毕业论文摘要万能模板哪里有？很多同学写论文摘要，不知道怎么写要点，其实可以多参考一些论文摘要的范文，对写作非常有帮助。本文为大家提供了5例医学论文的论文摘要，可以作为参考。
毕业论文摘要
毕业论文摘要万能模板模板一：核医学文本关联规则挖掘及诊断模型构建研究
医学影像是一种呈现机体结构与功能状态的技术手段,医学成像主要包括传统结构成像、功能成像和混合成像。SPECT功能成像需要在体内注入99m Tc-MDP放射性药物,经过一定时间后,体内会存在药物残留,进而显示全身放射量分布情况。当前核医学疾病的诊断主要依赖于人工阅片,学术界正在开发各种方法克服人工阅片及诊断的低效率。累积的海量医学数据由于机密性无法实时与外界共享,导致外界人员需要高昂的成本才可获得,使得这部分数据的开发有所滞后。此外,医护人员没有多余能力及精力对这部分数据进行信息挖掘。从核医学诊断人工阅片及诊断的低效率和高误报等应用现状出发,以骨扫描核医学文本为研究对象,在自然语言处理中利用机器学习,本文的研究内容如下:（1）为探讨疾病及其表征之间的关联关系,研究并提出一种基于Apriori算法的核医学文本挖掘方法。首先,针对核医学诊断文本可能包含的信息冗余、数据缺失及表述不一致等问题,提出SPECT核医学诊断文本的预处理及统一编码方法;然后,应用传统的Apriori算法,提出病灶与表征之间关联的挖掘算法;最后,使用一组源自三甲医院核医学科的真实SPECT核医学诊断文本数据,验证了本文提出的方法,结果表明本文提出的方法客观提取了疾病与其表征之间的关联,获得的客观性评价指标平均值达到90%。（2）针对核医学诊断的低效率和高误报问题,研究并提出一种基于深度学习的核医学文本诊断模型。首先,使用不同的方法预处理文本中的数据。然后,应用传统的机器学习算法随机森林和SVM,提出病灶及其表征的遗传算法优化分类方法。其次,应用经典的深度学习算法Text CNN,提出了一种基于CNN的分类方法。最后,使用一组真实核医学文本数据,验证了本文提出的方法,实验结果表明本文所提方法较客观的对几种疾病类型进行了分类,获得的客观评价指标达到94%。（3）为辅助临床医生诊断疾病,设计并实现了核医学辅助诊断原型系统,该系统可以实现疾病及其表征的频繁项集、关联提取以及辅助诊断评价结果的获取。通过测试及实验表明本系统能够实现文本研究的目标。从数据挖掘的角度出发,利用机器学习方法对核医学文本数据进行分类预测,从而建立诊断模型,实现辅助医生诊断的效果,在一定意义上减轻了临床医生的压力。
毕业论文摘要万能模板模板二：基于健康信念模式的男大学生人乳头瘤病毒认知现状及疫苗接种意愿研究
目的:以保定市全日制男大学生作为研究对象,旨在了解保定市男大学生对人乳头瘤病毒（Human Papilloma Virus,HPV）及其疫苗的认知现状和接种意愿,分析可能的影响因素,为该领域提供相关知识和数据,为后续干预研究提供基础,并为HPV疫苗在我国进一步推广应用提供参考依据。方法:采用分层-整群随机抽样方法进行抽样,以健康信念模式为理论基础自行设计的问卷作为调查工具,通过问卷星线上调查的方法,自2020年8月至2020年11月分别对保定市四所高校男大学生进行横断面调查。应用SPSS 25.0统计软件包进行数据描述与统计分析,统计方法包括:（1）描述性统计分析:描述分析调查对象的一般资料。其中计量资料采用均数±标准差描述,计数资料采用频数、百分比描述。（2）单因素分析:采用两独立样本t检验、卡方检验分析不同人口学特征对健康信念、HPV疫苗接种意愿的影响。（3）二元Logistic回归分析:采用二元Logistic回归进行逐步分析,以确定HPV疫苗接种意愿的影响因素。结果:1.共收到问卷1369份,有效问卷1192份,问卷回收率87.4%。2.男大学生HPV知晓率为45.5%,HPV相关知识认知处于较低水平,愿意接种HPV疫苗的男大学生占总54.8%。3.男大学生健康信念各维度得分:感知易感性、感知严重性、感知益处、感知障碍及自我效能得分分别为2.78±1.28、3.25±1.46、3.75±0.92、3.00±1.01、3.51±1.09。表明男大学生目前HPV感染预防健康信念水平处于中等,有待于进一步的提高。4.回归分析结果显示,出生地、生活费、父母最高教育程度、感知严重性、感知益处、感知障碍是HPV疫苗接种意愿的影响因素,Cox&Snell R2为0.420,Nagelkerke R2为0.570,表示引入的变量与因变量有中强度相关。结论:男大学生对HPV知识的认知水平较低,但疫苗接种意愿较高。影响HPV疫苗接种意愿的因素包括生活费、父母最高教育程度、感知严重性、感知障碍、感知益处。从HPV感染健康信念的角度出发,着重从感知严重性、感知益处及感知障碍方面改善其健康信念,有针对性的进行健康教育,提高对HPV知识的认知程度,以促进其接种意愿。
毕业论文摘要万能模板模板三：PRV核糖核酸还原酶部分生物学和免疫学特性的研究
伪狂犬病病毒（Pseudorabies virus,PRV）宿主范围广,猪是其唯一的自然宿主。PRV感染对仔猪往往是致命的,给养猪业带来重大经济损失。在PRV复制期间,病毒和宿主蛋白以及病毒蛋白之间的相互作用对病毒生命周期起到重要作用。α疱疹病毒核糖核苷酸还原酶（Ribonucleotide reductase,RNR）是由大亚基（pUL39,RR1）和小亚基（pUL40,RR2）构成的异源四聚体。该酶可以催化核糖核苷酸向脱氧核苷二磷酸（d NDP）的转化,d NDP进一步被磷酸化为脱氧核苷三磷酸（d NTP）。d NTP是DNA病毒在感染的宿主细胞中基因组复制的底物。RNR的酶活性取决于RR1和RR2之间的相互作用。然而,α疱疹病毒RNR复合物形成的分子基础仍知之甚少。本研究采用免疫共沉淀（Co-immunoprecipitation,Co-IP）和激光共聚焦等技术研究pUL39和pUL40相互作用。研究结果显示PRV RNR的形成依赖于pUL39与pUL40之间的相互作用。为确定pUL39与pUL40之间的相互作用域,我们利用一系列截短体蛋白确定pUL39和pUL40的相互作用氨基酸（aa）。研究发现pUL39 90-210 aa与pUL40相互作用。然而,pUL40通过其66-152、218-258和280-303 aa分别与pUL39相互作用。pUL39 90-210 aa缺失体蛋白完全失去了与pUL40的相互作用能力。pUL40 66-152、218-258和280-303 aa的缺失显著减弱了与pUL39的相互作用能力,但仍可见微弱的相互作用。氨基酸序列比对显示,α疱疹病毒VZV、BHV1、EHV1和DEV的RNR亚基与在PRV pUL39和pUL40中鉴定的相互作用域比较相对不保守。然而,它们在PRV、HSV-1和HSV-2中相对保守。进一步,我们利用CRISPR/Cas9基因编辑技术分别构建了PRV UL39基因（ΔUL39）和UL40基因（ΔUL40）缺失突变体。通过蚀斑表型比较、生长动力学曲线以及小鼠感染试验发现,相比于亲本野毒株,两个基因缺失病毒株在体外培养的细胞系中复制能力微弱降低,但它们对小鼠的毒力显著减弱,所有小鼠腹腔接种105.0 TCID50基因缺失病毒均不致死,具有良好的安全性。相比ΔUL40,PRVΔUL39可以在小鼠体内诱导更强的细胞免疫并保护小鼠免受104.0 TCID50 PRV野毒株攻击。因此,本研究揭示了PRV RNR复合体形成的分子机制及RNR亚单位的毒力表型,这些研究结果为研制靶向RNR复合体抑制剂提供了分子靶点,同时为针对PRV变异毒株疫苗研发提供了新的策略。
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毕业论文摘要万能模板模板四：目的论视角下医学科普文本的汉译研究 ——以《动物病毒与人类：一线之隔》一书为例
高质量的医学科普文本,是准确传播医学知识的重要载体。当前新冠病毒大流行期间,为满足普罗大众更好地获悉相关医学信息的迫切需求,医学科普文本的翻译就显得尤为重要。本文作者以《动物病毒与人类:一线之隔》这一极具医学科普价值的书籍作为范例文本,对其进行英中翻译,运用目的论的三大原则,分别从词汇、句法和语篇三个层面分析遇到的难题,探究问题解决的策略,从而得到高质量的医学科普文本。在翻译过程中,在词汇、句法和语篇层面分别存在以下难点:如何翻译特定语境下的术语和隐喻;如何处理频繁出现的长句、复杂句和被动语态;如何保持语义连贯、逻辑连贯和原文风格一致。相应地,本文提出了如下翻译策略。在词汇层面,采取注释和省略隐喻的翻译策略;在句法层面,运用拆分、被动语态转换、结构调整的翻译策略;在语篇层面,提出增补、删减、添加逻辑连接词与保持风格一致性的翻译策略。
毕业论文摘要万能模板模板五：基于深度学习的食管癌影像分割算法研究
医学影像分割是指从患者的诊断影像中辨别出病变的器官、组织或相关区域,描述关于这些区域的轮廓、体积和定位的方法.目前在临床上,影像分割是疾病诊断和治疗的先决条件,通常由具有诊断经验的医生人工完成.随着患者就诊率的上升,医学影像数据的规模快速增长,给医生带来了大量而繁琐的工作.因此,许多研究人员对医学影像自动分割方法进行了研究.早期的医学影像分割方法大多是基于像素边界、阈值和图论等经典的方法,这些方法在分割性能和效率上均不能满足现今临床应用的需求.深度学习能够通过数据驱动的方式从原始影像数据中学习最具代表性的影像深层次特征,这种方法采用很多简单的模拟生物神经元互联,组成层,很多的层堆叠成神经网络来实现复杂任务.这种算法可以从海量影像数据中自动学习,而不必人工设计复杂的影像特征.这些算法解决的任务包括对海量数据中的输入特征向量进行理解和分类.虽然深度学习的关键技术卷积神经网络是在几十年前首次引入的,但是直到近些年,这些算法才展现出让人信服的成果,将它们的地位从一种算法思想提升到人工智能通用算法的水平.并且近年来,虽然复杂的深度学习算法很少能够超过人类的一些工作,但在某些任务中,如肺结节和乳腺结节诊断,它们表现出优于人类的性能.本文以食管癌肿瘤的计算机断层扫描装置影像（Computed Tomography,CT）分割为例,基于深度学习技术,对如何提高分割算法的性能和适用性进行了研究.本文的主要工作和贡献如下:（1）本文改进了一个食管癌影像生成算法,结合循环神经网络能收集上下文信息特性,根据真实的CT序列影像,在生成对抗网络基础上合成有前后影像相关性的CT序列影像,达到数据增强目的,并以此来训练后续的分割神经网络模型.（2）由于食管在整个胸腔截面中所占部分较小,为了提高鉴别器的效率,在生成对抗网络基础上加入了一个与主鉴别器合作的额外局部鉴别器专门鉴别肿瘤部分.并结合注意力机制设计了粗分割模块,赋予网络在分割部位的注意力,通过此模块,网络可以从数据中自动学习出哪些特征需要更多的关注.然后使用残差块加深的U型网络结合生成对抗网络鉴别器调整输出结果进行细分割,粗分割负责区分肿瘤区域与背景,细分割利用前者的分割结果进一步将当前肿瘤区域从其相邻软组织中分割出来,精确分割肿瘤边界.（3）在算法鲁棒性分析方面,本文分别对三种影像分割网络模型Cascaded Net,经典U-Net和Deeplab-v3,使用常规数据增强算法和本文数据增强算法下生成的训练集,分别训练三种影像分割网络模型.根据评价指标:Dice相似度指数、分类误差和体积误差,对比其他几类用于影像分割的神经网络算法,验证了本文算法在不同肿瘤位置特征及有噪声影响环境下的鲁棒性均优于其他算法.
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