医科生学习素质在年级与性别上的差异研究

目的了解学习素质在不同年级、不同性别的差异性.方法从学习素质主要与态度,焦虑、专心,计划、调控水平、自评、认知加工、环境利用、人际关系等因素有关来调查.结果医科生学习素质在二年级表现出来的问题特别多,如态度、专心、计划、认知加工、环境利用等方面与其他年级相比有显著差异,表现他们兴趣点分散、成绩波动大;在焦虑、专心、环境利用以及人际关系等因子方面男女生存在极其显著差异.结论只有在调查研究的前提下因材施教,发展、完善学习素质,才是真正的强"内功"之举.     

基于卷积神经网络和多信息融合的三维乳腺超声分类方法

乳腺肿瘤超声图像的自动分类对于提高医生的工作效率和降低漏诊率具有十分重要的意义。新型的三维乳腺超声数据包含更多的可用于诊断的信息,但由于超声成像机理导致不同方向上的图像表现不同。针对该种乳腺超声数据,利用卷积神经网络结构的灵活性和自动学习的特性,提出3种改进的卷积神经网络模型,使其分别可以接受横截面图像输入、横截面和冠状面的双图像输入、图像和文本信息同时输入,并研究不同信息的融合对于提升乳腺肿瘤自动分类准确率的影响。在研究中,采用880幅图像(良性401幅,恶性479幅)及其标注信息进行5折交叉验证实验,得到各模型的准确率及AUC。实验结果表明,设计的模型可以适应图片与文本信息的输入,多信息融合的模型比只接受图像输入的模型准确率提升2.91%,达到75.11%的准确率和0.829 4的AUC。这些模型的提出,为多信息融合的卷积神经网络分类应用提供参考。