医学论文中图的正确应用

摘要:医学论文中的表格是论文内容的重要表达形式，借助它可以将大量的实验数据和统计学数据简洁明了地表达出来，使论文论述清晰准确，层次分明，篇幅紧凑，从而避免冗长繁复的文字叙述。如果作者对表格的运用不熟悉，设计不当，制作不规范，不仅不能准确地表达统 医学论文中的表格是论文内容的重要表达形式，借助它可以将大量的实验数据和统计学数据简洁明了地表达出来，使论文论述清晰准确，层次分明，篇幅紧凑，从而避免冗长繁复的文字叙述。如果作者对表格的运用不熟悉，设计不当，制作不规范，不仅不能准确地表达统计数据的含义和分析结果，反而影响了论文的撰稿质量。为此，笔者结合工作体会，在参考有关文献的基础上，就医学论文撰稿中表格的规范应用简要介绍如下，供作者参考。１ 医学论文表格的构成在科技论文中目前普遍倡导和推荐使用“三线表”（是卡线表经简化和改造而成的），它保留了传统卡线表的全部功能，使表格以其形式简洁、功能分明、阅读方便而被大多数期刊采用。 “ 三线表”通常只有三条线，即顶线、底线和栏目线。其中顶线和底线为粗线，栏目线为细线，必要时可加辅助线。“ 三线表”由表序（表号）、表题（表名）、表头（项目栏）、表身及表注等项目组成，其构成及绘制如表１［１］。表１ ××××××表序、表题（略）注：××××××表注１.１ 表序和表题 表序即表格的序号，一篇论文中如只有１个表格，则表序编为表１，有两个及以上的表格，应按先后顺序标出表的序号。序号用阿拉伯数字表示，一般不用罗马数字和中文数字；表的序号和标题多置于表的上方。表题即表格的名称，应准确得体（能确切反映表格的特定内容）、简短精练，中间不用标点，末尾不加句号。１.２ 表头（项目栏） 指表格顶线与栏目线之间的部分，栏目是该栏的名称，反映了表身中该栏信息的特征或属性。１.３ 表身 三线表内底线以上，栏目线以下的部分叫做表身，是表格的主体，表身内的数字一般不带单位，百分数也不带百分号，均归并在栏目中，表身中不应有空项，如确系无数字的栏，应区别情况对待，在表注中简要说明，不能轻易写“０”或画“—”线等填空，因“０”代表实测结果为零，“—”可代表阴性反应。１.４ 表注 必要时，应将表中的符号、标记、代码，以及需要说明的事项，以最简练的文字，横排于表题下，作为表注，也可以附注于表下。２ 表格应用的选择 ２.１ 如表格栏目中的内容基本相同或为相同类型的表格，应尽量删除或合并。２.２ 如表格的内容简单，仅少数几组统计数据，可用一两句话表达清楚的，应以简要文字叙述。２.３ 如同时使用插图和表格表述同一内容，应选择更为合适的表述形式。通常强调事物的形貌或参量变动的总体趋势时，以插图为宜；相反，对比事项的隶属关系或对比量的准确程度时，则以表格为宜。３ 表格制作的要求 ３.１ 结构完整 一个表格在整体外型上，其表题、标目（总标目、横标目、纵标目）等应齐全，给读者一个完整的印象。３.２ 内容突出 表题、表的各栏栏目文字应简明、贴切，中心思想突出。３.３ 逻辑排列 一个设计合理的表格，其内容和测试项目由左至右横读应构成一个完整的句子。因此，表格的主语、谓语应划分清楚， 逻辑排列、层次分明。３.４ 对比鲜明 作为分析用的表格，其主要作用就是进行比较。为更好地达到此目的，应将不同的组别，不同参数的数据进行必要的准确的归类，按比较的需要靠近排列。３.５ 表达准确 医学论文很多重要结论都是从表的数据中获得，如果指标计算结果有误，标准差（ｓ），标准误（ｓｘ）用法不妥，均可导致结论上的错误。３.６ 自明性强 表格是完整的、可独立存在的形象化语言。表格的内容应简洁直观，以数字表达为主， 给人以强烈的对比效果，避免夹杂过多的文字。３.７ 主谓清楚 表的横标目为主语，指表中所要说明的对象；纵标目为谓语，表示对主语的说明，读表的顺序为：主语→谓语→数据。特殊情况时，主、谓语可以换位，但换位后的主谓语的性质不变。作者在精心设计表格时，应力求科学、准确、一目了然。一个好的表格应具有语言学上的逻辑性，即主谓清楚、层次分明、标目合理。４ 表格应用中的注意事项 ４.１ 表格内的数字 应准确无误，一律用阿拉伯数字，上下个位数对齐，数字中如有 “±”或“～”号，则以其为中心对齐。数字为零的例数或百分数应分别写作“０”和“０.０”。表内不宜用“同上” 、“同左” 、“″”同类似词，一律填入具体的数字或文字。未取得数据者以 “…”表示；未做者则以“—”表示。表内有效数字应一致。４.２ 表格内的单位 表格内的单位有共用单位和特有单位，共用单位可直接写在表题后并加圆括号，特有单位可写在相应标目后并加圆括号，且表内单位应与正文一致。４.３ 表格的注释 表中不设“备注”栏，表题、标目或某个数据需注释时，可在其右上角加标准形式的注释符号，如*，**，+，++，Δ，ΔΔ…等。并在表的底线之下用相同的符号加注相应的文字。对表需作附加说明者，可在表下加“注：……”，句末不用标点。４.４ 表格中的统计符号 论文中的显著性检验，只在表下注释Ｐ值是不够的，应将检验方法、计算结果及Ｐ值均列出，以便读者进一步了解实际差异的大小。一般将统计结果的表示方法如ｘ±ｓ或ｘ±ｓｘ写在表题后面或谓语标目处。ｔ值或Ｐ值等作为标目词时不能只写“Ｐ”、“ｔ”，而应加“值” 。表下注释Ｐ值结果时，应注明比较对象（如××与××比较，ｔ=××，*Ｐ＜０.０５）。４.５ 表格的编排位置 表格的位置应紧随“见表×”或“（表×）” 之文字的自然段落之下，即先见文字后见表。表格是表述医学论文的重要形式，其使用得当，设计合理，制作规范，不仅可以很好地表达论文内容，而且可以增加论文的视觉效果和可读性，提高论文撰稿质量。

图像识别技术是人工智能研究的一个重要分支，也是人们日常生活中使用最广泛的人工智能技术之一。近年来，随着深度学习技术的发展，图像识别准确率显著提高。本论文研究了图像识别的传统技术和深度学习技术，分析了深度学习技术的几点不足，并给出未来可行的解决方案。【关键词】人工智能 图像识别 深度学习1 概述图像识别技术是人工智能研究的一个重要分支，其是以图像为基础，利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别不同模式的对象的技术。目前图像识别技术的应用十分广泛，在安全领域，有人脸识别，指纹识别等；在军事领域，有地形勘察，飞行物识别等；在交通领域，有交通标志识别、车牌号识别等。图像识别技术的研究是更高级的图像理解、机器人、无人驾驶等技术的重要基础。传统图像识别技术主要由图像处理、特征提取、分类器设计等步骤构成。通过专家设计、提取出图像特征，对图像进行识别、分类。近年来深度学习的发展，大大提高了图像识别的准确率。深度学习从大量数据中学习知识（特征），自动完成特征提取与分类任务。但是目前的深度学习技术过于依赖大数据，只有在拥有大量标记训练样本的情况下才能够取得较好的识别效果。

基于内容的图像检索(content based image retrieval)在自然图像和视频检索方面取得一定进步，通过提取输入图像的特征，在图像数据库快速搜索特征空间中邻近的类似图像。随着医学数据的海量化趋势加剧，近几年来基于内容的医学图像检索的研究与应用正形成热点。图像检索系统可以帮助医生在海量数据库中快速寻找具有类似病理特征并已确诊的医学图像，提高疾病诊断的准确率。医学图像检索有以下难点：首先，不同成像设备得到的医学图像内容特点差异巨大，很难用统一算法自动分析和提取特征；其次医学图像的分类涉及专业知识，譬如区分不同种类的脑部肿瘤图像，必须通过某种形式来结合专科影像学专业知识；再次，现代的医学图像多为三维或者更高维，这也给特征提取和检索算法提出了新的挑战。上述困难使目前图像检索研究主要集中在针对特定成像设备和特定解剖位置，或疾病种类的医学图像。目前，大部分研究止于理论研究，只有及少数图像检索系统报告了临床评估的表现和实际应用。

图像识别是立体视觉、运动分析、数据融合等实用技术的基础，可应用于导航、地图与地形配准、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等许多领域1.遥感图像识别2.通讯领域的应用3.指纹、手迹、印章、人像等的处理和辨识；历史文字和图片档案的修复和管理等等。4.生物医学图像识别 例如CT(Computed Tomography)技术等。图像的识别江苏视图科技，专业图像识别，主要应用方向是手机拍照购物，互动营销，美术馆和博物馆的手机导览增值服务，目录销售，网站商品相似搜索等等。

一、CCD图像传感器CCD（ChargedCoupledDevice）于1969年在贝尔试验室研制成功，之后由日本开始批量生产，经过30多年的发展历程，从初期的10多万像素已经发展至今天主流应用的500万像素。CCD类型又可分为线阵（Linear）与面阵（Area）两种，其中线阵应用于影像扫描器及传真机上，面阵型多应用于数码相机、摄录影机、监视摄影机等多项影像输入产品上。目前CCD像元数已从100万像元提高到2000万像元以上，大面阵、小像元（感光小单元简称）的CCD摄像机层出不穷。随着超大规模微加工技术的发展，CCD传感器的分辨率将越来越高。CCD是固态图像传感器的一类，即电荷耦合式图像传感器，固态图像传感器是指将布设在半导体衬底上许多能实现光-电信号转换的小单元，用所控制的时钟脉冲实现读取的一类功能器件。图像传感器作为一种基础器件，因能实现信息的获取、转换和视觉功能的扩展，并能给出直观、真实、层次多、内容丰富的可视图像信息在现代社会中得到了越来越广泛地应用。二、图像识别系统定位的工作原理在现实生活中，人们可以很容易的“看到”一幅画面，但这一个十分“简单”过程并非如此简单。深入研究大致分为：成像在视网膜上；其次是大脑对图像进行认识、理解和分析；最后根据上述一系列处理的结果做出反应。由于图像识别系统基本上是摸仿了人对事物的认识过程，图像识别系统定位是采用了CCD摄像机（如同人的眼睛）通过透镜收集并聚焦来自目标的反射光线，借助必要的光学系统将此光投射于CCD光敏面上的光的空间分布信息转换为按时序输出的电信号—视频图像信号，可以在监视器上重现图像。