硕士论文摘要怎么写？论文摘要是论文写作中比较重要重要的部分，可以使读者快速地了解到你课题的研究核心，所 以比较考验学生对论文的核心把握。本文为大家提供了5例医学论文摘要范文，可以多参考学习一下。
硕士论文摘要怎么写模板一：血浆蛋白表达谱推断深静脉血栓形成时间的研究
目的:利用Agilent蛋白芯片技术结合四种机器学习算法检测分析大鼠深静脉血栓（deep venous thrombosis,DVT）形成过程中血浆蛋白谱的变化,探讨血浆蛋白表达谱与血栓形成的时序性变化规律,以此进行血栓形成时间的推断。方法:建立大鼠DVT模型,分为对照组和手术组,对照组不做任何处理（n=10）,手术组包括血栓形成后1 h、6 h、12 h、1 d、2 d、3 d、4 d、5 d、6 d、7 d、10 d、14 d、21 d组（n=10）,收集140例大鼠血浆样本,采用Agilent蛋白芯片技术检测大鼠血浆蛋白表达谱,结合支持向量机、logistic回归、随机森林和Fisher线性判别模型对样本数据进行分析,运用最优数学模型对样本变量进行重要性排序。结果:（1）对照组可见静脉血管瘀血样改变,无血栓形成,12 h后可见少量血小板聚集,1 d后可见大量的血小板聚集,3 d后出现少量成纤维细胞,血栓密度增高,5 d后成纤维细胞增多,纤维素样物质渗出也增加,14 d纤维素样物质堆积;（2）不同血栓形成时间点血浆样本蛋白表达谱存在差异,峰位置和各峰含量不同;（3）主成分分析和正交偏最小二乘判别分析显示各样本组均存在显著差异;（4）建立多个血栓形成时间点分类预测模型,支持向量机模型准确率为86.8%,ROC值为0.97,logistic回归模型准确率为63.1%,ROC值为0.95,随机森林模型准确率为86.8%,ROC值为0.98,Fisher线性判别模型准确率为81.5%,ROC值为0.94,综合分析显示随机森林模型更适用于本实验数据,其外部验证准确率为85.7%;（5）运用随机森林模型对样本变量进行重要性排序,显示蛋白峰P11和蛋白峰P10排序重要性最高,查阅文献和分子预测,认为分子量为56.9 KDa的蛋白峰P11和分子量为45.8 KDa的蛋白峰P10可能与血栓形成密切相关。结论:利用蛋白芯片技术可以快速检测并准确获得大鼠不同血栓形成时间点血浆样本蛋白表达谱,联合多种机器学习算法,分析DVT血浆蛋白表达谱的时序性变化规律,建立四种数学算法模型,其中随机森林模型准确率最高,准确率为85.7%,为血栓形成时间的推断提供新的方法和思路。
硕士论文摘要怎么写模板二：冠心病患者二级预防和心脏康复护理循证实践方案的构建
院后延续康复指导需求、家庭与社会关怀需求、医院与社区联合服务需求。（3）证据综合和证据评价:通过系统检索国内外指南,共纳入17篇临床实践指南进行证据总结,初步总结13个方面,150条证据,包括心脏康复、运动疗法、膳食推荐、情绪/心理/睡眠管理、血压、血脂、血糖管理、戒烟、限制饮酒,体重和腰围管理、职业康复、健康教育及性生活。（4）专家会议结果:结合问卷调查、患者访谈和最佳证据结果,并结合专家会议的讨论意见,对方案初稿进行修订,形成终版《冠心病二级预防和心脏康复护理管理方案》。结论:（1）心血管科护士对冠心病二级预防管理的知识和行为水平有待提高,而护理态度较积极,护理临床实践管理与指南建议存在较大差距,加强护士对冠心病二级预防和心脏康复培训是必要的。（2）不同患者存在不同的心脏康复需求,健康教育及心脏康复干预策略的不同导致患者临床结局不同,提示医务人员二级预防和心脏康复管理策略应评估个体需求,实施个性化管理方案。（3）基于现况调查、患者访谈、证据综合和专家会议法构建的《冠心病二级预防和心脏康复护理管理方案》符合临床实际和满足患者需求,该方案涉及内容共13个方面,为后续管理者针对护理人员心脏康复管理的培训提供方案,推动心脏康复管理向精细化、标准化和科学化发展。
硕士论文摘要怎么写模板三：脑部医学图像配准与融合算法研究
近年来现代医学成像设备随着科技的进步得到了迅猛的发展。不同的医学成像设备能够产生不同模态的医学图像,而不同模态的医学图像能够反映出人体不同组织结构的具体信息,通过对不同的多模态图像进行信息集成,医生可以在同一张图像上观察到更多的有用信息,从而能够更好地进行疾病的检测和诊断,因此,医学图像配准与融合技术应运而生。本文对医学图像配准和融合技术进行算法研究,主要研究内容如下:（1）针对现有医学图像配准算法存在配准精度不高、图像匹配度低以及图像配准后存在偏移等问题,本文提出了一种基于共同感兴趣子区域（Region of Interest,简称ROI）的医学图像自动配准算法。在该算法中,对两幅图像（目标图像和浮动图像）中感兴趣的公共子区域（一般是脑部病变或者肿瘤）进行自动检测和配准,然后从子区域配准中获得转换参数,最后将转换参数应用于图像的整体配准中,实现源图像的最终配准。实验结果分析表明,本文提出的图像配准算法具有较好的性能,配准后的图像精度高、偏移量小,更好地匹配了目标图像和浮动图像并且配准的时间明显优于其他图像配准算法。（2）针对现有医学图像融合算法融合过程中出现细节特征丢失从而导致融合效果差的问题,本文提出了一种基于参数自适应脉冲耦合神经网络（Parameter-Adaptive Pulse-Coupled Neural Network,简称PAPCNN）和卷积稀疏表示（CSR,简称Convolutional Sparse Representation）的多模态医学图像融合方法。首先待融合的医学源图像通过非下采样剪切波变换（Non-subsampled Shearlet Transform,简称NSST）分解成高低频分量,随后使用改进的PAPCNN对源图像分解出来的高频分量进行融合;然后再使用CSR对源图像的低频分量进行融合;最后使用NSST反变换将融合后的高低频分量重建为融合图像。多组实验结果表明,本文提出的医学图像融合算法相比于其他的对比算法能够更好的融合源图像中的细节特征和边缘纹理信息,并且在客观评价指标方面也有较为优越的表现。
硕士论文摘要怎么写模板四：骨显像半定量法及临床相关因素诊断前列腺癌骨转移的研究
目的:1)研究前列腺癌（Prostate Cancer,PCa）原发病灶Gleason评分、血清前列腺特异性抗原指标等因素对PCa患者全身骨转移的诊断价值,同时明确其与PCa核素全身骨显像Soloway分级间的相关性;2)探讨SPECT平面骨显像的半定量分析法对PCa全身骨显像单发骨骼浓聚灶的鉴别诊断价值。方法:1)回顾性分析2018年1月至2019年12月于我科进行核素全身骨显像且确诊PCa的174例患者,根据骨转移病灶的临床诊断标准将患者分为骨转移组（56例）和非骨转移组（118例）。采用组间检验分析PCa患者年龄、原发病灶Gleason评分、血清PSA指标与骨转移间的相关性,并采用二元Logistic回归分析明确各参数对PCa骨转移的诊断价值。同时依据患者全身骨显像明确的骨转移病灶数目进行Soloway分级,分析各指标与全身骨显像Soloway分级间的相关性。2)对174例患者SPECT全身平面骨显像上性质较明确的584个骨显像剂异常浓聚灶进行骨半定量分析得到（T-NT）/NT（注:T指病灶的放射性计数;NT指本底的放射性计数）,探索其与显像剂异常浓聚灶良恶性的关系,同时采用ROC曲线明确其对单发浓聚灶的诊断效能。结果:1)174例PCa患者诊断骨转移者有56例,非骨转移者为118例。单因素统计分析显示Gleason评分、总前列腺特异性抗原（total prostate specific antigen,t PSA）及游离前列腺特异性抗原（free prostate specific antigen,f PSA）在PCa骨转移组与非骨转移组间存在显著性差异（P<0.01）;多因素Logistic回归分析发现仅Gleason评分、f PSA是PCa患者诊断骨转移的主要独立危险因素（P<0.05）;ROC曲线分析显示Gleason评分、t PSA及f PSA三者联合（AUC=0.85）与单个f PSA（AUC=0.82）诊断PCa骨转移的效能差异无统计学意义（P=0.29）,均显著优于单因素Gleason评分及t PSA（AUC分别为0.73、0.78;P<0.05）。核素骨显像不同Soloway分级的Gleason评分、t PSA及f PSA水平存在显著性差异（P<0.01）,且其水平均与Soloway分级具有明显的正相关性（r=0.38,0.46,0.53;P均<0.01）。2)核素骨显像上584个显像剂异常浓聚灶依据临床诊断标准分为骨转移灶（334个）和非骨转移灶（250个）,骨显像剂浓聚灶的（T-NT）/NT水平在骨转移灶（6.83±3.92）与非骨转移灶（3.25±2.11）间存在显著性差异（P<0.01）;当（T-NT）/NT取4.56时对PCa核素骨显像单发显像剂异常浓聚灶的诊断价值最佳,敏感度及特异度分别为69.46%、79.20%。结论:1)Gleason评分、t PSA及f PSA是明确PCa骨转移的重要因素,其中Gleason评分、f PSA是其主要独立危险因素,三者联合与单个f PSA对PCa骨转移的诊断效能差别不大,均明显优于单个Gleason评分、t PSA;且Gleason评分、t PSA及f PSA与核素骨显像的Soloway分级具有显著的相关性。2)核素骨显像半定量法,即（T-NT）/NT指标对鉴别PCa单发显像剂异常浓聚灶的良恶性有一定价值;（T-NT）/NT取4.56时诊断价值最佳。
硕士论文摘要怎么写模板五：脑部肿瘤分割监督学习模型的泛化性能研究
语义分割将原始生物医学图像数据转换为有意义的、空间结构化的信息,因此在医学影像分析研究中起着至关重要的作用。尽管最近基于深度学习的分割方法取得了成功,但它们受制于医疗影像数据集样本数量比较少,导致其模型泛化性不够理想。尤其脑部胶质瘤的位置、大小、形状的特异性较强,导致人工标注数据难度大容易产生误判和分歧从而造成标签噪声,并对泛化性提出了更高的挑战。针对这一问题,从数据增强角度,本文提出了一种数据增强方法tumor-mixup,其相较于传统数据增强方法训练更为稳定,并将ET亚区的Dice值由0.723提升到0.768。在不确定性角度,通过辅助网络Calibrate block校准分割模型,使得模型避免生成置信度过高的预测结果,将ET亚区的ECE由0.28降低到0.243。标签噪声角度,提出一种标签去噪方法名为Kickflip,能够令网络生成预测的同时对标签进行降噪处理,将Calibrate block和Kickflip方法结合时,最终可以使ECE进一步降低到0.217。
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