对于目标检测方向并不是特别熟悉，本文记录一下RCNN, fast-RCNN, faster-RCNN, mask-RCNN这4篇有关目标检测的论文笔记和学习心得。
R-CNN的意思就是Region based，主要思路就是根据一张图像，提取多个region，再将每个Region输入CNN来进行特征的提取。因此RCNN就可以分为 Region proposals , Feature extraction 两个主要部分，提取的特征就可以输入任意一个分类器来进行分类。 模型的流程图如下：
在训练的时候，首先使用的是已经训练好的CNN网络作为特征提取器，但是由于预训练是在分类数据集上，因此在应用到检测之前要做finetune。也就是说，为了将用ImageNet数据集训练的网络应用到新的任务（检测），新的数据集（region）上，作者将原来的CNN最后的1000类的fc层，更改为了 层， 代表待检测的物体的类别数。然后，对于所有的region，如果它和ground truth的重叠率大于，就认为是正类。 对于分类器的训练，作者发现选择多大的IoU来区分正类和负类非常关键。并且，对于每一类，都会训练一个分类器。
框的回归非常重要，在对每一个region proposal使用分类器进行打分评价之后，作者使用一个回归器来预测一个新的框作为结果。这个回归器使用的特征是从CNN中提取的特征。回归器的训练中，输入是 region proposal 的 和ground truth的 ，目标是学习一种变换，使得region proposal通过该变换能够接近ground truth。同时，希望这种变换拥有尺度不变性，也就是说尺度变化的话，变换不会改变。 如下图所示，每一个regressor会学习一组参数，特征输入是pool 5的特征输出，拟合的目标是 。
Fast-RCNN 主要解决的问题是在RCNN中对于每一个region proposal都进行特征提取，会产生非常多的冗余计算，因此可以先对一张图像进行特征提取，再根据region proposal在相应的特征上进行划分得到对应region的特征（映射关系）。 这样便可以实现共享计算提高速度，但是与SPPnets不同，SPPnets在一副图像得到对应的特征后，从这张图像的特征上proposal对应的部分，采用空间金字塔池化，如下图：
RoI pooling的方法很简单，类似于空间金字塔pooling，它将proposal部分对应卷积层输出的特征（称之为RoI，因为用于做pooling的特征是 region of interest，也就是我们感兴趣的区域）划分成 块，然后对每一块求最大值，最终得到了一个 的特征图。可以看出，它只是空间金字塔pooling的一部分。 但是SPP-nets的空间金字塔也是可以求导的，那么它到底不好在哪里呢？因为当每一个RoI都可能来源于不同的图像的时候（R-CNN和SPPnets的训练策略是从一个batch的不同图像中，分别挑选一个proposal region），SPPNets的训练非常地低效，这种低效来源于在SPPnets的训练中，每个RoI的感受野都非常地大，很可能对应了原图的整个图像，因此，得到的特征也几乎对应了整张图像，所以输入的图像也就很大。 为了提高效率，Fast-RCNN首先选取 个图像，再从每个图像上选择 个RoI，这样的效率就比从每个图像提取一个RoI提高了 倍。
为了将分类和框回归结合起来，作者采用了多任务的loss，来进行联合的训练。具体来说就是将分类的loss和框回归的loss结合起来。网络的设计上非常直接，就是将RoI得到的特征接几个FC层后，分别接不同的输出层。对应于分类部分，特征会接一个softmax输出，用于分类，对于框回归部分，会接一个输出4维特征的输出层，然后分别计算loss，用于反向传播。loss的公式如下：
回归的target可以参考前面的R-CNN部分。
notes
为什么比fast还fast呢？主要原因是在这篇论文中提出了一个新的层：RPN（region proposal networks）用于替代之前的selective search。这个层还可以在GPU上运算来提高速度。 RPN的目的：
为了能够进行region proposal，作者使用了一个小的网络，在基础的卷积层输出的特征上进行滑动，这个网络输入大小为 ，输入后会映射（用 的卷积）为一个固定长度的特征向量，然后接两个并联的fc层（用 的卷积层代替），这两个fc层，一个为box-regressoin，一个为box-classification。如下图：
在每一个滑动窗口（可以参考 ），为了考虑到尽可能多的框的情况，作者设计了anchors来作为region proposal。anchors就是对于每一个滑动窗口的中心位置，在该位置对应的原图位置的基础上，按照不同的尺度，长宽比例框出 个不同的区域。然后根据这些anchors对应的原始图像位置以及区域，和ground truth，就可以给每一个滑动窗口的每一个anchor进行标记，也就是赋予label，满足一定条件标记为正类（比如和ground truth重叠大于一个值），一定条件为负类。对于正类，就可以根据ground truth和该anchor对应的原图的区域之间的变换关系（参考前面的R-CNN的框回归），得到回归器中的目标，用于训练。也就是论文中的loss function部分：
自然地，也就要求RPN的两个并联的FC层一个输出2k个值用于表示这k个anchor对应的区域的正类，负类的概率，另一个输出4k个值，用于表示框回归的变换的预测值。
对于整个网络的训练，作者采用了一种叫做 4-step Alternating Training 的方法。具体可以参考论文。
与之前的检测任务稍有不同，mask r-cnn的任务是做instance segmentation。因此，它需要对每一个像素点进行分类。 与Faster R-CNN不同，Faster R-CNN对每一个候选框产生两个输出，一个是类别，一个是bounding box的offset。Mask R-CNN新增加了一个输出，作为物体的mask。这个mask类似于ps中的蒙版。
与Faster R-CNN类似的是，Mask R-CNN同样采用RPN来进行Region Proposal。但是在之后，对于每一个RoI，mask r-cnn还输出了一个二值化的mask。
不像类别，框回归，输出都可以是一个向量，mask必须保持一定的空间信息。因此，作者采用FCN来从每个RoI中预测一个 的mask。
由于属于像素级别的预测问题，就需要RoI能够在进行特征提取的时候保持住空间信息，至少在像素级别上能够对应起来。因此，传统的取最大值的方法就显得不合适。 RoI Pooling，经历了两个量化的过程： 第一个：从roi proposal到feature map的映射过程。 第二个：从feature map划分成7*7的bin，每个bin使用max pooling。
为此，作者使用了RoIAlign。如下图
为了避免上面提到的量化过程
可以参考
作者使用ResNet作为基础的特征提取的网络。 对于预测类别，回归框，mask的网络使用如下图结构：
整体看完这几篇大佬的论文，虽说没有弄清楚每一个实现细节，但是大体上了解了算法的思路。可以看出，出发点都源于深度神经网络在特征提取上的卓越能力，因此一众大神试图将这种能力应用在检测问题中。从R-CNN中简单地用于特征提取，到为了提高速度减少计算的Fast R-CNN，再到为了将region proposal集成进入整个模型中，并且利用GPU加速的RPN，也就是Faster R-CNN。再到为了应用于instance segmentation任务中，设计的RoIAlign和mask。包括bounding box regression，pooling层的设计，训练方法的选择，loss的设计等等细节，无一不体现了大师们的思考和创造力。 可能在我们这些“拿来”者的眼中，这些方法都显得“理所应当”和巧妙，好用，但是，它们背后隐藏的选择和这些选择的思考却更值得我们学习。 以及，对待每一个问题，如何设计出合理的解决方案，以及方案的效率，通用性，更是应该我们努力的方向。
论文名称：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 从Alexnet提出后，作者等人思考如何利用卷积网络来完成检测任务，即输入一张图，实现图上目标的定位（目标在哪）和分类（目标是什么）两个目标，并最终完成了RCNN网络模型。 创新点： RCNN提出时，检测网络的执行思路还是脱胎于分类网络。也就是深度学习部分仅完成输入图像块的分类工作。那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断。 参考博客： 。 论文题目：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 该论文讨论了，CNN提取到的特征能够同时用于定位和分类两个任务。也就是在CNN提取到特征以后，在网络后端组织两组卷积或全连接层，一组用于实现定位，输出当前图像上目标的最小外接矩形框坐标，一组用于分类，输出当前图像上目标的类别信息。也是以此为起点，检测网络出现基础主干网络(backbone)+分类头或回归头（定位头）的网络设计模式雏形。 创新点： 在这篇论文中还有两个比较有意思的点，一是作者认为全连接层其实质实现的操作和1x1的卷积是类似的，而且用1x1的卷积核还可以避免FC对输入特征尺寸的限制，那用1x1卷积来替换FC层，是否可行呢？作者在测试时通过将全连接层替换为1x1卷积核证明是可行的；二是提出了offset max-pooling，也就是对池化层输入特征不能整除的情况，通过进行滑动池化并将不同的池化层传递给后续网络层来提高效果。另外作者在论文里提到他的用法是先基于主干网络+分类头训练，然后切换分类头为回归头，再训练回归头的参数，最终完成整个网络的训练。图像的输入作者采用的是直接在输入图上利用卷积核划窗。然后在指定的每个网络层上回归目标的尺度和空间位置。 参考博客： 论文题目：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 既然CNN网络提取的特征可以直接用于检测任务（定位+分类），作者就尝试将目标框（可能包含目标的最小外包矩形框）提取任务放到CNN中进行。也就是直接通过网络完成输入图像上目标的定位工作。 创新点： 本文作者通过将物体检测问题定义为输出多个bounding box的回归问题. 同时每个bounding box会输出关于是否包含目标物体的置信度, 使得模型更加紧凑和高效。先通过聚类获得图像中可能有目标的位置聚类中心，（800个anchor box）然后学习预测不考虑目标类别的二分类网络，背景or前景。用到了多尺度下的检测。 参考博客： 论文题目：DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 本文完成的工作与第三篇类似，都是对目标框提取算法的优化方案，区别是本文首先采用自底而上的方案来提取图像上的疑似目标框，然后再利用CNN网络提取特征对目标框进行是否为前景区域的排序；而第三篇为直接利用CNN网络来回归图像上可能的目标位置。创新点： 本文作者想通过CNN学习输入图像的特征，从而实现对输入网络目标框是否为真实目标的情况进行计算，量化每个输入框的包含目标的可能性值。 参考博客： 论文题目：AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 对检测网络的实现方案进行思考，之前的执行策略是，先确定输入图像中可能包含目标位置的矩形框，再对每个矩形框进行分类和回归从而确定目标的准确位置，参考RCNN。那么能否直接利用回归的思路从图像的四个角点，逐渐得到目标的最小外接矩形框和类别呢？ 创新点： 通过从图像的四个角点，逐步迭代的方式，每次计算一个缩小的方向，并缩小指定的距离来使得逐渐逼近目标。作者还提出了针对多目标情况的处理方式。 参考博客： 论文题目：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 如RCNN会将输入的目标图像块处理到同一尺寸再输入进CNN网络，在处理过程中就造成了图像块信息的损失。在实际的场景中，输入网络的目标尺寸很难统一，而网络最后的全连接层又要求输入的特征信息为统一维度的向量。作者就尝试进行不同尺寸CNN网络提取到的特征维度进行统一。创新点： 作者提出的SPPnet中，通过使用特征金字塔池化来使得最后的卷积层输出结果可以统一到全连接层需要的尺寸，在训练的时候，池化的操作还是通过滑动窗口完成的，池化的核宽高及步长通过当前层的特征图的宽高计算得到。原论文中的特征金字塔池化操作图示如下。 参考博客 ： 论文题目：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： 既然第三篇论文multibox算法提出了可以用CNN来实现输入图像中待检测目标的定位，本文作者就尝试增加一些训练时的方法技巧来提高CNN网络最终的定位精度。创新点： 作者通过对输入网络的region进行一定的处理（通过数据增强，使得网络利用目标周围的上下文信息得到更精准的目标框）来增加网络对目标回归框的精度。具体的处理方式包括：扩大输入目标的标签包围框、取输入目标的标签中包围框的一部分等并对不同区域分别回归位置，使得网络对目标的边界更加敏感。这种操作丰富了输入目标的多样性，从而提高了回归框的精度。 参考博客 ： 论文题目：Fast-RCNN 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： RCNN中的CNN每输入一个图像块就要执行一次前向计算，这显然是非常耗时的，那么如何优化这部分呢？ 创新点： 作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用Selective Search算法得到的目标框映射到特征图上，避免了特征的重复提取。 参考博客 ： 论文题目：DeepProposal: Hunting Objects by Cascading Deep Convolutional Layers 提出时间：2015年 论文地址： 主要针对的问题： 本文的作者观察到CNN可以提取到很棒的对输入图像进行表征的论文，作者尝试通过实验来对CNN网络不同层所产生的特征的作用和情况进行讨论和解析。 创新点： 作者在不同的激活层上以滑动窗口的方式生成了假设，并表明最终的卷积层可以以较高的查全率找到感兴趣的对象，但是由于特征图的粗糙性，定位性很差。相反，网络的第一层可以更好地定位感兴趣的对象，但召回率降低。 论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 提出时间：2015年NIPS 论文地址： 主要针对的问题： 由multibox（第三篇）和DeepBox（第四篇）等论文，我们知道，用CNN可以生成目标待检测框，并判定当前框为目标的概率，那能否将该模型整合到目标检测的模型中，从而实现真正输入端为图像，输出为最终检测结果的，全部依赖CNN完成的检测系统呢？ 创新点： 将当前输入图目标框提取整合到了检测网络中，依赖一个小的目标框提取网络RPN来替代Selective Search算法，从而实现真正的端到端检测算法。 参考博客 ：
原文： Ren S, He K, Girshick R, et al. Faster R-CNN: towards real-time object detection with region proposal networks[C]// International Conference on Neural Information Processing Systems. MIT Press, 2015:91-99.
译文参考： Faster R-CNN论文翻译——中英文对照
目标检测网络依赖于Region Proposal算法假设目标位置，通过引入Region Proposal（网络RPN），与检测网络共享全图像卷积特征，使得Region Proposals的成本近乎为零。
如下图所示，图a采用的是图像金子塔（Pyramids Of Images）方法；图b采用的是滤波器金字塔（Pyramids Of Filters）方法；图c引入“锚”盒（"Anchor" Boxes）这一概念作为多尺度和长宽比的参考，其可看作回归参考金字塔（Pyramids Of Regression References）方法，该方法可避免枚举图像、多尺度滤波器和长宽比。
为了将RPN与Fast R-CNN相结合，本文提出了一种新的训练策略：在region proposal任务和目标检测任务之间交替进行微调，同时保持proposals的固定。该方案能够快速收敛，两个任务之间并共享具有卷积特征的统一网络。
Faster R-CNN由两个模块组成：
RPN以任意大小的图像作为输入，输出一组矩形的目标proposals，每个proposals都有一个目标得分。在实验中，假设两个网络（RPN和Fast R-CNN）共享一组共同的卷积层，并研究了具有5个共享卷积层的 Zeiler和Fergus模型（ZF） ，以及具有13个共享卷积层的 Simonyan和Zisserman模型（VGG-16） 。
为了生成region proposals，对最后的共享卷积层输出的卷积特征图谱使用一个小网络。该网络以卷积特征图谱的 空间窗口作为输入，且每个滑动窗口映射到一个低维特征，所有空间位置共享全连接层。
该低维特征作为两个子全连接层———边界框回归层（box-regression layer, reg）和边界框分类层（box-classification layer, cls）的输入，其卷积核均为 大小。
对于每个滑动窗口位置，可同时预测多个region proposals，最大region proposals数为 。因此，reg层具有 个输出，用于编码k个边界框的坐标；cls层具有 个得分，用于估计每个proposal是目标或不是目标的概率。
Anchors：k个proposals相对于 个参考框是参数化形式。
anchor位于滑动窗口的中心，并与尺度和长宽比相关。默认情况，使用3个尺度和3个长宽比，在每个滑动位置产生 个anchors。对于大小为 的卷积特征图谱，共产生 个anchors。
基于anchor的方法建立在anchors金字塔（pyramid of anchors）上，参考多尺度和长宽比的anchor盒来分类和回归边界框，用于解决多尺度和多长宽比问题。
为了训练RPN，为每个anchor分配一个二值标签。
正标签：
负标签：IoU值低于。
对Fast R-CNN中的多任务损失进行最小化。图像的损失函数为：
其中， 是mini-batch数据中anchor的索引， 是第i个anchor作为目标的预测概率。若anchor为正标签，真值 ；反之， 。 是表示预测边界框4个参数化坐标的向量， 是正真值框的向量。分类损失 为两个类别的对数损失；回归损失 ，其中 为在 Fast R-CNN 一文中定义的鲁棒损失函数（平滑 ）。 表示回归损失仅对正anchor激活，否则被禁用（ ）。cls和rge层的输出分别由 和 组成。该两项使用 和 进行标准化，并使用平衡参数 加权处理。等式中cls项根据mini-batch的大小进行归一化，而reg项根据anchor位置的数据进行归一化。默认情况下， 从而使得cls和reg项的权重大致相等。
对于边界框回归，采用 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 一文中的4个坐标参数化方法：
其中， 和 表示边界框的中心坐标及其宽和高。变量 和 分别表示预测边界框、anchor和真值框。
采样策略：以图像为中心。
在图像中随机采样256个anchors，用于mini-batch数据中损失函数的计算，正负样本的比例为 。
从标准差为的零均值高斯分布中提取权重来随机初始化所有的新网络层，而共享卷积层通过预训练ImageNet分类模型来初始化。同时，调整ZF网络的所有网络层，以及VGG网络的conv3_1之上的网络，用于节省内存的使用。对于60k的mini-batch数据，学习率为；对于PASCAL VOC数据集中的20k的mini-bacth数据，学习率为。随机梯度下降算法的动量设置为，重量衰减率为。
训练具有共享特征网络的三个方法：
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文献综述是对某一方面的专题搜集大量情报资料后经综合分析而写成的一种学术论文，它是科学文献的一种。格式与写法文献综述的格式与一般研究性论文的格式有所不同。这是因为研究性的论文注重研究的方法和结果，特别是阳性结果，而文献综述要求向读者介绍与主题有关的详细资料、动态、进展、展望以及对以上方面的评述。因此文献综述的格式相对多样，但总的来说，一般都包含以下四部分:即前言、主题、总结和参考文献。撰写文献综述时可按这四部分拟写提纲，在根据提纲进行撰写工。前言部分，主要是说明写作的目的，介绍有关的概念及定义以及综述的范围，扼要说明有关主题的现状或争论焦点，使读者对全文要叙述的问题有一个初步的轮廓。主题部分，是综述的主体，其写法多样，没有固定的格式。可按年代顺序综述，也可按不同的问题进行综述，还可按不同的观点进行比较综述，不管用那一种格式综述，都要将所搜集到的文献资料归纳、整理及分析比较，阐明有关主题的历史背景、现状和发展方向，以及对这些问题的评述，主题部分应特别注意代表性强、具有科学性和创造性的文献引用和评述。总结部分，与研究性论文的小结有些类似，将全文主题进行扼要总结，对所综述的主题有研究的作者，最好能提出自己的见解。参考文献虽然放在文末，但却是文献综述的重要组成部分。因为它不仅表示对被引用文献作者的尊重及引用文献的依据，而且为读者深入探讨有关问题提供了文献查找线索。因此，应认真对待。参考文献的编排应条目清楚，查找方便，内容准确无误。关于参考文献的使用方法，录著项目及格式与研究论文相同，不再重复。
你文献综述具体准备往哪个方向写，题目老师同意了没，具体有要求要求，需要多少字呢？你可以告诉我具体的排版格式要求，文献综述想写好，先要在图书馆找好相关资料，确定好题目与写作方向。老师同意后在下笔，还有什么不了解的可以直接问我，希望可以帮到你，祝写作过程顺利。 如何做文献综述首先需要将“文献综述（ Literature Review) ”与“背景描述 (Background Description) ”区分开来。我们在选择研究问题的时候，需要了解该问题产生的背景和来龙去脉，如“中国半导体产业的发展历程”、“国外政府发展半导体产业的政策和问题”等等，这些内容属于“背景描述”，关注的是现实层面的问题，严格讲不是“文献综述”。“文献综述”是对学术观点和理论方法的整理。其次，文献综述是评论性的（ Review 就是“评论”的意思），因此要带着作者本人批判的眼光 (critical thinking) 来归纳和评论文献，而不仅仅是相关领域学术研究的“堆砌”。评论的主线，要按照问题展开，也就是说，别的学者是如何看待和解决你提出的问题的，他们的方法和理论是否有什么缺陷？要是别的学者已经很完美地解决了你提出的问题，那就没有重复研究的必要了。清楚了文献综述的意涵，现在说说怎么做文献综述。虽说，尽可能广泛地收集资料是负责任的研究态度，但如果缺乏标准，就极易将人引入文献的泥沼。技巧一：瞄准主流。主流文献，如该领域的核心期刊、经典著作、专职部门的研究报告、重要化合物的观点和论述等，是做文献综述的“必修课”。而多数大众媒体上的相关报道或言论，虽然多少有点价值，但时间精力所限，可以从简。怎样摸清该领域的主流呢？建议从以下几条途径入手：一是图书馆的中外学术期刊，找到一两篇“经典”的文章后“顺藤摸瓜”，留意它们的参考文献。质量较高的学术文章，通常是不会忽略该领域的主流、经典文献的。二是利用学校图书馆的“中国期刊网”、“外文期刊数据库检索”和外文过刊阅览室，能够查到一些较为早期的经典文献。三是国家图书馆，有些上世纪七八十年代甚至更早出版的社科图书，学校图书馆往往没有收藏，但是国图却是一本不少（国内出版的所有图书都要送缴国家图书馆），不仅如此，国图还收藏了很多研究中国政治和政府的外文书籍，从互联网上可以轻松查询到。技巧二：随时整理，如对文献进行分类，记录文献信息和藏书地点。做博士论文的时间很长，有的文献看过了当时不一定有用，事后想起来却找不着了，所以有时记录是很有必要的。罗仆人就积累有一份研究中国政策过程的书单，还特别记录了图书分类号码和藏书地点。同时，对于特别重要的文献，不妨做一个读书笔记，摘录其中的重要观点和论述。这样一步一个脚印，到真正开始写论文时就积累了大量“干货”，可以随时享用。技巧三：要按照问题来组织文献综述。看过一些文献以后，我们有很强烈的愿望要把自己看到的东西都陈述出来，像“竹筒倒豆子”一样，洋洋洒洒，蔚为壮观。仿佛一定要向读者证明自己劳苦功高。我写过十多万字的文献综述，后来发觉真正有意义的不过数千字。文献综述就像是在文献的丛林中开辟道路，这条道路本来就是要指向我们所要解决的问题，当然是直线距离最短、最省事，但是一路上风景颇多，迷恋风景的人便往往绕行于迤逦的丛林中，反面“乱花渐欲迷人眼”，“曲径通幽”不知所终了。因此，在做文献综述时，头脑时刻要清醒：我要解决什么问题，人家是怎么解决问题的，说的有没有道理，就行了。你的午间新闻方面方面文献综述具体准备往哪个方向写，题目老师同意了没，具体有要求要求，需要多少字呢？你可以告诉我具体的排版格式要求，文献综述想写好，先要在图书馆找好相关资料，确定好题目与写作方向。老师同意后在下笔，还有什么不了解的可以直接问我，希望可以帮到你，祝写作过程顺利。三、如何撰写开题报告问题清楚了，文献综述也做过了，开题报告便呼之欲出。事实也是如此，一个清晰的问题，往往已经隐含着论文的基本结论；对现有文献的缺点的评论，也基本暗含着改进的方向。开题报告就是要把这些暗含的结论、论证结论的逻辑推理，清楚地展现出来。写开题报告的目的，是要请老师和专家帮我们判断一下：这个问题有没有研究价值、这个研究方法有没有可能奏效、这个论证逻辑有没有明显缺陷。因此，开题报告的主要内容，就要按照“研究目的和意义”、“文献综述和理论空间”、“基本论点和研究方法”、“资料收集方法和工作步骤”这样几个方面展开。其中，“基本论点和研究方法”是重点，许多人往往花费大量笔墨铺陈文献综述，但一谈到自己的研究方法时但寥寥数语、一掠而过。这样的话，评审老师怎么能判断出你的研究前景呢？又怎么能对你的研究方法给予切实的指导和建议呢？对于不同的选题，研究方法有很大的差异。一个严谨规范的学术研究，必须以严谨规范的方法为支撑。在博士生课程的日常教学中，有些老师致力于传授研究方法；有的则突出讨论方法论的问题。这都有利于我们每一个人提高自己对研究方法的认识、理解、选择与应用，并具体实施于自己的论文工作中。一、文献综述概述文献综述是研究者在其提前阅读过某一主题的文献后，经过理解、整理、融会贯通，综合分析和评价而组成的一种不同于研究论文的文体。综述的目的是反映某一课题的新水平、新动态、新技术和新发现。从其历史到现状，存在问题以及发展趋势等，都要进行全面的介绍和评论。在此基础上提出自己的见解，预测技术的发展趋势，为选题和开题奠定良好的基础。二、文献综述的格式文献综述的格式与一般研究性论文的格式有所不同。这是因为研究性的论文注重研究的方法和结果，而文献综述介绍与主题有关的详细资料、动态、进展、展望以及对以上方面的评述。因此文献综述的格式相对多样，但总的来说，一般都包含以下四部分：即前言、主题、总结和参考文献。撰写文献综述时可按这四部分拟写提纲，再根据提纲进行撰写工作。前言部分，主要是说明写作的目的，介绍有关的概念及定义以及综述的范围，扼要说明有关主题的现状或争论焦点，使读者对全文要叙述的问题有一个初步的轮廓。主题部分，是综述的主体，其写法多样，没有固定的格式。可按年代顺序综述，也可按不同的问题进行综述，还可按不同的观点进行比较综述，不管用那一种格式综述，都要将所搜集到的文献资料归纳、整理及分析比较，阐明有关主题的历史背景、现状和发展方向，以及对这些问题的评述，主题部分应特别注意代表性强、具有科学性和创造性的文献引用和评述。总结部分，与研究性论文的小结有些类似，将全文主题进行扼要总结，提出自己的见解并对进一步的发展方向做出预测。三、文献综述规定1. 为了使选题报告有较充分的依据，要求硕士研究生在论文开题之前作文献综述。2. 在文献综述时，研究生应系统地查阅与自己的研究方向有关的国内外文献。通常阅读文献不少于30篇3. 在文献综述中，研究生应说明自己研究方向的发展历史，前人的主要研究成果，存在的问题及发展趋势等。4. 文献综述要条理清晰，文字通顺简练。5. 资料运用恰当、合理。文献引用用方括号"[ ]"括起来置于引用词的右上角。6. 文献综述中要有自己的观点和见解。鼓励研究生多发现问题、多提出问题、并指出分析、解决问题的可能途径。
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文献综述是毕业论文中一个重要的部分，它既可以给读者介绍你的研究背景，又可以让读者了解你的研究与其他相关研究的关系。在写文献综述时，应注意以下几点：
1、综述论文（包括元分析） 通过对已发表材料的组织、综合和评价，以及对当前研究进展的考察来澄清问题。
2、综述要写出主题(某一专题、某一领域)的详细情报资料，不仅要指出发展背景和工作意义，而且还应有作者的评论性意见，指出研究成败的原因。
研究动态与最新进展，而且还应在评述的基础上，预测发展趋势和应用前景。因此，综述的书写格式比较多样化，除了题目、署名、摘要、关键词(这四部分与一般科技论文相同)以外，一般还包括前言、主体、总结和参考文献四部分，其中前三部分系综述的正文，后一部分是撰写综述的基础。
扩展资料：
写作要求：
1、开门见山，不绕圈子。避免大篇幅地讲述历史渊源和立题研究过程。
2、言简意赅，突出重点。不应过多叙述同行熟知的及教科书中的常识性内容，确有必要提及他人的研究成果和基本原理时，只需以参考引文的形式标出即可。在引言中提示本文的工作和观点时，意思应明确，语言应简练。
3、回顾历史要有重点，内容要紧扣文章标题，围绕标题介绍背景，用几句话概括即可；在提示所用的方法时，不要求写出方法、结果，不要展开讨论；虽可适当引用过去的文献内容，但不要长篇罗列，不能把前言写成该研究的历史发展。
不要把前言写成文献小综述，更不要去重复说明那些教科书上已有或本领域研究人员所共知的常识性内容。
4、尊重科学，实事求是。在前言中，评价论文的价值要恰如其分、实事求是，用词要科学，对本文的创新性最好不要使用“本研究国内首创、首次报道”、“填补了国内空白”、“有很高的学术价值”、“本研究内容国内未见报道”或“本研究处于国内外领先水平”等不适当的自我评语。
5、引言的内容不应与摘要雷同，注意不用客套话，如“才疏学浅”、“水平有限”、“恳请指正”、“抛砖引玉”之类的语言；前言最好不分段论述，不要插图、列表，不进行公式的推导与证明。
参考资料来源：百度百科——综述论文
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原文链接： Cell Metabolism 30, October 1, 2019. Extracellular miRNAs: From Biomarkers to Mediators of Physiology and Disease. IF:
miRNAs可在血清和其他体液中发现，并可作为疾病的生物标志物。更重要的是，分泌型miRNAs，尤其是胞外囊泡(EVs)如外泌体分泌的miRNAs，可能介导不同组织间的旁分泌和内分泌通讯，从而调节基因表达和远程调控细胞功能。分泌型miRNAs受影响时可能会导致组织功能障碍、衰老和疾病。 脂肪组织是循环外泌体miRNA的重要来源。 在许多代谢条件下发生的脂肪组织质量或功能的改变可以导致循环miRNA的改变，从而引起机体一系列的功能改变。 这篇综述回顾了得出这些结论的研究，并讨论了如何为新的研究奠定基础，有助于进一步确定细胞外miRNA作为细胞间通讯的重要介质如何发挥强大作用。
综述分为以下几个部分：
MicroRNAs (miRNAs)是由体内各种细胞产生的约22个nt的调节性非编码小RNA。许多miRNAs在进化过程中高度保守，尽管它们的多样性和数量与机体的复杂性相关。秀丽隐杆线虫的基因组包含437个miRNAs，小鼠超过1500个，而人类的miRNAs在2000到3000个之间(数据来自miRBase，第22版)。许多miRNAs可以无所不在地表达，而其他的则具有组织特异性。这种分布模式是由细胞内miRNA前体的转录和转录后调控所驱动的。
在细胞核中，初级miRNAs(pri-miRNAs)被RNA聚合酶II转录，然后由微处理器复合物(内含核糖核酸内切酶DROSHA及其RNA binding partner DGCR8)或剪接机制的组件进行处理。这导致了约70个nt的pre-miRNAs，被XPO5和Ran GTPase输出到细胞质中。pre-miRNAs被III型核糖核酸内切酶DICER和RNA结合蛋白TRBP与PACT共同处理，产生双链miRNAs duplex。这些miRNAs duplex被加载到RNA诱导的沉默复合体（RISC），在RISC中，Argonaute-2 (AGO2)及其分子伴侣HSC70/HSP90介导双链miRNAs duplex的一条链与其靶mRNA结合（另一条链一般很快被降解了），抑制mRNA的翻译和/或加速mRNA的降解。也有一些miRNAs发挥非常规的相反作用：诱导转录和上调蛋白表达的。不依赖DICER的miRNA生成也有报道，但它们的影响有限。
与mRNAs类似，miRNA表达谱也可作为细胞标志物。例如，miR-122在肝脏中高度表达，占该组织中总miRNA表达量的70%。肌肉细胞中富含miR-1、miR-133a、miR-133b、miR-206、miR-208a、miR-208b、miR-486和miR-499，因此这些miRNAs被称为myomiRs；miR-9和miR-124几乎完全在大脑中表达，后者占了该组织中近50%的miRNA含量；而β细胞是唯一高丰度表达miR-375的细胞。另一方面，一些细胞，如脂肪细胞和干细胞，表达多种miRNAs。
为了理解miRNAs 的表达如何在特定细胞类型中促进该组织的发育和稳态，产生了多种 细胞类型特异性DICER或DGCR8敲除小鼠 。中枢神经系统、胰腺、骨骼肌和心肌的DICER敲除使小鼠不能成活或出现严重的发育缺陷。而肝脏特异性DICER敲除小鼠(LDicerKO)和脂肪细胞特异性敲除小鼠DICER (ADicerKO)或DGCR8 敲除小鼠(ADgcr8KO)在成年之前与野生型的幼鼠难以区分，直到它们开始出现代谢功能障碍。包括LDicerKO小鼠肝脂质沉着症和早发性肝细胞癌；ADicerKO和ADgcr8KO小鼠部分出现脂肪营养不良和胰岛素抵抗。许多表型是因为miRNAs生成受阻改变mRNA半衰期和细胞的翻译功能，但是有一些表型因为其他组织中基因表达和功能的变化引起的二级改变，提示细胞非自治组织miRNAs损失的影响。当ADicerKO小鼠移植正常脂肪组织后，其肝脏基因表达发生逆转，提示这些变化受脂肪组织分泌的miRNAs调控。这种现象产生一个假象：每个细胞的miRNAs是内源性miRNAs产生和外源性miRNAs摄取的总和。要证实这一假设，就需要发展稳健的技术来追踪miRNAs起源和运输。
miRNAs可以通过囊泡转运和蛋白载体的机制被细胞输出和导入是miRNAs具有潜在的细胞和组织间通讯作用的强有力支持。这个概念最早是由Valadi等人在 2007年 提出的，他们在不同细胞系分泌的胞外囊泡(EVs)中识别出大量的mRNAs和miRNAs，这些囊泡可以被其他细胞吸收，然后将mRNAs和miRNAs释放到靶细胞中。 2010年 有研究表明，体液中存在miRNAs，且它们的水平与疾病进展相关。从那时起， 细胞外miRNAs转运机制 被广泛研究，目前已知 的两条主要途径 是： (1)通过EVs主动转运；(2)作为蛋白-miRNA复合物的一部分转运 。此外，可能有一些miRNAs是从破损或受损的细胞中泄漏出来的。
通常，多泡体(MVBs)与质膜融合产生的较小的EVs ( < 200nm )称为外泌体(图1)，而质膜直接向外出芽和裂变形成的较大EVs ( > 200nm )称为微囊泡。直接出芽也能产生类似外泌体的小泡，被称为梭状囊泡或胞外体。
除EVs外，miRNAs还可能在含有蛋白复合物的血液中被运输。这些复合物也可以进入细胞并传递miRNAs来抑制靶mRNA。 低密度(LDL)和高密度(HDL)脂蛋白 都可以在循环中运输miRNAs。在HDLs的情况下，结合的miRNAs可以通过B类I型清道夫受体被受体细胞吸收并在细胞内释放从而调节受体细胞基因表达。 尽管EVs相关和脂蛋白结合的miRNAs在功能上很重要，但它们只是占循环中发现的所有miRNAs的一部分。在一些研究中，在人类血清中发现超过一半的miRNAs可能与核糖核酸蛋白结合，包括argonaute ( AGO2 )；然而，其中只有一小部分是通过这种方式运输的。核仁蛋白核磷蛋白1 (nucleophosmin 1, NPM1 )也被发现可以携带和保护细胞外miRNAs不被降解。
生物标志物是一种可以用于疾病检测和/或预后预测的分子。一个好的生物标志物最重要的四个特征是特异性、敏感性、稳定性和非侵入性。 循环miRNAs水平的变化与多种疾病相关，包括2型糖尿病(T2D)、肥胖、心血管疾病(CVD)、癌症、神经退行性疾病等。
这部分内容参考我写的 ChemicalReviews综述 ，那里面有更详细的描述。
脂肪组织的功能除了以甘油三酯的形式储存能量外，还能分泌调控全身新陈代谢的分子来维持机体内环境平衡。这些分子包括脂肪产生的激素(被称为脂肪因子)，信号脂质，炎症介质和EVs miRNAs。 ADicerKO小鼠约三分之二的循环miRNAs显著减少，这表明了脂肪组织对循环miRNAs库的显著贡献。 患有各种脂肪营养不良的患者，其循环外泌体miRNAs也有显著改变。重要的是，脂肪组织分泌的miRNAs已经被证明可以到达肝脏和肌肉等器官，并调节该组织基因和蛋白质的表达。 脂肪来源的循环miRNAs以内分泌方式控制代谢稳态的一个例子是2017年Thomou等人通过脂肪来源的miR-99b调控肝脏FGF21。 ADicerKO小鼠循环EVs中的miR-99b水平降低，肝脏中Fgf21 mRNA及3' UTR-报告基因活性的上调，这两种现象可通过往循环中加入含有 miR-99b 的EVs显著纠正。ADicerKO小鼠还显示出其他组织(包括肌肉、β细胞和骨骼)功能障碍，以及全身胰岛素抵抗。 但具体是哪些循环外泌体miRNAs参与了这些表型仍有待确定。 其他研究表明，来源于脂肪EVs的miRNAs也可以发挥旁分泌功能。从含有 miR-16、miR-27a、miR-146b和miR-222 的大脂肪细胞中释放的EVs可以转移到小脂肪细胞中，从而刺激其脂肪生成和脂肪细胞肥大。脂肪细胞分泌这些miRNAs是由游离脂肪酸和H 2 O 2 诱导的，在老年小鼠的血清中这些miRNAs表达上调。这些结果提示促进脂质积累和胰岛素抵抗的信号可能通过脂肪细胞的分泌miRNAs从胰岛素抵抗的脂肪细胞向新形成的脂肪细胞传播。肥胖患者的多种脂肪组织衍生的循环miRNAs(通过含脂肪特异性蛋白FABP4的细胞外颗粒的亲和纯化鉴定)在减肥手术一年后发生了显著变化。估计这些miRNAs可靶向WNT/β-catenin和胰岛素信号通路的成分。减肥手术后差异表达的miRNAs中， let-7a和miR-16 的靶标涉及胰岛素受体信号传导，并且这些miRNAs的水平与支链氨基酸（BCAA）的水平相关，表明它们可能与全身胰岛素抵抗相关。
胰岛细胞不仅可以通过分泌胰岛素和胰高血糖素来控制代谢，还可以通过分泌miRNAs来控制代谢。 初级胰岛细胞和β细胞来源的MIN6细胞在收到胰岛素分泌刺激时可释放特定的miRNAs。例如，与瘦组相比，肥胖ob/ob小鼠的血清、胰岛、肝脏和骨骼肌中 miR-223 表达上调。但其前体pri-miR-223仅在胰岛中升高，这表明其他组织中成熟miR-223水平升高来源与胰岛。miR-223已被证明能与 Glut4 mRNA的3' UTR结合，下调脂肪组织中的GLUT4( 葡萄糖的代谢取决于细胞对葡萄糖的摄取，然而，葡萄糖无法自由通过细胞膜脂质双层结构进入细胞，细胞对葡萄糖的摄入需要借助细胞膜上的葡萄糖转运蛋白（glucosetransporters）简称葡萄糖转运体（GLUT）的转运功能才能得以实现。GLUT4就是其中的一种形式 )，上调心肌细胞的GLUT4表达。 miR-155、miR-142-3p和miR-142-5p 可能从T淋巴细胞来源的EVs转移到β细胞，导致炎症通路、细胞凋亡的激活和胰岛素缺乏性糖尿病的发生。
人单核细胞在促炎刺激后分泌的EVs具有高水平的 miR-150 。用这些EVs孵育微血管内皮细胞可下调miR-150靶基因c-Myb，这是一种参与内皮细胞迁移的转录因子。miR-150在体外过表达可诱导内皮细胞迁移，这种作用可通过动脉粥样硬化患者（miR-150水平上调）血浆中的EVs孵育来模拟。来自血管平滑肌细胞的EVs已被证明能够促进 miR-155 向内皮细胞的转移，通过降低紧密连接蛋白的水平来影响内皮屏障的完整性。暴露于氧化的低密度脂蛋白（LDL）的内皮细胞分泌的EVs高表达miR-155，miR-155可以将巨噬细胞的极化从M2样表型转移到促炎性M1样表型。血清和心脏中 miR-126 水平的变化被认为通过影响MCP-1和VCAM-1的表达而在心功能障碍中发挥作用。这些过程改变内皮功能，促进动脉粥样硬化。
越来越多的证据表明，循环EVs可能穿过室管膜层和血脑屏障(BBB)作用于中枢神经系统，从而发挥组织间通讯的作用。老龄大鼠鼻腔给药含 miR-219 的血清EVs可增加中枢神经系统的髓磷脂含量。改变血脑屏障(BBB)通透性的神经退行性疾病可以促进大脑循环miRNAs与血液循环miRNAs的交换。也有证据表明 EVs可以通过胞吞机制穿过血脑屏障 。许多细胞外miRNAs被认为是神经退行性疾病的疾病生物标志物，尽管它们在这些疾病的病理生理学中的作用尚不确定。 衰老会影响下丘脑干细胞分泌EVs miRNAs，而脑室内注射下丘脑干细胞分泌产生的EVs能够延缓下丘脑衰老。（汤老师的Nature文章） 含有miRNAs的EVs也涉及神经元、星形胶质细胞、小胶质细胞和内皮细胞之间的相互作用。2018年，Huang等人发现脑损伤后小胶质细胞EVs 中miR-124水平升高，观察到这个miRNA可以转移到神经元中发挥抑制神经元炎症和促进神经元突触生长的作用。
尽管这个领域还很年轻，但细胞外miRNAs作为细胞间通讯的生理机制的概念却令人兴奋并受到关注，使用细胞外miRNAs更好地对疾病分期以及治疗的前景也是如此。目前，开发合适的工具和标准化的方法来评估miRNAs的运输和交付是该领域的瓶颈，但是在未来几年可能被克服。克服这些障碍将把这一领域带入一个新的高度：特定的细胞外miRNAs可被视为不同生理和病理生理状况的生物标志物，而外泌体或其他EVs中的miRNAs可被用于以一种特定而有效的方式治疗疾病。
感觉这篇综述的质量不如我写的上一篇 ChemicalReviews综述 ，那篇更全面，并且对某些方面描述也更具体。不过这篇也可以学到少量那篇综述没涵盖到的知识点。
原文链接： Cell Metabolism 30, October 1, 2019. Extracellular miRNAs: From Biomarkers to Mediators of Physiology and Disease. IF:
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临床生物化学检验,作为一种能够通过使用特定仪器和 方法 ,对疾病发生过程中的生物变化进行检测,从而为后续的治疗提供指导意义的手段。下面是我为大家整理的浅谈生物化学检验论文，供大家参考。
《 临床生物化学和生物化学检验教学改革的探讨 》
【关键词】 临床生物化学;教学改革
临床生物化学和生物化学检验是一门集基础 理论 与专业技术紧密相结合的 应用 性专业学科，在该学科的教学过程中，如何抓住重点，深化教学改革，提高教学质量，使学生精医术、懂人文、有理想、能创新，下得去、用得上、留得住、有作为，体现民族学院的大医精诚，把学生培养成高素质的检验人才，我们结合我校情况和临床生化检验教学特点，通过一系列的新模式教学改革，收到了很好的效果。具体 内容 和实施 方法 如下。
1 临床生物化学和生物化学检验教学的现状
临床生物化学和生物化学检验基础要求高 临床生物化学和生物化学检验是建立在 分析 化学、生物化学等基础上的专门学科，它要求医学生必须熟练地掌握临床生物化学和生物化学检验的基本理论和基本技能，熟悉人体器官、组织、体液的化学组成和进行着的生化过程以及疾病、药物对这些过程的 影响 ，了解疾病诊断、病情监测、药物疗效、预后判断和疾病预防等内容，才有助于对临床生物化学和生物化学检验知识的深刻理解。根据医学院校的课程要求，分析相关的教学内容，对比国内外有关的教材并 参考 其他医学院校的教学要求，重点要强调知识更新，以最新的教材为主，使用周新教授主编的《临床生物化学和生物化学检验》第三版教材，融合其他参考书对教学内容加以扩充，同时通过阅读国内外专业期刊、杂志，浏览专业网站，将国内外的最新相关 研究 成果和技术及时地介绍给学生，使教学内容更加充实，弥补了教材中某些内容的滞后性，加大了课堂教学的信息量。这样，教材内容丰富、新颖、重点突出、实用，既利于教也利于学。
临床生物化学和生物化学检验教学内容多、抽象、难以理解 临床生物化学和生物化学检验由于涉及生物化学的基础理论知识，理解起来显得困难，而且随着学科的不断 发展 ，新疾病、新技术、新理论的出现，需要教学的内容增多。这给教学带来很多难题，长期以来，临床生物化学和生物化学检验是学生较难掌握的理论课程之一。加上学校教学改革的深入，教学时间的缩短，造成了教学内容与时间的矛盾。同时院系合一的工作特点，给老师带来教与学协调困难，几乎没有多余的时间给学生讲解临床最新仪器检测项目的原理、方法、检测范围、注意事项以及质量控制方面的有关内容。而学生对这些临床常用的检测项目的原理、方法、检测范围等知之甚少，对全面质量控制体系的运作、项目的校准、实验室误差的来源及如何纠正等十分关键的内容了解不多，期望通过实践加深对书本内容的理解未能实现，因此普遍觉得书本知识与实习内容难以相互联系及转化。然而，要加强临床生物化学和生物化学检验教学与临床实践的联系，使学生看到临床生物化学和生物化学检验在以后的 学习 和工作中的用途。在提高理论教学质量的前提下，通过改革实验 教学方法 ，这既是提高教学效果的有效 措施 ，又是对老师新的挑战。
临床生物化学和生物化学检验实践性强和操作性强 临床生物化学和生物化学检验是检验专业的一门重要学科，也是一门高度综合性的应用 科学 ，近年来随着 计算 机、生物化学、分子生物学、生物医学工程学和 电子 技术等学科的发展，临床生物化学和生物化学检验又吸收引进了大量的其他学科的先进技术，使临床生化检验工作在分析检测的速度和灵敏度上有了很大的提高，检测的方法学也有了很大的发展。为适应 时代 的需要，我们应该在现有的理论教学基础上，不断对我们所开展的实验课进行更新、调整，实验课是临床生物化学和生物化学检验 教育 过程中不可缺少的一部分，是一种实践性教学方式，是对理论教学的辅助，是对将来实习、工作的铺垫。它不仅可验证基础知识，巩固课堂所学的理论，更重要的是对学生进行基本技能训练，初步培养实践能力与独立工作能力。 目前 检验仪器不断地向自动化、智能化方向发展，检测项目由原来的单一项目检测到多项联合检测，检测内容由简单的的基本定性或半定量到微量、超微量检测，近几年来基因工程技术、酶工程技术、细胞生物工程技术、分子生物学工程技术等在临床上已广泛应用，因此，对检验人员的知识结构提出了更高的要求。
课程设置和教学内容无法适应时代发展要求 随着医学技术的发展，临床生物化学和生物化学检验在医学中的地位越来越重要。在新的形势下，我校检验专业主要培养面向 农村 、面向基层、面向社区的实用型检验人才。目前我院的临床生物化学和生物化学检验课程设置，理论课时是40学时，实验课时是55学时，而教学大纲要求理论课一般在54～60课时之间，实验课为70课时左右，如此少的理论和实验课时，难以完成教材内容，更何谈联系临床。再加上目前我们院校的课程教学内容体系仍然没有突破传统的以学科为中心的模式，课程之间独立性较大，学科界线明显，课程内容重复;虽然重视基本知识和技能的教学，又忽略对医学生职业态度和伦理、沟通技能、信息管理、批判性思维等方面的培养，无法适应 现代 医学专业人才全面发展的需求。通过对临床生物化学和生物化学检验教学的改革，我们认为，只有改革教学内容，改进教学方法，重视实验操作的基本功训练，加强实验技能考核，同时狠抓医德医风、职业道德规范教育，才能提高学生的基础理论水平和实验技能，培养出优秀的检验工作者。
2 如何实施临床生物化学和生物化学检验教学改革
加强师资队伍的培养，注重人力资源整合 具有一支高水平的教师队伍，是培养高质量人才的保证。目前我院临床生物化学教研室设有9名教师，其中博士、硕士各1人，教授1人，副教授2人，年青教师占大多数，是一支既具有扎实坚固的专业知识又有相当丰富临床 经验 的检验人员。应根据实际情况，派送没有受过专业训练的老师进行医学检验专业的单科进修，或参加有关专题的短期培训，或与教学经验丰富的老教师共同切磋授课经验，集体备课等等。通过专业学习，加深教师对专业知识的理解和运用。要鼓励教学经验丰富，专业知识广搏和科研能力较强的教师指导，同时要加强青年教师的培养，培养一支既精通专业理论，又熟悉实验操作、科研能力较强的“双师型”师资队伍。教师只有充分掌握本学科广搏的专业理论，先进的技术方法，了解本学科发展趋势和动态，才能给教学改革和创新活动提供较高的起点，才有利于培养学生发现 问题 、分析问题和解决问题的能力;有利于培养学生创造性思维和科研能力。
借鉴国际标准，推进医学院校本科临床生物化学和生物化学检验教学改革的创新 美国临床化学协会提议，医学检验人才必须具备：医学基础理论知识、临床 医学知识 、实际操作技能和临床实验室质量管理技能等四方面的知识和技能[1]。我院作为一所综合性医学院校，要对办学宗旨和目标进行合理定位，明确宗旨和目标的关键是进行科学定位。办学定位从大的范围来讲，主要是指学校是研究型、教学研究型或教学型、应用型。定位不一样，体现在对人才培养规格的要求上有所不同。根据我国的国情，重点医科大学主要培养研究性初级医生，地方性非重点医学院校主要培养应用性初级医生。不同的定位形成不同类型院校不一样的办学理念、宗旨和目标，对教学过程产生不一样的影响，也就 自然 形成不一样的办学特色[2]。因此，临床生物化学和生物化学检验教学质量在医学检验系学生的培养中，有着举足轻重的地位。然而要保证每一个学生有机会早期接触病人，参与病人医疗工作，在临床生物化学和生物化学检验教学中面临新的竞争，新的挑战，为解决这一面临问题，学院要成立一个大的模拟 医院 ，势在必行。旨在让学生对人体健康和患病时的化学状态进行研究以及掌握用于诊断、 治疗 和预防疾病的化学试验方法。通过人才培养目标定位，使培养的人才既符合国情需要又能与国际接轨。
临床生物化学和生物化学检验教学 内容 和教学 方法 的改革
选择规划教材，完善教学内容，制定教学大纲，优化教学组合 应采用与临床检验相适应的《临床生物化学和生物化学检验》第三版新教材。新教材的使用还需要各教师根据各自院校的专业层次，培养目标，教学时数的不同，对教材内容作适当的侧重，同时要注重癌基因与抑癌基因、肿瘤标志物、 治疗 药物浓度监测等内容的教学，以利于学生对当今 科技 水平 发展 的了解。在本课程的教学过程中，要求主要以临床常见疾病及其生化检验指标为主线，突出疾病的生化机制和生化检验技术两个方面，力求将生化检验与疾病诊断，病情监测和预后判断结合起来，从 现代 检验医学的高度开拓临床医学的新视野。在系统讲授 理论 知识的同时，开展讲课方法多样化：讲座式教学、 问题 讨论式教学、举例论证式教学、对比归纳式教学及双语教学，同时加强病例讨论，生动有趣地启发思维，培养学生建立正确的实验诊断思维和 应用 知识的能力，促进学生自主性 学习 、 研究 性学习和个性发展。
采用多媒体教学，提高教学质量，教学联系临床，提高学生兴趣 多媒体教学手段的应用可使一些抽象难懂的概念变为具体的可观察的画面，具有直观、生动、形象的特点，易于吸引学生注意力，激发学生的学习兴趣;有助于生化概念的理解和方法的掌握，增强学生对教学内容的理解和应用;此外，还可化繁为简，便于记忆，提高学生信息处理和运用的能力，使学生产生求知欲和兴趣，开阔视野，更好的引导学生，达到学而有效之目的。多媒体教学还可帮助学生学习和探究知识的教学过程，从而引导学生用 科学 的方法去学习和研究，有效地弥补教学时数的不足，缓解有限的教学时间和不断增加的教学内容之间的矛盾。多媒体教学过程本身教会学生如何利用多媒体提高学习的效率。课件是多媒体教学的一个最重要的组成部分，制作好坏直接 影响 教学效果。所以，课件制作过程中应当注意文字与图片、图像的有机结合，文字简洁、图片清晰，使学生一目了然又不过分花俏，以免分散学生注意力，起不到应用效果。
开放实验室，为学生提供第二课堂 实验教学是教学体系的重要组成部分。生化及生化检验是一门实验性学科，只有通过不断的开发新技术、新实验，才能完成理论验证的教学任务。学生通过亲自动手操作，增强对所学理论知识的感性认识，同时把所学理论知识运用到实践中解决实际问题，是学生加深对生化理论的理解，发展学生创造力、培养学生独立思考和独立工作能力的良好途径。实验室对学生全天开放，由学生自己独立完成实验，教师只做辅导。实验后，老师做全面 总结 ，把学生在实验过程中存在的问题、需要注意的事项等，作详细的答疑与讨论。通过定期开放实验室，巩固实验操作基本技能训练及相关知识介绍，不断培养学生动手能力、创新意识和创新能力，开放实验室已得到学生的认可和好评。
3 临床生物化学和生物化学检验教学改革效果评价
教学目标明确 在教学管理中，实行“主讲教师负责制”、“教案规范化”，加强教师的责任感。在教学模式上，实行开放式教学体系，使学生学习方式多维化。让学生慢慢树立了这样的认识：理论都是以实验为基础的，理论知识是对实验的总结和提炼。在理论与实验教学中，目标明确、重点突出，课堂教学效果大大提高。
有利于培养学生科研素质 创新能力是一个国家或民族发展的决定性推动力，因此培养学生的创新意识，激发创新热情和精神，发展创新能力是大学教学中的重要任务。创造力不仅是一种能力的培养，更重要的是一种精神、一种素质的培养[3]。强化和拓展专业技能，奠定学生科研工作的基础，注重学生科研能力的培养，十年来，在临床生物化学教研室老师的指导下，每个学生都撰写一篇 毕业 论文，其中70%左右的毕业论文在各级专业杂志上公开发表。开展学生科研工作是促进教师队伍素质提高的有效方法，教学相长，互相促进，与学生共同完成毕业论文的选题、开题、实施、总结、撰写过程，无疑对指导教师自身素质和能力提出了更高的要求，迫使教师加强学习，了解和掌握本学科的新进展及相关学科的知识，不断提高自已的带教能力和教学水平。
有利于提高教师的教学和科研水平 教师在完成理论多元化教学的同时，注重设计性实验课更加必要，教师必须精心备课，对各种方法都要了解，掌握涉及到的理论知识、临床知识、专业知识，要广泛查阅 文献 ，比较综合;还要求具备较强的实验动手能力，一定的实验 分析 问题、解决问题的能力。在提高教师综合教学能力的同时，还极大促进了教师科研意识和能力的提高。真正做到教学相长。
【 参考 文献】
[1] 郑铁生，姜旭淦，徐顺高，等.临床生物化学及检验教学改革初探[J].检验医学 教育 ，2005，12(3)：25-26.
[2] 孔祥清，张一飞，严世荣，等.地方性非重点医学院校本科医学教育与国际标准接轨的思考[J].郧阳医学院学报，2005，24(6)：380-381.
[3] 冯文莉，涂植光，康格非，等.对 目前 高等医学检验教育培养目标的思考[J]. 中国 高等医学教育，2002(1)：5-7.
《 生物化学检验实验 报告 书写综述 》
【摘 要】书写实验报告是生物化学检验实验教学中的重要环节之一。就实验报告书写的重要性、存在的问题及提升实验报告书写质量的策略进行了综述，旨在引起教师、学生对实验报告书写的重视，更好地提升实验教学质量。
【关键词】实验教学;实验报告;质量
生物化学检验是医学检验专业的主干课程之一，具有较强的实践性，有一半的学时是在实验室完成的。为了让学生能够更好地适应临床，满足行业的用人需求，对学生进行临床实践的训练至关重要。训练的初期主要是在相关实验课中进行，以后在进入临床实习来加强。因此，在重视理论教学的同时，来加强实验教学环节是充分体现学科的特点、提高教学质量的关键，也为进入临床打下牢固的基础。而实验报告书写是实验教学过程中重要的环节之一，是实验效果的重要衡量依据，也能够综合反映学生分析问题、研究问题、解决问题和撰写科技论文的能力。但在实验教学中却发现，学生虽然能够及时上交实验报告，但撰写的质量并不高，存在着很多的问题。提升学生实验报告书写质量显得格外重要。许多学者经多年的教学经验，提出了学生书写实验报告的重要性、存在的问题及提升实验报告书写质量的策略，现归纳如下：
1 实验报告书写的重要性
实验报告的书写能够培养学生严谨的科学态度;促进了学生主管能动性的发挥;培养了学生的创新精神、团队意识和竞争精神;促进了学生的观察能力、综合分析能力、逻辑推理归纳能力、发现问题及解决问题的能力等综合能力的提高;有助于巩固学生的理论知识，加强理论联系实践;也加强了学生的文字表达能力和写作水平，为今后科研论文的撰写打下了坚定的基础。通过学生实验报告的反馈，有助于教师重新审视自己的能力水平，更好地完善教学方式，提高教学质量，同时对教学改革也起到很好的推动作用[1-2]。
2 学生书写实验报告存在的普遍问题
不重视实验前的预习，书写时不加思考，互相抄袭，实验报告内容雷同;态度不严谨，不是按照实际操作书写，而是照抄实验指导，使实验报告书写一直流于形式;大多数学生在综合能力方面存在不足，当实验结果出现异常时，就无从下手，不知原因出在哪里，不能客观全面地对实验现象或结果进行分析讨论;内容方面，书写不完整，往往缺少实验方法评价、分析讨论、结果应用、注意事项等重要内容[3-5]。
3 如何提升实验报告书写质量
如何改变这一现状，通过加强学生实验报告书写，促进实验教学提出以下几点建议：
提高认识
首先加强教师对实验报告的重视度，来提高学生对实验报告书写重要性的认识[6]。
加强实验课前的预习
重视学生对实验课的预习，教师应将实验课预习的重要性传递给学生，要求学生提前预习;明确预习提纲和预习内容，强调实验的重点和难点;要求学生通过预习知晓实验目的、实验原理、操作步骤、注意事项等内容，并做好预习报告;通过提问的方式检查学生是否预习或预习的效果[7-8]。
加强教师对学生实验报告的指导、批阅
教师应以饱满的工作热情和严谨的科学态度来指导学生书写实验报告，并指导书写什么内容，解决哪些问题，引导学生分析问题，提高学生解决问题的能力;要求学生认真完成报告中的每一项内容，并将分析结果写入实验报告;批阅学生的实验报告时，要善于发现报告书写中的闪光点，做到及时讲评、积极肯定，以此来提高学生写好实验报告的积极性[9-10]。
打破传统、推陈出新
实验报告的写作不应拘泥于一种形式，应在满足实验报告的学术性、科学性、理论性、规范性、创新性和探索性的基础上[11]，勇于创新。
反思 式实验报告
传统实验报告的书写存在很多弊端，学生书写实验报告不思考、不归纳、不总结、存在千篇一律的抄书现象。王晓冰等人提出将反思 日记 融于实验报告，要求学生书写反思式实验报告的想法。实践证明，相比传统实验报告的书写，书写反思式实验报告虽存在一些问题，但这种书写方式更能促使学生对整个实验过程进行回顾，更好地做到理论与实际的结合，使学生的理论知识得以巩固，从而也提高了对操作技能的掌握水平，与此同时，也有助于加强教师和学生的互动，对教师的成长和实验教学的改进有很好地促进作用[12]。
论文式实验报告
姚青、李江滨等对论文式实验报告的书写在实验教学中的应用进行了探讨，指出此举使学生的科研理念得到培养;学生对实验指导的抄袭得以杜绝;教师的评分标准发生转变，使之学生不再单单注重实验结果正常与否，而是更注重对结果的分析是否合理， 学习态度 得以纠正;于此同时，论文式实验报告的书写有助于提高学生自主获取知识的能力，查阅文献的能力以及 创新思维 能力，从而提高了论文撰写能力，为今后毕业论文和科研论文的撰写奠定了良好的基础[13-14]。
利用现代科学技术来强化实验报告的书写
杜斌等对利用现代科学技术来强化实验报告的书写进行了探索，虽然此举也存在一些不足，但收获还是颇丰的。他们发现利用现代科学技术来书写实验报告更能促使教师对实验报告书写指导的重视;使学生的学习兴趣得到激发，学生的学习积极性和团队合作精神也被很好地调动起来， 人际交往 能力也有很大提高;学生的学习态度更加严谨、科学[15]。
总之，实验教学是高等医学教育的重要组成部分，尤其是对生物化学检验课程，而书写实验报告是实验教学过程中不可或缺的环节[16]。所有的生化检验任课教师和学生都应当重视实验报告的书写，勤思考、多总结、在前人的基础上勇于创新，为提高实验报告的书写质量不断努力。
【参考文献】
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[9]南瑛，相里伟.生理学实验报告书写存在的问题与对策[J].医学信息，2008，21(7)：1094-1095.
[10]陶伦.实验教学中要重视写好实验报告[J].中国科教创新导刊，2011(5)：120.
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