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醫(yī)學(xué)院論文范文參考1500字
醫(yī)學(xué)院論文如何寫，以下的醫(yī)學(xué)院論文范文，具體請往下閱讀：
醫(yī)學(xué)圖像分割方法研究【1】
摘要：圖像分割是圖像處理和分析領(lǐng)域的經(jīng)典難題，醫(yī)學(xué)圖像分割是圖像分割中一個重要方面和應(yīng)用領(lǐng)域，同時也是病變區(qū)域提取、臨床實驗、特定組織測量以及實現(xiàn)三維重建的基礎(chǔ)。
在臨床應(yīng)用和醫(yī)學(xué)研究中具有重要的研究意義。
本文主要對幾類圖像分割方法進行了分析、研究和實驗，總結(jié)出各個方法的優(yōu)缺點，從而可以達到更好的分割醫(yī)學(xué)圖像的目的。
關(guān)鍵詞：醫(yī)學(xué)圖像 圖像分割 分割方法
0引言
醫(yī)學(xué)圖像的組織結(jié)構(gòu)復(fù)雜位置重疊，一般情況下，將一幅醫(yī)學(xué)圖像分為目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域，其中目標(biāo)區(qū)域就是指病變區(qū)域或者含重要診斷信息的區(qū)域，是臨床治療的重要對象;背景區(qū)域是指醫(yī)學(xué)上面認為正常的區(qū)域 [1]。
醫(yī)學(xué)圖像分割的目的是把圖像中具有特殊涵義的區(qū)域與背景區(qū)域分割開來。
目前的圖像分割方法有多種，為了達到更好的分割，對不同的分割任務(wù)，可采用了不同的分割方法。
1分割方法及研究
1.1 區(qū)域生長法區(qū)域生長法就是使較小的區(qū)域按照某種原則逐漸增長為大區(qū)域的過程。
在區(qū)域增長法中，先是從一組“種子”點開始，將與種子點性質(zhì)相似(顏色相似)的相鄰像素附加到生長區(qū)域的種子的過程。
區(qū)域生長法種類比較多，例如區(qū)域生長算法和分裂合并算法。
區(qū)域生長方法的特點是將圖像中像素間的空間相鄰關(guān)系充分利用，以達到智能分割的目的。
在ITK[2]中給出了幾種基于區(qū)域分割的圖像分割方法，基于連接的區(qū)域生長法、相鄰區(qū)域連接法、獨點連接法等，是幾種各具特點的分割方法[2]。
雖然區(qū)域分割方法是一種比較簡單的分割方法，它計算簡單，加之，目前新的發(fā)展，使之可以完成較簡單的醫(yī)學(xué)圖像分割。
1.2 基于閾值的分割方法基于閾值的方法的主要思想是通過設(shè)置某一閥值，將圖像中的像素點分為不同的類，從而完成圖像分割，根據(jù)使用的是圖像的整體信息還是局部信息，還可以將分割方法分為局部閾值和全局閾值。
基于閾值的方法中最重要的一步就是如何選取合適的閾值，簡單的閾值選取方法是以圖像的灰度直方圖為對象，以得到的各個灰度級的概率分布密度為基礎(chǔ)，依據(jù)某一準(zhǔn)則選取合適的閾值，最終確定像素點的歸屬。
選擇不同的準(zhǔn)則，將得到不同的閾值化算法。
常見的閾值分割方法有最小誤差法、otsu方法、迭代法、模糊閾值、最大熵法等。
1.3 基于邊緣檢測的分割方法在醫(yī)學(xué)圖像中邊緣往往是圖像局部特性突變的結(jié)果。
突變是一個區(qū)域的結(jié)束，另一個區(qū)域的開始。
邊緣檢測方法是依照提取出來的邊緣，分割出目標(biāo)區(qū)域。
目前已有多種基于邊緣檢測的圖像分割方法，最基本的是通過邊緣檢測算子來檢測邊緣，常用的邊緣檢測算子有梯度算子、高斯―拉普拉斯算子、Canny算子。
其中梯度算子是一階導(dǎo)數(shù)的算子，梯度算子有以下幾種：Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子等。
高斯―拉普拉斯算子是另一種常用的算子，該算子是二階的，是一種對噪聲敏感的算子，在應(yīng)用中一般都是先平滑濾波再進行二階微分;Canny算子是在噪聲情況下的一種較好的邊緣檢測算子。
圖1為采用幾種邊緣檢測算子對一幅大腦醫(yī)學(xué)圖像分割的結(jié)果。
圖1(a)是一幅醫(yī)學(xué)圖像，圖1中(b)、(c)、(d)分別是應(yīng)用Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子對圖1(a)邊緣檢測的結(jié)果。
水平集方法和Snake模型也是常用的邊緣檢測方法[3]。
水平集方法的思想是將移動的界面作為零水平集嵌入高一維的水平集函數(shù)中，這樣由閉超曲面的演化方程可得到水平集函數(shù)的演化方程，而嵌入的閉超曲面總是其零水平集，最終只要確定零水平集即可確定移動界面的演化結(jié)果。
Snake模型的基本思想是使得預(yù)先定義的初始曲線在一系列外部力和內(nèi)部力的相互作用下進行演化，直到它滿足一定的收斂條件，曲線就會在圖像的邊緣處停止。
水平集分割方法能夠綜合利用區(qū)域和邊界的信息，所以可以較好的分割圖像，應(yīng)用水平集方法分割醫(yī)學(xué)圖像是一種比較有效的方法。
但是水平集方法也存在一些不足，例如速度函數(shù)的定義較為困難，邊界控制參數(shù)的選取困難。
由于物體各個部分屬性的不同，造成了各個部分邊界強度的不同，因此在參數(shù)選擇不適當(dāng)時容易造成輪廓線可能穿越較弱邊界處或在與實際邊界尚有一段距離的地方停止。
雖然Snake模型得到的圖像邊緣比較準(zhǔn)確，但是該方法需要預(yù)先定義初始輪廓，并且對初始輪廓的選取有嚴(yán)格的要求，初始輪廓在選擇時必須比較接近圖像的真實邊緣，否則分割的結(jié)果不一定能達到圖像的真實邊緣。
1.4 結(jié)合特定理論的分割方法當(dāng)前的圖像分割方法種類有多種，原因是很多新方法，新思維被成功引入到了分割領(lǐng)域，從而產(chǎn)生了不同的分割方法。
典型的有模糊數(shù)學(xué)方法、形態(tài)數(shù)學(xué)方法、蟻群算法等，將這些方法和前面介紹的區(qū)域法，閾值法等方法結(jié)合又可產(chǎn)生不同的分割方法。
�、倩跀�(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的分割。
形態(tài)學(xué)以幾何學(xué)為基礎(chǔ)對圖像進行分析，其思想是用一個結(jié)構(gòu)元素作為基本工具來探測和提取圖像特征。
形態(tài)學(xué)方法的主要應(yīng)用有邊界提取、骨架提取、連通分量標(biāo)記以及圖像重構(gòu)等。
②基于模糊集合理論的分割。
模糊數(shù)學(xué)的發(fā)展為圖像分割提供了新的思路，基于模糊理論的方法在處理具有模糊特性的圖像時可以得到更好的分割效果。
目前分割效果比較好的模糊分割方法主要有糊聚類方法、模糊連接度方法等。
2小結(jié)
總之，每種分割方法都有自己的優(yōu)缺點，可以根據(jù)不同的分割任務(wù)，應(yīng)用不同的分割方法，也可以將不同方法結(jié)合來達到準(zhǔn)確、高效的目的。
參考文獻：
[1]章毓晉.圖象分割[M].北京:科學(xué)出版社,2001.
[2]http://www.itk.org/.
[3]錢蕓,張英杰.水平集的圖像分割方法綜述[J].中國圖象圖形學(xué)報. 2008,13(1):7-12.
[4]姚敏等.數(shù)字圖像處理[M].北京:機械工業(yè)出版社,2006.
論預(yù)防醫(yī)學(xué)發(fā)展未來【2】
摘要：當(dāng)今醫(yī)學(xué)已經(jīng)不僅是生物科學(xué)，更重要的是社會科學(xué)和人文科學(xué)之間的相互結(jié)合，若是醫(yī)學(xué)長期可持續(xù)發(fā)展期必須和社會經(jīng)濟發(fā)展相互適應(yīng)，有一條重要的途徑就是三者之間進行有效整合。
20世紀(jì)初公共衛(wèi)生逐漸興起，并更加專業(yè)化，在防治傳染病方面發(fā)揮作用較大。
在臨床醫(yī)學(xué)和公共衛(wèi)生分離對于健康發(fā)展、疾病防治等方面發(fā)展，也均有較大的作用，其最根本的是不能夠適應(yīng)21世紀(jì)人類對于疾病的防治和健康促進需求。
所以臨床醫(yī)學(xué)、預(yù)防醫(yī)學(xué)和基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)整合是預(yù)防醫(yī)學(xué)發(fā)展的主要發(fā)展路線，其順應(yīng)時代發(fā)展趨勢。
關(guān)鍵詞：預(yù)防醫(yī)學(xué) 整合基礎(chǔ) 臨床 預(yù)防
一、疾病發(fā)展的研究需要多學(xué)科間相互協(xié)作
在當(dāng)代醫(yī)學(xué)的發(fā)展進程中，醫(yī)學(xué)整體化趨勢進展和預(yù)防醫(yī)學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)及基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)之間基礎(chǔ)整合關(guān)系密切，醫(yī)學(xué)整體化表現(xiàn)是全方位和多途徑的，如對疾病和生命的認識，逐漸向綜合性、整體性方向發(fā)展。
當(dāng)代醫(yī)學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，每種疾病的發(fā)病因素可從多個發(fā)病方面進行探討，單純的一種因素是很難解釋發(fā)病真實的原因，其需要多種學(xué)科之間相互協(xié)作共同得來。
傳統(tǒng)視野下幾種毫無關(guān)聯(lián)的學(xué)科之間因為對其進行了深入研究，有效的擴大了醫(yī)學(xué)視野，同時促進了幾種學(xué)科之間的鏈接和交叉。
二、預(yù)防醫(yī)學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)及基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)整合推進疾病早期防治
近年來分子生物技術(shù)科學(xué)快速發(fā)展，經(jīng)過研究證明患病時因為環(huán)境因素和遺傳因素共同作用而導(dǎo)致的。
基因和環(huán)境兩個因素之間相互作用，可將其理解為遺傳因素對環(huán)境因素易感性的影響。
因遺傳導(dǎo)致患病的幾率只有5%，大多數(shù)患者在發(fā)病均因為環(huán)境因素和遺傳易感性共同作用導(dǎo)致。
在臨床醫(yī)學(xué)中應(yīng)遵循早發(fā)現(xiàn)、早治療，特別要強調(diào)“早預(yù)防”，其在臨床上具有重要的價值和意義。
預(yù)防疾病關(guān)鍵是病因預(yù)防，造成易感人群發(fā)病因素需采取有效的防治措施。
暴漏與相似環(huán)境人群中只有極少數(shù)人患病，其發(fā)病和遺傳易感性或耐受性有關(guān)，還和環(huán)境因素暴漏有密切的關(guān)系。
相關(guān)研究資料表明，個體對疾病易感性中，基因多態(tài)性不會直接患病，但是對個體會造成特殊環(huán)境易感性改變。
但是盡量避免環(huán)境影響因素，其對疾病的發(fā)生、加重有重要意義。
及早發(fā)現(xiàn)易感人群，并制定措施，可取得有效的保護效果。
環(huán)境因素作用在人體上，可引起接觸這基因損傷，若是發(fā)現(xiàn)后對其不進行修復(fù)和治療，且還將損傷進行累計，或DNA破壞程度超過機體本身修復(fù)能力，容易造成機體不良影響，甚至出現(xiàn)死亡。
在這個過程中若是借助基因檢測技術(shù)，那發(fā)現(xiàn)某些疾病是完全可能的，減少患者痛苦的同時還可有效提高治療效果。
針對疾病發(fā)生因素，需要積極采取預(yù)防、干預(yù)及防控措施，有效降低死亡率和疾病發(fā)生率。
相關(guān)資料表明，山東臨朐是我國胃癌死亡率最高的地區(qū)之一，且并根據(jù)大量數(shù)據(jù)顯示，胃癌發(fā)病和環(huán)境有密切的關(guān)系，缺乏營養(yǎng)、營養(yǎng)不平衡及幽門螺旋桿菌是胃癌發(fā)病高發(fā)因素。
根除胃內(nèi)幽門螺旋桿菌可降低胃癌發(fā)病率40%以上，并驗證了不同胃粘膜病變發(fā)生胃癌危險度。
三、預(yù)防醫(yī)學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)及基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)提高防治疾病的科學(xué)性
經(jīng)濟逐漸發(fā)展，人口結(jié)構(gòu)和人們生活方式在逐漸變化，慢性疾病的發(fā)生率和死亡率也在逐年提高，是世界首位致死致殘因素。
1990年以前的中國發(fā)病率最高為傳染病，2005年經(jīng)調(diào)查有74.1%死亡患者死因為慢性疾病，較以前提升幅度較大，目前80%疾病屬于慢性疾病，大部分慢性疾病發(fā)病因素和不恰當(dāng)生活方式有關(guān)。
疾病發(fā)作后進行治療是應(yīng)急措施，不能夠有效的控制疾病和降低發(fā)生率。
若要達到以上目的，需找到有效防控措施，研究疾病發(fā)展規(guī)律。
預(yù)防疾病治療需要從根本上解決本土循證證據(jù)，開展預(yù)防慢性疾病贗本式樣，為預(yù)防疾病提供了有效的依據(jù)，為降低發(fā)病率和死亡率提高有效治療方案，并針對性的提供治療方案，解決我國慢性疾病重大公共衛(wèi)生問題提供方案，問題解決有賴于目前長于預(yù)防措施進行評價。
四、預(yù)防醫(yī)學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)及基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)整合促進衛(wèi)生保健服務(wù)體系，促進保健公平
對醫(yī)學(xué)整合的目標(biāo)有兩個，以是促進保健公平，二是促進醫(yī)學(xué)科學(xué)性發(fā)展。
醫(yī)學(xué)整合的實質(zhì)核心是構(gòu)建衛(wèi)生保健服務(wù)體系，做到可持續(xù)發(fā)展，人人公平的享受保健治療，適應(yīng)人們對健康身體的需求。
健康是立國之本，也是社會治本，若要實現(xiàn)全民健康，應(yīng)轉(zhuǎn)變服務(wù)模式，并構(gòu)建新型服務(wù)體系挑戰(zhàn)。
目前我國保健服務(wù)主要是以醫(yī)院為核心，主要目標(biāo)是診治疾病，全民健康保健還沒有進入醫(yī)院的視野。
實施全民健康促進整合，便是將預(yù)防機構(gòu)、公共衛(wèi)生機構(gòu)、醫(yī)院及基本衛(wèi)生等多個機構(gòu)之間進行補充和協(xié)作，使衛(wèi)生公平落實實處。
五、如何實現(xiàn)預(yù)防醫(yī)學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)及基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)的整合
防治慢性疾病必選有全方位、多環(huán)節(jié)綜合策略，并同通過預(yù)防、醫(yī)療相互結(jié)合控制疾病防治策略，主要是個體和群體策略相互結(jié)合。
親體策略主要是以公共衛(wèi)生為主導(dǎo)，通過媒體進行健康教育和環(huán)境支持，有效的控制危險因素，健康管理，健康促進。
個體策略主要是依靠臨床醫(yī)學(xué)，實施早診早治和規(guī)范化治療，并建立單獨門診，進行健康教育、個人危險因素評價和疾病管理。
并制定診療規(guī)范。
培訓(xùn)醫(yī)生對患者實施管理，由疾病控制中心人員對患者預(yù)后進行隨訪，治療過程中加強健康教育、提供預(yù)防保健。
1、完善強化社區(qū)疾病防控建設(shè)。
近年來國家大力發(fā)展和建設(shè)社區(qū)醫(yī)療，此種模式為廣大的社區(qū)居民提供健康保證。
社區(qū)醫(yī)療服務(wù)建設(shè)不僅是為居民進行診治，同時還肩負著健康宣教和疾病防控的重要責(zé)任，組成醫(yī)療、預(yù)防專業(yè)人員，最奧是全科醫(yī)生。
綜合醫(yī)院負責(zé)培訓(xùn)，使其掌握基本醫(yī)療救治技術(shù);疾病控制中心人員督責(zé)對管轄區(qū)域的居民進行健康宣教和疾病防控。
2、建立長效的權(quán)威的機構(gòu)負責(zé)指揮和協(xié)調(diào)，專門應(yīng)對各種突發(fā)醫(yī)療實踐及傳染性疾病。
3、發(fā)揮協(xié)調(diào)、指揮作用。
現(xiàn)在公共衛(wèi)生外出了醫(yī)學(xué)外還包括法學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、環(huán)境學(xué)、工程學(xué)和社會學(xué)等，所以防控中心應(yīng)加大自身員工組織、加強設(shè)備投入，保證為醫(yī)院、社區(qū)部門提供真實的信息和資料。
參考文獻：
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[2] 張偉.預(yù)防醫(yī)學(xué)發(fā)展的未來――基礎(chǔ)、臨床與預(yù)防醫(yī)學(xué)的整合[A].首屆醫(yī)學(xué)發(fā)展高峰論壇論文集[C].2009.
[3] 張拓紅.預(yù)防醫(yī)學(xué)、公共衛(wèi)生與臨床實踐結(jié)合的探索[A].首屆醫(yī)學(xué)發(fā)展高峰論壇論文集[C].2009.
醫(yī)學(xué)數(shù)學(xué)教學(xué)之探討【3】
摘 要 本文針對當(dāng)前醫(yī)學(xué)數(shù)學(xué)教學(xué)中存在的問題，從多種教學(xué)方法合理應(yīng)用、數(shù)學(xué)要更多地與實際尤其是醫(yī)學(xué)相結(jié)合、改革課程設(shè)置、引入數(shù)學(xué)實驗等方面探討了醫(yī)學(xué)數(shù)學(xué)的教學(xué)。
關(guān)鍵詞 醫(yī)學(xué)數(shù)學(xué) 教學(xué)方法 數(shù)學(xué)實驗
數(shù)學(xué)是一門來自實際的科學(xué)，它具有很強的精確性、嚴(yán)密性和抽象性。
隨著現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的不斷發(fā)展，對醫(yī)學(xué)人才的要求也越來越高。
目前，我國大多醫(yī)學(xué)高等院校均開設(shè)了“醫(yī)用高等數(shù)學(xué)”課程，這大大提高了學(xué)生的數(shù)學(xué)素養(yǎng)。
但是長期以來醫(yī)用高等數(shù)學(xué)這門課程并未受到學(xué)生的重視，更沒能使學(xué)生真正將數(shù)學(xué)應(yīng)用到醫(yī)學(xué)中去。
為此，本文通過自己在教學(xué)中的體會，對醫(yī)學(xué)數(shù)學(xué)教學(xué)進行了探討。
1 多種教學(xué)方法合理應(yīng)用
目前，我國醫(yī)學(xué)院校的數(shù)學(xué)教師大多只采用教師講授法進行教學(xué)。
教學(xué)方法雖有章法但無定法，任何一種教學(xué)方法都不能在一門課程中單獨重復(fù)的使用。
在教學(xué)過程中，我們應(yīng)根據(jù)不同內(nèi)容將教師講授法、學(xué)生講授法、討論法、自學(xué)指導(dǎo)法合理應(yīng)用。
醫(yī)用高等數(shù)學(xué)的教學(xué)對象是大一的學(xué)生。
由于學(xué)生還未能改變中學(xué)時的被動學(xué)習(xí)方式，因此在課程初始階段的教學(xué)以教師講授法為主。
但此階段的教學(xué)內(nèi)容是與中學(xué)時期聯(lián)系緊密的函數(shù)和導(dǎo)數(shù)內(nèi)容，所以穿插自學(xué)指導(dǎo)法，以此來提高學(xué)生自學(xué)能力。
接下來的不定積分內(nèi)容，對學(xué)生來講是全新的內(nèi)容，且較抽象，因此講授時仍以教師講授法為主。
此階段的教師講授法要將啟發(fā)學(xué)生思維、引發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣以及引導(dǎo)學(xué)生學(xué)會學(xué)習(xí)滲透其中。
教師講授時，多講與醫(yī)學(xué)相關(guān)的例子，讓學(xué)生充分認識到學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的必要性。
在講解定積分的內(nèi)容時，由于定積分的計算方法和不定積分類似，因此這一節(jié)的內(nèi)容可以嘗試著讓學(xué)生自己備課，選取幾個學(xué)生在課堂上充當(dāng)教師的角色，分段為學(xué)生講授，然后由教師講評，這樣可提高學(xué)生的個人能力。
在微分方程的教學(xué)過程中，涉及到很多醫(yī)學(xué)的數(shù)學(xué)模型，應(yīng)采取討論法教學(xué)。
教師給出目的和要求，讓學(xué)生自行查閱資料，然后寫出報告，這樣更能發(fā)揮學(xué)生的內(nèi)在潛力。
2 數(shù)學(xué)要更多地與實際相結(jié)合，尤其是與醫(yī)學(xué)結(jié)合
數(shù)學(xué)對于醫(yī)學(xué)院校的學(xué)生來說，最重要的是將數(shù)學(xué)應(yīng)用到醫(yī)學(xué)中去。
因此，在教學(xué)過程中，要將醫(yī)學(xué)和數(shù)學(xué)結(jié)合的知識融入其中。
3 改革課程設(shè)置，引入數(shù)學(xué)實驗
目前大多數(shù)醫(yī)學(xué)院校只開設(shè)以微積分、常微分方程為主的高等數(shù)學(xué)理論課程，使得數(shù)學(xué)與醫(yī)學(xué)嚴(yán)重脫節(jié)。
高等數(shù)學(xué)課程設(shè)置在大一上學(xué)期，學(xué)生學(xué)完后就逐漸將其忘記，結(jié)果在以后的醫(yī)學(xué)科研中定量分析的能力很低，制約了醫(yī)學(xué)科研水平的提高。
因此，為了充分調(diào)動學(xué)生對學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的積極性，使學(xué)生能夠感受到數(shù)學(xué)是一門對醫(yī)學(xué)有用并且和醫(yī)學(xué)緊密聯(lián)系的學(xué)科，還應(yīng)開設(shè)一些數(shù)學(xué)選修課，如醫(yī)用模糊數(shù)學(xué)、醫(yī)學(xué)計量分析、概率論與數(shù)理統(tǒng)計方法、醫(yī)用數(shù)學(xué)模型分析等課程，使學(xué)生逐步具備用數(shù)學(xué)方法解決醫(yī)學(xué)問題的能力。
同時，加設(shè)數(shù)學(xué)實驗課程。
開設(shè)Matlab、SPSS、SAS等數(shù)學(xué)軟件的理論課程和上機實驗課程，要求學(xué)生運用自己所學(xué)的數(shù)學(xué)知識，對實際問題進行分析，建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，再應(yīng)用數(shù)學(xué)軟件對模型求解，然后結(jié)合實際數(shù)據(jù)驗證模型，從而解決問題。
也就是以數(shù)學(xué)和計算機軟件技術(shù)來解決實際問題。
在實驗課程中，可讓學(xué)生對藥物動力學(xué)中的“房室模型”、流行病學(xué)中的“催化模型”、血液循環(huán)中的“物理量的數(shù)學(xué)模型”、不同藥物有效性的對比分析、居民健康水平的調(diào)查與估測等建立數(shù)學(xué)模型，并用數(shù)學(xué)軟件進行求解。
除了上課學(xué)習(xí)外，教師要設(shè)置一些生活中的問題，讓學(xué)生課下進行研究，比如醫(yī)療上的CT技術(shù)、減肥問題、一個擁擠水房的模型等問題。
學(xué)生通過解決這些實際問題，可提高解決醫(yī)學(xué)科研問題的能力。
總之，數(shù)學(xué)與醫(yī)學(xué)之間的聯(lián)系越來越緊密，數(shù)學(xué)已成為醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域的重要工具。
因此在教學(xué)過程中，只有將數(shù)學(xué)和醫(yī)學(xué)真正結(jié)合起來，才能培養(yǎng)高素質(zhì)的醫(yī)學(xué)人才。
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