简介：摘要：药理学是药学、医学生学习过程较难学习的课程。虽然有很多教学方式，但因学生学习中同步率不足，而未产生很好的效果。为了提高学生的学习效率，作者提出加强正式学习前的准备方法的建议。

简介：〖摘要〗目的研究不同的学习方法对各个年龄段的学习有效性。对我科室工作人员最高年龄52岁，最小年龄23岁，平均年龄36±2岁，对腔镜器械的名称、数量、功能、性能检测、撤卸、组装清洗要点及注意事项。

简介：摘要：我国对护理人员的需求越来越高，但是护理人数却不是很多，而在高职院校中开展护理操作是教学的重点，也是反映学生护理水平的重要依据，为了更好的让学生掌握扎实的护理技能，进行小组学习方法是当下训练的重点。本文通过对高职护理操作训练小组学习方法进行探讨，以2021年3月-2021年6月在我校50名护理实习生进行研究，实验组和对照组均为25人，对两组的无菌技术、静脉输液、吸氧、生命体征等护理操作进行考核，并且进行评价，继而可以在小组学习中有效增强学生的学习效果，培养同学之间的合作精神，为今后的护理实践奠定基础。

简介：变革现行的学习方式、学习方法是从顺应时代发展，从关注人的发展以及遵循学生学习规律的角度提出来的，它不仅是一种学习手段的改变，而更是一次学习的革命，它是保障学习者适应信息化，学习化社会获得终身学习能力的基本要素之一；同时也意味着教师要实施科学的教育，一方面要研究教法，另一方面，还要引导学生科学学习，帮助他们搜索一套高效、受益终生的学习方法。本文对当今学生的不良学习方法进行了分析，并针对他们的特点提出了学习方法和学习观念上变更的一些建议。

简介：摘要：传统上，国内高等教育课程文件是依靠在院校教学大纲完成的，即将踏入临床护生所学内容与临床活动内容往往存在巨大差异。随着护理学科的发展，同时，对护理人员也提出了更高的要求，实习护士如何做好自身准备也成为我们一直探讨的问题。传统背景下，护生该如何找到突破口，提高实习质量，护生面临更大挑战，菲律宾圣托马斯大学理学硕士提出高等教育的质量推动转向OBL学习方法，即护生带着“wish list{1}进入临床活动，根据自身能力制定学习计划，是护生主动将所学的理论知识与实践相结合并巩固加深的重要环节，使护生在学校学习的理论知识应用于临床实践，培养和提高临床思维分析和独立自主解决问题的能力。

简介：（内蒙古包头市第三医院内蒙古包头014040）摘要通过对在护理技能学习中实施小组学习方法的探讨，护理技能教学部分采取小组教学方式学习和评价可以满足《护理学基础》的教学要求，符合当代护理教育改革合作学习教学的特点。在完成教学目标的同时，培训了学生团结合作的精神，锻炼了学生独立思考问题、心理素质、与人交往的能力。说明小组学习在新的教学模式中，适应现代护理教育理念与临床实践的重要性。

简介：

简介：摘要目的针对前列腺癌放疗，研究锥形束CT（CBCT）生成伪CT的深度学习方法，以满足自适应放疗的需要。方法纳入瓦里安On-Board Imager采集的74例前列腺癌患者的CBCT图像及其模拟定位CT图像，并使用MIM软件进行形变配准。将数据按简单随机法分为训练集（59例）和测试集（15例）。使用U-net、Pix2PixGAN和CycleGAN学习CBCT到模拟定位CT的映射。以形变配准后CT作为参考图像，评价平均绝对误差（MAE）、结构相似指数（SSIM）和峰值信噪比（PSNR）。另外单独分析了图像质量，包括软组织分辨率、图像噪声和伪影等。结果使用U-net、Pix2PixGAN和CycleGAN生成图像的MAE分别为（29.4±16.1）、（37.1±14.4）、（34.3±17.3）HU。在图像质量方面，U-net和Pix2PixGAN生成的图像存在过度模糊的问题，导致了图像失真；而CycleGAN生成的图像保留了CBCT图像结构且改善了图像质量。结论CycleGAN能有效地提高CBCT图像质量，有更大的潜力应用于自适应放疗中。

简介：在提倡素质教育的前提下提高学习成绩，就必须注重提高学生的学习效率，提升他们的学习方法。通过对晋中市榆次区5所小学400名五年级学生学习方法的问卷调查及分析，发现学生存在很多学习方法上的不足，导致学习效率低，进而考试成绩不令自己满意，有的甚至影响学习的信心。本文就如何提升小学高年级学生的学习方法展开论述。

简介：

简介：摘要：混合学习是将传统的面对面教学方法与真实的在线方法相结合的不同学习方法，新技术和新活动的整合。尽管教育技术的进步帮助扩大了对不同教学方法的选择，但解剖学的教学却受到实施困难和其他局限性的挑战。据报告，这些挑战包括时间、成本和合格教师的缺乏。轻松访问在线信息和技术进步使得可以通过采用混合学习方法来解决这些限制。混合学习策略已被证明可以提高学生的学习成绩，动力，态度和满意度，并提供便捷灵活的学习方式。混合学习策略的实施也已证明具有成本效益。这篇综述为混合学习提供了理论基础，并为解剖学教学中混合学习活动的设计提出了经过验证的框架。

简介：【摘要】目的：分析运动再学习方法对脑卒中患者功能恢复的影响。方法，选择2020年1月到2020年12月我院收治的102脑卒中患者开展研究，双盲、随机分成参比组与实验组，各组有51例脑卒中患者，参比组给予常规康复治疗，实验组则运用早期运动再学习方法进行康复治疗，对比两组功能恢复情况。结果：干预一个月后，实验组的Barthel指数评分与肢体运动功能积分均显著优于参比组，对比P

简介：摘要目的探讨临床护理学习生在带教中的小组学习方法。方法选取2010年1月-12月这一年中在某医院进行实习的护生共50例作为研究对象，A组为25名并作为实验组，B组也为25名并作为对照组，对两组护生进行比较评价。结果护生通过在医院的实习，不光积累了经验完成了任务，与此同时还提高了人际交往能力，尤其是打下了和患者或其家属进行正常沟通的技巧，这些工作技能都对以后在医院进行工作打下了良好的基础。结论在临床护理中进行护生小组学习，不光可以提高他们的学习兴趣，还可以培养他们工作上的合作精神，是具有积极作用的。

简介：

简介：摘要目的分析在心电图教学中应用合作学习方法的效果。方法在2013级学生的心电图教学中应用传统讲授教学法，在2014级学生的心电图教学中应用合作学习方法，比较两组心电图教学效果。结果合作组学生对于促进理论知识学习、提高心电图诊断能力、改善课堂气氛、提高心电图临床思维能力、提高心电图学习兴趣方面的满意度分别为92%、90%、94%、90%、92%，传统组满意度分别为74%、70%、72%、70%、72%，P＜0.05。结论合作学习方法在心电图教学中的应用能够提升教学效果，值得推广。

简介：摘要手写数字识别技术是OCR技术的一个重要分支，在生活中的很多方面的应用都会此为基础，同时，手写数字识别也是对机器学习方法中的典型案例。本文就手写数字识别的发展和存在的问题展开了讨论，并简要叙述了其实现过程与原理，包括数据收集，特征处理。方法确定，模型训练与测试等多个步骤。

简介：【摘要】目的：探讨移动学习方法在产科护理教学中的探索与应用。方法：将2022级护理学1班76名和2班的76名学生纳为研究对象，1班为对照组，2班为观察组，对照组采用传统教学方式，2班采用移动教学方式。对比两个班级期末考试成绩、学习情绪和学习主动性。结果：观察组的学习情绪、学习主动性和期末考试成绩明显优于对照组，p<0.05，具有统计学意义。结论：通过本次研究数据表明，移动学习方法可以在产科护理教学中推广。

简介：摘要目的研究在常规剂量扫描情况下模拟低剂量CT图像的方法，以此生成训练数据集中与常规剂量CT具有对应关系的低剂量CT图像，并建立深度学习模型，用于低剂量CT图像的降噪。方法使用Philip Brilliance CT Big Bore模拟定位机，其不同算法重建的CT图像具有不同的噪声水平，其中iDose4算法噪声较大，而全模型迭代重建技术(iterative model reconstruction，IMR)噪声较小。提出一种以等价噪声水平重建图像替代低剂量CT图像的方法。常规剂量和低剂量CT的曝光量分别采用250和35 mAs。分别扫描CTP712均匀模块，用IMR算法重建低剂量CT图像，用不同降噪水平的iDose4算法重建常规剂量CT图像，并根据噪声分布从中找出低剂量CT的噪声等价图像。随后，用常规剂量和噪声等价CT图像配对训练循环一致性生成对抗网络(cycle-consistent adversarial networks，CycleGAN)，使用模体测试该方法对真实低剂量CT噪声的改善程度。结果用iDose4 level 1重建的常规剂量CT图像可替代IMR重建的低剂量CT图像。低剂量扫描可降低86%的辐射剂量。使用CycleGAN模型降噪后，对于均匀模块，降噪幅度为45%；对于CIRS-SBRT 038模体的脑、脊髓和骨等处，噪声值分别降低了50%，13%和7%。结论等价噪声水平重建图像可用于替代低剂量CT图像训练深度学习网络，在避免受检者受照剂量增加的同时，减少图像噪声，提高图像质量。

简介：摘要目的探讨干眼患者自发瞬目模式的特点。方法横断面研究。连续纳入2019年1至12月在首都医科大学附属北京同仁眼科中心角膜病专科门诊就诊的干眼患者357例作为干眼组，其中男性102例，女性255例；年龄（46.2±13.3）岁；同时纳入健康志愿者152名作为对照组，其中男性32例，女性120例；年龄（48.1±13.9）岁。所有患者进行问卷调查眼表疾病评分指数、瞬目视频获取、泪膜破裂时间（BUT）检查、角结膜荧光素染色、基础泪液分泌试验。将瞬目视频的单帧图片输入UNet分割算法与ResNet分类算法建立的模型进行分析，获取睑裂高度百分比绘制瞬目波。将完全瞬目分为A、B、C型，不完全瞬目分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ型，进而分析干眼患者的自发瞬目特征，并使用独立样本t检验和Wilcoxon秩和检验分析其与对照组差异的统计学意义。结果本研究建立的分割模型与分类模型准确度分别为96.3%与96.0%，与人工分析的一致性为97.9%。干眼组患者瞬目频率为30（18，42）次/min，显著高于对照组的20（9，46）次/min（U=18 132.50，P=0.002），但完全瞬目次数为6（3，24）次/min，明显低于对照组的12（3，33）次/min（U=12 361.00，P=0.016），不完全瞬目次数为15（6，27）次/min，明显高于对照组的3（0，10）次/min（U=22 839.00，P<0.001）。完全瞬目中，干眼患者A型瞬目占比显著高于对照组［53.7%（2 796/5 177）和39.3%（633/1 698）；χ²=101.83，P<0.001］；不完全瞬目中，干眼患者Ⅱ型瞬目占比显著高于对照组［36.0%（2 334/6 477）和29.6%（126/426）；χ²=6.99，P=0.008］。干眼患者平均瞬目间期为1.5 s，与对照组2.2 s比较，差异无统计学意义（U=15 230.00，P=0.093）；干眼患者眼睑完全闭合期为0.8 s，明显短于对照组1.3 s（U=16 291.50，P=0.006）。闭眼期、睁眼前期、睁眼末期与对照组比较，差异均无统计学意义（均P>0.05）。结论干眼患者不完全瞬目次数增加、完全瞬目次数减少，眼睑完全闭合时间明显缩短；其瞬目模式以闭合幅度减少的Ⅱ型不完全瞬目及闭合时间缩短的A型完全瞬目为主。

简介：摘要目的开发一种基于深度学习网络的乳腺癌调强放疗计划剂量分布预测的方法，并评估将其用于自动计划的可行性。方法从复旦大学附属肿瘤医院选取240例左侧乳腺癌患者，200例作为训练集，20例作为验证集，另外20例作为测试集。应用深度学习网络建立患者CT影像、靶区和危及器官的勾画图像与剂量分布的相互关系，达到预测新患者剂量分布的目的，并尝试将预测的剂量分布作为目标函数优化并生成治疗计划。结果临床治疗计划的剂量分布和预测的剂量分布相比，靶区(除同步加量的PTV48Gy)和危及器官的剂量值相近，且基于预测的剂量分布生成的治疗计划与预测结果基本相同。结论本研究实现了一种基于深度学习网络的乳腺癌调强计划剂量分布预测方法，有助于进一步实现自动设计治疗计划的目标。