医学图像最新论文发表
以下是近些年将遗传算法应用于图像匹配的一些论文推荐：
医学影像分割论文可以在nature上发表。nature上目前也有很多影像相关的文章，医学影响分割的论文可以在上面发表。
论文: Generative adversarial network in medical imaging: A review 这篇文章发表于顶刊Medical Imaging Analysis 2019上，文章细数了GAN应用于医学图像的七大领域——重建（图像去噪）、合成、分割、分类、检测、配准和其他工作，并介绍了包括医学图像数据集、度量指标等内容，并对未来工作做出展望。由于笔者研究方向之故，本博客暂时只关注重建、合成部分的应用。关于该论文中所有列出的文章，均可在 GitHub链接 中找到。 GAN在医学成像中通常有两种使用方式。第一个重点是生成方面，可以帮助探索和发现训练数据的基础结构以及学习生成新图像。此属性使GAN在应对数据短缺和患者隐私方面非常有前途。第二个重点是判别方面，其中辨别器D可以被视为正常图像的先验知识，因此在呈现异常图像时可以将其用作正则器或检测器。示例(a)，(b)，(c)，(d)，(e)，(f)侧重于生成方面，而示例 (g) 利用了区分性方面。下面我们看一下应用到分割领域的文章。 (a)左侧显示被噪声污染的低剂量CT，右侧显示降噪的CT，该CT很好地保留了肝脏中的低对比度区域[1]。 (b)左侧显示MR图像，右侧显示合成的相应CT。在生成的CT图像中很好地描绘了骨骼结构[2]。 (c)生成的视网膜眼底图像具有如左血管图所示的确切血管结构[3]。(d)随机噪声（恶性和良性的混合物）随机产生的皮肤病变[4]。 (e)成人胸部X光片的器官（肺和心脏）分割实例。肺和心脏的形状受对抗性损失的调节[5]。 (f)第三列显示了在SWI序列上经过域调整的脑病变分割结果，无需经过相应的手动注释训练[6]。 (g) 视网膜光学相干断层扫描图像的异常检测[7]。 通常，研究人员使用像像素或逐像素损失（例如交叉熵）进行分割。尽管使用了U-net来组合低级和高级功能，但不能保证最终分割图的空间一致性。传统上，通常采用条件随机场（CRF）和图割方法通过结合空间相关性来进行细分。它们的局限性在于，它们仅考虑可能在低对比度区域中导致严重边界泄漏的 pair-wise potentials (二元势函数 -- CRF术语)。另一方面，鉴别器引入的对抗性损失可以考虑到高阶势能。在这种情况下，鉴别器可被视为形状调节器。当感兴趣的对象具有紧凑的形状时，例如物体，这种正则化效果更加显着。用于肺和心脏mask，但对诸如血管和导管等可变形物体的用处较小。这种调节效果还可以应用于分割器(生成器)的内部特征，以实现域（不同的扫描仪，成像协议，模态）的不变性[8、9]。对抗性损失也可以看作是f分割网络（生成器）的输出和 Ground Truth 之间的自适应学习相似性度量。因此，判别网络不是在像素域中测量相似度，而是将输入投影到低维流形并在那里测量相似度。这个想法类似于感知损失。不同之处在于，感知损失是根据自然图像上的预训练分类网络计算而来的，而对抗损失则是根据在生成器演变过程中经过自适应训练的网络计算的。 [10] 在鉴别器中使用了多尺度L1损失，其中比较了来自不同深度的特征。事实证明，这可以有效地对分割图执行多尺度的空间约束，并且系统在BRATS 13和15挑战中达到了最先进的性能。 [11] 建议在分割管道中同时使用带注释的图像和未带注释的图像。带注释的图像的使用方式与 [10] 中的相同。 [10] 和 [12] ，同时应用了基于元素的损失和对抗性损失。另一方面，未注释的图像仅用于计算分割图以混淆鉴别器。 [13] 将pix2pix与ACGAN结合使用以分割不同细胞类型的荧光显微镜图像。他们发现，辅助分类器分支的引入为区分器和细分器提供了调节。 这些前述的分割训练中采用对抗训练来确保最终分割图上更高阶结构的一致性，与之不同的是， [14] -- code 中的对抗训练方案,将网络不变性强加给训练样本的小扰动，以减少小数据集的过度拟合。表中总结了与医学图像分割有关的论文。 参考链接： [1] X. Yi, P. Babyn. Sharpness-aware low-dose ct denoising using conditional generative adversarial network. J. Digit. Imaging (2018), pp. 1-15 [2] J.M. Wolterink, A.M. Dinkla, M.H. Savenije, P.R. Seevinck, C.A. van den Berg, I. Išgum. Deep MR to CT synthesis using unpaired data International Workshop on Simulation and Synthesis in Medical Imaging, Springer (2017), pp. 14-23 [3] P. Costa, A. Galdran, M.I. Meyer, M. Niemeijer, M. Abràmoff, A.M. Mendonça, A. Campilho. End-to-end adversarial retinal image synthesis IEEE Trans. Med. Imaging(2017) [4] Yi, X., Walia, E., Babyn, P., 2018. Unsupervised and semi-supervised learning with categorical generative adversarial networks assisted by Wasserstein distance for dermoscopy image classification. arXiv:1804.03700 . [5] Dai, W., Doyle, J., Liang, X., Zhang, H., Dong, N., Li, Y., Xing, E.P., 2017b. Scan: structure correcting adversarial network for chest x-rays organ segmentation. arXiv: 1703.08770 . [6] K. Kamnitsas, C. Baumgartner, C. Ledig, V. Newcombe, J. Simpson, A. Kane, D. Menon, A. Nori, A. Criminisi, D. Rueckert, et al. Unsupervised domain adaptation in brain lesion segmentation with adversarial networks International Conference on Information Processing in Medical Imaging, Springer (2017), pp. 597-609 [7] T. Schlegl, P. Seeböck, S.M. Waldstein, U. Schmidt-Erfurth, G. Langs Unsupervised anomaly detection with generative adversarial networks to guide marker discovery International Conference on Information Processing in Medical Imaging, Springer (2017), pp. 146-157 [8] K. Kamnitsas, C. Baumgartner, C. Ledig, V. Newcombe, J. Simpson, A. Kane, D. Menon, A. Nori, A. Criminisi, D. Rueckert, et al. Unsupervised domain adaptation in brain lesion segmentation with adversarial networks International Conference on Information Processing in Medical Imaging, Springer (2017), pp. 597-609 [9] Dou, Q., Ouyang, C., Chen, C., Chen, H., Heng, P.-A., 2018. Unsupervised cross-modality domain adaptation of convnets for biomedical image segmentations with adversarial loss. arXiv: 1804.10916 . [10] Y. Xue, T. Xu, H. Zhang, L.R. Long, X. Huang Segan: adversarial network with multi-scale l 1 loss for medical image segmentation Neuroinformatics, 16 (3–4) (2018), pp. 383-392 [11] Y. Zhang, L. Yang, J. Chen, M. Fredericksen, D.P. Hughes, D.Z. Chen. Deep adversarial networks for biomedical image segmentation utilizing unannotated images International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Springer (2017), pp. 408-416 [12] Son, J., Park, S.J., Jung, K.-H., 2017. Retinal vessel segmentation in fundoscopic images with generative adversarial networks. arXiv: 1706.09318 . [13] Y. Li, L. Shen. CC-GAN: a robust transfer-learning framework for hep-2 specimen image segmentation IEEE Access, 6 (2018), pp. 14048-14058 [14] W. Zhu, X. Xiang, T.D. Tran, G.D. Hager, X. Xie. Adversarial deep structured nets for mass segmentation from mammograms 2018 IEEE 15th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018), IEEE (2018) [15] D. Yang, D. Xu, S.K. Zhou, B. Georgescu, M. Chen, S. Grbic, D. Metaxas, D. Comaniciu. Automatic liver segmentation using an adversarial image-to-image network International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Springer (2017), pp. 507-515 [16] Dou, Q., Ouyang, C., Chen, C., Chen, H., Heng, P.-A., 2018. Unsupervised cross-modality domain adaptation of convnets for biomedical image segmentations with adversarial loss. arXiv: 1804.10916 . [17] Rezaei, M., Yang, H., Meinel, C., 2018a. Conditional generative refinement adversarial networks for unbalanced medical image semantic segmentation. arXiv: 1810.03871 . [18] A. Sekuboyina, M. Rempfler, J. Kukačka, G. Tetteh, A. Valentinitsch, J.S. Kirschke, B.H. Menze. Btrfly net: Vertebrae labelling with energy-based adversarial learning of local spine prior International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Springer, Cham (2018) [19] M. Rezaei, K. Harmuth, W. Gierke, T. Kellermeier, M. Fischer, H. Yang, C. Meinel. A conditional adversarial network for semantic segmentation of brain tumor International MICCAI Brainlesion Workshop, Springer (2017), pp. 241-252 [20] P. Moeskops, M. Veta, M.W. Lafarge, K.A. Eppenhof, J.P. Pluim. Adversarial training and dilated convolutions for brain MRI segmentation Deep Learning in Medical Image Analysis and Multimodal Learning for Clinical Decision Support, Springer (2017), pp. 56-64 [21] Kohl, S., Bonekamp, D., Schlemmer, H.-P., Yaqubi, K., Hohenfellner, M., Hadaschik, B., Radtke, J.-P., Maier-Hein, K., 2017. Adversarial networks for the detection of aggressive prostate cancer. arXiv: 1702.08014 . [22]Y. Huo, Z. Xu, S. Bao, C. Bermudez, A.J. Plassard, J. Liu, Y. Yao, A. Assad, R.G. Abramson, B.A. Landman. Splenomegaly segmentation using global convolutional kernels and conditional generative adversarial networks Medical Imaging 2018: Image Processing, 10574, International Society for Optics and Photonics (2018), p. 1057409 [23]K. Kamnitsas, C. Baumgartner, C. Ledig, V. Newcombe, J. Simpson, A. Kane, D. Menon, A. Nori, A. Criminisi, D. Rueckert, et al. Unsupervised domain adaptation in brain lesion segmentation with adversarial networks International Conference on Information Processing in Medical Imaging, Springer (2017), pp. 597-609 [24]Z. Han, B. Wei, A. Mercado, S. Leung, S. Li. Spine-GAN: semantic segmentation of multiple spinal structures Med. Image Anal., 50 (2018), pp. 23-35 [25]M. Zhao, L. Wang, J. Chen, D. Nie, Y. Cong, S. Ahmad, A. Ho, P. Yuan, S.H. Fung, H.H. Deng, et al. Craniomaxillofacial bony structures segmentation from MRI with deep-supervision adversarial learning International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Springer (2018), pp. 720-727 [26] Son, J., Park, S.J., Jung, K.-H., 2017. Retinal vessel segmentation in fundoscopic images with generative adversarial networks. arXiv: 1706.09318 . [27]Y. Li, L. Shen. CC-GAN: a robust transfer-learning framework for hep-2 specimen image segmentation IEEE Access, 6 (2018), pp. 14048-14058 [28] S. Izadi, Z. Mirikharaji, J. Kawahara, G. Hamarneh. Generative adversarial networks to segment skin lesions Biomedical Imaging (ISBI 2018), 2018 IEEE 15th International Symposium on, IEEE (2018), pp. 881-884 Close [29]W. Zhu, X. Xiang, T.D. Tran, G.D. Hager, X. Xie. Adversarial deep structured nets for mass segmentation from mammograms 2018 IEEE 15th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018), IEEE (2018)
最新医学论文发表
医学本科生发表论文的方法如下：
第一，确立发表目标。
确立一个跳起来可以够得着的学术发表目标。什么是学术发表目标？就是我们要在哪个杂志发表。为什么要确定这个？因为不同的学术杂志啊，对于学术成果的判断标准是不一样的，相应的发表难度是不一样的，有的特别难，有的一般难，有的就相对容易。
不同的发表目标，决定了你最后预期的收益率，而我们应该挑选一个预期收益最大的期刊，作为努力发表的目标。
第二，选择研究方向。
大家都知道，对于学术研究而言，方向正确极其重要，一个错误的方向，会极大化你的失败概率。而对于一个普通的本科生，什么样的研究方向是相对比较安全可靠的呢？
对医学而言，我的答案是综述，新的数据，新的方法和新的案例。
第三，提高写作能力。
那第三件事情应该是什么呢？是提高写作能力，这是最后一个问题，好的写作是发表论文十分重要的方面，很多人研究做的很好，但是写不出来，有些人研究一般，但是可以发顶级期刊。
第四，发表。
选择期刊。先确定你要发表的期刊的级别，普刊还是核心？国家级还是省级？每个期刊的风格以及收稿方向是不一样的，在关注期刊质量的同时也要关注期刊收稿风格和方向，不然被退稿的可能性比较大。普刊一周之内可能有回复，核心为1-3个月。
投稿。投稿最重要的是找到正规投稿邮箱或者在线投稿官网。一般来说正规的期刊知网收录的话可以在知网查到征稿启事，这是比较正规的，千万不要百度！不要百度！不要百度！重要的事情说三遍，如果百度，那么你受的几率就会飙升。
等待通知。如果退稿就根据修改意见修改，再投或者转投其它期刊。录用就等待录用通知和见刊就行了。
首先，看你需要发表论文的要求，单位都有规定的，一般有级别、时间、研究方向，电子刊可以不，是否需要专刊，是否核心。然后再根据研究方向和要求选择需要投稿的杂志社，搜索官网，查看投稿方式投稿即可。一般周期较长，需要提前准备好论文投稿，同时可以跟进进度，看论文的录用情况做进一步准备。杂志社拒稿的情况时有发生，一定要注意跟进。另外，即使确定录用也会有多次修改，注意杂志社的通知。另外，杂志社很多，在发表之前选择杂志很重要，可以联系我，我来指导你一下。
要发在医学类专门期刊上，可以直接与此类期刊联系，他们也乐于与你交流，可能需要交一些版面费。但是要注意其期刊是否正式刊号。影响大的期刊可能费用高点，一般的或者低点。
最新发表医学论文
可以的。
以海南省为例，依据《卫生技术人员职务试行条例》第十一条规定：主任医（药、护、技）师：精通本专业基础理论和专业知识，掌握本专业国内外发展趋势，能根据国家需要和专业发展确定本专业工作和科学研究方向。
工作成绩突出，具有丰富的临床或技术工作经验，能解决复杂疑难的重大技术问题或具有较高水平的科学专著、论文或经验总结。能熟练阅读一种外文的专业书刊；做为本专业的学术、技术带头人，善于指导和组织本专业的全面业务技术工作，具有培养专门人才的能力；从事副主任医（药、护、技）师工作5年以上。
扩展资料：
卫生技术人员职称的相关要求规定：
1、高级职务评审委员会可下设若干学科（专业）评议组，由5人以上具有高级职务者组成，其中正职高级职务者不少于半数。人数不足的单位可邀请外单位人员参加评审组织，也可委托外单位评审组织负责评审。
2、实行聘任制的单位，由行政领导向被聘任的卫生技术人员颁发聘书，双方签订聘约，明确双方的权利、义务和有关事项。
3、实行任命制的单位，按干部管理权限，由行政领导向被任命的卫生技术人员颁发任命书。卫生技术职务任职期限，由单位根据工作需要确定，每一任期一般不超过5年，可以续聘或连任。
参考资料来源：海南人民政府-《卫生技术人员职务试行条例》
医学是人类与生俱来的伙伴，治愈是人类的疾病是最终的期盼，医学是一门神圣的学科。下文是我为大家搜集整理的关于医学的论文发表的内容，欢迎大家阅读参考!
浅析提高临床医学基础检验技术的措施
在诊断和治疗患者的过程中，临床医生需要运用到基础检验技术作为诊断与质量的主要方式。在现代化临床医学中，基础检验技术的高低会直接影响到临床医生诊断疾病的准确率，还会对病人的健康和安全带来不良影响。快速而又准确的检验技术有利于节约救治病人的时间，从而保证了诊疗的效果。
一、临床医学检验项目、需求及重要性分析
针对临床医疗诊断需求，临床医学检验分为血液检验、尿液检验、粪便检验、脑脊液检验、浆膜腔积液检验、痰液与支气管灌洗液检查、胃液检查等内容。针对检查项目的领域以及对临床诊疗活动的影响，各项检查内容及技术应用也存在差异。而且，根据不同疾病的特点临床医学检验，不仅关系到疾病的诊断与治疗，还关系到患者能否在最佳治疗时间内开展治疗活动。因此，现代临床医学检验工作对临床诊疗活动有重要的意义。而且，药敏试验等工作更是关系到治疗活动开展方向和治疗效果。了解现代临床医学检验技术的发展情况以及临床医学检验技术应用现状，能够促进临床医学检验工作的开展、促进现代临床医学检验质量的提高。
二、提高临床医学基础检验技术的措施
1、临床医学检验技术现状分析
现代临床医学中应用的检验技术的进步，需要多种学科互相配合，才能达到准确诊断和治疗的目的。基础检验技术是一门具有综合性的科学，每一门单独学科在技术上的进步都会推动检验技术的提高。现代科技对物理学、生物学、光学等的具体应用，在一定程度上保证了检验技术的提高，因此，基础检验技术发展的最为迅速。现阶段，临床医学的检验技术既能够运用在诊疗工作中，还能够运用在人们对疾病的预防或者康复活动等。
现阶段，我国的基础检验技术的基础设备、设置规模、应用范围以及技术的提高方面都达到了一定的水平，在医院体系中临床检验科室是基础的组成单位。根据临床医学检验的要求，应该预先掌握检验技术应用的方法。然后，再采取有效的措施提高和管理检验技术，加强对检验科室的内部管理，对先进技术的运用进行有效的评估等。
2、探究基础检验技术在实际运用中存在的问题
现阶段，我国在临床医学中运用的检验技术，绝大部分是以检测技术规定标准为基础的。但是因为没有专业化的管理模式，在实验方面的设施、医疗器械的配置、管理药材和科室等方面还有一些不足之处。除此之外，新型技术的运用也对临床医学检验的工作人员提出了更高的要求，他们需要具备足够的检验知识和技能，学习新知识的能力。以上这些问题需要根据临床医学基础检验技术在运用中的效果，适当地进行改善，在实践中及时的发现问题，及时找出解决的办法，对使用检验技术的效果进行评估等，以此推动检验工作的完善和进步，从而促进临床医学检验技术的提高。
3、促进检验设施的完善，推动临床医学检验技术的进步
临床医学工作中，检验设施的完善有利于推动临床医学检验技术的进步。应该大力扶持医学检验设施单位，推进检验设施的更新和完善，有利于提高检验设施单位的经济效益。政府相关政策的颁布或者采用利税的方法都能够提高医学检验生产单位在市场中的综合实力和竞争力，这样会促进设备单位更加有动力研究和发明更先进、更高端的检验设备，有利于推动医学临床基础检验技术的提高，同时还有利于推动我国医学的检验工作的进步。1100
4、加强对检验科室的内部管理，推动基础检验技术的提高
我国对于医院的管理工作不仅应该以传统的管理模式为标准，同时还需要更新管理标准。以此来扩大检验技术的应用范围，推动检验技术的进一步完善和发展。使用统一的管理标准和规则加强对检验科室的管理，能够保证医学检验工作效率和质量的提高。同时，通过对人员素质的考核等硬性标准的发布，保持检验工作人员的专业知识水平，促进临床医学检验技术的应用。针对新设备、新技术应用中可能存在的问题制定应对预案，保障临床医学检验新技术应用的基础。
5、加快临床医学检验成果的转化，促进临床医学检验技术的发展
受市场经济因素影响，许多临床医学检验技术的研究成果并未实现产品化。这在很大程度上影响了我国临床医学检验事业的发展。针对这一问题，现代科研机构应加强成果的宣传与转化。针对一部分企业缺乏专利、成果转让费用的情况，采取技术入股等形式进行科研成果的转化。通过技术入股降低科研成果转让门槛、同时开拓院校、科研机构研究经费来源，促进研究工作的进一步开展。
6、以经验交流为重点，促进临床医学检验技术的发展
临床检验人员是临床医学检验技术应用的一线人员，他们对实际应用中存在的问题、解决措施及发展方向有极大的发言权。目前的临床医学检验技术研发中，由于缺乏这类人员的参与，导致了许多技术实际应用操作性不强等问题。因此，我国临床医学检验技术研发单位应在检验技术研究中，加强与一线检验人员的经验交流，使技术研究人员了解检验技术的实际应用情况，以此为基础提高临床医学检验设备操作的便捷性。同时针对临床医学检验工作快速检验的需求，加强研究工作中检验时效性的应用，提高临床医学检验新技术的发展水平。
三、结语
总而言之，现代临床医学中的基础检验技术能够促进临床诊断和治疗效果的提高，增强医生对疾病的诊断率。随着我国医疗水平的提高，医疗系统的完善，在实际的医疗工作中对基础检验技术提出了更高的要求。因此，我国应该加强对基础检验设施的研究和开发工作，生产医疗器械的单位也应该采取有效的措施，加大研究的力度。在此过程中，应该以自主知识产权为核心，以此提升我国临床医学检验技术，推动我国医学的检验工作的进步。
浅谈临床实习对医学生的重要性
临床实习是医学高等教育的重要环节之一，是医学生由学校走向工作岗位的桥梁， 是理论知识与临床实践相结合的过程。临床实习质量的好坏将直接关系着医学生今后的工作与发展。如何提高临床实践教学质量，提高实习效果，成为广大临床教师的一大课题[1]。
一、医学本科生临床实习的重要性和必要性
临床实习是医学教育的重要阶段，其主要任务是促进实习生将理论知识应用于临床实践，培养分析问题、解决问题的能力。实习生的临床实践能力直接影响着医疗活动的效果。由于体制的原因，我国的医学教育忽视了实习生临床实践能力的训练，影响和阻滞了医学生日后的发展与提高。因此，作为一名实习医生，应该把实习看成是从理论到实践的桥梁，把自己对每一个疾病的认识看成是自己在认识论上的一次飞跃。这样就能不断地激励自己，去认识新的疾病，学到更多的治疗疾病的方法。
其次，实习的目的是实现从学生到医生的转变过程。这种转变不仅仅是角色的转变过程，而是包括思维方式，工作态度，责任，心理素质等多方面的转变。在实习中，我们遇到的一个突出问题是理论上头头是道，而面对实际病人却不知所措。因此，作为实习医生，在实践过程中，应有意识地使自己实现这种转变，把自己锻炼成为一名合格的医生。这是非常重要的过程。
二、临床实习常遇到的问题
病人的抵触情绪：随着经济的发展，医疗改革的不断的推陈出新，国家的法律法规的不断完善，国家不断的出台保护患者的各种权益，但保护医生以及保护医务工作者的权益却很少见，但保护实习，见习的医学生少而又少。此外，患者的很多的医疗操作都不愿意向实习，见习的学生倾诉与表达。在临床问诊与体格检查的时候，不愿意合作与配合。最后没有达到学校临床实习，见习的最终目的。
患者对医生这个行业的不了解与不尊重，有的患者认为医生都是为了赚更多的费用，让他们做各种医疗检查，各种开单，医闹事件比比皆是。这个问题是国家需要迫切解决的问题。
临床学生对见习实习的不重视：由于本科生在临床实习阶段面临大的就业压力，家庭压力，社会压力，因此其关注重点放在了寻找工作和考取研究生上，导致许多本科生轻视和忽略临床实习阶段。我国传统观念，临床实习注重传授经验，对能力培养比较缺乏，因此对于见习，实习生在临床阶段大部分是走马观花，大部分以一种被动状态来接受医学知识，且学生与教师交流少。与此同时，我国医疗改革制度如雨后春笋，各种法律法规限制了实习生进行临床实践的机会，动手机会，最终导致本科见习，实习生在接触临床后出现实践能力低下、医患沟通能力低下、医学科研及教学能力方面的缺陷，导致医学人才流失[3]。
三、提高学生的临床思维能力与职业道德水平
临床思维能力：国外医学教育界高度重视临床技能知识的培训，重视临床水平的提高，其课程应该是以临床课程为核心，组成多学科、跨年度的综合课程，内容覆盖医学伦理学、医学心理学、交流技能、各个学科应该以服务临床为主，各个学科应该相互交叉，相互覆盖，相互联系，成为一个有机的整体。
医学生结束了理论实习，进入了临床阶段，已经具备了一定的理论基础，把纵向能力转变为横向能力，对疾病的病因，发病机制，临床表现，临床诊断，实验室检查，以及治疗有了一定的了解，也有了自己的一定思想，所以这个时候老师是起关键作用的时候到了。老师应该加以引导，临床联系理论，在病床面前，在疾病面前，最真实的接触疾病，认识疾病，认真的给病人做体格检查，这样对于一个初学者来说，会记忆犹新。
职业道德：重视培养医学生树立无私奉献的精神，树立奉献意识，在市场经济条件下，一切以经济效益为依据，医生受社会上一些不良风气的影响，加上医院对违反医德的行为惩处不严，施之过宽，使得医疗工作中谋私和混乱现象禁而不止，少数医务人员不讲医德原则，给患者乱检查、乱用药、乱收费。更有甚者，收取红包，见利忘义[4]，严重影响社会的医疗秩序。
促进社会的不良风气的发展。所以在见习，实习阶段，牢固树立社会主义核心价值观，把学生誓言牢记心中，在心里应该有杆秤，决心出人类之病痛，助健康之完美，维护医术的圣洁与荣誉，救死扶伤，决心为医学事业奉献终生，记住永远不要触犯法律的规定。严格要求自己做个合格的好医生。
展望
医学图像投稿哪些期刊
影像综述好投稿吗关于这个问题有以下原因国内影像方面的杂志，基本上分为四类：第一类：也是最难录用的，就是中华放射学杂志。第二类：中国医学影像技术；临床放射学杂志；实用放射学杂志。第三类：中国医学计算机成像杂志；中国医学影像学杂志；中国临床医学影像学杂志；放射学实践；磁共振杂志等。第四类：其它的影像学杂志。欢迎高手分享一下国外影像学杂志的投稿录用的难易程度、影像因子及录用范围（比如：技术，实验、影像表现、或按系统等等）1、中华放射学杂志（2/3）：难度最大，要求最高，三位专家外审，如果两个通过，一个退稿，还是有希望的，如果是一个通过、一个退修，另一个退稿，恐怕厄运难逃，而如果两个退稿，一个通过，肯定退稿！有时候，如果三位专家对文章有异议，可能还要再送2位专家，若您的一篇文章经过5为专家审稿，说明您的东西还是蛮前沿的，但中高率恐怕很低。退稿时间一般是40-60天，如果90天不退稿，那就提前恭喜您啦，即使不是肯等中稿，至少几率已经大增，说明文章进入了审稿会的阶段！千军万马，能够到此关者不多2、中华放射学与防护杂志（1/1）：经历了退稿、申诉、投稿、2次修改的过程，最终将论著变为短片发表，杂志社的老师们态度非常好，也非常负责，只是外审专家可能很大一部分是非医学类的，所以对我们的研究不一定能够接地气3、中华医学超声杂志（电子版）（1/2）：与老牌中华超声医学比较，自然电子版好发些，质量还是不错，如果冲击老牌有些吃力，不妨试试该杂志。4、中国超声医学杂志（3/4）：虽然不是中华杂志，但其质量完全不次于中华超声，难度不小，需要严格的字数限制。需要较好的题材和书写。
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医学期刊投稿图像要求
1. 来稿应具有先进性、科学性、实用性，论点明确、资料可靠、数字准确、文字精炼，图表简明。文章报告以人为研究对象的试验时，其遵循的程序应该获得本单位伦理委员会批准，取得受试者的知情同意。2. 来稿必须附第一作者或通讯作者单位的推荐信，推荐信应证明稿件内容真实、无一稿两投、不涉及保密问题、署名无争议等。请务必提供第一作者或通讯作者的联系方式，包括电话、传真、E-mail等。3. 凡来稿在接到本刊回执后3个月内未收到稿件处理通知者，系仍在审理中（可与本刊联系）。欲另投他刊请先与本刊联系，切忌一稿两投。4. 来稿一律文责自负。第一作者和通讯作者应对论文的科学性、真实性和伦理学问题等负责。第一作者和通讯作者单位应对稿件的真实性和伦理学问题等负第二责任。本刊对稿件有删改权，凡有涉及原意的修改将征得作者同意。修改稿逾2个月不寄回者，视为自动撤稿。5. 本刊发表的论文，被美国《化学文摘》（CA）收录期刊、波兰《哥白尼索引》（IC）收录期刊、美国《乌利希期刊指南》（UPD）收录期刊、中国学术期刊综合评价数据库、中国期刊网、中国学术期刊（光盘版）、中文生物医学期刊文献数据库—CMCC、中国生物医学期刊引文数据库—CMCI、中国核心期刊（遴选）数据库、万方数据—数字化期刊群、中文科技期刊数据库（全文版）、华艺电子出版数据库等数据库收录。如作者不同意将论文纳入这些数据库，请来稿时声明。6. 来稿要求6.1 题目、摘要来稿标题应鲜明，字数一般在20字以内，不使用外文缩写词。尽量不用副标题，避免使用非通用的缩略词、字符等。中文摘要文字达到200-300字，包括4要素：目的、方法、结果和结论。英文摘要要求句型简单、语句顺畅、意义完整。摘要须用第三人称撰写。个案报道、短篇文章不必写摘要。6.2 关键词、中图分类号选用能反映论文内容特征的3-6个关键词和中图分类号。第1个关键词列出该文章主要工作所属学科名称。第2个关键词列出该文研究得到的成果名称。第3个关键词列出该文在得到上述成果或结论时采用的科学研究方法的具体名称。第4个关键词列出在前三个关键词没有出现的，但是被该文作为主要研究对对象的事或物质名称。如有需要，第5、第6个关键词等列出作者认为有利于检索和文献利用的其他关键词。6.3 基金资助、作者简介首页页脚标注论文受资助情况和作者简介。基金项目应标明基金项目名称及编号（批准号）。作者简介（含通信作者简介）按以下格式给出:作者简介：姓名(出生年-)，性别，学历，职称，从事专业，E-mail。6.4 文字要求文字简洁、层次分明、逻辑严密、表述流畅、可读性强、易混淆的大小写，上、下角标，文种、算符的字母，请注明清晰。专业术语、外文缩写词须符合规范。中、英文的缩略语，首次出现时要写出其全称。外文新名词尚无统一译名时要注出原文。6.5 图表图表在论文中按出现的先后顺序编号并排在正文相应位置。照片需清晰，线图成比例。图像最好单独用JPEG或TIFF等文件格式编辑、保存。刊印彩图者需另付彩图印制工本费。表和图的设计应正确、合理、易懂。数据表采用“三线表”。6.6 计量单位与数字计量单位应执行国家标准GB3100-3102-93规定。单位换算不应影响数据有效位数，处理后的数字的精度或有效数字位数不可能超过原始数据的精度或有效数字位数。6.7 参考文献参考文献应是公开出版物，以便审者、编者、读者查证。一般须有如下信息：作者（至少三位），文题[文献类型]，期刊名(或书名,会议名)，出版年、卷、期，起止页码。7. 版权、学术规范在审稿通过后，作者须转让著作权人作品版权（包括各种介质、媒体的版权）给编辑部，并寄送全部作者签名的版权转让函。投稿作者必须遵守学术规范和准则。
达晋编译：在医学论文写作中，图片的应用一般有线条图和照片图两种，要求：1.表达清晰。图片中各元素都清楚无误，不能出现多个字母堆在一起难在分辨的情况。2.分辨率要高。这里所说的分辨率不是我们拍照时所说的总像素数，它的单位是dpi，它代表了一英寸中的点数，科技杂志的要求是600dpi，这也是打印机的最高分辨率。3.线条一致。所有图中的字号、箭头大小要保持一致，粗线、细线分明，各种线型粗细一致。4.数值清晰。横纵坐标的物理量要标清楚，一些关键的临界值，需要标明其数值。5.尽量用白底的图片，一定不能用黑底的图。黑底的图费墨，这是出版社很忌讳的事情，所以在作图前将软件的背景设置为白色是很有必要的，如果只能得到黑底的图片，可以用Photoshop反相处理。
论文结构式用论文结构符号和思路表示论点内容中分析和方法的学术组成式。 sci论文发表是许多科研工作者和高学历人才所面临的一道难关，说它是难关但不代表就发表不了，每年还是有一些科研工作者成功发表了SCI论文的。由此可见，SCI论文发表并不是难于上青天的。首先就是要把握论文基本格式，如果连sci医学论文格式和结构都把握不好还谈何发表呢?一、sci医学论文格式1.论文题名题名应简明、确切，不要太长、太笼统。英文题名可以省去定冠词和不定冠词如the、a、an等。题名内不应列入非公知公用的符号、代号，以及数学公式、化学结构式等。2.作者姓名作者姓氏在前，全大写。名字在后，首字母大写 ;双名连写，其间加半字线。如：高兴 GAO Xing。不可以将姓氏写在名字后、将名字缩写。多作者姓名之间用逗号隔开：LIN Gao, ZHONG Wan-xie。3.工作单位工作单位要规范、统一、稳定，英文译名结尾处应加"China"。如：广西民族大学商学院，中国 南宁 530006Business College of Guangxi University for Nationalities，Nanning，China，5300064.英文摘要国际重要检索系统通常采用英语。它们在收录一篇论文摘要时，主要看英文摘要写得好不好。所以提高英文摘要编写质量非常关键。它包括：摘要内容、格式、语句的时态和用词的准确性。-- 摘要的内容：对于报道性文摘，应当列出研究课题“目的、方法、结果、结论”四个要素。-- 摘要的长度：100~150个词，不应出现公式、图表、参考文献的序号;第一句不应与题名重复。-- 用过去时态叙述作者工作，用现在时态叙述作者结论;尽量用主动语态代替被动语态。5.参考文献文后参考文献要精选，应规范-- 引用文献中书刊的层次、数量、出版年份要仔细挑选核实，因为它可反映论文的学术水平和创新程度。如果引用一大堆教科书，SCI是不会收录这篇论文的。-- 参考文献的编写，应遵循学校统一要求《参考文献着录规则》，或学术期刊的具体规范要求编写好。-- SCI则特别要求把文后参考文献全部译成英文。6.论文来源凡国家和社会团体基金资助项目、科技攻关项目、企业高技术项目等重要论文，不要忘记在篇首页地脚注明标准的资助项目名称，并在括号内写出批准号，以证明论文价值。因为这类论文，其项目都是经过国家有关部门严格论证后批准的课题，受到国内外检索系统的重视。二、SCI医学论文图片格式大小要求1.图像格式TIFF格式图像,一般要求共存作为单独的文件。可以通过存储的文件/(/主菜单项,前/后下拉菜单或扩展菜单项,下同)将转换为TIFF格式JPG格式。2.颜色要求一般要求为CMYK颜色。可以通过图像/模式转换RGB颜色CMYK颜色。RGB颜色用于数字设备和CMYK打印通用标准,两者之间存在差异。多数杂志,但是现在不需要作者修改。3.图像大小这是非常重要的,注意这里是图片的物理尺寸(单位是厘米x厘米,而不是像素),用于印刷排版。只有≥常用的宽度,列：托人规则一半范围(单列)是8.3厘米,整个画面(复式)是17.6厘米。通过图片/图像大小,改变在弹出窗口中,选择单位为厘米,并检查扩展。4.图像分辨率是非常重要的,像素大小直接相关,容易混淆和上面描述的物理尺寸。各种出版物有特定的需求,和严格的外国杂志。如>规定:地图至少1000dpi,300dpi的彩照,两者的混合物500dpi的照片。通过图片/图像大小,弹出窗口的变化。单位选择像素每英寸。实际上每英寸像素翻译ppi,dpi(点/英寸)两个概念,前者是使用在数字文件,用于打印。使用ppi代替dpi,手稿被接受,所以不必纠缠概念。三、总结sci医学论文格式和机构把握了，剩下的就是要看作者自身对专业知识的掌握程度以及研究深度了，这个就是因人而异的因素了，需要大家在自己的工作岗位上努力提高