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真菌检验<font color="red">笔记</font>

真菌检验笔记

曲霉和毛霉的鉴别要点:①曲霉有隔,毛霉无隔②曲霉呈透明二叉分支(分枝呈45度角),毛霉无分枝。

临床检验医学 - 单细胞真菌 ,多细胞真菌,孢子囊孢子 - 2022-09-25

腹腔干总结<font color="red">笔记</font>

腹腔干总结笔记

腹腔干起源于腹主动脉,出现于第12胸椎下缘-腰1椎体上缘,是腹主动脉不成对的分支,分出胃左动脉、脾动脉、肝总动脉,肝总动脉分出胃十二指肠动脉和肝固有动脉,肝固有动脉向上发出肝左动脉和肝右动脉。文献报道

华夏影像诊断中心 - 腹腔干 - 2022-12-28

医疗 AI 投资<font color="red">笔记</font>

医疗 AI 投资笔记

医学影像 AI 的应用场景、发展趋势、投资关注点……

动脉网 - AI,医学影像,诊断方式 - 2018-04-04

【影像<font color="red">笔记</font>】胃癌CT的分期

【影像笔记】胃癌CT的分期

癌术前准备及对胃癌的分期诊断。

海岱医学影像中心 - 胃癌,胃癌分期 - 2022-08-25

学霸<font color="red">笔记</font>:Logistic回归分析

学霸笔记:Logistic回归分析

Logistic回归:实际上属于判别分析,因拥有很差的判别效率而不常用。现在用得最多的是临床研究中的观察性研究。1. 应用范围: ① 适用于流行病学资料的危险因素分析 ② 实验室中药物的剂量-反应关系 ③ 观察性研究结果中混杂控制 ④ 疾病的预后因素分析 2. Logistic回归的分类: ① 按因变量的资料类型

MedSci原创 - 回归,Logistic - 2016-06-16

临床<font color="red">笔记</font> l 脓肿形成的机理

临床笔记 l 脓肿形成的机理

临床笔记 l 脓肿形成的机理

放射沙龙 - 白细胞,致病源,脓肿形成的机理 - 2022-12-23

超详细 | 脑出血高阶学习<font color="red">笔记</font>

超详细 | 脑出血高阶学习笔记

在初始阶段,血肿内容类似血液,为蛋白溶液。

网络 - 2023-04-25

【学习<font color="red">笔记</font>】Meckel’s 憩室炎

【学习笔记】Meckel’s 憩室炎

Meckel’s 憩室为位于远端回肠的系膜游离缘,为最常见的小肠先天性发育异常,占人口总数的2%,为圆形或管状盲端。

医学影像服务中心 - 憩室炎,小肠先天性发育异常 - 2023-02-12

【读书<font color="red">笔记</font>】蛛网膜囊肿

【读书笔记】蛛网膜囊肿

蛛网膜囊肿定义:蛛网膜内充满脑脊液的包囊,不与脑室系统相通。

华夏影像诊断中心 - 蛛网膜囊肿,呈纺锤状,沿外侧裂向上延伸 - 2022-10-13

【衡道丨<font color="red">笔记</font>】NGS检测原理

【衡道丨笔记】NGS检测原理

“复旦大学附属中山医院病理科32周年系列公开课”的课程中,栾丽娟老师为大家带来了NGS检测原理的内容。摘要如下:

衡道病理 - NGS,二代测序 - 2024-03-09

临床<font color="red">笔记</font> | 脑血管疾病:脑梗死

临床笔记 | 脑血管疾病:脑梗死

临床笔记 | 脑血管疾病:脑梗死

网络 - 脑血管病 - 2022-04-10

<font color="red">笔记</font>收藏:影像组学/放射组学

笔记收藏:影像组学/放射组学

这仍然是一篇学习笔记。近期在不同的学术会议上,有幸聆听学习了几位影像组学的大咖做报告,受益匪浅。以大咖们的报告为指导,自己也学习查找了一些文献,加入了一点点自己的理解和想法,整理成一篇笔记,与大家分享。 名词解释:影像组学(Radiomics) “影像组学”,一共4个字,每个字都是常见字啊。

MedSci原创 - 影像组学,放射组学 - 2018-07-25

实时笔记:我在辉瑞进行GCP培训笔记

这个课程的目标有三:首先,是给临床研究者提供他们所需要的工具。第二,是建立研究者间的网络使他们能够相互联系,并与制药界和学术界联系起来。最后,我们希望该课程不仅为临床研究者,也为正在接受培训的医生和医学生的医学教育作出贡献。现在小结一下这一讲的内容,我们遇到了前所未有的机遇去进行重要的临床研究,但是还需要专门的培训以便利用这些机遇。我们希望这个教程能够为建立必须的资源和组织结构迈出第一步,从而

药研技术质量交流 - 辉瑞,GCP - 2019-06-26

大牛笔记:机器学习算法概览

机器学习(Machine Learning, ML)是什么,作为一个MLer,经常难以向大家解释何为ML。久而久之,发现要理解或解释机器学习是什么,可以从机器学习可以解决的问题这个角度来说。对于MLers,理解ML解决的问题的类型也有助于我们更好的准备数据和选择算法。十个机器学习问题样例想入门机器学习的同学,经常会去看一些入门书,比如《集体智慧编程》、《机器学习实战》、《数据挖掘》、《推荐系统

CSDN - 机器学习 - 2016-03-10

Nature:交互笔记 共享你的思想

我可以通过浏览学生的笔记本,确切地了解他们做了哪些工作,然后进行修改,寻找不同的参数,提出不同的观点。在世界任何一个地方,我都可以进行这些操作。

生物360 - 交互笔记,思想 - 2014-11-13

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