医学教育

研究目的是评估医学生对于在模拟会议中利用训练有素的戏剧学生进行突发性坏消息（BBN）传递的看法。研究采用了预先验证的调查问卷，覆盖了模拟临床接触前后的学习体验。结果显示，在模拟会议后，学生们的学习经验和自信显著提升，他们认为这种模拟有助于应用所学知识和提高决策能力。结论表明，模拟会议在医学教育中具有重要价值。

采用Access快速开发 应用于医学检验报告系统 具有实用参考价值

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甲骨文教育基金会的Oracle Academy项目已覆盖全球93个国家，培养了超过100万人的IT及商务技能。

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随着科技的飞速发展，人工智能在教育领域的应用正日益深入。这一技术革新正在逐步改变教育方式和学习体验，为学生和教育者带来了前所未有的机遇和挑战。

Stata，由美国计算机资源中心研制，是一款功能强大且精巧的统计分析软件，致力于数据分析和管理。自1985年问世以来，Stata不断更新迭代，推出了一系列版本，功能日趋完善。 Stata集数据管理、统计分析、绘图、矩阵计算和程序语言于一体，并独具特色。它融合了各领域软件的优点，克服了它们的不足，功能强大，操作灵活简便，易学易用，备受用户青睐。

腰椎滑脱的机器学习分类模型，听起来挺高大上对吧？其实上手不难，而且应用场景还挺实用。Michelle Ide 写的这个项目挺值得一看，用的是标准的数据科学套路：清洗数据、做初步，建模、评估，再给点临床建议。整个流程比较清晰，代码也不绕，看得懂也跑得通。 数据用的是腰椎的 X 光图像特征，目标是判断是否异常。这类影像学分类问题，用传统方法误判率挺高，研究里说平均误解率能飙到43.6%，挺吓人吧？用机器学习来建模型就可以减少这种误诊，像是SVM和随机森林，都是拿来就能用的。 代码结构比较干净，核心逻辑都拆得比较好。你要是对医学影像分类感兴趣，或者想找个实际点的数据科学项目练手，这个挺适合的。里面还

在医学图像中，检测矩形标记是一项重要任务。本项目使用形态学开口和霍夫变换来自动识别医生标记的感兴趣区域。例如，在甲状腺超声图像中，周围的白色细框表示重要区域。尽管这些框的灰度通常是固定的，但背景干扰可能导致误判。因此，本项目提出了一种结合两种技术的方法，以有效识别和提取这些区域，减少手动处理的时间和误差。