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1.
目的 探讨能谱CT智能mA匹配技术[宝石能谱成像(GSI)Assist]结合个体化对比剂注射方案行头颈部CT血管造影(CTA)单能量成像降低辐射剂量和碘摄入量的可行性。方法 搜集临床行头颈部CTA检查的患者66例,男42例,女24例,年龄30~90岁,随机分为常规组(A组,33例)和GSI组(B组,33例)。A组采用管电压120 kVp,管电流400 mA;对比剂95 ml,流率4.5 ml/s。B组采用GSI扫描模式,管电压80~140 kVp瞬切,管电流使用GSI Assist模式设置,噪声指数(NI)为15 HU;应用个体化对比剂注射方案:300 mgI/kg体重,4.0 ml/s;重组60 keV单能量图像,统计两组辐射剂量和对比剂剂量。在AW 4.7工作站由两位观察者对动脉重组图像进行主观评分,比较评分一致性;测量两组轴位图像颈总动脉、颈内动脉C1段、大脑中动脉M1段和胸锁乳突肌的CT值及噪声(SD)值,计算各血管信噪比(SNR)和对比噪声比(CNR),进一步比较图像质量主客观评估的组间差异。结果 两位观察者主观评分一致性良好(Kappa=0.87),两组图像质量评分差异无统... 相似文献
2.
3.
4.
目的探讨酰胺质子转移加权(amide proton transfer,APTw)成像联合T2 mapping序列对子宫内膜癌(endometrial carcinoma,EC)术前风险评估的价值.材料与方法回顾性分析27例经手术病理证实为子宫内膜样腺癌(其中G1级10例,G2级11例,G3级6例)患者的影像资料,所有患者术前均行3.0 T磁共振检查,扫描序列包括APTw、T2 mapping.根据病理类型、病理分级、侵袭程度等因素,将患者分为高风险组和低风险组,其中高风险组10例,低风险组17例.由2名观察者分别测量病灶APTw序列的APT值,T2 mapping序列的T2值.采用组内相关系数(intraclass correlation coefficient,ICC)检验2名观察者对各参数值测量结果的一致性;根据数据符合正态分布与否,采用独立样本t检验或Mann-Whitney秩和检验比较各参数值的差异,采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估差异有统计学意义的参数对高、低风险组EC鉴别诊断的曲线下面积(area under the curve,AUC).采用Logistic回归计算APTw联合T2 mapping鉴别高低风险组EC的AUC.采用Delong检验比较AUC间的差异性.结果2名观察者测量两组病灶各参数的一致性均很好(ICC>0.75).高风险组的APT值(2.825%±0.432%)大于低风险组(2.238%±0.314%),高风险组的T2值[(77.234±7.722)ms]小于低风险组[(85.870±13.016)ms],差异均具有统计学意义(t=-4.084、2.164,P<0.01、0.040).APT值、T2值以及两者联合诊断高风险EC的AUC、敏感度、特异度分别为0.841、70.0%、94.1%,0.674、90.0%、52.9%,0.900、80.0%、88.2%.APTw、T2 mapping与联合的AUC之间比较,P值分别为0.2315、0.2292、0.0279.结论APT值、T2值可有效定量评估EC术前风险,两者联合评估的效能明显提升,具有很好的临床应用前景. 相似文献
5.
目的 探讨扩散峰度成像(DKI)对Ⅰ型与Ⅱ型上皮性卵巢癌(EOC)的鉴别诊断价值。 方法 回顾性收集经手术病理证实的45例EOC病人的临床、病理及影像资料,平均年龄(50±13)岁。根据术后病理结果对EOC病人进行分组,分为Ⅰ型组(24例)和Ⅱ型组(21例)。所有病人均于术前行盆腔DKI检查,由2名放射科医师在DKI各参数伪彩图上分别测量平均扩散峰度(MK)、平行扩散峰度(Ka)、垂直扩散峰度(Kr)、平均扩散系数(MD)、平行扩散系数(Da)、垂直扩散系数(Dr)、各向异性分数(FA)、峰度各向异性分数(FAk)。采用Fisher确切概率检验、独立样本t检验或Mann-Whitney U检验比较2组间临床、病理及影像资料的差异,对差异有统计学意义的参数绘制受试者操作特征(ROC)曲线,分析其鉴别诊断效能。 结果 病理表现上,Ⅰ型中交界性肿瘤占比最高(50.0%),Ⅱ型中浆液性癌占比最高(61.9%);Ⅰ型中高分化癌占50%,Ⅱ型多表现为中低分化癌 (76.2%),Ⅰ型EOC的分化程度高于Ⅱ型;Ⅰ型多数处于Ⅰ期(79.2%),Ⅱ型多处于Ⅲ期(57.1%)(均P<0.05)。MRI影像上, Ⅰ型病灶多表现为囊性(41.7%)或囊实性(33.3%),Ⅱ型多表现为实性(52.3%);Ⅱ型(66.7%)腹水发生率高于Ⅰ型(29.2%)(均P<0.05)。Ⅰ型的MK、Ka和Kr值低于Ⅱ型,MD、Da和Dr值高于Ⅱ型(均P<0.05)。ROC曲线分析显示,MK阈值为0.504时,鉴别2组诊断的曲线下面积(AUC,0.817)最大,诊断敏感度(95.2%)、阴性预测值(92.9%)、准确度(78.9%)也最高,Da阈值为2.190时鉴别诊断的AUC(0.770)最小,而特异度(76.2%)、阳性预测值(75.9%)最高。 结论 DKI序列的定量参数MK、Ka、Kr、MD、Da及Dr均有助于鉴别Ⅰ型与Ⅱ型EOC,其中MK值鉴别诊断效能更大。 相似文献
8.
目的 探讨压缩感知(CS)技术不同加速因子对3D mDIXON Quant定量分析肝脏脂肪的影响。方法 对20名成人志愿者行上腹部MRI,扫描序列包括传统SENSE-3D mDIXON Quant(SENSE组)和不同加速因子(2、4、5、6)CS-3D mDIXON Quant(CS2、CS4、CS5、CS6组),记录各组的扫描时间。经分析获得脂肪分数图,由2名医师分别于肝门水平肝左外叶、左内叶、右叶前段和右叶后段测量脂肪分数。采用组内相关系数(ICC)分析2名医师测量结果的一致性。比较不同CS组与SENSE组脂肪分数的差异;采用Bland-Altman法分析不同CS组间脂肪分数的一致性。结果 2名医师测量各组脂肪分数的一致性较好(ICC均≥0.98,P均<0.01)。SENSE组扫描时间为13.01 s,CS2、CS4、CS5及CS6组扫描时间分别为15.02 s、7.69 s、6.18 s及5.10 s,其脂肪分数与SENSE组间差异均无统计学意义(Z=-0.07、-0.74、-0.34、-0.14,P均>0.05)。Bland-Altman图显示,不同CS组之间脂肪分数一致性均较好。结论 CS技术结合mDIXON Quant序列可在不影响肝脏脂肪定量分析结果的前提下显著缩短扫描时间。 相似文献
9.
目的 探讨肝脏阈值提取法用于压缩感知3D mDIXON肝脏脂肪定量的可行性。方法 对28名健康志愿者以加速因子2行肝脏压缩感知3D mDIXON序列扫描。由2名影像科医师分别采用阈值提取法和传统轴位ROI法测量全肝脂肪含量,并记录2种方法测量脂肪分数的时间;分析2种方法定量肝脏脂肪分数的可重复性及2种方法测量结果的相关性。结果 2名医师采用阈值法获得的脂肪分数分别为(3.53±1.34)%及(3.40±1.24)%,一致性较好(ICC=0.996,P=0.001);采用传统轴位ROI法测量的脂肪分数分别为(2.35±1.35)%及(2.31±1.13)%,一致性亦较好(ICC=0.994,P=0.001)。阈值提取法[(3.47±1.29)%]和轴位ROI法[(2.45±1.30)%]获得的肝脏脂肪分数呈高度正相关(r=0.997,P=0.001)。阈值提取法平均测量时间(3.2±0.8)min,轴位ROI法平均测量时间(5.0±0.3)min。结论 阈值提取法可方便快捷地用于压缩感知3D mDIXON肝脏脂肪定量。 相似文献
10.
目的探讨动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast-enhanced MRI,DCE-MRI)纹理分析在术前预测直肠癌患者P53表达状态的价值.材料与方法回顾性收集行DCE-MRI扫描且有P53免疫组化检测结果的原发直肠癌患者91例(P53高表达组50例、低表达组41例).由GenIQ后处理软件获取Ktrans、Kep、Ve后处理图像并导入ITK-SNAP软件,由两位观察者分别使用AK软件提取12个纹理特征参数,采用组内相关系数ICC对数据的一致性进行检验,采用独立样本t检验或Mann-Whitney U检验比较两组纹理参数,应用ROC曲线分析纹理参数的鉴别效能,应用Logistics回归分析联合纹理特征参数进行效能分析,通过Delong检验比较各单一参数模型及联合模型与各单一参数模型AUC间的差异.结果P53高表达组纹理参数Cluster ProminenceKtrans(23.00±50.84)×106、CorrelationKtrans(1.49±1.42)×10-2、InertiaKep(13.52±22.31)×104值均大于低表达组Cluster ProminenceKtrans(4.89±5.92)×106、CorrelationKtrans(0.16±0.17)×10-2、InertiaKep(50.52±61.27)×103,差异均具有统计学意义(P<0.05),AUC值分别为0.712、0.838、0.638.P53两组间有差异的纹理参数联合诊断效能更高,AUC为0.914,敏感度为80%,特异度为95%.经Delong检验,P53两组间有组间差异纹理参数联合模型的AUC大于单一参数模型,差异有统计学意义(P<0.05).结论纹理特征参数Cluster Prominence、Correlation、Inertia能有效预测直肠癌P53表达状态,纹理分析特征参数的联合分析可获得更高的鉴别诊断效能. 相似文献