淺談計算機在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用論文
近年來，計算機科學(xué)技術(shù)發(fā)展十分迅速，在各個領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，其中在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用是對醫(yī)學(xué)發(fā)展起到了舉足輕重作用。下面是學(xué)習(xí)啦小編為大家整理的計算機在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用論文，供大家參考。
計算機在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用論文篇一：《計算機人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀與展望》
計算機人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一門應(yīng)用廣泛，涉及多學(xué)科交叉、綜合的前沿學(xué)科。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在對人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本研究的基礎(chǔ)上，采用數(shù)理方法和信息處理的角度對人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行抽象，并建立的某種簡化模型。突破了傳統(tǒng)的以線性處理為基礎(chǔ)的數(shù)字電子計算機的局限，標志著人們智能信息處理能力和模擬人腦智能行為能力的一大飛躍。近20年來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件模擬得到了廣泛研究和應(yīng)用，發(fā)展速度驚人。
由于人體與疾病的復(fù)雜性，不可預(yù)測性，非常適合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用。目前的研究幾乎涉及從基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)到臨床醫(yī)學(xué)的所有方面，主要應(yīng)用于生物信號的檢測與自動分析，醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)等。
在麻醉與危重醫(yī)學(xué)相關(guān)領(lǐng)域的研究涉及到多生理變量的分析與預(yù)測，從臨床數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)一些尚未發(fā)現(xiàn)或尚無確切證據(jù)的關(guān)系與現(xiàn)象，信號處理，干擾信號的自動區(qū)分檢測，各種臨床狀況的預(yù)測，單獨或結(jié)合其他人工智能技術(shù)進行麻醉閉環(huán)控制等。
在圍術(shù)期和重癥監(jiān)護與治療階段，需要獲取大量的信息，將可能在信號處理、基于動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動的輔助決策專家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘、各種臨床狀況的預(yù)測、智能化床旁監(jiān)護、遠程醫(yī)療與教學(xué)、醫(yī)療機器人等各方面廣泛運用到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和其他人工智能技術(shù)。
一、概述
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network, ANN)是人工智能(Artificial Intelligence, AI)學(xué)科的重要分支。經(jīng)過50多年的發(fā)展，已成為一門應(yīng)用廣泛，涉及神經(jīng)生理學(xué)、認識科學(xué)、數(shù)理科學(xué)、心理學(xué)、信息科學(xué)、計算機科學(xué)、微電子學(xué)等多學(xué)科交叉、綜合的前沿學(xué)科。
現(xiàn)代計算機的計算構(gòu)成單元的速度為納秒級，人腦中單個神經(jīng)細胞的反應(yīng)時間為毫秒級，計算機的運算能力為人腦的幾百萬倍?？墒?，迄今為止，計算機在解決一些人可以輕而易舉完成的簡單任務(wù)時，例如視覺、聽覺、嗅覺，或如人臉識別、騎自行車、打球等涉及聯(lián)想或經(jīng)驗的問題時卻十分遲鈍。也不具備人腦的記憶與聯(lián)想能力，學(xué)習(xí)與認知能力，信息的邏輯和非邏輯加工能力，信息綜合判斷能力，快速的高度復(fù)雜信息處理速度等。
造成這種問題的根本原因在于，計算機與人腦采取的信息處理機制完全不同。迄今為止的各代計算機都是基于馮*紐曼工作原理：其信息存儲與處理是分開的;處理的信息必須是形式化信息，即用二進制編碼定義;而信息處理的方式必須是串行的。這就決定了它只擅長于數(shù)值和邏輯運算。而構(gòu)成腦組織的基本單元是神經(jīng)元，每個神經(jīng)元有數(shù)以千計的通道同其他神經(jīng)元廣泛相互連接,形成復(fù)雜的生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以神經(jīng)元為基本信息處理單元, 對信息進行分布式存儲與加工, 這種信息加工與存儲相結(jié)合的群體協(xié)同工作方式使得人腦呈現(xiàn)出目前計算機無法模擬的神奇智能。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是在對人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本研究的基礎(chǔ)上，采用數(shù)理方法和信息處理的角度對人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行抽象，并建立的某種簡化模型。一個人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量神經(jīng)元節(jié)點互連而成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),用以模擬人類進行知識的表示與存儲以及利用知識進行推理的行為。一個基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能系統(tǒng)是通過學(xué)習(xí)獲取知識后建立的,它通過對大量實例的反復(fù)學(xué)習(xí),由內(nèi)部自適應(yīng)機制使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的互連結(jié)構(gòu)及各連接權(quán)值穩(wěn)定分布，這就表示了經(jīng)過學(xué)習(xí)獲得的知識。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種非線性的處理單元。只有當(dāng)神經(jīng)元對所有的輸入信號的綜合處理結(jié)果超過某一門限值后才輸出一個信號。因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有高度非線性的超大規(guī)模連續(xù)時間動力學(xué)系統(tǒng)。它突破了傳統(tǒng)的以線性處理為基礎(chǔ)的數(shù)字電子計算機的局限，標志著人們智能信息處理能力和模擬人腦智能行為能力的一大飛躍。
近20年來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件模擬得到了廣泛研究和應(yīng)用，發(fā)展速度驚人。1987年在圣地亞哥召開了首屆國際神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大會，國際神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合會(INNS)宣告成立。這標志著世界范圍內(nèi)掀起神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)研究熱潮的開始。
二、醫(yī)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用現(xiàn)狀與前景
由于人體與疾病的復(fù)雜性，不可預(yù)測性，在生物信號與信息的表現(xiàn)形式、變化規(guī)律(自身變化與醫(yī)學(xué)干預(yù)后變化)，對其檢測與信號表達，獲取的數(shù)據(jù)及信息的分析、決策等諸多方面均存在大量復(fù)雜的非線性關(guān)系，非常適合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用。目前的研究幾乎涉及從基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)到臨床醫(yī)學(xué)的所有方面，主要應(yīng)用于生物信號的檢測與自動分析，醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)等。
1、信號處理：
在生物醫(yī)學(xué)信號的檢測和分析處理中主要集中對心電、腦電、肌電、胃腸電等信號的識別，腦電信號的分析，聽覺誘發(fā)電位信號的提取，醫(yī)學(xué)圖像的識別和數(shù)據(jù)壓縮處理等。
2、醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)
醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)就是運用專家系統(tǒng)的設(shè)計原理與方法, 模擬醫(yī)學(xué)專家診斷、治療疾病的思維過程編制的計算機程序, 它可以幫助醫(yī)生解決復(fù)雜的醫(yī)學(xué)問題, 作為醫(yī)生診斷、治療的輔助工具。 “傳統(tǒng)”的專家系統(tǒng)，通過把專家的經(jīng)驗和知識以規(guī)則的形式存入計算機中，建立知識庫，用邏輯推理的方式進行醫(yī)療診斷。但一些疑難病癥的復(fù)雜形式使其很難用一些規(guī)則來描述，甚至難以用簡單的語言來表達;專家們常常難以精確分析自己的智能診斷過程。另一方面，基于規(guī)則的專家系統(tǒng)，隨著數(shù)據(jù)庫規(guī)模的增大，可能導(dǎo)致組合爆炸，推理效率很低。由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠解決知識獲取途徑中出現(xiàn)的“瓶頸”現(xiàn)象、知識“組合爆炸”問題以及提高知識的推理能力和自組織、自學(xué)習(xí)能力等等, 從而加速了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)中的應(yīng)用和發(fā)展。
Sordo比較了采用不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在診斷胎兒唐氏綜合征(Down’s Syndrome) 上的成績。正確分類率為84 %, 超過了現(xiàn)今所用的統(tǒng)計方法的60 %～70 % 的分類率。
臺灣DEU科技(德亞科技)開發(fā)的計算機輔助檢測系統(tǒng)Rapid ScreenTM RS-2000為全世界最先通過美國FDA認證的早期肺癌輔助診測系統(tǒng)。該產(chǎn)品采用人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN，自動標識數(shù)字胸片中可疑結(jié)節(jié)區(qū)。經(jīng)臺灣和美國的臨床實驗，可使放射專家檢測T1期肺癌的能力明顯提高(潛在提升約15 %以上)。
DeGroff等使用電子聽診器和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)制造了一種儀器，它可正確地區(qū)分兒童生理性和病理性雜音。用電子聽診器記錄的兒童心音，輸入能識別復(fù)雜參數(shù)的ANN，分析的敏感性和特異性均達100%。
3、其他：
生物信息學(xué)中的研究中可應(yīng)用于基因組序列分析、蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)預(yù)測和分類、網(wǎng)絡(luò)智能查詢等方面。
藥學(xué)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用于定量藥物設(shè)計、藥物分析、藥動/藥效學(xué)等方面。例如：用于預(yù)測藥物效應(yīng)。Veng-Pederson用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測阿芬太尼對兔心率的影響，對用藥后180-300分鐘的藥物效應(yīng)取得了較好的預(yù)測結(jié)果(平均相對預(yù)測準確度達78%)。分析群體藥動學(xué)數(shù)據(jù)，以獲知群體藥動學(xué)特征和不同人口統(tǒng)計因子對藥物行為的影響，對臨床用藥具有指導(dǎo)意義。
4、麻醉與危重醫(yī)學(xué)相關(guān)領(lǐng)域的研究
手術(shù)室和ICU內(nèi)是病人信息富集的地方，而且大量的信息處在動態(tài)變化中，隨著醫(yī)學(xué)技術(shù)的飛速進步，所能獲取的信息越來越多，醫(yī)護人員面臨著“信息轟炸”。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以很好地幫助我們應(yīng)對這些問題。例如：
1)可以用于分析多個生理變量之間的關(guān)系，幫助研究其內(nèi)在的關(guān)系，或預(yù)測一些變量之間的關(guān)系：Perchiazzi在肺損傷和正常的豬容量控制機械通氣中，用ANN估計肺順應(yīng)性的變化，不需要中斷呼吸，與標準方法相比誤差很小。
2)結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可能從海量數(shù)據(jù)庫例如電子病歷系統(tǒng)中，發(fā)現(xiàn)一些尚未發(fā)現(xiàn)或尚無確切證據(jù)的關(guān)系與現(xiàn)象：Buchman 研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多元線形回歸兩種方法，用病人的基本資料、藥物治療差異和生理指標的變化預(yù)測在ICU延遲(>7天)。
3)信號處理：Ortolani等利用EEG的13個參數(shù)輸入ANN，自行設(shè)計的麻醉深度指數(shù)NED0-100作為輸出，比較NED與BIS之間有很好的相關(guān)性;
4)干擾信號的自動區(qū)分檢測：Jeleazcov C等利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)分麻醉中和后檢測到的EEG信號中的假信號，是傳統(tǒng)EEG噪音檢測方法的1.39-1.89倍。
5)各種臨床狀況的預(yù)測：Laffey用ANN預(yù)測肌肉松弛藥的殘留，發(fā)現(xiàn)明顯優(yōu)于醫(yī)生的評估，還有用于預(yù)測propfol劑量個體差異的，預(yù)測術(shù)后惡心、嘔吐，預(yù)測全麻后PACU停留時間，預(yù)測ICU死亡率等較多的研究。
6)單獨或結(jié)合其他人工智能技術(shù)進行麻醉閉環(huán)控制：Huang等在全憑異丙酚靜脈麻醉中，利用聽覺誘發(fā)電位確定麻醉深度，結(jié)合異丙酚靶控輸注效應(yīng)室濃度訓(xùn)練ANN區(qū)分有反應(yīng)和無反應(yīng)者，對ANN判斷的麻醉水平再用基于心率、血壓的模糊邏輯控制調(diào)整，結(jié)合應(yīng)對意外干擾的安全機制。
隨著ANN新的理論、技術(shù)、方法的不斷涌現(xiàn)，其模仿人智能的程度不斷提升，已經(jīng)在諸如專家系統(tǒng)、植入系統(tǒng)(embedded systems)、數(shù)據(jù)挖掘、多智能體系統(tǒng)、財金工程、生物信息學(xué)、無線通訊、制造業(yè)等領(lǐng)域得到了很多商業(yè)化的應(yīng)用。在醫(yī)學(xué)特別是麻醉、危重醫(yī)學(xué)的應(yīng)用研究尚不多，商業(yè)化應(yīng)用更是鮮見。但在圍術(shù)期和重癥監(jiān)護與治療階段，需要獲取大量的信息，既有純數(shù)據(jù)、又有生物信號、圖像、文字等，既有數(shù)字化確定的信息，又有不確定和模糊的表訴，既有靜態(tài)的，又有動態(tài)的，既有具有共性的征象，又有個體差異，客觀上為新技術(shù)的應(yīng)用提供了寬闊的舞臺。將可以在信號處理、基于動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動的輔助決策專家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘、各種臨床狀況的預(yù)測、智能化床旁監(jiān)護、遠程醫(yī)療與教學(xué)、醫(yī)療機器人等各方面運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和其他人工智能技術(shù)，幫助忙碌的醫(yī)護人員更有效、安全、經(jīng)濟地為病人服務(wù)。
計算機在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用論文篇二：《計算機輔助教學(xué)在醫(yī)學(xué)形態(tài)學(xué)科中的應(yīng)用》
摘要：就計算機輔助教學(xué)在解剖學(xué)、組織學(xué)、病理學(xué)、微生物學(xué)中的教學(xué)應(yīng)用進行探討，論述了計算機輔助教學(xué)在醫(yī)學(xué)形態(tài)學(xué)科中理論教學(xué)、實驗教學(xué)及考試中的應(yīng)用。
關(guān)鍵詞：醫(yī)學(xué);形態(tài)學(xué)科;CAI
計算機輔助教學(xué)(CAI)系統(tǒng)是以計算機系統(tǒng)作為媒體，以人機交互方式向?qū)W生傳播相應(yīng)的教學(xué)內(nèi)容以達到預(yù)期教學(xué)目標的一種教學(xué)手段。這項技術(shù)為傳統(tǒng)教學(xué)注入了新的生機，為教學(xué)改革和跨世紀醫(yī)學(xué)人才的培養(yǎng)提供了一個全新的思想和理念，開創(chuàng)了教育、教學(xué)新格局[1]。
醫(yī)學(xué)基礎(chǔ)課程中諸多的形態(tài)學(xué)科，如解剖學(xué)、組織學(xué)、病理學(xué)、微生物學(xué)等，在傳統(tǒng)的教學(xué)中需用掛圖、標本、光學(xué)顯微鏡等工具進行輔助教學(xué)，但這些工具占有空間大，難以保管，易耗損，且教學(xué)效果是平面的。隨著計算機技術(shù)的迅猛發(fā)展，CAI應(yīng)運而生，已被越來越多地應(yīng)用于醫(yī)學(xué)形態(tài)學(xué)科的各種教學(xué)活動中。與傳統(tǒng)的課堂教學(xué)相比，CAI有如下的優(yōu)勢：①利用視聽等媒體，可將傳統(tǒng)的課堂教學(xué)中難以表達的抽象過程、抽象概念和大型實驗通過圖形、圖像技術(shù)直觀、形象、立體、動態(tài)地表現(xiàn)出來，尤其對一些動態(tài)過程的演示，有助于學(xué)生對教學(xué)內(nèi)容的理解。②CAI課件在程序的控制下具有對學(xué)生反應(yīng)作出反饋的能力，教師能根據(jù)學(xué)生掌握知識的情況，隨時調(diào)整進度，重復(fù)或跳過某段內(nèi)容，根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，選擇學(xué)習(xí)的起點，按學(xué)生認為最適當(dāng)?shù)姆绞胶瓦M度進行學(xué)習(xí)。學(xué)生在操作中通過人機對話進行自我學(xué)習(xí)、自我檢查、自我評價、復(fù)習(xí)補漏、安排學(xué)習(xí)進度，從而使不同水平、不同層次的學(xué)生都可得到幫助和提高，真正做到因材施教[2]。③變“滿堂灌”為一人一機直接交流。通過計算機提出問題，分析問題，引導(dǎo)學(xué)生遵循教學(xué)規(guī)律，循序漸進掌握所學(xué)內(nèi)容，通過舉一反三使學(xué)生建立清晰、完整的概念，變被動學(xué)習(xí)為主動學(xué)習(xí)。利用CAI充分調(diào)動學(xué)生學(xué)習(xí)的主動性和靈活性，對培養(yǎng)學(xué)生的自學(xué)能力，改進學(xué)習(xí)方法，掌握獲取知識的技能有著積極的意義。④ CAI的引入，學(xué)生可以根據(jù)自身愛好、個人的興趣與特長進行個性化學(xué)習(xí)。學(xué)生通過計算機做習(xí)題，達到鞏固知識的目的，同時也減輕了教師課后輔導(dǎo)答疑和批改作業(yè)的壓力，還能使黑板上無法實施的某些教學(xué)內(nèi)容得以順利完成，從而為高質(zhì)量教學(xué)提供保證一。⑤CAI可以存儲大量信息，可實現(xiàn)隨時調(diào)用和查找有關(guān)文獻，從而提高學(xué)生的綜合能力[4]。
l CAI在理論教學(xué)中的應(yīng)用
1.1 在組織胚胎學(xué)教學(xué)中的應(yīng)用
傳統(tǒng)的組織學(xué)與胚胎學(xué)教學(xué)內(nèi)容具有結(jié)構(gòu)微細、平面圖像、狀態(tài)靜止和局部顯示等特點，教師講解起來費勁，而CAI課件的引入，使得教學(xué)內(nèi)容生動形象，動態(tài)的文本、圖像、動畫、圖表、圖示等通過人機對話向?qū)W生傳輸知識，從而達到傳統(tǒng)課堂教學(xué)達不到的效果。CAI將各種適合于組織胚胎學(xué)教學(xué)的圖片、光電鏡照片、模式圖等等，整理成圖片資料，然后將文字稿與圖片稿進行有機串聯(lián)、編排。按教學(xué)各章節(jié)制作成形象生動的計算機教學(xué)課件，從而可節(jié)省課堂教學(xué)時間，使教師有更多的精力用于講清、講透重點難點，提高課堂教學(xué)效果[5]。
1.2 在醫(yī)學(xué)寄生蟲學(xué)教學(xué)中的應(yīng)用
傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)寄生蟲學(xué)教學(xué)模式，主要是教師根據(jù)教材內(nèi)容用圖表、標本來講授寄生蟲的形態(tài)、生活史、致病作用、實驗診斷、流行與防治等知識，這些抽象的基礎(chǔ)理論往往使學(xué)生感到枯燥乏味，特別是講到各論時，學(xué)生更容易將生活史相似的寄生蟲互相混淆，復(fù)習(xí)時倍感難記，在很大程度上影響了學(xué)習(xí)效果。而利用多媒體課件進行教學(xué)，讓學(xué)生在接受文字、圖像、聲音等多種信號刺激的同時，又動用各種感官，做到眼到、耳到、手到、心到，從而提高學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性。由于使用CAI課件教學(xué)，課堂信息量大，重點突出，教師既能方便地調(diào)用各種素材有效地組織教學(xué)，又能很方便地幫助學(xué)生進行歸納比較。通過CAI教學(xué)，學(xué)生很容易把握寄生蟲學(xué)的框架，并能將知識體系進行橫向和縱向聯(lián)系，理順學(xué)習(xí)思路_6j。
1.3 在病理學(xué)教學(xué)中的應(yīng)用
在以往的教學(xué)中，病理學(xué)只能采用掛圖、錄像、幻燈、標本等方法輔助教學(xué)。而利用CAI，則可以采用簡要的文字、色彩鮮艷清晰規(guī)范的圖片，栩栩如生的圖像照片，各種真實的運動圖像等方式，使病理學(xué)中許多枯燥的、單調(diào)的、抽象的內(nèi)容轉(zhuǎn)變?yōu)橐巳藙俚?、生動形象的、易學(xué)易記的信息，從而有效提高了教學(xué)效率，改善了教學(xué)環(huán)境，節(jié)約了教育資源[7]。
1.4 在解剖學(xué)教學(xué)中的應(yīng)用
解剖學(xué)是一門重要的形態(tài)學(xué)科，教學(xué)上對形象化要求很高。CAI能解決解剖學(xué)教學(xué)中內(nèi)容抽象、復(fù)雜，實驗標本少，易損壞，標本缺乏整體觀等方面的不足。CAI的應(yīng)用調(diào)動了學(xué)生的多器官學(xué)習(xí)，使其學(xué)習(xí)效率得以提高[8]。應(yīng)用CAI，將靜態(tài)的傳統(tǒng)教學(xué)變?yōu)閯討B(tài)直觀教學(xué)，通過提供交互式的學(xué)習(xí)環(huán)境，而優(yōu)化教學(xué)環(huán)境，充分發(fā)揮學(xué)生學(xué)習(xí)解剖學(xué)的主動性、積極性和創(chuàng)造性，為解剖學(xué)教師提供了形象的豐富多彩的表達方式，從而利于解剖教學(xué)中的重點和難點突破，提高教學(xué)質(zhì)量[9-10]。
2 在醫(yī)學(xué)形態(tài)學(xué)科實驗教學(xué)中的應(yīng)用
醫(yī)學(xué)基礎(chǔ)課程中有許多形態(tài)學(xué)科需用光學(xué)顯微鏡觀察，如組織學(xué)、病理學(xué)、微生物學(xué)等。通過光學(xué)顯微鏡觀察微細結(jié)構(gòu)，要求學(xué)生掌握人體IE常組織結(jié)構(gòu)，病理狀態(tài)的改變，病原體形態(tài)特征。這些實驗內(nèi)容繁多，結(jié)構(gòu)微細，肉眼看不到、摸不著，學(xué)生在理論學(xué)習(xí)中感到十分抽象，難以理解，教師教學(xué)時也費時費力。通過實驗課形象化的教學(xué)，可使學(xué)生加強理解，深化記憶。但在實驗教學(xué)中，受到條件限制，形象化一直是一個難點。傳統(tǒng)的實驗教學(xué)，教師利用掛圖、幻燈等教具進行講解，往往在圖形上顯得生硬、呆板，與學(xué)生鏡下觀察的切片不完全一致，產(chǎn)生兩像分離，教學(xué)指導(dǎo)性差，使得大多數(shù)學(xué)生在學(xué)習(xí)中存在著一定的障礙，往往在顯微鏡下找不到需要觀察的東西，幾乎都需要在教師的幫助下才能準確地找到結(jié)構(gòu)。學(xué)生實驗效率不高，花費很多時間，常常為不能觀察到典型結(jié)構(gòu)而感嘆——理論與實際相差太遠[11]。將CAI引入實驗教學(xué)，學(xué)生在彩色電視機中觀察到的圖像，均取景于需學(xué)生獨立觀察的切片，不僅直觀、逼真、清晰，而且伴有相應(yīng)的文字說明及詳細的講解錄音，從而提高了實驗效果。
CAI將圖像、文字、聲音融為一體，使學(xué)生通過多種感官獲取相關(guān)信息，并能獨立、準確地找到需要觀察的結(jié)構(gòu)。另外，在實驗指導(dǎo)過程中，教師要尋找結(jié)構(gòu)、更換物鏡、切片等將不可避免地耗費一些時間。采用計算機技術(shù)可使操作簡單快捷，省去了尋找結(jié)構(gòu)，更換物鏡等操作，使實驗中的指導(dǎo)時間大大縮短;同時切片圖像儲存在計算機中，可以隨時調(diào)用、查看，反復(fù)觀察、辨析。計算機技術(shù)還可豐富實驗教學(xué)內(nèi)容，將那些結(jié)構(gòu)相似、容易混淆的器官如輸尿管、輸精管與輸卵管等結(jié)構(gòu)拼放在同一屏幕上，進行圖像對比，比較它們的異同，這是傳統(tǒng)實驗教學(xué)手段無法比擬的。這種授課方式表現(xiàn)力強，學(xué)生思想集中，興趣提高，大大強化了學(xué)生對知識的理解和記憶[12]。CAI可解決傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)教育解剖學(xué)實習(xí)過程中學(xué)生多、尸體標本少的矛盾，并且通過循序漸進、層層展開的方法，最大限度地調(diào)動學(xué)生積極思維，從而提高學(xué)生分析問題、解決問題的能力[13]。
3 在醫(yī)學(xué)形態(tài)學(xué)科考試、考核中的應(yīng)用
在解剖標本考試中采用多媒體技術(shù)的優(yōu)點：進行考前輔導(dǎo)時，教師利用課件中形象生動、信息量大的內(nèi)容，使學(xué)生在短時間內(nèi)能夠復(fù)習(xí)到各大系統(tǒng)的主要和重點內(nèi)容，從而加深學(xué)生對課本上理論知識的理解和記憶，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效果和學(xué)習(xí)成績;號試用的標本和模型是經(jīng)過精心挑選的，減少了標本之間的差異，從而統(tǒng)一了考試標準，因而對每個考生來說，條件都是相同的;節(jié)省了標本模型，減少了破損浪費，增強了試題的保密性，便于建立試題庫;減輕了勞動強度，提高了工作效率。由于多媒體具有面清晰、色彩逼真、易于剪輯、檢索方便等特點，采用此方法進行考試，可以明顯地提高考試的可信度和有效度。它出題標準統(tǒng)一，考試時間相等，答案明確一致，避免了評分上的主觀因素。同時還可以增減考題數(shù)，擴大取樣范圍，拓寬覆蓋面，便于教師多層次、多角度提出問題，從而全面體現(xiàn)教學(xué)大綱和教材的要求。
在組織胚胎學(xué)考試中的應(yīng)用。多媒體技術(shù)能明確表達主考者的意圖，可使考核內(nèi)容更廣泛，并可考查一些細微的結(jié)構(gòu)。
傳統(tǒng)考試中所考的內(nèi)容僅能用嵌在目鏡上的指針指出，指針只能標出方位，而不能標出范圍，所以傳統(tǒng)考試方法往往不能考查學(xué)生必須掌握的一些較精細的結(jié)構(gòu)。而采用計算機技術(shù)后，用虛線把所考的部分圈出，這樣學(xué)生就能明確考題的目標，避免誤答，因而能實際反映出學(xué)生的知識水平。利用多媒體技術(shù)亦可使考核內(nèi)容更廣泛，考試結(jié)果更準確。在傳統(tǒng)考試進程中如果有學(xué)生不小心移動了指針，就可能造成后面的學(xué)生誤答，從而影響了答題的準確性。采用計算機技術(shù)進行組胚實驗考試可杜絕這種誤差，使考試結(jié)果更準確，可比性更強。利用計算機進行組胚實驗考試，還可按難易程度進行分類、歸檔，使考試難易程度易于控制;使各批學(xué)生分數(shù)可比性更強，考試結(jié)果更客觀、更準確。
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計算機的應(yīng)用論文：《試談高校計算機應(yīng)用技術(shù)》
【摘要】本文總結(jié)了當(dāng)前校園網(wǎng)絡(luò)安全存在的主要問題，并對其成因進行了具體分析，并提出了有效的改進措施，期望本文研究能夠有效提高校園網(wǎng)絡(luò)安全水平。
【關(guān)鍵詞】校園網(wǎng)絡(luò);安全問題;對策
隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和推廣，網(wǎng)絡(luò)逐漸成為人們生產(chǎn)生活中不可或缺的工具，網(wǎng)絡(luò)也改變了傳統(tǒng)校園教學(xué)和管理模式，在學(xué)校各個領(lǐng)域得到了深入推廣和普及。同時，在校園網(wǎng)絡(luò)快速普及的過程中，校園網(wǎng)絡(luò)安全問題也受到了越來越多人的注意。如今，校園網(wǎng)絡(luò)安全直接對學(xué)校正常教學(xué)活動和管理工作產(chǎn)生了嚴重威脅，它可以造成巨大的經(jīng)濟損失和難以挽回的損害，可以說，提高校園網(wǎng)絡(luò)安全是當(dāng)前教育部門必須認真面對的問題，而針對校園網(wǎng)絡(luò)安全問題提出有效應(yīng)對措施，無疑具有十分重要的現(xiàn)實意義。
1、當(dāng)前校園網(wǎng)絡(luò)主要安全問題
當(dāng)前，學(xué)校計算機網(wǎng)絡(luò)主要安全問題可以分為兩類，一類是對網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生威脅的安全，包括對網(wǎng)絡(luò)信道、網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)以及網(wǎng)絡(luò)功能進行攻擊和損害;另一類是網(wǎng)絡(luò)信息泄密、竊取等，例如非法盜用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、惡意入侵非授權(quán)網(wǎng)站等。這兩類網(wǎng)絡(luò)安全問題都會產(chǎn)生嚴重的后果。
1.1網(wǎng)絡(luò)自身安全問題
1.1.1網(wǎng)絡(luò)物理設(shè)備的安全
網(wǎng)絡(luò)物理設(shè)備安全是指外力因素對網(wǎng)絡(luò)的破壞和影響，例如火災(zāi)、山體滑坡、水災(zāi)、設(shè)備失盜、線路破損以及天氣因素影響等，都會對網(wǎng)絡(luò)正常運轉(zhuǎn)產(chǎn)生致命威脅。這也是網(wǎng)絡(luò)安全需要認真面對的問題。在校園局域網(wǎng)內(nèi)，由于網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域相對較小，只要指定完善的安全管理制度，做好安全防范措施，就能夠有效提高網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和機房的安全水平。
1.1.2軟件系統(tǒng)平臺的安全
系統(tǒng)安全，是指網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)正常運轉(zhuǎn)的可靠性。目前，尚沒有絕對安全的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可用，但是我們針對現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進行升級改造，提高其安全配置和防范登記，加強網(wǎng)絡(luò)使用規(guī)范等來提高網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全性。因此，首先要選擇最可靠的運行系統(tǒng)，其次要嚴格規(guī)范網(wǎng)絡(luò)使用行為，保證一切操作符合安全管理制度規(guī)定;最后要針對網(wǎng)絡(luò)使用者操作權(quán)限加強管理，合理分配不同用戶的操作權(quán)限，將人為操作失誤控制在最低水平。
1.2網(wǎng)絡(luò)中信息的安全
1.2.1不良信息威脅
借助互聯(lián)網(wǎng)便捷的信息傳播功能，不健康信息可以在網(wǎng)絡(luò)上大肆蔓延，嚴重污染網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。例如各種黃色、暴力和成人不良信息影響青少年健康成長的案例時有發(fā)生。雖然政府部門對此制定了嚴格的管理辦法，但是依然諸多安全隱患，對青少年的成長造成了巨大的威脅。
1.2.2計算機病毒
計算機病毒是互聯(lián)網(wǎng)的主要敵人。病毒傳播途徑和方式十分多樣化，例如可以通過數(shù)據(jù)下載、電子郵件、網(wǎng)頁等方式傳播和擴散，使得電腦病毒防不勝防。隨著科技的不斷進步，計算機病毒的傳播方式也在不斷發(fā)生變化，其的防范技術(shù)要求日益提高。任何信息工具和電腦配件都可能成為病毒傳播和寄生對象——互聯(lián)網(wǎng)、U盤、光盤等，傳統(tǒng)的病毒防范技術(shù)已難以有效控制病毒的擴散和蔓延。
1.2.3應(yīng)用系統(tǒng)的安全
應(yīng)用系統(tǒng)的安全涉及面很廣，以目前Intemet上應(yīng)用最為廣泛的E-mail系統(tǒng)來說，其解決方案有幾十種，但其系統(tǒng)內(nèi)部的編碼甚至編譯器導(dǎo)致的BUG是很少有人能夠發(fā)現(xiàn)的，因此一套詳盡的測試軟件是必須的。但是應(yīng)用系統(tǒng)是不斷發(fā)展且應(yīng)用類型是不斷增加的，其結(jié)果是安全漏洞也是不斷增加且隱藏越來越深。因此，保證應(yīng)用系統(tǒng)的安全也是一個隨網(wǎng)絡(luò)發(fā)展不斷完善的過程。
應(yīng)用的安全性涉及到信息、數(shù)據(jù)的安全性：信息的安全性涉及到機密信息泄露、未經(jīng)授權(quán)的訪問、破壞信息完整性、假冒、破壞系統(tǒng)的可用性等。對于有些特別重要的信息需要對內(nèi)部進行保密的(比如學(xué)校學(xué)生成績、學(xué)生檔案、教師檔案、學(xué)校財務(wù)等重要信息)可以考慮在應(yīng)用級進行加密。
1.2.4加強網(wǎng)絡(luò)安全管理
加強管理是提高網(wǎng)絡(luò)安全性主要手段和途徑。當(dāng)前，不少互聯(lián)網(wǎng)用戶安全意識較弱，違反安全管理操作行為十分普遍，隨意將自己的登錄賬號和密碼給他人使用，或者在網(wǎng)絡(luò)上傳輸保密信息等，這些行為都增大的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險，稍有不慎即會造成嚴重的網(wǎng)絡(luò)安全事故。
網(wǎng)絡(luò)一旦遇到惡意攻擊或者其他安全威脅時，就不能進行安全評估和預(yù)警。同時，安全事故發(fā)生后，計算機也不能搜集和追蹤網(wǎng)絡(luò)黑客的攻擊路徑信息和數(shù)據(jù)，為開展網(wǎng)絡(luò)安全管理造成了巨大的困難。因此，在日常工作中要對站點訪問活動進行多層次的記錄，提高對非法訪問行為的識別度。要創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)安全管理制度，重新評估當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)安全形勢并制定行之有效的應(yīng)對措施，因此，最保險的做法是采取“制度+方案”的管理手段。
2、校園網(wǎng)絡(luò)安全對策
2.1網(wǎng)絡(luò)設(shè)備安全對策
首先要提高計算機網(wǎng)絡(luò)物理安全，這是最基本的工作要求，由于這類安全措施比較常見，本文不再贅述。
2.1.1環(huán)境安全
對系統(tǒng)所在環(huán)境的安全保護包括設(shè)備的防盜、電源保護如配制UPS電源，保證系統(tǒng)和設(shè)備的正常工作等等。
2.1.2媒體安全
包括媒體數(shù)據(jù)的安全及媒體本身的安全。在網(wǎng)絡(luò)的安全方面，主要考慮兩個層次，一是優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，二是整個網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全。
2.2網(wǎng)絡(luò)軟件系統(tǒng)平臺安全對策
2.2.1制訂嚴格的管理制度
用戶授權(quán)實施細則、口令及帳戶管理規(guī)范、權(quán)限管理制度。
2.2.2配備相應(yīng)的安全設(shè)備
在內(nèi)部網(wǎng)與外部網(wǎng)之間，設(shè)置防火墻實現(xiàn)內(nèi)外網(wǎng)的隔離與訪問控制是保護內(nèi)部網(wǎng)安全的最主要、最有效、最經(jīng)濟的措施之一。
2.3網(wǎng)絡(luò)中信息安全對策
由于在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，計算機病毒有不可估量的威脅性和破壞力，計算機病毒的防范是網(wǎng)絡(luò)安全性建設(shè)中重要的一環(huán)。具體而言，磁盤分區(qū)格式為NTFS，它的安全性比FAT32格式要好;安裝完操作系統(tǒng)后，要打好漏洞補丁;安裝好病毒防火墻，并且支持實時檢測的，同時要經(jīng)常升級病毒代碼庫;文件夾和磁盤的安全選項千萬不要開完全共享，都開只讀共享，可以在一定程度上防止網(wǎng)絡(luò)病毒的人侵;不要安裝來歷不明的程序，防止被木馬控制，不要輕易打開來歷不明的電子郵件;將重要的數(shù)據(jù)經(jīng)常備份，存放在安全的盤中或者是其他媒介中;對學(xué)校服務(wù)器的安全日志進行備份;經(jīng)常對各種資源采取備份，最便捷的方法就是錄制光盤;經(jīng)常對存貯設(shè)備進行常規(guī)檢查，盡可能早發(fā)現(xiàn)隱藏的問題。
3、結(jié)束語
總體而言，校園網(wǎng)絡(luò)安全管理工作是一項系統(tǒng)、艱巨的任務(wù)，不能將網(wǎng)絡(luò)安全寄托在單個殺毒軟件或者防火墻上，而是要綜合考慮網(wǎng)絡(luò)安全形勢，充分利用各種安全技術(shù)，打造一個多技術(shù)、高效安全的網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)，營造一個健康的校園網(wǎng)絡(luò)環(huán)境空間。
參考文獻
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