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腫瘤臨床論文范例

前言:一篇好的文章需要精心雕琢,小編精選了8篇腫瘤臨床論文范例,供您參考,期待您的閱讀。

腫瘤臨床論文

腎上腺腫瘤切除臨床醫(yī)學(xué)論文

1資料與方法

1.1一般資料

本組15例,男9例,女6例,年齡21-58歲,平均37.4歲,右側(cè)5例,左側(cè)10例,腫瘤大小為1.0×1.5cm-6.5cm×8.5cm,術(shù)前常規(guī)檢查腎上腺內(nèi)分泌及代謝產(chǎn)物,監(jiān)測(cè)血壓、心率,評(píng)價(jià)心肺功能,血壓偏高者常規(guī)口服a受體阻滯劑控制血壓,并擴(kuò)容治療1-2周。

1.2手術(shù)方法

氣管內(nèi)麻醉,側(cè)臥位,適當(dāng)抬高腰橋,腋中線髂嵴上2cm處做切口,鈍性分離肌層及腰背筋膜達(dá)腹膜后間隙,推開(kāi)腹膜置入自制水囊擴(kuò)張后,置入IOmmTrocar后縫閉皮膚,充氣后氣置入監(jiān)視鏡,直視下分別于腋前線、腋后線相應(yīng)位置分別置入5-10Trocar,在直視角度的下高位縱行切開(kāi)腎筋膜,使其腎脂肪囊游離于其中,并且在腎的上方找到腫瘤,再使用超聲刀處理腎上腺動(dòng)脈,使用鈦夾或Hem-o-lok處理中央靜脈,標(biāo)本經(jīng)擴(kuò)大切口取出。

2、結(jié)果

全部手術(shù)順利完成,手術(shù)時(shí)間70-180min,平均90min,術(shù)中術(shù)后沒(méi)有一例患者輸血,咋術(shù)后也沒(méi)沒(méi)有使用鎮(zhèn)痛藥,在院內(nèi)觀察了4-7d后均出院。手術(shù)的過(guò)程中沒(méi)有一例出現(xiàn)肝、脾、腎等臟器的損傷,術(shù)后也沒(méi)有出現(xiàn)感染和出血等并發(fā)癥。手術(shù)后的病理診斷:髓樣的脂肪瘤2例、嗜鉻細(xì)胞樣的瘤4例、腎上腺囊腫有3例、腎上腺皮脂腺瘤有6例。

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腫瘤學(xué)中文核心期刊被引論文探析

摘要:目的探討入選2017年版《中文核心期刊要目總覽》的10種腫瘤學(xué)期刊高被引論文的文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)特征。方法采用文獻(xiàn)計(jì)量法分析10種腫瘤學(xué)核心期刊刊載的高被引論文被引情況、基金資助、欄目分布、作者地區(qū)分布、作者及機(jī)構(gòu)合作等特征。結(jié)果2015-2019年10種腫瘤學(xué)核心期刊14017篇,被引論文9694篇(69.16%),高被引論文248篇。高被引論文的作者主要分布在中國(guó)30個(gè)地區(qū),其中發(fā)表高被引論文數(shù)量排在前5位的地區(qū)分別是北京市、上海市、天津市、四川省和廣東省,基金資助以國(guó)家級(jí)為主,作者以≥7人合作為主;篇均被引頻次居前3位的高被引論文來(lái)源于“臨床流行病學(xué)”“指南與共識(shí)”和“專(zhuān)家論壇”欄目。結(jié)論高被引論文的地區(qū)、機(jī)構(gòu)分布不均;我國(guó)中文核心期刊應(yīng)積極開(kāi)拓優(yōu)秀原創(chuàng)性科學(xué)研究和技術(shù)創(chuàng)新類(lèi)稿源,進(jìn)一步提升期刊的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。

關(guān)鍵詞:腫瘤學(xué);被引頻次;高被引論文;引文分析

科學(xué)論文的關(guān)注度可以通過(guò)引文分析來(lái)評(píng)估,而被引頻次是一種對(duì)已利用率和貢獻(xiàn)率的定量評(píng)估方法之一[1-2]。高被引論文是某一學(xué)科中質(zhì)量高、影響力大的精品論文,可以看作是一個(gè)研究領(lǐng)域?qū)W術(shù)發(fā)展的風(fēng)向標(biāo)[3]。目前,對(duì)于腫瘤學(xué)中文核心期刊高被引論文分析報(bào)道較少。本文通過(guò)對(duì)2017版《中文核心期刊要目總覽》所收錄的10種腫瘤學(xué)核心期刊2015-2019年發(fā)表的高被引論文進(jìn)行分析,以期為廣大作者選題和期刊編輯進(jìn)行專(zhuān)題策劃、審稿組稿提供參考。

1資料與方法

1.1資料。研究對(duì)象為2017《中文核心期刊要目總覽》所收錄的10種腫瘤學(xué)核心期刊:《中華腫瘤雜志》《中國(guó)癌癥雜志》《腫瘤》《中華放射腫瘤學(xué)雜志》《中國(guó)腫瘤》《中國(guó)腫瘤臨床》《中國(guó)肺癌雜志》《臨床腫瘤學(xué)雜志》《中國(guó)腫瘤生物治療雜志》《中華腫瘤防治雜志》,統(tǒng)計(jì)資料來(lái)源于各刊網(wǎng)站信息、中國(guó)知網(wǎng)全文數(shù)據(jù)。

1.2高被引論文的界定。[1]根據(jù)普萊斯定律M=0.749×N?max確定高被引論文,其中,M為高被引論文被引頻次的最小值,Nmax為被引次數(shù)最多論文的被引頻次。本研究納入的腫瘤學(xué)論文最高被引頻次為1672次,根據(jù)公式最終將被引頻次≥30次的論文確定為高被引論文。

1.3分析方法。利用Excel統(tǒng)計(jì)高被引論文的基金資助、欄目分布、作者地區(qū)分布、作者合作、機(jī)構(gòu)合作等信息,將這些變量進(jìn)行編碼并逐條記錄、匯總后采用頻數(shù)、構(gòu)成比(%)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述。

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新木桶原理腫瘤學(xué)學(xué)科建設(shè)探討

摘要:

傳統(tǒng)的木桶原理揭示了當(dāng)前最為嚴(yán)重的問(wèn)題,而新木桶原理則重視木桶的整體性、一致性和完整性,強(qiáng)調(diào)管理中的團(tuán)隊(duì)建設(shè)和協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展,反映管理組織機(jī)構(gòu)既揚(yáng)長(zhǎng)又攻短,多方協(xié)作集成發(fā)展的特色。運(yùn)用新木桶原理,不僅有助于深化腫瘤學(xué)發(fā)展改革、提高腫瘤學(xué)學(xué)科整體水平,也是提升高等醫(yī)學(xué)教育質(zhì)量的必然選擇。

關(guān)鍵詞:

腫瘤學(xué);學(xué)科建設(shè);新木桶原理

近年來(lái),惡性腫瘤成為人類(lèi)致死的主要疾病,腫瘤學(xué)也隨之成為現(xiàn)代高等醫(yī)學(xué)中成長(zhǎng)最為迅速的年輕學(xué)科之一。目前,高等醫(yī)學(xué)教育界對(duì)腫瘤維持治療、腫瘤已逐漸成為一種可控制的慢性病等觀念,似乎爭(zhēng)議不大,大家多更關(guān)注發(fā)展腫瘤學(xué)的瓶頸和漏洞,以及如何盡快彌補(bǔ)等問(wèn)題,只有以整體性、一致性和完整性為切入點(diǎn),對(duì)腫瘤學(xué)學(xué)科建設(shè)進(jìn)行合理布局,加速腫瘤轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)以及多學(xué)科綜合診治模式的構(gòu)建,查漏補(bǔ)缺,才能既“揚(yáng)長(zhǎng)”,又“攻短”,集中力量培育其學(xué)科特色,從而提高腫瘤學(xué)學(xué)科發(fā)展效能。管理學(xué)中的“木桶原理”是指一個(gè)由長(zhǎng)短不一多塊木板組成的木桶,它的最大容量不取決于長(zhǎng)的木板,而取決于最短的那塊木板。即強(qiáng)調(diào)管理活動(dòng)中不能僅“揚(yáng)長(zhǎng)”,而要“避短”,只有攻克瓶頸才能實(shí)現(xiàn)管理目標(biāo)的效益最大化。然而,當(dāng)今管理界,又有學(xué)者質(zhì)疑它的實(shí)用價(jià)值,認(rèn)為傳統(tǒng)木桶理論可能只是一種治標(biāo)不治本、頭痛醫(yī)頭腳痛醫(yī)腳的“局部正確”命題,并提出“新木桶原理”。新木桶原理是木桶原理的延伸和擴(kuò)展,一個(gè)木桶能不能容水以及能容多少水,除了看最短木板還要看一些關(guān)鍵信息:①桶底是否堅(jiān)實(shí)?②構(gòu)成木桶的木板間是否有縫隙?③木桶是否有寬大的直徑?木桶的最大容量象征著整體的實(shí)力和競(jìng)爭(zhēng)力,而桶的直徑直接決定桶的容量。直徑、木板及桶底間的相互作用決定著水桶的結(jié)構(gòu)。結(jié)構(gòu)決定力量,結(jié)構(gòu)也決定著水桶儲(chǔ)水量。直徑越大,學(xué)科的“盤(pán)子”就越大,“覆蓋”就越廣;木桶的結(jié)構(gòu)越穩(wěn)固,學(xué)科的協(xié)調(diào)性與向心力越強(qiáng)。這就是“新木桶原理”。傳統(tǒng)的木桶原理揭示了什么是當(dāng)前最為嚴(yán)重的問(wèn)題,而新木桶原理則要重視木桶的整體性、一致性和完整性,強(qiáng)調(diào)管理中的團(tuán)隊(duì)建設(shè)和協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展,反映了管理組織機(jī)構(gòu)既揚(yáng)長(zhǎng)又攻短,多方協(xié)作集成發(fā)展的特色。對(duì)于規(guī)模越來(lái)越大、結(jié)構(gòu)越來(lái)越復(fù)雜、診治模式越來(lái)越多元化、邊界日漸模糊的腫瘤學(xué)學(xué)科特性,新木桶原理對(duì)其發(fā)展有著借鑒和參考價(jià)值。

1突出腫瘤轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)的主導(dǎo)作用,賦予腫瘤學(xué)合理的“直徑”

圓形水桶是所有形狀的水桶中儲(chǔ)水量最大的,它強(qiáng)調(diào)組織結(jié)構(gòu)的運(yùn)作協(xié)調(diào)性和向心力,圍繞一個(gè)圓心,形成一個(gè)最適合自己的圓,讓每一塊木板都有其特定的位置和順序,緊密有致,沒(méi)有縫隙,否則只能導(dǎo)致漏水。木桶的最大容量象征著整體的實(shí)力和競(jìng)爭(zhēng)力,而桶的直徑直接決定桶的容量,決定桶的適應(yīng)性及容水的效果。直徑越大,腫瘤學(xué)學(xué)科的“容量”就越大,“覆蓋”就越廣,腫瘤學(xué)發(fā)展就越迅速。近年來(lái),隨著基因組、蛋白質(zhì)組學(xué)和干細(xì)胞等重大醫(yī)學(xué)進(jìn)展在生命科學(xué)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究正以前所未有的速度發(fā)展。然而,腫瘤學(xué)學(xué)科發(fā)展現(xiàn)實(shí)中,存在基礎(chǔ)研究與臨床研究脫節(jié),致使基礎(chǔ)研究成果不能很快應(yīng)用于臨床。近40年來(lái)千萬(wàn)億美元的科研投入在得到數(shù)百萬(wàn)篇科研論文的同時(shí),癌癥的病死率并沒(méi)有發(fā)生根本性變化。根據(jù)全國(guó)腫瘤登記中心的2015年年報(bào),僅2014年,我國(guó)新增癌癥病例約337萬(wàn)例,比2013年增加28萬(wàn)例,這相當(dāng)于每分鐘就有6個(gè)人得癌癥。以肺癌為例,從20世紀(jì)70年代到現(xiàn)在,5年生存率僅提高了5%[1]。罹患腫瘤這種讓人驟然失色的“要命”的疾病,醫(yī)學(xué)界一般首先考慮手術(shù)治療、化療和放療等手段,試圖解決當(dāng)下最為嚴(yán)重的問(wèn)題,即解決木桶的短板問(wèn)題,而腫瘤與其他器官疾病不同,是一個(gè)全身性的疾病。只解決當(dāng)下“短板”問(wèn)題,例如采用化療方案治療,就如同用濃烈的殺草劑除草,結(jié)果是田里的苗和草都被殺光了。為避免化療或放療等過(guò)度治療所帶來(lái)的“苗”和“草”同時(shí)被殺死的詬病,我們應(yīng)考慮提高“田野”自身的土質(zhì),為了除草,使用了一定的殺草劑,但不至影響土壤中“苗”的正常生長(zhǎng)。所以腫瘤學(xué)學(xué)科發(fā)展的特性要求我們應(yīng)該重視“木桶”整體性、一致性和完整性,提高腫瘤患者自身的免疫性,“土壤”好了,“苗”在殺草過(guò)程中即使有些損傷也能很快得到修復(fù)。而綜合多種研究手段從不同層次如基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)、RNA組學(xué)和藥物組學(xué)等進(jìn)行腫瘤系統(tǒng)研究,并將腫瘤基礎(chǔ)研究與臨床應(yīng)用之間快速轉(zhuǎn)化,正是培育“好土壤”的最佳選擇。轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)無(wú)疑為腫瘤學(xué)學(xué)科的發(fā)展提供了全新的研究模式。轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)是近20年來(lái)國(guó)際生物醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域出現(xiàn)的新理念,其核心是在基礎(chǔ)研究與應(yīng)用之間建立轉(zhuǎn)化通道,實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)研究成果與臨床應(yīng)用之間的雙向快速轉(zhuǎn)化[2]。目前,腫瘤轉(zhuǎn)化研究已是發(fā)達(dá)國(guó)家醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域資助的重點(diǎn)[3]。近年來(lái),隨著腫瘤基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究的深入,某些基礎(chǔ)研究的重大進(jìn)展已轉(zhuǎn)化為臨床實(shí)際應(yīng)用的成果。其中,最具標(biāo)志的是已研發(fā)出一批針對(duì)這些靶點(diǎn)的靶向藥物,例如在肺癌治療中,研發(fā)出單克隆抗體西妥昔單抗和小分子酪氨酸激酶抑制劑吉非替尼,這些藥物已成功地應(yīng)用于臨床[4,5]。要使腫瘤學(xué)學(xué)科的“直徑”增大,“容量”加大,發(fā)展速度加快,當(dāng)務(wù)之急是以轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)的思維和理念來(lái)指導(dǎo)腫瘤學(xué)科研和臨床實(shí)踐,加快發(fā)展腫瘤轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué),高等醫(yī)學(xué)院校、醫(yī)療機(jī)構(gòu)等應(yīng)根據(jù)自身優(yōu)勢(shì),積極搭建腫瘤轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)平臺(tái),成立轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)研究中心,綜合最新的腫瘤基礎(chǔ)研究成果與診療技術(shù)盡快用于臨床實(shí)踐,以減輕高昂的癌癥治療負(fù)擔(dān),同時(shí)也避免大量資金浪費(fèi)在某些無(wú)臨床價(jià)值的基礎(chǔ)性研究上,為我國(guó)腫瘤學(xué)學(xué)科的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展與重點(diǎn)突破提供支撐。

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國(guó)外科技期刊發(fā)展對(duì)我國(guó)科技期刊啟示

在新媒體工具廣泛運(yùn)用的時(shí)代背景下,研究國(guó)外科技期刊發(fā)展戰(zhàn)略,探討建設(shè)國(guó)際一流科技期刊的傳播模式,有利于促進(jìn)我國(guó)科技期刊盡快走向世界舞臺(tái)中央。現(xiàn)以美國(guó)癌癥研究協(xié)會(huì)(AACR)主辦的腫瘤學(xué)系列期刊為典型,為我國(guó)更富成效地建設(shè)世界一流腫瘤學(xué)相關(guān)科技期刊提供可借鑒、能實(shí)施、易推廣的創(chuàng)新經(jīng)驗(yàn),從而提高我國(guó)科技期刊整體水平。

1中國(guó)抗癌協(xié)會(huì)系列期刊概況

中國(guó)抗癌協(xié)會(huì)是國(guó)家一級(jí)學(xué)會(huì),現(xiàn)有個(gè)人會(huì)員3萬(wàn)余人,團(tuán)體會(huì)員單位遍布全國(guó)。協(xié)會(huì)豐富的學(xué)術(shù)資源為其集群化辦刊提供了有利條件,中國(guó)抗癌協(xié)會(huì)專(zhuān)門(mén)設(shè)立了期刊出版部負(fù)責(zé)刊群建設(shè)與發(fā)展,為發(fā)揮品牌優(yōu)勢(shì),統(tǒng)領(lǐng)國(guó)內(nèi)腫瘤學(xué)期刊集群發(fā)展,組建了由我國(guó)腫瘤學(xué)領(lǐng)域26種期刊(2015年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù))構(gòu)成的中國(guó)抗癌協(xié)會(huì)系列期刊方陣,開(kāi)展了集群化辦刊的一系列探索與實(shí)踐,推廣新成果、新技術(shù),舉辦國(guó)內(nèi)外腫瘤學(xué)術(shù)會(huì)議,為國(guó)內(nèi)外腫瘤研究者提供了廣闊的學(xué)術(shù)交流平臺(tái),促進(jìn)了我國(guó)腫瘤防治水平的提高[1]。

2美國(guó)癌癥研究協(xié)會(huì)(AACR)系列期刊概況

AACR是世界上成立最早、規(guī)模最大的致力于全面、創(chuàng)新和高水準(zhǔn)癌癥研究的科學(xué)組織,其科研范圍廣泛、成績(jī)卓著,吸引了眾多的研究者,其程序和服務(wù)促進(jìn)了癌癥科學(xué)家們知識(shí)和觀念的交流,為新一代癌癥研究人員提供了培訓(xùn)機(jī)會(huì),也增進(jìn)了公眾對(duì)癌癥的了解[2]。AACR也是有關(guān)癌癥成因、診斷、治療和預(yù)防進(jìn)展情況的權(quán)威組織,通過(guò)推動(dòng)癌癥新知識(shí)的增長(zhǎng)和傳播而立于癌癥防治的前線。AACR促進(jìn)癌癥及其相關(guān)生物醫(yī)學(xué)科學(xué)領(lǐng)域的研究發(fā)展,加速新的研究發(fā)現(xiàn)在科學(xué)家及研究人員之間的傳播,推動(dòng)全球?qū)Π┌Y的病因、預(yù)防、診斷及治療的深化理解。AACR設(shè)有專(zhuān)門(mén)的出版部門(mén),目前共編輯出版8種同行評(píng)議期刊,內(nèi)容覆蓋腫瘤預(yù)防、流行病學(xué)、免疫學(xué)、腫瘤轉(zhuǎn)化研究與臨床診治,7本被SCI(ScienceCitationIndex,美國(guó)科學(xué)引文索引)數(shù)據(jù)庫(kù)收錄,影響因子在4.3~15.9之間,處于全球較高水平,在國(guó)際腫瘤學(xué)領(lǐng)域具有較高的認(rèn)可度和影響力。

3我國(guó)腫瘤學(xué)科技期刊在出版?zhèn)鞑ブ写嬖诘膯?wèn)題

中國(guó)抗癌協(xié)會(huì)系列期刊遍布全國(guó)各地,辦刊地點(diǎn)分散,主管單位各一,論文體例規(guī)范、審稿規(guī)范、廣告制度等體制難以統(tǒng)一;各自辦刊,媒介資源不夠整合;報(bào)道范圍相似,多為腫瘤醫(yī)學(xué)臨床與科研相關(guān)研究,以致于傳播特色不鮮明,各刊難以形成自有品牌效應(yīng),作者投稿缺乏針對(duì)性;數(shù)字出版與網(wǎng)絡(luò)出版發(fā)展還不夠充分,由于資金或人力資源不足,微信平臺(tái)沒(méi)有建立或建立了而維護(hù)跟不上。

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腦膜瘤影像人工智能應(yīng)用進(jìn)展

[摘要]人工智能在醫(yī)學(xué)影像中的應(yīng)用飛速發(fā)展,目前已用于腦膜瘤影像瘤周水腫的準(zhǔn)確分割、預(yù)判腦膜瘤的病理級(jí)別及鑒別診斷等。筆者就人工智能技術(shù)在腦膜瘤影像的應(yīng)用現(xiàn)狀和未來(lái)發(fā)展進(jìn)行綜述。

[關(guān)鍵詞]腦膜瘤;人工智能;機(jī)器學(xué)習(xí);影像組學(xué)

人工智能(artificialintelligence,AI)是1956年在Dartmouth大學(xué)舉辦的會(huì)議期間首次出現(xiàn)的名稱(chēng)[1]。作為一個(gè)通用術(shù)語(yǔ),它是指以最低限度的人為干預(yù),讓計(jì)算機(jī)自行模擬智能行為[2]。本文就人工智能在腦膜瘤的影像應(yīng)用進(jìn)展及發(fā)展前景進(jìn)行綜述。

1AI在影像診斷領(lǐng)域的應(yīng)用背景

AI是計(jì)算機(jī)科學(xué)的分支,用機(jī)器執(zhí)行通常由人的智力活動(dòng)完成的認(rèn)知任務(wù)。AI近來(lái)在感知能力方面取得了巨大進(jìn)步,已能讓機(jī)器更好地描述和解釋復(fù)雜的數(shù)據(jù)。而深度學(xué)習(xí)的加入,強(qiáng)化了計(jì)算能力,加速了AI的發(fā)展。當(dāng)前影像診斷專(zhuān)業(yè)的特點(diǎn)是大量的圖像和報(bào)告以數(shù)字形式存在,這些特點(diǎn)在推動(dòng)醫(yī)學(xué)進(jìn)入數(shù)字化時(shí)代的過(guò)程中起到了引領(lǐng)作用,同時(shí)為發(fā)展AI提供了契機(jī)。AI在影像醫(yī)學(xué)應(yīng)用的最初目的是在臨床工作中提高效率和效果,減少專(zhuān)業(yè)人員的失誤,增加客觀性。近年來(lái),影像組學(xué)結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)(AI的算法之一)可自圖像中自動(dòng)學(xué)習(xí)有代表性的特征,從而在腫瘤影像學(xué)領(lǐng)域幫助臨床決策,如明確診斷、不同癌癥的危險(xiǎn)分層等。目前廣泛使用的AI方法分為2種:第一種是手工裁切特征,如腫瘤紋理特征,再使用計(jì)算機(jī)程序進(jìn)行量化;第二種方法是深度學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí)算法能自動(dòng)從數(shù)據(jù)中提取特征,不需人工預(yù)定義特征[3]。AI在腫瘤影像的應(yīng)用主要是發(fā)現(xiàn)異常(腫瘤識(shí)別)、特征提取、監(jiān)測(cè)變化這3個(gè)方面,但也面臨一些挑戰(zhàn),包括開(kāi)發(fā)通用術(shù)語(yǔ)以及在不同成像平臺(tái)和患者人群中制定AI程序使用的驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)。

2AI在腦膜瘤影像的應(yīng)用現(xiàn)狀

腦膜瘤AI應(yīng)用的倫理問(wèn)題由McCradden等[4]進(jìn)行了研究,結(jié)果表明幾乎所有參與者都認(rèn)為,售賣(mài)醫(yī)療數(shù)據(jù)應(yīng)該被禁止,但為了改進(jìn)健康狀況,也有小部分人認(rèn)為暴露少量隱私是可以接受的。技術(shù)方面,腦膜瘤圖像分割、智能識(shí)別的方法學(xué)研究不斷進(jìn)步,自動(dòng)化程度越來(lái)越高,從而使得影像結(jié)果輸出更方便、快捷及精準(zhǔn)。2019年1月,Laukamp等[5]采用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)56例腦膜瘤患者(病理組織類(lèi)型Ⅰ級(jí)n=38、Ⅱ級(jí)n=18)的T1WI、T2WI、T1增強(qiáng)圖像和FLAIR圖像進(jìn)行識(shí)別、分割,輸入模型后結(jié)果顯示檢測(cè)到腦膜瘤55例,與人工分割效果相當(dāng)。這表明盡管掃描器數(shù)據(jù)各不相同,但深度學(xué)習(xí)模型仍能對(duì)腦膜瘤組織進(jìn)行準(zhǔn)確的自動(dòng)檢測(cè)和分割。同年8月,Stember等[6]采用視覺(jué)追蹤技術(shù)對(duì)腦膜瘤圖像進(jìn)行分割,結(jié)果表明,該方法可用于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)義分割,將來(lái)進(jìn)一步優(yōu)化,便可以通過(guò)更快、更自然的方式用于臨床。2020年2月,Laukamp等[7]對(duì)56位腦膜瘤患者的影像數(shù)據(jù)分別進(jìn)行兩種處理:深度學(xué)習(xí)算法自動(dòng)分割和由兩位高年資影像工作者手動(dòng)分割,輸入模型后結(jié)果顯示為55個(gè)腦膜瘤是由深度學(xué)習(xí)自動(dòng)分割的,其研究表明對(duì)腦膜瘤圖像采用基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)分割具有較高的分割準(zhǔn)確性,與人工分割效果相當(dāng)。這種自動(dòng)分割圖像包括增強(qiáng)掃描T1WI和FLAIR圖像,與Laukamp等[5]的研究相一致。鑒于腦膜瘤的瘤周水腫程度影響患者的臨床結(jié)果,亦有研究者使用半自動(dòng)方法對(duì)該區(qū)域進(jìn)行了精準(zhǔn)分割,Latini等[8]使用商業(yè)軟件(VuePACSLivewire)在50例顱內(nèi)腦膜瘤患者的磁共振圖像上采用半自動(dòng)計(jì)算方法計(jì)算瘤周水腫量。結(jié)果表明無(wú)論圖像信號(hào)如何變化,都可以精確計(jì)算水腫量且具有很高的可重復(fù)性。且經(jīng)過(guò)較短的訓(xùn)練后,便可簡(jiǎn)單快速的在臨床實(shí)踐中實(shí)施。應(yīng)用方面,這些圖像分割、機(jī)器學(xué)習(xí)等智能手段在腦膜瘤的應(yīng)用目前主要集中在以下幾個(gè)方面:腦膜瘤病理級(jí)別的判斷、腦膜瘤的鑒別診斷和瘤周水腫的識(shí)別與分割等。其中以腦膜瘤病理級(jí)別的判斷研究最多,不同研究者采用的方法不盡相同。早在2016年,Krivoshapkin等[9]設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn),由一名放射科醫(yī)生和兩名神經(jīng)外科醫(yī)生使用先進(jìn)的計(jì)算機(jī)算法分析48例腦膜瘤切除術(shù)前1.5T磁共振圖像并區(qū)分術(shù)前腦膜腫瘤的組織學(xué)類(lèi)型,結(jié)果表明高級(jí)數(shù)學(xué)算法在區(qū)分腦膜瘤病理級(jí)別中具有高度的特異性、靈敏度和可重復(fù)性,但當(dāng)時(shí)并未引起重視。2018年11月,ArokiaJesuPrabhu等[10]研究團(tuán)隊(duì)使用一種新型的支持向量機(jī)方法,實(shí)現(xiàn)了對(duì)腦膜瘤病理級(jí)別的判斷。與此同時(shí),Hale等[11]通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)1998~2010年間WHOⅠ級(jí)(n=94)和Ⅱ級(jí)(n=34)腦膜瘤的18~65歲患者的影像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,結(jié)果表明機(jī)器學(xué)習(xí)算法是功能強(qiáng)大的計(jì)算工具,可以非常準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)腦膜瘤分級(jí)。到2019年,類(lèi)似的研究明顯增加,所用的研究方法和MRI圖像也不斷更新。2019年3月,Lu等[12]回顧病理數(shù)據(jù)庫(kù),納入152例腦膜瘤患者的421張術(shù)前ADC圖用于紋理分析,通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)器可實(shí)現(xiàn)與經(jīng)驗(yàn)豐富的神經(jīng)放射科醫(yī)生同等的診斷性能,可對(duì)腦膜瘤進(jìn)行準(zhǔn)確分級(jí)。表明基于ADC值和ADC值紋理分析的決策樹(shù)模型具有廣泛前景,可以在不久的將來(lái)提供更精確的診斷和輔助診斷。同年7月,Zhu等[13]通過(guò)181例腦膜瘤患者的MRI深度學(xué)習(xí)影像組學(xué)模型,以非侵入性方式對(duì)腦膜瘤進(jìn)行分級(jí),結(jié)果表明深度學(xué)習(xí)影像組學(xué)模型在非侵入性個(gè)體化腦膜瘤分級(jí)預(yù)測(cè)中其量化能力十分突出。其實(shí)驗(yàn)組使用深度學(xué)習(xí)的影像組學(xué)分析方法也實(shí)現(xiàn)了腦膜瘤病理級(jí)別的判斷。同年10月,Zhu等[14]基于數(shù)據(jù)擴(kuò)增和改良卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)預(yù)測(cè)腦膜瘤病理級(jí)別。同年11月,Hamerla等[15]使用了4種機(jī)器學(xué)習(xí)方法,進(jìn)一步提高了腦膜瘤病理級(jí)別的分級(jí)并具有很好的敏感度和特異度。同年12月,Laukamp等[16]通過(guò)MRI形態(tài)學(xué)檢查序列、擴(kuò)散序列進(jìn)行病變的形態(tài)學(xué)參數(shù)、紋理特征分析,實(shí)現(xiàn)了腦膜瘤的病理分級(jí)。2020年6月,Ke等[17]利用多參數(shù)MRI圖像也對(duì)這一科學(xué)問(wèn)題進(jìn)行了研究。與腦膜瘤病理級(jí)別的判斷比較,AI在腦膜瘤的診斷和鑒別診斷方面的研究相對(duì)較少。2019年7月,Shrot等[18]通過(guò)隊(duì)列研究,將141例患者(41例膠質(zhì)母細(xì)胞瘤,38例轉(zhuǎn)移瘤,50例腦膜瘤和12例原發(fā)性中樞神經(jīng)細(xì)胞瘤)的形態(tài)學(xué)MRI、灌注MRI和擴(kuò)散張量成像序列應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)方案來(lái)鑒別不同類(lèi)型的腦腫瘤,結(jié)果顯示使用普通和高級(jí)MRI序列的機(jī)器學(xué)習(xí)方案具有高性能的自動(dòng)腫瘤分類(lèi)算法,可應(yīng)用于臨床決策中優(yōu)化腫瘤分類(lèi)。同年9月,Li等[19]通過(guò)回顧性分析,在67例患者的MRI序列(T2-FLAIR,擴(kuò)散加權(quán)成像和增強(qiáng)的T1WI)中提取498個(gè)組學(xué)特征(12個(gè)臨床特征和486個(gè)紋理特征),將紋理分析應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)模型中。結(jié)果顯示,與血管瘤性腦膜瘤相比,惡性血管周細(xì)胞瘤更大,腫瘤周?chē)[程度更小,并且紋狀血管更多。表明機(jī)器學(xué)習(xí)在鑒別惡性血管周細(xì)胞瘤和血管瘤性腦膜瘤的診斷中具有重要價(jià)值。2020年,AbdelazizIsmael等[20]使用殘差網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)方法,對(duì)腦膜瘤、膠質(zhì)瘤和垂體瘤進(jìn)行了識(shí)別,準(zhǔn)確率高達(dá)99%。國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)也對(duì)腦膜瘤的分割和機(jī)器學(xué)習(xí)有所研究,但與英文文獻(xiàn)相比有明顯的差別:一是研究的論文數(shù)量較少,二是所涉及的內(nèi)容不及英文文獻(xiàn)廣泛,三是研究時(shí)間晚于國(guó)外。目前國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)在這方面的研究絕大多數(shù)局限于應(yīng)用方面,如腦膜瘤的分級(jí)[21-25]、病變的識(shí)別[26]及鑒別診斷[27-28]。關(guān)于方法學(xué)的改進(jìn)方面中文文獻(xiàn)較少,唐青青等[29]應(yīng)用體視學(xué)方法進(jìn)行了這方面的探索。

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腫瘤專(zhuān)科論文與醫(yī)師培訓(xùn)體系建設(shè)

摘要:本文以重慶市腫瘤醫(yī)院為例,探討腫瘤專(zhuān)科醫(yī)師培訓(xùn)體系建設(shè)并實(shí)踐,通過(guò)分析運(yùn)行效果,提出了加強(qiáng)政策引導(dǎo)、加大經(jīng)費(fèi)支持、強(qiáng)化基地建設(shè)、優(yōu)化定科管理、提高福利待遇、嚴(yán)格考核管理等建議,具有較好的科學(xué)性與適用性,有一定的借鑒和推廣意義。

關(guān)鍵詞:專(zhuān)科醫(yī)師;培訓(xùn)體系;建設(shè)

規(guī)范化是腫瘤診治的首要原則。實(shí)現(xiàn)腫瘤診治規(guī)范化不僅可以提高治療的有效性,延長(zhǎng)患者的生存期,同時(shí)降低了治療成本和患者的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān),避免診療過(guò)度與不足[1]。專(zhuān)科醫(yī)師與一般醫(yī)師在臨床能力、治療水平及科學(xué)研究領(lǐng)域均存在較大差異。專(zhuān)科醫(yī)師的要求高于一般外科醫(yī)師,除臨床實(shí)踐外,還需注重臨床研究,不僅僅是治療患者,而且是通過(guò)臨床診療研究某種特定疾病,創(chuàng)新性地學(xué)習(xí)知識(shí),達(dá)到引領(lǐng)和修訂指南而不是單純被動(dòng)地遵守指南[2]。建立腫瘤專(zhuān)科醫(yī)師培訓(xùn)制度是腫瘤學(xué)發(fā)展的迫切要求,是腫瘤學(xué)專(zhuān)業(yè)人才培養(yǎng)的必由之路,對(duì)于腫瘤的規(guī)范化治療有著重要意義[3]。而在重慶市,腫瘤專(zhuān)科醫(yī)師培訓(xùn)還存在著重視程度不夠、腫瘤專(zhuān)科醫(yī)師人員的資質(zhì)參差不齊、專(zhuān)科醫(yī)師培訓(xùn)基地不成規(guī)模、管理不規(guī)范、專(zhuān)科醫(yī)師能力不強(qiáng)等,問(wèn)題阻礙了醫(yī)院發(fā)展、學(xué)科建設(shè)、職工成長(zhǎng)和診療水平的提升。如何有效開(kāi)展腫瘤專(zhuān)科培訓(xùn)體系建設(shè),成為現(xiàn)代醫(yī)院管理者亟待解決的問(wèn)題。

1背景

1.1國(guó)家政策導(dǎo)向

2015年原國(guó)家衛(wèi)生和計(jì)劃生育委員會(huì)等8部委聯(lián)合頒布《關(guān)于開(kāi)展專(zhuān)科醫(yī)師規(guī)范化培訓(xùn)制度試點(diǎn)的指導(dǎo)意見(jiàn)》,指出專(zhuān)科醫(yī)師規(guī)范化培訓(xùn)是畢業(yè)后醫(yī)學(xué)教育的重要組成部分,是在住培基礎(chǔ)上,繼續(xù)培養(yǎng)能夠獨(dú)立、規(guī)范地從事疾病專(zhuān)科診療工作臨床醫(yī)師的必經(jīng)途徑,在國(guó)際醫(yī)學(xué)界有廣泛共識(shí)和長(zhǎng)期實(shí)踐[4]。

1.2試點(diǎn)基地情況

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完善醫(yī)院科研管理模式探討

摘要:近年來(lái),國(guó)家相繼出臺(tái)了優(yōu)化科技創(chuàng)新管理體制的相關(guān)文件,要求做到簡(jiǎn)政放權(quán)、放管結(jié)合、優(yōu)化服務(wù)協(xié)同推進(jìn),即“放、管、服”三管齊下。天津某醫(yī)院為積極響應(yīng)國(guó)家科技領(lǐng)域的“放管服”改革要求,更新出臺(tái)了一系列科研管理制度,對(duì)調(diào)動(dòng)科研人員的工作積極性起到了一定的積極作用,但總體上還存在“放權(quán)”不夠徹底、“管理”不夠科學(xué)、“服務(wù)”不夠到位的問(wèn)題。文章通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查的形式,深入了解科研人員的實(shí)際需求,找出制約科研創(chuàng)新的制度障礙,優(yōu)化科研管理模式,為落實(shí)國(guó)家“放管服”改革要求,釋放醫(yī)院創(chuàng)新活力提供政策依據(jù)。

關(guān)鍵詞:“放管服”;科研;管理

0引言

“放管服”一詞最早是由總理在全國(guó)推進(jìn)簡(jiǎn)政放權(quán)放管結(jié)合職能轉(zhuǎn)變工作電視電話會(huì)議上提出的,旨在深化行政體制改革、轉(zhuǎn)變政府職能,要求做到簡(jiǎn)政放權(quán)、放管結(jié)合、優(yōu)化服務(wù)協(xié)同推進(jìn),即“放、管、服”三管齊下。近年來(lái),國(guó)家相繼出臺(tái)了優(yōu)化科技創(chuàng)新管理體制的相關(guān)文件,為科研人員潛心研究,釋放創(chuàng)新活力創(chuàng)造了良好的制度環(huán)境,標(biāo)志著“放管服”改革開(kāi)始在科技領(lǐng)域落地生根。天津某醫(yī)院作為集醫(yī)、教、研、防、健康管理為一體的大型三級(jí)甲等腫瘤專(zhuān)科醫(yī)院,是首批國(guó)家惡性腫瘤臨床醫(yī)學(xué)研究中心。為積極響應(yīng)國(guó)家科技領(lǐng)域的“放管服”改革要求,近年來(lái)陸續(xù)更新出臺(tái)了一系列科研管理制度,對(duì)調(diào)動(dòng)科研人員的工作積極性起到了一定的積極作用,但總體上還存在“放權(quán)”不夠徹底、“管理”不夠科學(xué)、“服務(wù)”不夠到位的現(xiàn)象。因此,本文通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查的形式,深入了解科研人員的實(shí)際需求,找出制約科研創(chuàng)新的制度障礙,優(yōu)化科研管理模式,為落實(shí)國(guó)家“放管服”改革要求,釋放醫(yī)院創(chuàng)新活力提供政策依據(jù)。

1資料與方法

1.1研究對(duì)象

研究對(duì)象為天津某醫(yī)院的科研人員,包括臨床、醫(yī)技科室的醫(yī)護(hù)人員、臨床及研究所的專(zhuān)職科研人員,學(xué)歷涵蓋本科及碩、博士研究生,以上人員均有一定的科研背景。

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影像組學(xué)領(lǐng)域研究熱點(diǎn)分析

影像組學(xué)通過(guò)計(jì)算機(jī)技術(shù)將醫(yī)學(xué)圖像轉(zhuǎn)換為高通量數(shù)據(jù),進(jìn)而對(duì)疾病、預(yù)后、生存期、腫瘤基因表達(dá)等進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)。與傳統(tǒng)影像學(xué)相比,影像組學(xué)提供了肉眼無(wú)法識(shí)別的內(nèi)部紋理特征,且不依賴(lài)醫(yī)生的主觀經(jīng)驗(yàn),因此能夠更全面、客觀的分析病變信息。此外,影像組學(xué)具有無(wú)創(chuàng)性、可重復(fù)、快速經(jīng)濟(jì)、避免活檢采樣誤差等優(yōu)勢(shì)。本研究運(yùn)用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)對(duì)影像組學(xué)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行分析。

一、資料與方法

1.資料來(lái)源與檢索策略。數(shù)據(jù)來(lái)源于WebofScience核心合集數(shù)據(jù)庫(kù)。檢索策略為:主題=“Radiomics”OR“Radiomic”,限定文章類(lèi)型為Article,文章發(fā)表時(shí)間不限定,檢索日期截止到2020年4月17日,選擇“全記錄與引用的參考文獻(xiàn)”并以純文本格式導(dǎo)出。

2.研究方法。本研究使用Excel2016驗(yàn)證布拉德福定律和普賴(lài)斯定律,其余數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)和處理均采用VOSviewer1.6.14軟件實(shí)現(xiàn)3。首先對(duì)發(fā)表時(shí)間、期刊、國(guó)家、作者等字段進(jìn)行統(tǒng)計(jì),對(duì)來(lái)源期刊利用布拉德福定律得到核心期刊,對(duì)作者利用普賴(lài)斯定律得到核心作者,將核心作者最低發(fā)文量作為劃分核心機(jī)構(gòu)的標(biāo)準(zhǔn),從而得到影像組學(xué)領(lǐng)域相關(guān)文獻(xiàn)的發(fā)表年代、來(lái)源期刊和研究力量分布情況。隨后,將關(guān)鍵詞進(jìn)行同義詞合并處理,截取頻次閾值為10的關(guān)鍵詞作為高頻關(guān)鍵詞,構(gòu)建高頻關(guān)鍵詞表。限定類(lèi)中至少包括5個(gè)關(guān)鍵詞,以“Associationstrength”作為標(biāo)準(zhǔn)化方法進(jìn)行高頻關(guān)鍵詞的聚類(lèi)分析,并生成高頻詞聚類(lèi)網(wǎng)絡(luò)圖。

二、結(jié)果

1.分布情況。2012至2020年共檢索到1476篇文獻(xiàn),分別為2、3、7、28、66、160、323、675和212篇。共涉及288種期刊,其中核心區(qū)期刊8種(EurRadiol,SciRep,MedPhys,JMAGNRESONIMAGING,EurJRadiol,F(xiàn)rontNeuroendocrinol,PHYSMEDBIOL,PLoSOne),核心區(qū)文獻(xiàn)503篇。共涉及56個(gè)國(guó)家,前3位國(guó)家分別為中國(guó)(611篇)、美國(guó)(529)、意大利(100)。共涉及7932位作者,核心作者122位。共涉及1535家科研機(jī)構(gòu),其中113家為核心科研機(jī)構(gòu),集中在中國(guó)(42家)、美國(guó)(35)。

2.研究熱點(diǎn)分析。高頻關(guān)鍵詞表見(jiàn)表1,共56個(gè)。高頻詞聚類(lèi)圖如圖1所示,共聚為5類(lèi),即涉及5個(gè)主題。主題1(紅色)主要介紹了影像組學(xué)的實(shí)現(xiàn)方法以及基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的影像組學(xué)研究。主題2(綠色)主要介紹了基于MRI圖像對(duì)頭頸癌、肝癌、鼻咽癌等進(jìn)行影像組學(xué)研究以實(shí)現(xiàn)對(duì)腫瘤的診斷與預(yù)后分析。主題3(藍(lán)色)主要介紹了基于CT、PET/CT的影像組學(xué)方法在肺癌中的應(yīng)用以及基于圖像紋理特征對(duì)腫瘤異質(zhì)性的研究。主題4(黃色)主要介紹了利用人工智能、定量成像技術(shù)等方法來(lái)預(yù)測(cè)腫瘤治療反應(yīng)從而實(shí)現(xiàn)個(gè)體化醫(yī)療。主題5(紫色)主要介紹了神經(jīng)膠質(zhì)瘤的生存預(yù)后分析以及影像組學(xué)的基因組學(xué)研究。

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