检验专业综述性论文

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医学生综述性论文范文

医学类的论文应该怎么书写你知道吗？以下是我整理的医学生综述性论文范文，欢迎参考阅读！

摘要 ：现阶段相关医疗机构对医学检验技术人员的实践操作能力提出较高的要求，而我国高校实践教学的内容还不够明确，对学生实践考核不够成系统化。因此，应逐渐改善医学检验技术专业的实践教学模式，提高实践教学的质量以及学生的实践动手能力。

关键词 ：医学检验技术专业；实践教学；技能训练

医学检验技术是注重实践性的临床学科，医学高等院校要以实践教学为导向，在重视理论教学的同时还要重视对学生专业技能和职业素养的培养。实践教学是学生接触临床之前的重要学习途径，在国内各检验院校实践教学的方式都不相同。在以前的实践技能教学过程中，多依赖于教师的主导作用，忽视了学生的主体能动作用，导致学生在教学中往往处于被动地位。因此，影响了实践教学效果，进一步影响了学生整体学习能力的提升。随着医学检验技术的不断进步与发展，实践教学已经越来越重要。

1实践教学主体内容

实践教学的主要目的在于培养学生的动手操作能力和分析解决问题的能力，相关教学机构应构建以实践教学模式为主体、理论基础课程与实践技能课程并重的专业培养模式。在实践教学中通过对检验技术专业的就业方向加以评估，并对今后的岗位工作情况和所需的专业知识和技能加以了解，从而构建该专业课程体系，着重培养学生的临床基本检验技能。

2实践教学中有待解决的问题

实践教学形式与临床脱节

当前医学检验技术专业学生的实践教学主要都还是在校内，但当前教学单位的实践教学环境与临床岗位的条件差距很大，学生进入临床工作后，需要很长时间来适应新的环境。

考核制度不完善

当前国内的一些医学检验院校中，主要是基础理论课教学，其次是实践课教学，且实践课占总成绩的比例偏低，因此在校期间学生也不重视对实验课的学习及考核。

校内教学方式过于老套

当前国内医学检验技术专业的实践教学课程中，主要都是教师对学生讲解实验的操作过程和相关理论知识，然后将实验过程步骤逐一列出，学生再以实验流程进行操作，实验结束后教师要求学生写出实验报告，所有实验课程结束后，统一对学生所学知识进行理论考核。这种老套的教学方式无任何实际意义，学生的参与度和积极性非常低，实验报告实用性不强，学生的整体素质未得到提高。

教学内容枯燥

我国医学检验技术专业的实验教学内容目前主要以验证性实验为主，内容较为枯燥，缺少创新性，远不能满足学生毕业后进入临床检验工作岗位的需求，致使学生分析问题、解决问题的能力不强。

对临床实践不够重视

目前我国医学检验技术专业教学模式导致学生产生重理论学习、轻实践学习的思想态度，对临床实践不够积极主动，最终导致其临床实践能力不强，理论与实际脱节。

临床实践中学生操作较少

当前在我国大部分临床实验室配备了大量现代化先进的检验医疗设备，日常检验工作已经实现了操作自动化、技术现代化和方法标准化，导致学生的动手机会不多。技能训练不严格主要存在于医学检验技术专业教学方法、手段、定位、教师能力水平以及考核制度等方面，导致临床检验技能训练未达到标准。

3完善实践教学方案

当前我国对实践课程考核的要求是以实验报告的书写规范程度来评定，这种方式是不合理的，不能完全体现一名学生的综合素质。因此，我们要逐渐完善这种实践考核制度，改进实验考核方式，将实践考核的成绩纳入当年教学的'总成绩中，重视学生平时的实践考核，将所有学生的实践积极性、考勤、操作情况等都融入综合成绩中，这样的实践考核方法可明显提高学生的积极性，提高学生的综合实践技能[5]。另外，构建一支专业教学团队，进行岗位实践，熟悉和了解本专业岗位工作流程、要求和标准以及行业发展趋势，对原有课程安排、教材体系、授课内容、授课方法及手段加以改进。同时，大学医学检验教师应该具备“双师资格”，把当前最前沿的临床实用操作技能带到实验室来，使理论知识巧妙地与实践相结合，并在以后的教学中邀请医学检验专业的专家，或者是医院检验部门的专业人士来学校举办实践操作方面的讲座，或者是组织本专业青年骨干教师进行与实践教学相关的教学培训，以提高教师的实践教学能力。

4结语

医学检验技术专业是一门对学生综合实践能力要求很高的专业，实践教学中应加强临床检验操作技能培训、完善实践教学考核标准。同时，除了必要的理论知识之外，该专业的教师应当针对人才就业市场发展的需求，在提高学生综合实践能力的同时增强他们自身的市场竞争力。

对于目标检测方向并不是特别熟悉，本文记录一下RCNN, fast-RCNN, faster-RCNN, mask-RCNN这4篇有关目标检测的论文笔记和学习心得。

R-CNN的意思就是Region based，主要思路就是根据一张图像，提取多个region，再将每个Region输入CNN来进行特征的提取。因此RCNN就可以分为 Region proposals , Feature extraction 两个主要部分，提取的特征就可以输入任意一个分类器来进行分类。 模型的流程图如下：

在训练的时候，首先使用的是已经训练好的CNN网络作为特征提取器，但是由于预训练是在分类数据集上，因此在应用到检测之前要做finetune。也就是说，为了将用ImageNet数据集训练的网络应用到新的任务（检测），新的数据集（region）上，作者将原来的CNN最后的1000类的fc层，更改为了 层， 代表待检测的物体的类别数。然后，对于所有的region，如果它和ground truth的重叠率大于，就认为是正类。 对于分类器的训练，作者发现选择多大的IoU来区分正类和负类非常关键。并且，对于每一类，都会训练一个分类器。

框的回归非常重要，在对每一个region proposal使用分类器进行打分评价之后，作者使用一个回归器来预测一个新的框作为结果。这个回归器使用的特征是从CNN中提取的特征。回归器的训练中，输入是 region proposal 的 和ground truth的 ，目标是学习一种变换，使得region proposal通过该变换能够接近ground truth。同时，希望这种变换拥有尺度不变性，也就是说尺度变化的话，变换不会改变。 如下图所示，每一个regressor会学习一组参数，特征输入是pool 5的特征输出，拟合的目标是 。

Fast-RCNN 主要解决的问题是在RCNN中对于每一个region proposal都进行特征提取，会产生非常多的冗余计算，因此可以先对一张图像进行特征提取，再根据region proposal在相应的特征上进行划分得到对应region的特征（映射关系）。 这样便可以实现共享计算提高速度，但是与SPPnets不同，SPPnets在一副图像得到对应的特征后，从这张图像的特征上proposal对应的部分，采用空间金字塔池化，如下图：

RoI pooling的方法很简单，类似于空间金字塔pooling，它将proposal部分对应卷积层输出的特征（称之为RoI，因为用于做pooling的特征是 region of interest，也就是我们感兴趣的区域）划分成 块，然后对每一块求最大值，最终得到了一个 的特征图。可以看出，它只是空间金字塔pooling的一部分。 但是SPP-nets的空间金字塔也是可以求导的，那么它到底不好在哪里呢？因为当每一个RoI都可能来源于不同的图像的时候（R-CNN和SPPnets的训练策略是从一个batch的不同图像中，分别挑选一个proposal region），SPPNets的训练非常地低效，这种低效来源于在SPPnets的训练中，每个RoI的感受野都非常地大，很可能对应了原图的整个图像，因此，得到的特征也几乎对应了整张图像，所以输入的图像也就很大。 为了提高效率，Fast-RCNN首先选取 个图像，再从每个图像上选择 个RoI，这样的效率就比从每个图像提取一个RoI提高了 倍。

为了将分类和框回归结合起来，作者采用了多任务的loss，来进行联合的训练。具体来说就是将分类的loss和框回归的loss结合起来。网络的设计上非常直接，就是将RoI得到的特征接几个FC层后，分别接不同的输出层。对应于分类部分，特征会接一个softmax输出，用于分类，对于框回归部分，会接一个输出4维特征的输出层，然后分别计算loss，用于反向传播。loss的公式如下：

回归的target可以参考前面的R-CNN部分。

notes

为什么比fast还fast呢？主要原因是在这篇论文中提出了一个新的层：RPN（region proposal networks）用于替代之前的selective search。这个层还可以在GPU上运算来提高速度。 RPN的目的：

为了能够进行region proposal，作者使用了一个小的网络，在基础的卷积层输出的特征上进行滑动，这个网络输入大小为 ，输入后会映射（用 的卷积）为一个固定长度的特征向量，然后接两个并联的fc层（用 的卷积层代替），这两个fc层，一个为box-regressoin，一个为box-classification。如下图：

在每一个滑动窗口（可以参考 ），为了考虑到尽可能多的框的情况，作者设计了anchors来作为region proposal。anchors就是对于每一个滑动窗口的中心位置，在该位置对应的原图位置的基础上，按照不同的尺度，长宽比例框出 个不同的区域。然后根据这些anchors对应的原始图像位置以及区域，和ground truth，就可以给每一个滑动窗口的每一个anchor进行标记，也就是赋予label，满足一定条件标记为正类（比如和ground truth重叠大于一个值），一定条件为负类。对于正类，就可以根据ground truth和该anchor对应的原图的区域之间的变换关系（参考前面的R-CNN的框回归），得到回归器中的目标，用于训练。也就是论文中的loss function部分：

自然地，也就要求RPN的两个并联的FC层一个输出2k个值用于表示这k个anchor对应的区域的正类，负类的概率，另一个输出4k个值，用于表示框回归的变换的预测值。

对于整个网络的训练，作者采用了一种叫做 4-step Alternating Training 的方法。具体可以参考论文。

与之前的检测任务稍有不同，mask r-cnn的任务是做instance segmentation。因此，它需要对每一个像素点进行分类。 与Faster R-CNN不同，Faster R-CNN对每一个候选框产生两个输出，一个是类别，一个是bounding box的offset。Mask R-CNN新增加了一个输出，作为物体的mask。这个mask类似于ps中的蒙版。

与Faster R-CNN类似的是，Mask R-CNN同样采用RPN来进行Region Proposal。但是在之后，对于每一个RoI，mask r-cnn还输出了一个二值化的mask。

不像类别，框回归，输出都可以是一个向量，mask必须保持一定的空间信息。因此，作者采用FCN来从每个RoI中预测一个 的mask。

由于属于像素级别的预测问题，就需要RoI能够在进行特征提取的时候保持住空间信息，至少在像素级别上能够对应起来。因此，传统的取最大值的方法就显得不合适。 RoI Pooling，经历了两个量化的过程： 第一个：从roi proposal到feature map的映射过程。 第二个：从feature map划分成7*7的bin，每个bin使用max pooling。

为此，作者使用了RoIAlign。如下图

为了避免上面提到的量化过程

可以参考

作者使用ResNet作为基础的特征提取的网络。 对于预测类别，回归框，mask的网络使用如下图结构：

整体看完这几篇大佬的论文，虽说没有弄清楚每一个实现细节，但是大体上了解了算法的思路。可以看出，出发点都源于深度神经网络在特征提取上的卓越能力，因此一众大神试图将这种能力应用在检测问题中。从R-CNN中简单地用于特征提取，到为了提高速度减少计算的Fast R-CNN，再到为了将region proposal集成进入整个模型中，并且利用GPU加速的RPN，也就是Faster R-CNN。再到为了应用于instance segmentation任务中，设计的RoIAlign和mask。包括bounding box regression，pooling层的设计，训练方法的选择，loss的设计等等细节，无一不体现了大师们的思考和创造力。 可能在我们这些“拿来”者的眼中，这些方法都显得“理所应当”和巧妙，好用，但是，它们背后隐藏的选择和这些选择的思考却更值得我们学习。 以及，对待每一个问题，如何设计出合理的解决方案，以及方案的效率，通用性，更是应该我们努力的方向。