MVS檢測方法醫學

❶ D3群在三維實空間中的矩陣表示是怎麼算的

MVS是一種從具有一定重疊度的多視圖視角中恢復場景的稠密結構的技術，傳統方法利用幾何、光學一致性構造匹配代價，進行匹配代價累積，再估計深度值。雖然傳統方法有較高的深度估計精度，但由於存在缺少紋理或者光照條件劇烈變化的場景中的錯誤匹配，傳統方法的深度估計完整度還有很大的提升空間。近年來卷積神經網路已經成功被應用在特徵匹配上，提升了立體匹配的精度。在這樣的背景下，香港科技大學Yaoyao等人，在2018年提出了一種基於深度學習的端到端深度估計框架——MVSNet。
多視圖立體匹配（Multi-view Stereo， MVS）是計算機領域中一個核心問題。重建多視圖立體匹配，可以認為是拍攝既定場景的一個逆過程。相機映射下，三維場景變換為二維，而多視圖立體匹配重建正好相反，其從這樣子。不同視點拍攝圖像，恢復出真實的三維場景。
傳統的方法使用手工設計的相似性度量指標和正則化方法計算場景的稠密對應關系（比如使用歸一化互相關Normalized Cross-Correlation和半全局匹配semi-global matching）。這些方法在非朗伯體表面、無弱紋理區域的場景可以達到很好的效果。但是在弱紋理區域，人工設計的相似性指標變得不可信，因此導致重建結果不完整。由MVS數據集的排行榜可知，這些方法具有很高的精度，然而在重建的完整度方法還有很大的空間可以提升。
卷積神經網路的研究的最新進展引發了人們完善立體匹配重建熱情。從概念看，基於學習演算法能夠捕獲全局的語義信息，比如基於高光和反射的先驗條件，便於得到更加穩健的匹配。目前已經探求一些兩視圖立體匹配，用神經網路替換手工設計的相似性度量或正則化方法。這些方法展現出更好的結果，並且逐步超過立體匹配領域的傳統方法。事實上，立體匹配任務完全適合使用CNN，因為圖像對是已經過修正過的，因此立體匹配問題轉化為水平方向上逐像素的視差估計。
與雙目立體匹配不同的是，MVS的輸入是任意數目的視圖，這是深度學習方法需要解決的一個棘手的問題。而且只有很少的工作意識到該問題，比如SurfaceNet事先重建彩色體素立方體，將所有像素的顏色信息和相機參數構成一個3D代價體，所構成的3D代價體即為網路的輸入。然而受限於3D代價體巨大的內存消耗，SurfaceNet網路的規模很難增大：SurfaceNet運用了一個啟發式的「分而治之」的策略，對於大規模重建場景則需要花費很長的時間。

❷ 單增李斯特菌生物膜制備方法

單增李斯特菌生物膜制備方法：
1、將-80℃凍存的菌株接種於固體BHI培養基，置於37℃培養18h進行活化。挑取單菌落於5mL液體BHI培養基中，37℃、200r/min培養過夜。次日，按1:100的比例轉移至1L新鮮液體BHI培養基中繼續培養至OD600為1.0。
2、2.2超濾濃縮法提取膜囊泡當細菌培養至OD600為1.0時，4℃、6000r/min離心20min收集上清液，經0.45μm或0.22μm濾器過濾，除去細胞碎片等雜質後轉移至截留相對分子質量100kD的超濾濃縮管中，4℃、4000r/min離心20min。取濃縮液，經4℃、31174r/min離心3h後棄上清，用10mL的磷酸緩沖液懸浮沉澱，重復離心一次後，將沉澱重懸於1mL磷酸緩沖液中，經0.22μm濾器過濾後進行無菌檢驗，鑒定其無菌後於-80℃保存，即為提取的膜囊泡。將所提取的EGDe、EGDeΔprfA和EGDeΔprfA+pERL3-prfA*的膜囊泡分別表示為EGDe-MVs、ΔprfA-MVs和prfA*-MVs。
3、Optiprep密度梯度離心法提取膜囊泡Optiprep梯度離心液用DMEM分別配製成濃度為25%、30%、35%、40%和45%。吸取經過超濾濃縮法(同1.2.2)提取的1mL產物轉移至Beckman離心管中，再依次加入2mL的45%、40%、35%、30%和25%Optiprep，於4℃、31174r/min進行超速離心15h。離心完畢後，小心收集30%-35%的組分於Beckman離心管中，並加入10mL磷酸緩沖液，再次進行超速離心。重復離心3次後棄上清，將沉澱重懸於1mL磷酸緩沖液中，經0.22μm的濾器過濾後進行無菌檢驗，鑒定其無菌後於-80℃保存，即為提取的膜囊泡。
4、BCA法測定膜囊泡的蛋白濃度並計算膜囊泡的產率MVs蛋白濃度的具體測定方法參見BCA蛋白濃度測定試劑盒說明書。利用稀釋平板塗布法統計OD600為1.0時的菌落數，以每1013個CFU獲得的蛋白量(μg)為膜囊泡的產率。
5、負染電鏡觀察膜囊泡的形態將銅網浸泡在MVs樣品中吸附大約20min後取出，用濾紙與銅網垂直接觸以除去多餘液體。隨後將銅網浸泡在PTA染液中染色5min，取出後於陰涼處自然乾燥2-3d，即可用於電鏡觀察。
6、對細菌生物被膜形成的影響細菌生物被膜的培養及檢測參照馮飛飛等[10]的方法。將3株細菌的MVs稀釋至同一濃度(0.2mg/mL)後，按照1:1的比例分別取100μL相應的MVs加入到含100μL菌液(同種菌株或者不同種菌株)的96孔板中。另設置2組不含MVs的參照：一組加入等量菌液，另一組加入等量的磷酸緩沖液。待上述操作完畢後，將96孔板置於37℃分別培養24、48和72h。培養相應時間後，酶標儀測定其OD600值，以檢測其生長情況；隨後棄去各孔培養基，所生成的生物被膜經蒸餾水洗滌，室溫乾燥後，用1%乙二酸銨結晶紫染色，並測定其OD595的光吸收值。所獲得的試驗數據使用Origin8和SPSS22進行分析處理。結晶紫染色後的生物被膜直接置於倒置顯微鏡下觀察，拍照記錄。
7、膜囊泡的溶血活性檢測溶血活性的測定參考於新惠等[12]的方法。將來源於不同菌株的MVs稀釋至同一濃度(0.2mg/mL)後，分別取一定量的MVs加入含1mL紅細胞懸液的離心管中，陰性對照組加入等量的磷酸緩沖液，陽性對照組加入等量的無菌水；另取等量的MVs加入1mL紅細胞懸液後再添加2mmol/LDTT。將以上離心管置於37℃孵育3h後，室溫、2600r/min離心5min，吸取800μL上清於一次性比色皿中測定OD543的值，即為MVs的溶血活性值。
8、膜囊泡對棉鈴蟲幼蟲體重、存活率和化蛹率以及幼蟲發育時間的影響選取生理狀態基本一致的4齡棉鈴蟲幼蟲置於冰上麻醉2h待用[13]。將來源於不同菌株的MVs稀釋至同一濃度(0.2mg/mL)後，吸取5μLLm-MVs自幼蟲第一腹足下注入，對照組注入等量磷酸緩沖液，每組18條幼蟲。注射完成後每隔24h稱取幼蟲體重，並統計存活率、化蛹率及幼蟲發育時間(自購買之日起至末齡)，數據的計算方法為：化蛹率=蛹數/試蟲總數×100%；存活率=存活數/試蟲總數×100%。

❸ 怎麼看有沒有開啟AHCI

方法一：設備管理器查看
1、在系統桌面上，右鍵點擊計算機/我的電腦/這台電腦/此電腦，在彈出的右鍵菜單中點擊「管理」；

2、依次點擊設備管理器—IDE ATA/ATAPI控制器，AMD晶元組顯示「標准AHCI 1.0串列ATA控制器」，表示已經開啟AHCI；

3、Intel晶元組顯示「SATA AHCI Controller」表示已經是AHCI；

4、Intel晶元組顯示「Serial ATA Storage Controller」表示未開啟或未完全開啟；

5、AMD晶元組顯示「AMD SATA Controller」表示為開啟或未完全開啟；

方法二：AS SSD Benchmark工具判斷

打開AS SSD Benchmark工具，點擊開始或Start開始檢測，一般第三行顯示綠色OK就表示開啟AHCI，不過並不是全部都是，有些顯示ok依然未開啟，第四行表示4k對齊，只要ok就是4k對齊。
1、顯示storahci-ok和msahci-ok，表示AHCI已經開啟，storahci-ok是win8微軟自帶的SSD驅動，msahci-ok是win7微軟自帶的AHCI驅動；

2、顯示iaStorA-OK或者iaStor-OK表示AHCI已經開啟，這個是intel的快速存儲驅動（Intel Rapid Storage）；

3、顯示amd_sata-ok，這個是AMD自帶的磁碟驅動，不一定表示AHCI已經開啟，具體請以方法一的設備管理器IDE控制器顯示為准；

4、顯示asahci64-ok或者mvs91xx-ok，代表非原生的SATA3.0介面，其中asahci64可能是ASMedia祥碩的橋接晶元，mvs91xx為marvell橋接晶元；

5、顯示intelide-ok表示AHCI沒開啟，或者根本就不支持AHCI，像早期的ICH7南橋的板子，如G31，G41；

6、顯示為pciide-BAD，很明顯表示AHCI沒有開啟；

7、顯示為nvstor64-ok表示使用NVIDIA晶元組的主板驅動，AHCI是否開啟以方法一設備管理器IDE控制器顯示為准，顯示這個的多為稍老的主板，很多不支持AHCI；

8、顯示為service-ok，無法識別SSD型號，需確認SSD驅動裝好，換個AS SSDBenchMark版本。

❹ 多巴胺能加熱合成聚多巴胺嗎

聚合反應影響條件很多，溫度、ph。時間、添加比例甚至是壓力，你看你添加的表面活性或不會影響這些參數，還有就是你這個表面活性劑自己或不會參與到反應裡面去，要綜合考慮的，追好的辦法就是試一試，能不能影響也不能全靠推斷的。本發明屬於超級電容器電極材料技術領域，具體涉及一種氧化鐵-聚多巴胺-石墨烯復合材料、其制備方法及應用。

背景技術：

超級電容器是指介於傳統電容器和充電電池之間的一種新型儲能裝置，它既具有電容器快速充放電的特性，同時又具有電池的儲能特性。超級電容器具有充放電效率高、功率密度大、循環壽命長、環境友好等特點，已成為國內外清潔能源領域的研究熱點之一。

氧化鐵(fe2o3)具有較大的電容量、無毒、成本低廉等優點，被認為是一種很有前途的電極材料，利用其氧化還原性，被廣泛用作贗電容器的負極材料。但是，氧化鐵電極仍有許多缺陷，如導電性較差、循環性能差。多巴胺具有一定的還原性，在鹼性條件下可以發生自聚合，同時在聚合過程中能石墨烯。聚多巴胺結構中含有大量的氨基和酚羥基等活性基團，能螯合金屬離子使其錨定在石墨烯片上，同時三種復合材料間的相互作用能減少材料的聚集，從而制備尺寸較小的氧化鐵-聚多巴胺-石墨烯復合納米材料。

技術實現要素：

本發明提供了一種氧化鐵-聚多巴胺-石墨烯復合材料、其制備方法及應用，解決了上述問題，本發明是通過如下技術方案來實現的。

本發明目的之一是提供一種氧化鐵-聚多巴胺-石墨烯復合材料的制備方法，具體包括以下步驟：

s1：將氧化石墨烯分散到去離子水中，超聲處理，調節ph值至8.5，得氧化石墨烯懸浮液；將氧化石墨烯懸浮液加熱至60℃，加入鹽酸多巴胺，反應12～24h，冷卻至室溫，得聚多巴胺-石墨烯懸浮液；

所述鹽酸多巴胺：氧化石墨烯質量比為1:1；所述聚多巴胺-石墨烯懸浮液中石墨烯濃度為0.5～5mg/l；

s2：在s1製得的聚多巴胺-石墨烯懸浮液中加入鐵鹽，攪拌至溶解，加入沉澱劑，攪拌至溶解，得混合液；混合液進行水熱反應，水熱溫度120～220℃，水熱時間6～24h，反應結束後，離心、洗滌乾燥，450℃焙燒，得氧化鐵-聚多巴胺-石墨烯復合材料；

所述鐵鹽：石墨烯質量比為5:1～40:1；所述沉澱劑：鐵鹽摩爾比為5：1～30：1。

優選地，所述步驟s1中氧化石墨烯是採用改進的hummers方法製得的。

優選地，所述步驟s1中調節ph值至8.5採用的是50mmoll-1的tris-hcl緩沖溶液或氨水。

優選地，所述步驟s2中鐵鹽選自氯化鐵、硫酸鐵、硝酸鐵、硫酸鐵銨中的任意一種。

優選地，所述步驟s2中沉澱劑選自尿素、六次甲基四胺、氨水、乙酸鈉中的任意一種。

本發明目的之二是提供由上述任一制備方法製得的氧化鐵-聚多巴胺-石墨烯復合材料。

本發明目的之三是提供一種氧化鐵-聚多巴胺-石墨烯復合材料在超級電容器中作為電極材料的應用。

本發明與現有技術相比具有如下有益效果:

(1)本發明提供了一種氧化鐵-聚多巴胺-石墨烯復合電極材料的制備方法和應用，對炭材料石墨烯、金屬氧化物、導電聚合物等電極材料進行合理的設計探索出具有優異電化學性能的電極材料，多巴胺具有一定的還原性，在聚合過程中能同時還原石墨烯，聚多巴胺結構中含有大量的氨基和酚羥基等活性基團，能螯合金屬離子使其錨定在石墨烯片上，同時三種復合材料間的相互作用能減少材料的聚集，從而制備尺寸較小的氧化鐵-聚多巴胺-石墨烯復合納米材料，具有制備方法簡單、形貌均勻、分散良好、成本低廉等優點；

(2)本發明提供的氧化鐵-聚多巴胺-石墨烯復合材料在koh電解液中具有良好的電化學性能，在三電極體系中實現優異的比電容，在1ag-1條件下，比電容達到818fg-1，是一種具有良好電容性能的超級電容器復合材料，在實際應用方面具有非常重要的意義。

附圖說明

圖1為本發明實施例2制備的氧化鐵-聚多巴胺-石墨烯復合材料的sem圖；

圖2為本發明實施例2制備的氧化鐵-聚多巴胺-石墨烯復合材料的等溫吸脫附曲線圖；

圖3為本發明實施例2制備的氧化鐵-聚多巴胺-石墨烯復合材料的xrd圖；

圖4為本發明實施例2中制備的氧化鐵-聚多巴胺-石墨烯復合材料的在不同掃描速率下的循環伏安曲線圖。

具體實施方式

為了使本領域技術人員更好地理解本發明的技術方案能予以實施，下面結合具體實施例和附圖對本發明作進一步說明，但所舉實施例不作為對本發明的限定。

下述各實施例中所述實驗方法和檢測方法，如無特殊說明，均為常規方法；所述試劑和材料，如無特殊說明，均可在市場上購買得到。

實施例1

本實施例一種氧化鐵-聚多巴胺-石墨烯復合材料，具體是通過如下步驟制備得到的：

採用改進的hummers方法制備氧化石墨烯，將10g的氧化石墨烯分散到去離子水中，在超聲波清洗器中超聲處理1h後移入三口燒瓶中，得到氧化石墨烯懸浮液，並用緩沖溶液或鹼調節ph值至8.5；將所述氧化石墨烯懸浮液加熱至60℃，向燒瓶中加入鹽酸多巴胺，鹽酸多巴胺與氧化石墨烯的添加比例為質量比1：1，利用鹽酸多巴胺對氧化石墨烯進行還原和表面聚合，表面聚合的溫度為60℃，聚合反應時間為24h，聚合產物冷卻至室溫後，加水稀釋，制備濃度為2mgml-1的聚多巴胺-石墨烯懸浮液；

准確量取20ml稀釋後的2mgml-1聚多巴胺-石墨烯懸浮液，放入磁子室溫下攪拌10min，並加入400mg的fe(no3)39h2o，攪拌30min待fe(no3)39h2o全部溶解後，加入600mg尿素作為沉澱劑，攪拌20min尿素溶解後得到的混合物轉入50ml的不銹鋼反應釜中進行水熱反應，水熱溫度為180℃，水熱時間為12h。反應結束後取出後冷卻至室溫，離心洗滌，60℃真空乾燥12h，450℃焙燒2h，即得氧化鐵-聚多巴胺-石墨烯復合材料。

實施例2

本實施例一種氧化鐵-聚多巴胺-石墨烯復合材料，具體制備方法和實施例1相同，不同之處僅在於，所採用的fe(no3)39h2o與石墨烯的質量比為20：1。

實施例3

本實施例一種氧化鐵-聚多巴胺-石墨烯復合材料，具體制備方法和實施例1相同，不同之處僅在於，所採用的fe(no3)39h2o與石墨烯的質量比為30:1。

實施例4

本實施例一種氧化鐵-聚多巴胺-石墨烯復合材料，具體制備方法和實施例1相同，不同之處僅在於，所採用的fe(no3)39h2o與石墨烯的質量比為40:1。

以實施例2制備的氧化鐵-聚多巴胺-石墨烯復合材料為例，對其進行性能檢測，如圖1-3所示：

圖1為實施例2制備的氧化鐵-聚多巴胺-石墨烯復合材料的sem圖，由圖1可以看出，fe2o3納米顆粒呈小球狀，平均尺寸約40nm，均勻分布在pda-rgo表面；圖2為實施例2制備的氧化鐵-聚多巴胺-石墨烯復合材料的等溫吸脫附曲線，由圖2可以看出，吸脫附曲線為典型的iv型曲線，表明復合材料具有介孔結構，部分石墨烯碎片在合成過程中可作為模板劑存在，使制備的復合材料形成了介孔結構；圖3為實施例2制備的氧化鐵-聚多巴胺-石墨烯復合材料的xrd圖，由圖3可以看出，樣品在2θ＝24.0°,33.3°,35.7°,41°,43.4°,49.6°,54.2°,57.2°,62.6°和64.1°均有較強的衍射峰，這些峰對應於α-fe2o3的(012),(104),(110),(113),(202),(024),(116),(018),(214)和(300)晶面，表明復合材料中的氧化鐵為α-fe2o3。

同樣對實施例1和實施例3-4也進行了測試，實施例1和實施例3-4制備的材料也具有和實施例2相似的表面微結構特徵，由於實施例1～4所制備的氧化鐵-聚多巴胺-石墨烯復合材料所具有的表面微結構特徵，它們可作為超級電容器中的工作電極材料來使用。

下面我們以實施例1～4所制備的氧化鐵-聚多巴胺-石墨烯復合材料作為超級電容器的工作電極材料，採用循環伏安法對超級電容器的性能進行測試。

超級電容器的工作電極製作過程如下：將上述實施例所制備的氧化鐵-聚多巴胺-石墨烯復合材料與乙炔黑和ptfe按80：10：10的質量比例混合調勻後塗在泡沫鎳上，塗抹面積為1cm*1cm，然後放入真空乾燥箱中60℃乾燥過夜，製成工作電極。

具體測試條件為：用鉑電極作為對電極，氧化汞電極為參比電極，以及上述工作電極，電解液為6mkoh溶液，電壓窗口為-1.05～-0.05v，掃描速率5mvs-1～80mvs-1。實施例1～實施例4的氧化鐵-聚多巴胺-石墨烯復合材料作為工作電極的具體測試結果如下表1所示：

表1實施例1～4提供的復合材料的比電容結果

由表1可以看出，實施例1～實施例4制備的氧化鐵-聚多巴胺-石墨烯復合材料在6mkoh電解液中均具有優異的電容性能。

此外，針對實施例2提供的氧化鐵-聚多巴胺-石墨烯復合材料，我們還進一步測定了其在不同掃描速率下的循環伏安曲線圖，圖4為實施例2提供的氧化鐵-聚多巴胺-石墨烯復合材料在不同掃描速率下的循環伏安曲線圖(沿箭頭方向掃描速率依次為5mvs-1，10mvs-1，20mvs-1，30mvs-1，50mvs-1，80mvs-1)。由圖4可以看出，氧化鐵-聚多巴胺-石墨烯復合材料在不同掃速下均存在一對對稱的氧化還原峰，表明樣品具有贗電容性質。氧化峰和還原峰的位置隨著掃速的增加而變化，隨著掃速增加，氧化還原峰的面積增加，表明在高掃速下具有更大的電容。

顯然，本領域的技術人員可以對本發明進行各種改動和變型而不脫離本發明的精神和范圍。這樣，倘若本發明的這些修改和變型屬於本發明權利要求及其等同技術的范圍之內也意圖包含這些改動和變型在內。

❺ 卷積神經網路 有哪些改進的地方

卷積神經網路的研究的最新進展引發了人們完善立體匹配重建熱情。從概念看，基於學習演算法能夠捕獲全局的語義信息，比如基於高光和反射的先驗條件，便於得到更加穩健的匹配。目前已經探求一些兩視圖立體匹配，用神經網路替換手工設計的相似性度量或正則化方法。這些方法展現出更好的結果，並且逐步超過立體匹配領域的傳統方法。事實上，立體匹配任務完全適合使用CNN，因為圖像對是已經過修正過的，因此立體匹配問題轉化為水平方向上逐像素的視差估計。
與雙目立體匹配不同的是，MVS的輸入是任意數目的視圖，這是深度學習方法需要解決的一個棘手的問題。而且只有很少的工作意識到該問題，比如SurfaceNet事先重建彩色體素立方體，將所有像素的顏色信息和相機參數構成一個3D代價體，所構成的3D代價體即為網路的輸入。然而受限於3D代價體巨大的內存消耗，SurfaceNet網路的規模很難增大：SurfaceNet運用了一個啟發式的「分而治之」的策略，對於大規模重建場景則需要花費很長的時間。

❻ 臨床檢驗質量控制技術的目錄

第一章質量控制常用術語和定義
第一節管理術語
第二節技術術語
第二章統計學基本知識
第一節統計學的幾個基本概念
第二節基本統計量
第三節正態分布及分布描述
第四節統計檢驗與兩類錯誤
第五節正態性檢驗
第六節固有分析變異
第七節指數修勻
第三章實驗室誤差理論
第一節測量誤差
第二節准確度和精密度
第四章臨床檢驗質量規范
第一節質量規范概述
第二節設定質量規范的層次模式
第三節總誤差概念
第四節設定質量規范的策略
第五節基於生物學變異設定質量規范的策略
第五章分析過程——臨床檢驗的生產過程
第一節分析過程
第二節測定方法
第三節控制方法
第六章臨床檢驗方法評價
第一節基本概念和定義
第二節選擇分析方法
第三節性能標准
第四節評價分析方法
第五節評價方法可接受性
第六節應用範例：血清葡萄糖
第七章控制圖原理
第一節控制圖的定義和功能
第二節產品質量的統計觀點
第三節控制圖原理基礎知識
第四節控制圖原理的兩種解釋
第五節控制圖貫徹預防原則的方法
第六節穩態
第七節控制圖的兩種錯誤及檢出率
第八節3σ方式
第八章控制圖的判斷准則
第一節分析用控制圖與控制用控制圖
第二節休哈特控制圖的設計思想
第三節判穩准則
第四節判異准則
第九章常規控制圖
第一節常規控制圖簡介
第二節應用控制圖需要考慮的一些問題
第三節x拔－R(均值一極差)控制圖
第四節x拔－s控制圖
第五節控制界限與規格界限之間的關系
第六節p控制圖
第七節幾種計量值控制圖的比較
第八節計量值控制圖與計數值控制圖的比較
第十章質量控制規則
第一節常用控制規則
第二節由Pfr決定控制界限的控制規則
第三節累積和規則
第四節趨勢分析
第十一章統計控制方法的質量
第一節統計控制方法的性能特徵
第二節功效函數圖及其計算機模擬
第三節常用單個控制規則的功效函數圖
第四節聯合控制規則的功效函數圖
第五節不同控制測定值個數(N)時推薦的控制方法
第六節平均批長度
第七節控制方法性能的比較
第八節控制方法選擇或設計的含意
第十二章多規則控制方法
第一節Westgard多規則控制方法
第二節其他多規則控制方法
第十三章操作過程規范圖
第一節規定操作要求
第二節從質量一計劃模型導出操作過程規范圖
第三節應用操作過程規范圖
第四節操作過程規范質量控制選擇指南
第五節操作過程規范圖示例
第六節保證分析質量全面質量控制策略
第十四章質量控制方法的設計和應用
第一節質量控制方法評價和設計工具
第二節控製品
第三節室內控制的實際操作
第十五章調查和解決每日質量控制問題
第一節確定質量控制標記信號的意義
第二節選擇適當的糾正措施
第三節應用實例
第四節存在的問題
第十六章患者數據質控方法
第一節患者結果均值法
第二節差值檢查法
第三節患者結果多參數核查法
第四節患者標本的雙份測定法
第五節患者結果的比較法
第十七章臨床檢驗各專業室內質量控制
第一節美國CLIA'88質量控制要求
第二節臨床化學檢驗質量控制
第三節臨床血液學檢驗質量控制
第四節臨床免疫學檢驗質量控制
第五節臨床微生物學檢驗質量控制
第十八章室間質量評價
第一節室間質量評價的起源和發展
第二節室間質量評價的類型
第三節室間質量評價計劃的目的和作用
第四節我國室間質量評價計劃的程序和運作
第五節進行室間質量評價機構的要求和實施
第六節室間質量評價和實驗室認可
第七節基於Internet方式的應用系統
第十九章室間質量評價數據統計分析
第一節離群值及處理原則
第二節室間質量評價計劃結果的處理方法
第三節室間質量評價結果的統計處理和能力評價
第四節室間質量評價樣品均勻性和穩定性評價
第五節室間質量評價樣品基質效應評價
第二十章參加室間質量評價提高臨床檢驗質量水平
第一節EQA：實驗室檢測工作改進的工具
第二節EQA性能監控
第三節不可接受EQA結果調查
第四節室間質量評價作為一種教育工具
第五節建議實施
第二十一章無室間質量評價計劃檢驗項目的評價
第一節基本原理
第二節無室間質量評價計劃的試驗
第三節替代性評估程序
第四節定性替代性評估程序的數據分析
第二十二章室間質量評價性能特徵
第一節室間質量評價計算機模擬研究
第二節室間質量評價性能特徵
第二十三章室內質量控制數據實驗室間比對
第一節室內質量控制數據實驗室間比對計劃
第二節使用此計劃報告解決問題
第三節存在的問題
第四節基於Internet方式的應用系統
第二十四章根據匯總和相同方法組數據解決問題
第一節對質量控制標記信號的反應
第二節確定匯總質控標記信號的意義
第三節從匯總和相同方法組統計量調查和文件記錄質控標記信號
第四節存在的問題
第二十五章過程能力與過程能力指數
第一節過程能力
第二節過程能力指數
第三節Cp和Cpk的比較與說明
第四節臨床檢驗過程能力指數
第二十六章六西格瑪質量管理
第一節六西格瑪的基本概念
第二節六西格瑪的實施模式
第三節六西格瑪在臨床檢驗中的應用
第二十七章測量不確定度
第一節測量不確定度的基本概念
第二節產生測量不確定度的原因和測量模型化
第三節標准不確定度的A類評定
第四節標准不確定度的B類評定
第五節合成標准不確定度的評定
第六節擴展不確定度的評定
第七節測量不確定度的報告與表示
第八節測量不確定度應用
附錄
附錄A標准正態分布表
附錄B奈爾檢驗法的臨界值表
附錄C格拉布斯檢驗法的臨界值表
附錄D狄克遜檢驗法的臨界值表
附錄E雙側狄克遜檢驗法的臨界值表
附錄F偏度檢驗法的臨界值表
附錄G峰度檢驗法的臨界值表
附錄H輸血醫學不一致室間質量評價結果的調查樣表
附錄I對細菌學不一致室間質量評價結果的調查樣表
附錄J對臨床生化不一致室間質量評價結果的調查樣表
附錄K不可接受EQA調查的文件記錄樣表
附錄L臨床檢驗質量控制計算機模擬程序(QCCS)介紹
附錄M臨床實驗室定量測定室內統計質控規則設計、評價和應用軟體(QCEasy)
附錄N臨床檢驗室間質量評價計算機模擬程序(EQACS)
附錄O臨床檢驗方法評價及確認軟體(MVS)
附錄P質量規范表
1.基於生物學變異質量規范：生物化學
2.基於生物學變異質量規范：血液學
3.基於生物學變異質量規范：尿液化學
4.美國臨床實驗室改進修正案能力驗證可接受分析質量准則
附錄Q格式化的工作表
1.質量規范
2.質量控制過程設計
3.質控圖的定義
4.模擬臨界系統誤差的偏移
5.每日質控問題調查工作表
6.匯總質控問題的調查工作表
參考文獻
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