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“微课+翻转课堂”在超声诊断教学中应用的研究
1
作者
罗玉洁
《中文科技期刊数据库(文摘版)教育》
2024年第9期0145-0148,共4页
研究"微课+翻转课堂"在超声诊断教学中的应用效果。方法 择取在本院实习的2018级60名医学生,教学时间均为2020年3~6月。随机分组,对照组纳入实施传统教学模式的30名学生,观察组则纳入实施微课+翻转课堂教学模式的30名学生。...
研究"微课+翻转课堂"在超声诊断教学中的应用效果。方法 择取在本院实习的2018级60名医学生,教学时间均为2020年3~6月。随机分组,对照组纳入实施传统教学模式的30名学生,观察组则纳入实施微课+翻转课堂教学模式的30名学生。将两组的考核成绩、加利福尼亚批判性思维量表、综合能力评分、教学评价情况进行比对。结果 观察组的出科理论知识考核成绩、操作技能考核成绩以及出科前的CCTDI评分均高于对照组,差异均具有统计学意义(均P<0.05);观察组的综合能力评分、教学评价得分均高于对照组,差异均具有统计学意义(均P<0.05)。结论 在超声诊断教学中应用“微课+翻转课堂”教学模式可提升实习生的出科考核成绩,培养其批判性思维及综合能力,可促进教学质量的提升。
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关键词
超声
诊断
教学
微课
翻转课堂
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职称材料
不同影像组学特征在鉴别脑胶质瘤IDH分型中的应用价值
2
作者
孟军
郭喜亮
+2 位作者
谢迎新
苏可婕
陈洁
《中文科技期刊数据库(文摘版)医药卫生》
2022年第2期187-189,共3页
探讨不同影像组学特征在鉴别脑胶质瘤IDH分型中的应用价值。方法:回顾性分析经病理证实的99例脑胶质瘤患者的MRI T1+C影像资料,按8: 2的比例随机将数据集分为训练集和测试集。利用ITK-SNAP3.8软件对肿瘤病灶进行勾画,利用python工具包py...
探讨不同影像组学特征在鉴别脑胶质瘤IDH分型中的应用价值。方法:回顾性分析经病理证实的99例脑胶质瘤患者的MRI T1+C影像资料,按8: 2的比例随机将数据集分为训练集和测试集。利用ITK-SNAP3.8软件对肿瘤病灶进行勾画,利用python工具包pyradiomics对勾画病灶分别提取Shape、First order、GLCM等7种不同类型的影像组学特征,使用SPSS25.0统计分析软件中的二元Logistic回归方法进行建模,最后利用分类精度、ROC曲线及AUC值对预测结果进行分析。结果:对于测试集,7种影像组学特征下,Firstorder的总体预测准确百分率最好,为75%;其ROC曲线下的面积AUC值最大,为0.818。结论:不同影像组学特征在鉴别脑胶质瘤IDH分型中的性能不同,First order影像组学特征可较好的预测脑胶质瘤IDH分型。
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关键词
影像组学特征
脑胶质瘤
IDH分型
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职称材料
题名
“微课+翻转课堂”在超声诊断教学中应用的研究
1
作者
罗玉洁
机构
徐州医科大学·医学影像学院
徐州
医科
大学
附属医院超声
医学
科
出处
《中文科技期刊数据库(文摘版)教育》
2024年第9期0145-0148,共4页
文摘
研究"微课+翻转课堂"在超声诊断教学中的应用效果。方法 择取在本院实习的2018级60名医学生,教学时间均为2020年3~6月。随机分组,对照组纳入实施传统教学模式的30名学生,观察组则纳入实施微课+翻转课堂教学模式的30名学生。将两组的考核成绩、加利福尼亚批判性思维量表、综合能力评分、教学评价情况进行比对。结果 观察组的出科理论知识考核成绩、操作技能考核成绩以及出科前的CCTDI评分均高于对照组,差异均具有统计学意义(均P<0.05);观察组的综合能力评分、教学评价得分均高于对照组,差异均具有统计学意义(均P<0.05)。结论 在超声诊断教学中应用“微课+翻转课堂”教学模式可提升实习生的出科考核成绩,培养其批判性思维及综合能力,可促进教学质量的提升。
关键词
超声
诊断
教学
微课
翻转课堂
分类号
R4 [医药卫生—临床医学]
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职称材料
题名
不同影像组学特征在鉴别脑胶质瘤IDH分型中的应用价值
2
作者
孟军
郭喜亮
谢迎新
苏可婕
陈洁
机构
徐州医科大学·医学影像学院
徐州
医科
大学
附属医院放射治疗科
出处
《中文科技期刊数据库(文摘版)医药卫生》
2022年第2期187-189,共3页
基金
2021年江苏省大学生创新创业计划国家级项目:基于MRI影像组学技术的胶质母细胞瘤复发模式预测研究,项目编号:(202110313038Z)。
文摘
探讨不同影像组学特征在鉴别脑胶质瘤IDH分型中的应用价值。方法:回顾性分析经病理证实的99例脑胶质瘤患者的MRI T1+C影像资料,按8: 2的比例随机将数据集分为训练集和测试集。利用ITK-SNAP3.8软件对肿瘤病灶进行勾画,利用python工具包pyradiomics对勾画病灶分别提取Shape、First order、GLCM等7种不同类型的影像组学特征,使用SPSS25.0统计分析软件中的二元Logistic回归方法进行建模,最后利用分类精度、ROC曲线及AUC值对预测结果进行分析。结果:对于测试集,7种影像组学特征下,Firstorder的总体预测准确百分率最好,为75%;其ROC曲线下的面积AUC值最大,为0.818。结论:不同影像组学特征在鉴别脑胶质瘤IDH分型中的性能不同,First order影像组学特征可较好的预测脑胶质瘤IDH分型。
关键词
影像组学特征
脑胶质瘤
IDH分型
分类号
R739.41 [医药卫生—肿瘤]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
“微课+翻转课堂”在超声诊断教学中应用的研究
罗玉洁
《中文科技期刊数据库(文摘版)教育》
2024
0
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职称材料
2
不同影像组学特征在鉴别脑胶质瘤IDH分型中的应用价值
孟军
郭喜亮
谢迎新
苏可婕
陈洁
《中文科技期刊数据库(文摘版)医药卫生》
2022
0
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职称材料
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