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221.
隐裂磨牙牙尖斜度的三维重建测量研究 总被引:4,自引:0,他引:4
目的:研究牙尖斜度的三维测量方法,从牙体解剖方面探讨磨牙隐裂病因.方法:隐裂组、对照组磨牙模型经螺旋CT扫描后,数据图像以DICOM格式直接输入Efilm1.8.3软件进行牙尖斜度及牙尖斜面夹角三维重建测量.结果:隐裂组的近中颊、舌尖牙尖斜度均数都大于对照组,前者相差9.02°,后者相差9.29°;牙尖斜面夹角均数小于对照组,相差17.34°.成组t检验两组的近中颊、舌尖牙尖斜度,牙尖斜面夹角均有显著性差异(P<0.01).结论:牙尖斜度的大小是磨牙隐裂重要病因之一,牙尖斜度越大,牙尖斜面夹角越小,隐裂发生的可能性越大. 相似文献
222.
超急性脑梗死再灌注扩散加权-灌注磁共振成像及病理变化 总被引:2,自引:0,他引:2
目的应用扩散-灌注(DWI-PI)磁共振成像技术对改良线栓法建立的超急性脑梗死再灌注模型进行实验研究,并与病理结果对照.明确该技术对超急性脑梗死再灌注的评价作用.材料与方法 50只SD大鼠,随机分成5组,A组(10只)行假手术作对照,其余按栓塞时间30 min、1、3、6 h均分成B、C、D、E 4组;行DWI、PI和常规质子密度加权成像(PDWI)、T2WI、T1WI扫描;DWI和PI原始图像重建获得表观扩散系数(ADC)、脑血容量(CBV)、脑血流量(CBF)、平均通过时间(MTT)参数形态图.观察各栓塞时间点和再灌注2、24 h后各项参数变化,并将其结果与四氮唑红(TTC)染色和病理观察对比.结果 A组DWI、PI成像无异常信号,病理观察和TTC染色无变化.B组再灌注2 h DWI高信号消失,ADC值恢复正常化(88.27±1.92)%,24 h继发性ADC值降低和DWI高信号;C组再灌注2 h后ADC值轻度升高,24 h明显降低;D、E组再灌注2、24 h ADC值轻度降低或基本不变;各组再灌注后24 h DWI显示病灶范围无明显扩大.A、B组再灌注后PI各参数指标(CBV、CBF、MTT)恢复和维持正常,而D、E组的信号强度-时间曲线图有3种表现,分别为高灌注、低灌注和正常灌注.超急性脑梗死再灌注后DWI显示的缺血范围与TTC异常染色(白色)范围无显著性差异(方差分析,P>0.05).结论在超急性脑梗死中大脑中动脉栓塞30 min再灌注后初次DWI异常信号消散是暂时的,以后会发生继发性DWI异常信号,再灌注后初次DWI异常信号消散区24 h后观察到神经元坏死;再灌注可限制病灶进一步扩大,保护缺血半影区. 相似文献
223.
224.
目的 通过分析胰腺神经内分泌肿瘤(pancreatic neuroendocrine neoplasm, pNEN)增强CT纹理特征,预测其分化程度。方法 将102例pNEN患者的CT资料导入ITK-SNAP软件绘制感兴趣区并提取动静脉期纹理特征。运用R软件行最优化处理,采用Pearson及Mann-Wh itney U检验去除冗余特征,再利用向后逐步回归法建立最佳模型。绘制特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC),计算曲线下面积(the area under curve,AUC)、准确度、灵敏度及特异度。结果 筛选出动脉期有效特征2个,静脉期有效特征1个,联合动静脉期资料共同分析,筛选出有效特征9个。单独动脉期有效特征建立模型1,曲线下面积为0.776(准确度0.737,灵敏度0.814,特异度0.625);单独静脉期有效特征建立模型2,曲线下面积为0.753(准确度0.710,灵敏度0.683,特异度0.750);联合动静脉期纹理特征共同分析建立模型3,曲线下面积为0.825(准确性0.768,灵敏度0.847,特异度0.6... 相似文献
225.
对于儿童、孕妇等对特殊人群,为避免电离辐射,临床疑诊骨皮质病变时,通常选择MR检查;而骨皮质在常规序列MRI中均呈低信号,信号特征不足,给诊断带来较大困难。近年来出现的用于骨皮质MR成像的新技术可弥补常规序列MRI的不足,更好地显示骨皮质。本文就骨皮质MR成像研究进展进行综述。 相似文献
226.
缺血性脑卒中是致残率及致死率均较高的脑血管疾病。影像学检查对于精准诊疗缺血性脑卒中具有重要作用。氨基质子转移(APT)成像是一种新型化学交换饱和转移(CEST)成像技术,可反映组织pH值变化,在评估缺血性脑卒中组织代谢微环境、指导治疗及评估预后等方面展现出巨大潜能。本文对APT成像技术的基本原理及其在缺血性脑卒中的研究及应用进展进行综述。 相似文献
227.
目的 探究基于多参数MRI影像组学和机器学习方法在术前鉴别诊断Ⅰ型和Ⅱ型上皮性卵巢癌(EOC)中的价值。方法 回顾性搜集两个中心共181例EOC患者(中心一136例为训练集,中心二45例为外部验证集),其中Ⅰ型59例,Ⅱ型122例。从每例患者抑脂(FS)-T2WI、DWI及ADC图像分别提取1130个影像组学特征。通过对四种机器学习算法的性能评价,确定了构建影像组学模型的理想算法。构建影像组学模型、临床模型和联合模型,并通过受试者工作特征(ROC)曲线分析评估诊断性能。采用DeLong检验比较曲线下面积(AUC)。结果随机森林(RF)算法是构建影像组学模型的最优算法。联合模型在外部验证集AUC为0.912(95%CI:0.820~1.000),显著优于临床模型(AUC=0.718,95%CI:0.552~0.884,P=0.036)和影像组学模型(AUC=0.810,95%CI:0.675~0.946,P=0.012)。结论 基于多参数MRI的影像组学和机器学习方法有潜力术前准确鉴别Ⅰ型和Ⅱ型EOC,并协助临床决策。 相似文献