医学博士论文提纲出不来怎么办？本文以医学论文为例，为大家列举了3篇论文提纲范文，多参考学习，希望对你的论文写作有帮助。
论文提纲怎么写
论文提纲范文样本一：公立医院管理者和医师的多点执业行为意愿及监管策略研究
前言
中文摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 医师多点执业极具普遍性
1.1.2 医师多点执业极具争议性
1.1.3 医师多点执业政策多元化
1.1.4 我国医师多点执业的困境
1.2 文献综述
1.2.1 相关概念
1.2.2 感知相关医师多点执业研究述评
1.2.3 行为相关医师多点执业研究述评
1.2.4 政策相关医师多点执业研究述评
1.3 已有研究的不足
1.4 理论基础
1.4.1 计划行为理论和模型
1.4.2 期望效价理论和模型
1.4.3 利益相关者理论和模型
1.4.4 政策评估理论和模型
1.5 总体研究框架
1.6 研究目的与意义
1.7 研究内容
1.7.1 分析管理者对多点执业的监管行为意愿
1.7.2 分析医师对多点执业的参与行为意愿
1.7.3 分析公立医院医师多点执业管理策略
第2章 研究对象和方法
2.1 研究对象
2.1.1 管理者及样本量
2.1.2 医师及样本量
2.2 研究方法
2.2.1 文献研究法
2.2.2 焦点小组访谈法
2.2.3 问卷调查法
2.2.4 数据处理与统计分析法
2.2.5 IPA分析法
2.3 研究工具与评价标准
2.3.1 管理者问卷
2.3.2 医师问卷
2.4 质量控制
2.5 技术路线
第3章 管理者的多点执业监管行为意愿研究
3.1 研究思路和内容
3.2 研究问题和假设
3.2.1 研究问题
3.2.2 研究假设
3.3 管理者问卷设计和数据收集
3.3.1 管理者初始问卷
3.3.2 焦点小组访谈
3.3.3 管理者预调研问卷
3.3.4 管理者正式问卷和数据收集
3.4 数据分析和假设论证
3.4.1 管理者对多点执业的感知及其构成
3.4.2 管理者多点执业感知的关联研究
3.4.3 管理者多点执业感知的强弱研究
3.4.4 管理者基础特征对多点执业感知的影响
3.4.5 管理者对多点执业的监管行为意愿及其构成
3.4.6 管理者对多点执业的监管行为意愿的影响因素
3.5 本章小结
第4章 医师的多点执业参与行为意愿研究
4.1 研究思路和内容
4.2 研究问题和研究假设
4.2.1 研究问题
4.2.2 研究假设
4.3 医师问卷设计和数据收集
4.3.1 医师初始问卷
4.3.2 焦点小组访谈
4.3.3 医师预调研问卷
4.3.4 医师正式问卷和数据收集
4.4 数据分析和假设论证
4.4.1 医师对多点执业的感知及其构成
4.4.2 医师多点执业感知的关联研究
4.4.3 医师多点执业感知的强弱研究
4.4.4 医师的基础特征对多点执业感知的影响
4.4.5 医师对多点执业的参与行为意愿及其影响因素
4.5 本章小结
第5章 我国公立医院医师多点执业管理策略研究
5.1 研究工具和设计思路
5.2 管理者多点执业优先改进战略矩阵
5.2.1 管理者多点执业优先改进战略矩阵构建
5.2.2 数据结果及分析
5.3 医师多点执业优先改进战略矩阵
5.3.1 坐标设置
5.3.2 数据结果及分析
5.4 本章小结
第6章 讨论
6.1 多点执业感知差异及其原因分析
6.1.1 管理者对多点执业的获得感一般
6.1.2 管理者对多点执业的风险体验突出
6.1.3 管理者对多点执业的畏难情绪严重
6.1.4 医师对多点执业的获得感强烈
6.1.5 医师对多点执业的风险体验不强
6.1.6 医师对多点执业的难度感知一般
6.2 多点执业感知的关联度和强弱对比
6.2.1 管理者多点执业感知的关联分析
6.2.2 医师多点执业感知的关联分析
6.2.3 双方多点执业感知的强弱对比
6.3 多点执业行为意愿的分析
6.3.1 管理者的多点执业监管诉求
6.3.2 医师的多点执业的参与诉求
6.4 多点执业行为意愿影响因素的分析
6.4.1 管理者多点执业行为意愿的影响因素
6.4.2 医师多点执业行为意愿的影响因素
第7章 医师多点执业的监管策略与建议
7.1 降低医师多点执业给公立医院带来的时间管理成本
7.2 妥善解决多点执业带给公立医院服务供应量的危机
7.3 加大多点执业对提高临床自主权和业务水平的作用
7.4 分类构建医疗服务支付标准体系夯实医师工作价值
7.5 借力“互联网+医疗服务”赋能医师收获社会尊重
7.6 制定差异化宣传策略提升多点执业医师社会知名度
7.7 创建临床实践良性循环帮助医师实现个体预期收益
7.8 降低以公立医院为医师多点执业供给侧的现实难度
第8章 结论与创新点
8.1 结论
8.2 创新点
8.3 研究不足
参考文献
论文提纲范文样本二：基于数据挖掘技术针刺治疗不完全性脊髓损伤功能障碍临床疗效评价研究
中文摘要
Abstract
前言
综述
1 祖国医学对脊髓损伤的认识
1.1 对病名的认识
1.2 对症状的认识
1.3 对病因病机的认识
1.4 针刺治疗脊髓损伤
1.5 中药治疗脊髓损伤
2 现代医学对脊髓损伤的认识
2.1 流行病学
2.2 脊髓损伤的机制
2.3 脊髓损伤的治疗方法
3 数据挖掘技术在中医领域中的应用
3.1 数据挖掘技术常用分析方法
3.2 数据挖掘技术在针刺治疗中的应用
3.3 数据挖掘技术在中医药中的应用
第一部分 数据挖掘技术针刺治疗不完全性脊髓损伤功能障碍选穴规律
1 研究方法
1.1 文献来源
1.2 文献检索
1.3 纳入标准
1.4 排除标准
2 数据处理
2.1 数据库建立
2.2 数据挖掘方法
2.3 数据分析
3 结果与分析
第二部分 数据挖掘技术针刺治疗不完全性脊髓损伤功能障碍临床疗效评价
1 试验部分
1.1 研究对象
1.2 诊断标准
1.3 纳入标准
1.4 排除标准
1.5 剔除与脱落标准
1.6 剔除与脱落病例的处理
1.7 病例中止标准
2 试验方法
2.1 试验设计
2.2 样本量估算
2.3 治疗方法
2.4 观察指标
2.5 受试者权益保护
3 统计学分析
4 试验结果
讨论
1 本课题针刺治疗方案的确定
2 针刺治疗不完全性脊髓损伤功能障碍临床疗效探讨
3 针刺治疗不完全性脊髓损伤机制探讨
4 不足与展望
结论
创新点
参考文献
附录
致谢
医学论文目录
论文提纲范文样本三：基于无造影剂MRI图像的肝癌智能诊断方法研究
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 肝肿瘤的2D分割
1.2.2 肝肿瘤的3D分割
1.2.3 肝脏多模态图像的融合
1.2.4 小样本图像的肝肿瘤分类
1.2.5 肝肿瘤的自动检测
1.3 课题来源及主要研究内容
1.3.1 实验数据及其特点
1.3.2 研究内容
1.4章节安排
第2章 基于Radiomics-guided DUN-GAN的肝肿瘤2D分割方法
2.1 问题分析及解决思路
2.1.1 问题分析
2.1.2 解决思路
2.2 分割的国内外研究现状
2.3 放射组学指导的生成对抗网络
2.3.1 密度U型嵌套分割器
2.3.2 放射组学特征指导的鉴别器
2.3.3 自适应像素级混合损失函数
2.4 实验结果与分析
2.4.1 实验数据集及平台
2.4.2 实验评估指标
2.4.3 Radiomcis-guided DUN-GAN的定性评估结果
2.4.4 Radiomics-guied DUN-GAN的定量评估-ROC和 PR曲线
2.4.5 Radiomics-guied DUN-GAN的定量评估-Dice系数
2.4.6 放射组学特征指导的定性评估
2.5 讨论
2.5.1 放射组学特征对分割结果的影响
2.5.2 不同特征指导下模型的性能对比
2.5.3 不同损失函数的对比
2.5.4 与其他分割方法的对比
2.6 本章小结
第3章 基于多模态的TsA-3DNet的肿瘤3D分割和多指标量化方法
3.1 问题分析及解决思路
3.1.1 问题分析
3.1.2 解决思路
3.2 融合和分割的国内外研究现状
3.3 双流相关3DNet
3.3.1 精炼模块连接的体积分割
3.3.2 多指标量化
3.3.3 双流处理通道(TsAC)
3.3.4 TsAC的多功能
3.3.5 多任务联合损失函数
3.4 实验结果和分析
3.4.1 实验数据集及平台
3.4.2 实验评估指标
3.4.3 数据的预处理
3.4.4 TsA-3DNet网络分割性能的定性评估
3.4.5 TsA-3DNet网络分割性能的定量评估
3.4.6 TsA-3DNet网络量化性能的定量评估
3.4.7 TsA-3DNet网络特征图的可视化
3.5 实验讨论
3.5.1 多视角融合机制对分割性能的影响
3.5.2 多视角融合机制对量化性能的影响
3.5.3 双向指导机制对分割性能的影响
3.5.4 双向指导机制对量化性能的影响
3.5.5 与其他分割方法的对比
3.6 本章小结
第4章 基于数据增强的Dg-GAN肝肿瘤分类方法
4.1 问题分析及解决思路
4.1.1 问题分析
4.1.2 解决思路
4.2 合成和分类的国内外研究现状
4.3 细节指导的生成对抗网络
4.3.1 多尺度上下文感知的生成器
4.3.2 基于VGG的鉴别器
4.3.3 细节指导的分类器
4.3.4 联合的损失函数
4.4 实验结果和分析
4.4.1 实验数据集及平台
4.4.2 实验评估指标
4.4.3 数据的预处理
4.4.4 Dg-GAN网络分类性能的定性分析
4.4.5 Dg-GAN网络合成性能的定性分析
4.4.6 Dg-GAN网络合成性能的定量分析
4.5 实验讨论
4.5.1 不同扩充方法对分类性能的影响
4.5.2 不同损失函数对分类性能的影响
4.5.3 不同鉴别器对分类性能的影响
4.5.4 与其他分类方法的对比
4.5.5 与其他合成方法的对比
4.6 本章小结
第5章 基于联合对抗学习的肝肿瘤辅助诊断方法
5.1 问题分析及解决思路
5.1.1 问题分析
5.1.2 解决思路
5.2 分割和检测的国内外研究现状
5.2.1 肝肿瘤检测的深度学习
5.2.2 肝肿瘤检测的临床研究
5.3 联合生成对抗网络
5.3.1 边缘差异特征金字塔模块
5.3.2 多模态特征融合和选择
5.3.3 带填充的坐标共享
5.3.4 多相放射组学指导的鉴别器
5.3.5 UAL的约束策略
5.4 实验结果和分析
5.4.1 实验数据集及平台
5.4.2 实验评估指标
5.4.3 UAL的整体性能
5.4.4 UAL网络的定量评估
5.5 实验讨论
5.5.1 EDFPM对性能的影响
5.5.2 FSC对性能的影响
5.5.3 CSWP对性能的影响
5.5.4 MPRG-D对性能的影响
5.5.5 多模态数据的定性评估
5.5.6 不同模态的无造影剂图像对UAL的影响
5.5.7 不同模态的造影剂增强图像对UAL的影响
5.5.8 不同模型的参数量对比
5.6 结论
第6章 总结和展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
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