后，由于培養目標和考核方式的差異，大學生在課程學習中就可能偏離以前的誠信軌道。醫學化學課程是醫學生進入大學優先學習的幾門課程之一，是開展誠信教育第一課，是確立自我誠信教育的起點。我們從理論教學和實驗教學兩個方面，選擇理論課作業、實驗操作、實驗記錄、實驗報告等易于反映出學生信用度的具體環節作為誠信教育切入點。在作業中，通過助教的細致工作，既考查學生作業的完整性，又考查作業完成過程的真實性，從而對學生掌握知識的程度、獨立思考能力及過程中體現出的誠信度分別作出評判。在實驗操作過程中，以小班的形式，滿足每個學生獨立操作的條件，考查操作過程的完整性;實驗用單獨的原始記錄本，每次實驗結束時對每位學生的原始記錄(數據和現象)進行檢查;實驗報告要求結合實驗的實際條件和過程，依據自己的原始記錄進行分析和總結，由上課老師結合學生的實驗情況對學生的掌握程度和誠信度進行評判。把誠信教育落實到醫學化學教學的具體環節中，上好誠信教育第一課。

確立合理的評價標準，營造良好的誠信環境學生的失信行為往往與涉及利益的各種評判過程緊密聯系。我們在醫學化學教學中選擇誠信教育的幾個切入點，既是學科成績評判的重要組成部分，也是課程學習中最能反映誠信度差異的組成部分。在作業中，評判既看內容的完整性，更看過程的真實性。在實驗的操作中主要評判操作練習的過程，實驗記錄主要評判記錄的完整性和真實性，實驗報告主要考查對實驗環節的理解、實驗現象的觀察和記錄及實驗結果的分析和總結。整個評判過程更關注學生對知識的理解、對技能和方法的掌握，以及主觀能動性的發揮。而把數據的精確性放在次要位置，允許學生在學習中犯錯，提供條件讓學生在作業和實驗報告中反映其真實情況。對那些準確理解本質過程由不慎造成的失誤又尊重了實驗事實的學生，給予課程學習和誠信度的雙重肯定。對未能反映出對內容有較好理解的“突然性”正確結果或帶有抄襲性傾向的結果，給予課程學習和誠信度的雙重降分。營造良好的誠信環境，把誠信教育落到實處。

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摘要：為了找到本研究領域關鍵問題的切入點，該文對基于盲取證的醫學圖像檢索及語義表達進行了一次廣泛的文獻調研，并就盲取證、圖像檢索、醫學圖像檢索以及醫學圖像語義表達這幾個方面進行了詳細的文獻綜述。最后，列舉了已有研究尚存在的可以值得切入的幾個問題點。

關鍵詞：盲取證；醫學圖像檢索；語義表達

中圖分類號: TP309文獻標識碼: A文章編號：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

我國人口眾多，醫療手段和診斷水平的高低直接關系到十幾億人口的切身利益，提高我國的醫療水平勢在必行。近些年，我國各大醫院紛紛引進了大批先進的醫學影像設備，如X片、CT、MRI、US、PETCT和SPECT等。這些設備一方面極大的提高了臨床和鑒別診斷以及手術和相關研究的水平，另一方面也產生了大量的難于管理的醫學圖像數據。因此，研究如何高效的管理（例如：圖像檢索方式）這些海量的醫學圖像數據是當前的熱點之一。

傳統的做法是將一般的基于文本的圖像檢索技術（Text-Based Image Retrieval，TBIR）引入到醫學領域中，即采用基于文本（例如：病人姓名、病單號和癥狀名等）的醫學圖像檢索（Text-Based Medical Image Retrieval，TBMIR）技術來管理這些海量的醫學圖像數據，以提高檢索水平。然而，TBMIR技術存在著許多問題，不僅需要預先對這些海量圖像進行人工標注，而且被描述的文本會受到主觀因素的影響。為此，研究者在醫學應用中引入了基于內容的圖像檢索（Content-Based Image Retrieval，CBIR）技術。這種基于內容的醫學圖像檢索（Content-Based Medical Image Retrieval，CBMIR）技術由于采用了圖像的內在特征來匹配，不需要文本形式的標注，所以極大地提高了在海量數據中快速檢索具有類似癥狀圖像的效率。然而，CBMIR本質上是一種基于內容的圖像檢索，也存在著著名的“語義鴻溝”問題。為此，近些年一些學者研究了基于內容的醫學圖像語義檢索（Content-Based Medical Image Semantic Retrieval，CBMISR）技術。

醫學領域需要CBMIR有更加嚴格的安全機制。雖然目前的計算機網絡為遠程醫療、遠程診斷和遠程手術提供了可能，但在利用這些公用網絡檢索圖像時也會存在不少的可以帶來災難性的安全問題，例如：被偽造或篡改過的已確診的頭部MRI等。近些年發展起來的圖像取證技術，為解決該問題給出了一種新的途徑。圖像取證是指對圖像的篡改、偽造和隱密進行分析、鑒別和認證，可分為主動與被動兩種。主動技術包括防偽技術、防篡改技術和認證技術。被動取證（即盲取證）僅根據待認證的圖像本身判斷其是否經過偽造處理，不需要事先對數字圖像做任何預處理。在醫學領域引入盲取證技術，不僅可以鑒別圖像的篡改或偽造操作，而且可以提升圖像檢索效率以及方便圖像存儲和管理。

1盲取證的研究現狀

圖像盲取證的主要任務包括：①篡改檢測，即判斷由成像設備獲取的圖像是否被惡意修改過，并盡可能的對這些修改區域進行恢復；②來源鑒別，即判斷圖像的出處（如：成像設備的品牌和型號等），并在可能的情況下識別這些成像設備。因此相應的盲取證研究現狀就分為篡改檢測的研究現狀和來源鑒別的研究現狀。

1.1篡改檢測

1.1.1拷貝-移動檢測

最簡單的篡改是拷貝-移動操作，即為了掩蓋或偽造新目標，將同一幅圖像中的一塊區域拷貝到其他區域。被篡改的圖像中會出現兩塊或多塊在自然物體圖像中有很小概率出現的相似區域，這可以作為篡改證據。Fridrich等首次對拷貝-移動檢測進行了研究，將沿圖像逐像素拖動的矩形窗口的DCT變換系數作為小塊特征來進行字典排序。隨后，Popescu、吳瓊以及魏為民等分別采用主成份變換、奇異值分解小波低通子帶以及Pearson系數的方法來研究拷貝-移動檢測。

1.1.2重采樣檢測

圖像重采樣是一類常用的篡改操作，如旋轉和縮放等。這些操作往往伴隨著插值操作，并導致像素之間的相關性發生變化，是判別圖像是否被修改的一種依據。Popescu采用期望最大化EM算法來檢測重采樣操作，并把重采樣后像素間的相關性變換歸結為原始信號和周期信號的疊加，然后對應于EM算法輸出的傅立葉頻譜圖中的規律性亮點。同濟大學的朱秀明提出通過增加小補償量的辦法來避免EM算法可能遇到的奇異點，對Popescu的算法進行了改進。某些情況下，圖像的旋轉和縮放操作是合理的，所以單一的重采樣檢測就會有很大的局限性。

1.1.3圖像拼接檢測

圖像拼接是篡改中的基礎操作。Farid和Ng都采用了雙相干特征系數來檢測圖像拼接。Chen等采用相位疊合和小波系數的特征函數矩來捕捉拼接帶來的圖像邊緣和噪聲分布的變化，并將這兩者輸入SVM對圖像分類。張震等將原始圖像劃分成若干區域以提取區域質量評價值和基于隱馬爾可夫模型的區域矩特征，然后輸入SVM對拼接圖像進行鑒別。Shi等認為圖像拼接是可以產生復雜異常的局部操作，并采用多尺寸離散余弦塊變換（MBDCT）和Markov模型來捕捉這些局部異常，將Markov模型的轉移概率矩和MBDCT低階矩輸入SVM對圖像分類。

1.1.4模糊操作檢測

模糊操作是另一類常用的篡改操作，常用的是高斯模糊。王波等認為模糊會破壞由成像系統帶來的局部圖像色彩的相關性，并提出基于異常色調率檢測和定位的方法。Hsiao等提出利用DCT變換的高頻相對缺失來衡量模糊程度，過高的區域被認為是篡改區域。Sutcu提出利用圖像小波系數的規律性來估計圖像邊緣的清晰度和模糊度，以檢測篡改。周琳娜等分析了離焦模糊和人工模糊邊界的不同特性，用同態濾波和形態學濾波增強模糊圖像邊緣并分離這兩類邊緣，以實現定位。王鑫等利用Elder-Zucker方法衡量局部塊的模糊程度以判斷是否存在景深相似但模糊程度有較大差異的圖像塊。

對篡改檢測的研究，除了上述常用的四種方法外，還包括JPEG圖像雙重壓縮檢測和圖像修復檢測。JPEG圖像雙重壓縮部分，相關的研究包括Fridrich的對第一次壓縮估計的量化矩陣方法，戴蒙采用的抖動模式分析方法，以及張靜的JPEG2000格式的雙重壓縮檢測方法。圖像修復檢測部分，由于經常采用Criminisi等提出的用樣本紋理來填充大塊區域的修復方法會導致圖像中有異常相似的紋理區域，吳瓊等通過用模糊隸屬度表示圖像塊的連通性的方式來描述了這種相似性，并作為圖像篡改判別依據。

1.2來源鑒別

1.2.1 CFA插值檢測

CFA插值系數和插值模式是數碼相機成像系統中可以用來鑒別圖像來源的重要參數。Bayram等指出不同數碼相機采用的CFA插值系數和插值模式不一樣，分別采用Popescu方法和Gallagher方法獲得兩組Fourier譜圖極值點特征，然后被SFFS算法篩選輸入SVM進行分類。吳旻等提出和Bayram結論相反的利用CFA插值對數碼相機進行分類的方法，并只選擇邊緣的非平滑區域（不同品牌數碼相機圖像的平滑區被認為采用類似的插值方法）用以估計插值系數，然后輸入SVM來鑒別相機的品牌和型號。

1.2.2模式噪聲檢測

模式噪聲產生于特有相機的拍攝過程中，分為固定模式噪聲FPN和圖像響應非一致噪聲PRNU。FPN是指當傳感器陣列沒有曝光時點對點的差別，取決于曝光時間和溫度。PRNU是自然圖像模式噪聲中的主體部分，其核心是像素非一致性PNU，即像素對光的靈敏性。PNU在拍攝中保持穩定并且不依賴于環境溫度，因此能夠表征傳感器的本質特性。

1.2.3色差檢測

色差是最常見的一類由于光學系統不能很好聚焦不同波長的光線而導致的失真模式。圖像的篡改或偽造操作，通常會破壞這種固有的區域色差模式，這種區域色差不一致可以作為圖像被篡改的一種證據。Johnson方法利用了橫向色差模型，進一步的研究可加入縱向色差模型或其他的光學失真模型，從而提高圖像篡改檢測的靈敏性和準確性。

2圖像檢索的研究現狀

2.1 TBIR檢索技術

早期的圖像檢索使用的是TBIR技術，即用文本對被檢索的圖像進行描述，用精確或概率匹配執行查詢操作。然而，完全的TBIR要求通過用自動標注取代改變手工標注的方式來減少標注的不準確、不完整以及主觀性。此外，圖像中所包含的豐富視覺特征往往無法用文本來客觀地描述。通過相關的調研得知，當前已有的自動標注算法有如下分類：①相關模型方面，包括：跨媒體相關模型CMRM，連續相關模型CRM，多伯努利相關模型MBRM和一致性語言模型CLM；②生成式模型方面，包括：概率隱語義分析模型PLSA，高斯混合模型GMM，高斯-隱荻利克雷分配模型模型Guass-LDA，相關隱荻利克雷分配模型Corr-LDA；③傳播式模型方面，包括：基于流形的自動圖像標注和基于流形的多種相似性綜合；④利用詞匯間關系的標注方法方面，包括：互相關標記傳播模型CLP，WordNet多測度混合模型和利用隨機游走進行標注改善。

2.2 CBIR檢索技術

CBIR涉及的關鍵技術包括：圖像特征的提取和表達方法、圖像相似性比較方法、相關反饋機制、性能評價、壓縮域檢索、以及圖像高維特征壓縮和索引。CBIR從提出到現在，在國內外已經取得了不少的成就：①技術上，各種新的方法層出不窮，如一些用于降維的特征提取方法和分割方法；②學術上，已有一些較為知名的學術專刊和專集，如ACM Multimedia和SPIE每年專門的CBIR國際會議等；③應用上，已經有許多CBIR系統，如IBM的QBIC系統，哥倫比亞大學開發的VisualSEEK以及UIUC的MARS，MTI的PhotoBook，UC Berkeley的Chabot系統等等。

3醫學圖像檢索的研究現狀

3.1 TBMIR檢索技術

TBMIR是傳統的TBIR在醫學方面的應用。首先，對待檢索的醫學圖像按照病人姓名、病單號和癥狀名等文本進行手工標注。然后，采用TF-IDF文字向量內積的方式執行查詢操作。TBMIR的優點包括：檢索速度快，引擎等技術比較成熟，實現較簡單；其缺點有：醫學圖像被標注的文本需要手工完成，且依賴于醫師的個人見解。另外與其他類型的圖像相比，醫學圖像由于所含信息量大、灰度和空間分辨率高、圖像相似性大以及顏色類型少等，具有極強的復雜性，比較容易產生“語義鴻溝”問題，使得TBMIR中精確、客觀和完整的文本不易得到。因此，CBMIR檢索技術就是在這種情況下產生的。

3.2 CBMIR檢索技術

目前，研究者們開發了一些既包括針對病理學、檢驗學和影像學等單一來源的圖像檢索系統，也包括多來源、多分類的特定應用的CBMIR系統。在放射學中，乳腺照片是最經常被用來進行分類和CBMIR研究的。美國的普渡大學和芝加哥大學、英國的曼徹斯特大學、加拿大的卡爾加里大學在研究乳腺癌方面做了廣泛和深入的研究。ASSERT是專用于高分辨CT肺部圖像的項目，它針對影像中某些局部病灶特征來建立相似性準則。綜上，目前對CBMIR的研究已經取得了不少進展，但在體現醫學圖像固有性質方面還需要加強，因此人們對CBMISR檢索技術進行了研究。

3.3 CBMISR檢索技術

目前，CBMISR檢索技術已經被應用到X片、CT和MRI等醫學圖像中。德國亞琛工業大學的Thomas M. Lehmann等研制的IRMA是目前較為成熟的IRMA與PACS結合的醫學圖像語義檢索系統，美國密蘇里大學的Adrian S. Barb等通過醫學視覺特征建立了HRCT圖像中肺部語義變量層次化模型。目前，醫學圖像語義理解的研究已得到普遍的關注，然而要縮小“語義鴻溝”，理論上仍有許多復雜且艱巨的問題需要解決。

4醫學圖像語義表達的研究現狀

醫學圖像語義是指關于圖像的全部或部分的結構性和診斷意義的文字描述，內容包括：器官組織的名稱、屬性、相互之間的約束關系以及圖像表述的病癥信息等。醫學圖像語義的表達涉及到用視覺特征來表達的圖像內容，這些視覺特征不能直接反映符合人類的理解習慣的圖像語義。為此，有不少學者專門研究了醫學圖像內容的語義表達方式，可分為以下幾種。

4.1利用語義網

2000年T. Lehmann提出一種層次化醫學圖像語義網絡，首先根據全局特征對圖像進行分類，其次提取感興趣區的局部特征，并在多分辨率下建立一個層次化的語義網，然后賦予每個節點相關的圖像語義，最后實現基于語義的醫學圖像檢索系統。2004年Hongshun Su用多層語義網絡表達肺部結構和特征模型，用幾個特征描述的節點來表示肺部的器官和組織。節點檢測的過程就是從低層表達到高層表達的轉換過程，即首先經過圖像處理、特征提取后，由推理引擎完成與肺部模型的匹配，進而根據綜合隸屬度選擇最佳匹配，以完成檢測。

4.2利用分類碼

醫學圖像的分類碼指：醫學設備類型、人體定位信息、解剖結構和生物信息等。2002年Zrimec T.提出了利用分類碼表達初步醫學圖像內容信息的CBMIR系統。

4.3利用圖像模型

2002年Zrimec T.建立了基于元數據和圖像視覺特征的醫學圖像模型，該模型可接受任意數量的圖像屬性和圖像特征。2003年Richard Chbeir提出了包含圖像元數據、視覺特征和語義特征的醫學圖像模型和圖像區域模型，其中圖像元數據包括基于上下文的和基于特定領域的與圖像有關的元信息，視覺特征包括用數值表示的低層物理特征，語義特征包括用關鍵詞表達的空間關系特征和與醫學知識有關的語義。不同類型設備和不同部位的醫學圖像，其使用的語義是不同的，即不存在一個抽象化的一般性關鍵詞匯集合。

5尚存的可切入研究點

以上是對相關研究現狀的簡要綜述，可以發現這些研究還存在如下幾個值得研究的地方。

5.1語義表達方面的關鍵問題

醫學圖像語義檢索的關鍵在于語義表達和相似度度量，而圖像語義表達的核心任務是從低層視覺特征提取出需要的高層語義，來彌補“語義鴻溝”問題。現有的醫學圖像檢索系統大都只利用了圖像的底層視覺特征進行圖像語義描述，這些并不能表達醫學圖像的真正含義。

5.2圖像檢索方面的關鍵問題

圖像檢索方面的關鍵問題主要包括：①融合多種有權重特征的醫學圖像。醫學圖像檢索中，如何將底層的物理特征、高層語義特征和相關文本結合起來，以及如何設置他們的權重，使檢索結果盡可能完善是CBMIR需要研究的重點問題之一。②CBMIR與PACS結合。目前兩者的結合運用效果并不是特別好。為了能有效存儲海量的醫學圖像數據以及實現遠程醫療資源共享，這些大中型醫院就需要考慮如何有效地管理和訪問的問題。③快速準確的配準與分割技術。圖像的變形和三維復雜性以及病灶的存在對特征提取的結果影響較大，需要配準技術來提高檢索的準確性。另外，醫學影像的臨床診斷決策一般是根據圖像局部特征（ROI）來進行的，這些感興趣的區域由于特定的設備和運用環境等在分割中存在不確定性。

5.3圖像取證方面的關鍵問題

圖像取證方面的關鍵問題主要包括：①數字圖像來源鑒別方面。現有的算法盡管在鑒別不同設備類型獲取的數字圖像方面已經能夠達到比較好的效果，但是對于不同型號設備，這些方法的鑒別效果不是很好。②數字圖像篡改偽造檢測方面。現有算法存在較低的查全率和查準率，難以達到準確取證分析的目的，而且對于檢測出的篡改偽造圖像，難以分辨究竟是正常的圖像處理操作，還是惡意的篡改偽造操作。③數字圖像篡改偽造定位方面。這方面的難題主要在于計算量過大的對整幅圖像相似塊的遍歷搜索。

參考文獻：

[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]吳瓊.面向真實性檢測的數字圖像盲取證方法研究[D].長沙:國防科學技術大學,2008.

[11]王鑫.數字圖像盲取證技術研究[D].鄭州:信息工程大學,2009.

篇(5)

講臺上教師既要向學生傳授醫學知識，又要對學生進行愛祖國愛人民的政治思想教育;既是學生接受醫學知識的啟蒙者，又應成為學生思想品德的塑造者;不僅使學生掌握一定的理論和技能，培養和發展學生的能力和智慧，同時還要逐步地培養他們的人生觀和良好的品德修養。無論在課堂內外主動地與學生聯系、接觸，談人生、理想、學習，不要造成學生對教師敬而遠之的現象。教師本身須注意自己的言談舉止、氣質風度、品德修養，這是因為教師無時不在學生的嚴格監督之下。

2知識性要素

高等醫學院校有三寶:人才、圖書和儀器。其中人才至關重要。當今社會知識信息倍增，據統計全世界每年有500萬篇科學，有30萬項發明創造專利申請，科學知識每年的增長率已由60年代的9.5%增至90年代的12.5%。因此，醫學院校教師應充分利用圖書的優勢，無止境的向專業知識縱深發展。只有具備寬厚的專業基礎和廣博的文化素養，才能精通業務，跟上知識更新的速度。

3開拓性要素

現代醫學院校的教學改革目標之一，就是要建立培養學生的創新能力的教學體系。創新性學習與其說是醫學生創造性勞動和創新能力的發揮，不如說是教師創造性勞動和創新能力的發揮。教師的創造性勞動絕非是單純性傳播前人的勞動成果，它是一種科學的發展的具有創新性腦力勞動。創新性思維便是開拓性要素中的法寶。思維要具有敏捷性，要在傳遞迅速和大量的反饋科學技術、信息中經常地進行科學論文的交流，參加必要的會議，從中迅速捕捉最新信息。善于觀察、思考、分析、綜合教學和科學實踐中潛藏的科學知識。只有開拓性教師，才可能造出銳意創新、有所作為的人才。

4組織性要素

教學效果很大程度上取決于教師教學組織能力和教學水平的發揮，只有這樣才有可能把全部思想的誘人性、豐富性展示給學生。只有堅持思考，在思考中表現自己，用思考主宰，才能成為學生的教育者和指導者。現代醫學的整體性滲透越來越強，知識的結合程度越來越高，許多學科之間出現了交叉，已無明顯的界限。掌握相關學科知識，按學生認識規律，合理組織教材，創造性組織教學，調動學生思維的主動性，因材施教，運用新的教學手段，緊跟科學發展步伐，達到最佳的教學效果。

一個優秀的教師應德才兼備，能把復雜的醫學理論知識轉變為鮮明的、活生生的形象，使學生能順理成章的理解掌握。否則，教師即便是滿腹經綸也無法得以傳授。醫學生要及時、準確、高效地解決在校學習和未來工作中遇到的各種錯綜復雜的矛盾，絕非死讀書能達到，至為重要的是要讓學生掌握思維和行動方法。而任何一種有效的思維方法和處事技巧的根基都離不開教師的組織性要素。其本質的東西還是熟知萬物運動變化的規律和辯證法。

5總結

篇(6)

評價實驗的類型一般有：建立、證實、確認和驗證四種不同的類型，每一種類型的使用場所也是不同的。建立實驗重要是產品研發階段用來描述產品操作性能的；證實實驗主要產品制造商用來驗證產品的性能是否能夠滿足用戶的；證實實驗主要是制造商來顯示產品的一些特殊性能規格和滿足的規格；驗證試驗主要是醫學部門用來驗證新系統性能是否可以達到預期的效果。不同類型的實驗所決定實驗評價方案是截然不同的。醫學檢驗部門主要是采用驗證實驗，然后建立科學、合理的評價方案；但是制造商的建立、證實和確認實驗需要大型的、復雜的實驗方案才能夠確定評價試驗的方案，是不適合醫學檢驗部門進行檢驗檢測工作的。

二、性能評價試驗的評價方案

1、精密度的評價：精密度是指系統的隨機誤差，常用的精密度測量包括批間和總分析精密度的估計。在對精密度的評價時，主要根據精密度指數的大小來評價。當精密度指數的值小于1時，說明儀器的隨機誤差在可以控制的范圍內，證明實驗可以得到證實，如果精密度指數的值大于1，則說明儀器的隨機誤差不在可控制的范圍內，需要重新進行實驗驗證。

2、準確度的評價：準確度主要是用來反映真值與檢測平均值之間一致性的，也稱之為系統誤差。在醫學檢驗過程中必須要通過具有代表性的患者的樣本建立比較實驗來確認。在進行實驗時，不需要像建立、證實、確認實驗那樣復雜，可以通過檢測校準品和控制品、已經檢測且具有檢測結果的患者樣本來確定系統誤差，進而驗證準確度。

3、總誤差的評價：總誤差能夠真實的反映出檢驗人員對檢驗檢測系統性能評價的結果，同時也是判斷檢測系統是否滿足性能要求的重要參數。如果檢驗實驗結果反映出的總誤差低于臨床允許的誤差值，檢驗人員就可以認為檢測系統是可以應用到臨床上的。

4、分析靈敏度的評價：分析靈敏度就是檢測系統能夠檢測的最低分析物濃度，分析靈敏度可以通過陰性樣本的分析來檢測，然后在經過相關的計算得出最低分析物濃度。如果選取的樣本不同，得出的結果也是完全不一樣的。為此在選擇分析樣本的時候需要注意這個方面的問題，這樣才能夠有準確的評價結果。

5、分析特異性：所謂的分析特異性就是潛在的分析干擾，因為一臺儀器在使用的過程中還會受到其他因素的干擾，這樣也會影響到檢測的結果。在進行分析特異性評價的時候需要建立計量———響應曲線，通過對圖像的分析得出干擾的濃度，進而準確的進行分析特異性的評價。

三、結束語

篇(7)

八年制臨床醫學生的基本素質和接受能力普遍比五年制要好，因此對于他們的見習帶教要求要比普通學生高一些。對于基礎知識的掌握方面，八年制學生一般都沒有問題，而臨床思維方面往往相對較欠缺［4］。因此，臨床見習帶教除了鞏固課堂知識以外，對于臨床思維的培養也是見習課的重要內容。改善教學條件和教學設備。在教學條件和教學設備方面，除了常用的教學專用影像資料外，顱骨標本、腦結構標本、腦血管鑄型標本等可以使學生對神經外科有更直觀的印象。我們引進新加坡RaidoDexter虛擬現實系統應用于神經外科臨床和教學，利用先進的虛擬現實技術，將腦解剖結構更真實地展現在學生面前，對于病變與腦重要結構的關系也能夠一目了然。尤其對于那些空間思維能力不強者更有意義，學生普遍反映該技術的使用大大加深了對書本知識的理解，對神經外科疾病的認識更加形象具體，對神經外科手術過程也有了更深入的了解。采用先進的教學方法，培養主動思維能力。以問題為中心（Problem－based　Learning，PBL）的教學模式在大課教學的實踐中已被證明是非常有效的，我們也把這一理念融入到臨床見習的帶教方面，這樣可更好地發揮八年制醫學生的主觀能動性，有助于發展學生解決問題的能力［5－6］。通過一個具體的臨床病例，將各基礎學科和臨床學科的知識點貫穿一體，培養學生以疾病診治為中心的發散思維和橫向思維，可顯著提高學生靈活運用知識的能力，并使學生逐步養成良好的臨床思維。對于一些簡單的臨床問題，可以嘗試讓學生提出不同的處理方案，進而討論各方案的優缺點和適用性，加深學生對此問題的認識，做到活學活用，更好地鍛煉學生的主動思維能力［7］。另外，我們將先進的虛擬現實技術應用于八年制醫學生的臨床見習教學中，收到了非常好的教學效果。

2合理安排教學內容

神經外科內容復雜抽象，且與解剖學、生理學、影像學、眼科學、耳鼻咽喉科學等諸多學科存在交叉，但神經外科教學占整個外科學教學的很小一部分，學時數較少，臨床見習時間更加有限。為了達到滿意的教學效果，必須合理安排見習內容。教師要根據教學大綱的要求合理安排時間分配，對于重點內容如顱內壓增高、腦疝、顱腦損傷等，要多花些時間，尤其對于硬膜外血腫、硬膜下血腫等病例應重點進行討論。在見習課前應告知學生見習計劃，讓其有針對性地復習課堂所學內容。

3重視臨床思維的培養

如何運用已學習的理論知識解決臨床實際問題常對學生造成困擾［10］。臨床思維能力是八年制臨床醫學生見習過程中需要重點培養的能力。見習過程中不能只告訴學生患者的疾病診斷及該疾病的應有表現，讓學生被動地去了解，而應該讓學生有機會去思考，通過臨床現象來診斷疾病。例如：對于一個聽神經瘤的病例，簡單的方法就是直接告訴學生患者是聽神經瘤，這種疾病應該有什么典型癥狀，然后教師演示查體，讓學生了解其臨床表現，最后再簡要告訴他們如何手術。為了培養學生的臨床思維，也為了加深學生的印象，可以先告訴學生這是一個顱內腫瘤患者，然后讓學生去詢問患者的癥狀，接著進行查體，之后再來推斷患者的腫瘤部位和性質，最后考慮如何治療。

4建立健全教學監督體系