MVS检测方法医学

❶ D3群在三维实空间中的矩阵表示是怎么算的

MVS是一种从具有一定重叠度的多视图视角中恢复场景的稠密结构的技术，传统方法利用几何、光学一致性构造匹配代价，进行匹配代价累积，再估计深度值。虽然传统方法有较高的深度估计精度，但由于存在缺少纹理或者光照条件剧烈变化的场景中的错误匹配，传统方法的深度估计完整度还有很大的提升空间。近年来卷积神经网络已经成功被应用在特征匹配上，提升了立体匹配的精度。在这样的背景下，香港科技大学Yaoyao等人，在2018年提出了一种基于深度学习的端到端深度估计框架——MVSNet。
多视图立体匹配（Multi-view Stereo， MVS）是计算机领域中一个核心问题。重建多视图立体匹配，可以认为是拍摄既定场景的一个逆过程。相机映射下，三维场景变换为二维，而多视图立体匹配重建正好相反，其从这样子。不同视点拍摄图像，恢复出真实的三维场景。
传统的方法使用手工设计的相似性度量指标和正则化方法计算场景的稠密对应关系（比如使用归一化互相关Normalized Cross-Correlation和半全局匹配semi-global matching）。这些方法在非朗伯体表面、无弱纹理区域的场景可以达到很好的效果。但是在弱纹理区域，人工设计的相似性指标变得不可信，因此导致重建结果不完整。由MVS数据集的排行榜可知，这些方法具有很高的精度，然而在重建的完整度方法还有很大的空间可以提升。
卷积神经网络的研究的最新进展引发了人们完善立体匹配重建热情。从概念看，基于学习算法能够捕获全局的语义信息，比如基于高光和反射的先验条件，便于得到更加稳健的匹配。目前已经探求一些两视图立体匹配，用神经网络替换手工设计的相似性度量或正则化方法。这些方法展现出更好的结果，并且逐步超过立体匹配领域的传统方法。事实上，立体匹配任务完全适合使用CNN，因为图像对是已经过修正过的，因此立体匹配问题转化为水平方向上逐像素的视差估计。
与双目立体匹配不同的是，MVS的输入是任意数目的视图，这是深度学习方法需要解决的一个棘手的问题。而且只有很少的工作意识到该问题，比如SurfaceNet事先重建彩色体素立方体，将所有像素的颜色信息和相机参数构成一个3D代价体，所构成的3D代价体即为网络的输入。然而受限于3D代价体巨大的内存消耗，SurfaceNet网络的规模很难增大：SurfaceNet运用了一个启发式的“分而治之”的策略，对于大规模重建场景则需要花费很长的时间。

❷ 单增李斯特菌生物膜制备方法

单增李斯特菌生物膜制备方法：
1、将-80℃冻存的菌株接种于固体BHI培养基，置于37℃培养18h进行活化。挑取单菌落于5mL液体BHI培养基中，37℃、200r/min培养过夜。次日，按1:100的比例转移至1L新鲜液体BHI培养基中继续培养至OD600为1.0。
2、2.2超滤浓缩法提取膜囊泡当细菌培养至OD600为1.0时，4℃、6000r/min离心20min收集上清液，经0.45μm或0.22μm滤器过滤，除去细胞碎片等杂质后转移至截留相对分子质量100kD的超滤浓缩管中，4℃、4000r/min离心20min。取浓缩液，经4℃、31174r/min离心3h后弃上清，用10mL的磷酸缓冲液悬浮沉淀，重复离心一次后，将沉淀重悬于1mL磷酸缓冲液中，经0.22μm滤器过滤后进行无菌检验，鉴定其无菌后于-80℃保存，即为提取的膜囊泡。将所提取的EGDe、EGDeΔprfA和EGDeΔprfA+pERL3-prfA*的膜囊泡分别表示为EGDe-MVs、ΔprfA-MVs和prfA*-MVs。
3、Optiprep密度梯度离心法提取膜囊泡Optiprep梯度离心液用DMEM分别配制成浓度为25%、30%、35%、40%和45%。吸取经过超滤浓缩法(同1.2.2)提取的1mL产物转移至Beckman离心管中，再依次加入2mL的45%、40%、35%、30%和25%Optiprep，于4℃、31174r/min进行超速离心15h。离心完毕后，小心收集30%-35%的组分于Beckman离心管中，并加入10mL磷酸缓冲液，再次进行超速离心。重复离心3次后弃上清，将沉淀重悬于1mL磷酸缓冲液中，经0.22μm的滤器过滤后进行无菌检验，鉴定其无菌后于-80℃保存，即为提取的膜囊泡。
4、BCA法测定膜囊泡的蛋白浓度并计算膜囊泡的产率MVs蛋白浓度的具体测定方法参见BCA蛋白浓度测定试剂盒说明书。利用稀释平板涂布法统计OD600为1.0时的菌落数，以每1013个CFU获得的蛋白量(μg)为膜囊泡的产率。
5、负染电镜观察膜囊泡的形态将铜网浸泡在MVs样品中吸附大约20min后取出，用滤纸与铜网垂直接触以除去多余液体。随后将铜网浸泡在PTA染液中染色5min，取出后于阴凉处自然干燥2-3d，即可用于电镜观察。
6、对细菌生物被膜形成的影响细菌生物被膜的培养及检测参照冯飞飞等[10]的方法。将3株细菌的MVs稀释至同一浓度(0.2mg/mL)后，按照1:1的比例分别取100μL相应的MVs加入到含100μL菌液(同种菌株或者不同种菌株)的96孔板中。另设置2组不含MVs的参照：一组加入等量菌液，另一组加入等量的磷酸缓冲液。待上述操作完毕后，将96孔板置于37℃分别培养24、48和72h。培养相应时间后，酶标仪测定其OD600值，以检测其生长情况；随后弃去各孔培养基，所生成的生物被膜经蒸馏水洗涤，室温干燥后，用1%乙二酸铵结晶紫染色，并测定其OD595的光吸收值。所获得的试验数据使用Origin8和SPSS22进行分析处理。结晶紫染色后的生物被膜直接置于倒置显微镜下观察，拍照记录。
7、膜囊泡的溶血活性检测溶血活性的测定参考于新惠等[12]的方法。将来源于不同菌株的MVs稀释至同一浓度(0.2mg/mL)后，分别取一定量的MVs加入含1mL红细胞悬液的离心管中，阴性对照组加入等量的磷酸缓冲液，阳性对照组加入等量的无菌水；另取等量的MVs加入1mL红细胞悬液后再添加2mmol/LDTT。将以上离心管置于37℃孵育3h后，室温、2600r/min离心5min，吸取800μL上清于一次性比色皿中测定OD543的值，即为MVs的溶血活性值。
8、膜囊泡对棉铃虫幼虫体重、存活率和化蛹率以及幼虫发育时间的影响选取生理状态基本一致的4龄棉铃虫幼虫置于冰上麻醉2h待用[13]。将来源于不同菌株的MVs稀释至同一浓度(0.2mg/mL)后，吸取5μLLm-MVs自幼虫第一腹足下注入，对照组注入等量磷酸缓冲液，每组18条幼虫。注射完成后每隔24h称取幼虫体重，并统计存活率、化蛹率及幼虫发育时间(自购买之日起至末龄)，数据的计算方法为：化蛹率=蛹数/试虫总数×100%；存活率=存活数/试虫总数×100%。

❸ 怎么看有没有开启AHCI

方法一：设备管理器查看
1、在系统桌面上，右键点击计算机/我的电脑/这台电脑/此电脑，在弹出的右键菜单中点击“管理”；

2、依次点击设备管理器—IDE ATA/ATAPI控制器，AMD芯片组显示“标准AHCI 1.0串行ATA控制器”，表示已经开启AHCI；

3、Intel芯片组显示“SATA AHCI Controller”表示已经是AHCI；

4、Intel芯片组显示“Serial ATA Storage Controller”表示未开启或未完全开启；

5、AMD芯片组显示“AMD SATA Controller”表示为开启或未完全开启；

方法二：AS SSD Benchmark工具判断

打开AS SSD Benchmark工具，点击开始或Start开始检测，一般第三行显示绿色OK就表示开启AHCI，不过并不是全部都是，有些显示ok依然未开启，第四行表示4k对齐，只要ok就是4k对齐。
1、显示storahci-ok和msahci-ok，表示AHCI已经开启，storahci-ok是win8微软自带的SSD驱动，msahci-ok是win7微软自带的AHCI驱动；

2、显示iaStorA-OK或者iaStor-OK表示AHCI已经开启，这个是intel的快速存储驱动（Intel Rapid Storage）；

3、显示amd_sata-ok，这个是AMD自带的磁盘驱动，不一定表示AHCI已经开启，具体请以方法一的设备管理器IDE控制器显示为准；

4、显示asahci64-ok或者mvs91xx-ok，代表非原生的SATA3.0接口，其中asahci64可能是ASMedia祥硕的桥接芯片，mvs91xx为marvell桥接芯片；

5、显示intelide-ok表示AHCI没开启，或者根本就不支持AHCI，像早期的ICH7南桥的板子，如G31，G41；

6、显示为pciide-BAD，很明显表示AHCI没有开启；

7、显示为nvstor64-ok表示使用NVIDIA芯片组的主板驱动，AHCI是否开启以方法一设备管理器IDE控制器显示为准，显示这个的多为稍老的主板，很多不支持AHCI；

8、显示为service-ok，无法识别SSD型号，需确认SSD驱动装好，换个AS SSDBenchMark版本。

❹ 多巴胺能加热合成聚多巴胺吗

聚合反应影响条件很多，温度、ph。时间、添加比例甚至是压力，你看你添加的表面活性或不会影响这些参数，还有就是你这个表面活性剂自己或不会参与到反应里面去，要综合考虑的，追好的办法就是试一试，能不能影响也不能全靠推断的。本发明属于超级电容器电极材料技术领域，具体涉及一种氧化铁-聚多巴胺-石墨烯复合材料、其制备方法及应用。

背景技术：

超级电容器是指介于传统电容器和充电电池之间的一种新型储能装置，它既具有电容器快速充放电的特性，同时又具有电池的储能特性。超级电容器具有充放电效率高、功率密度大、循环寿命长、环境友好等特点，已成为国内外清洁能源领域的研究热点之一。

氧化铁(fe2o3)具有较大的电容量、无毒、成本低廉等优点，被认为是一种很有前途的电极材料，利用其氧化还原性，被广泛用作赝电容器的负极材料。但是，氧化铁电极仍有许多缺陷，如导电性较差、循环性能差。多巴胺具有一定的还原性，在碱性条件下可以发生自聚合，同时在聚合过程中能石墨烯。聚多巴胺结构中含有大量的氨基和酚羟基等活性基团，能螯合金属离子使其锚定在石墨烯片上，同时三种复合材料间的相互作用能减少材料的聚集，从而制备尺寸较小的氧化铁-聚多巴胺-石墨烯复合纳米材料。

技术实现要素：

本发明提供了一种氧化铁-聚多巴胺-石墨烯复合材料、其制备方法及应用，解决了上述问题，本发明是通过如下技术方案来实现的。

本发明目的之一是提供一种氧化铁-聚多巴胺-石墨烯复合材料的制备方法，具体包括以下步骤：

s1：将氧化石墨烯分散到去离子水中，超声处理，调节ph值至8.5，得氧化石墨烯悬浮液；将氧化石墨烯悬浮液加热至60℃，加入盐酸多巴胺，反应12～24h，冷却至室温，得聚多巴胺-石墨烯悬浮液；

所述盐酸多巴胺：氧化石墨烯质量比为1:1；所述聚多巴胺-石墨烯悬浮液中石墨烯浓度为0.5～5mg/l；

s2：在s1制得的聚多巴胺-石墨烯悬浮液中加入铁盐，搅拌至溶解，加入沉淀剂，搅拌至溶解，得混合液；混合液进行水热反应，水热温度120～220℃，水热时间6～24h，反应结束后，离心、洗涤干燥，450℃焙烧，得氧化铁-聚多巴胺-石墨烯复合材料；

所述铁盐：石墨烯质量比为5:1～40:1；所述沉淀剂：铁盐摩尔比为5：1～30：1。

优选地，所述步骤s1中氧化石墨烯是采用改进的hummers方法制得的。

优选地，所述步骤s1中调节ph值至8.5采用的是50mmoll-1的tris-hcl缓冲溶液或氨水。

优选地，所述步骤s2中铁盐选自氯化铁、硫酸铁、硝酸铁、硫酸铁铵中的任意一种。

优选地，所述步骤s2中沉淀剂选自尿素、六次甲基四胺、氨水、乙酸钠中的任意一种。

本发明目的之二是提供由上述任一制备方法制得的氧化铁-聚多巴胺-石墨烯复合材料。

本发明目的之三是提供一种氧化铁-聚多巴胺-石墨烯复合材料在超级电容器中作为电极材料的应用。

本发明与现有技术相比具有如下有益效果:

(1)本发明提供了一种氧化铁-聚多巴胺-石墨烯复合电极材料的制备方法和应用，对炭材料石墨烯、金属氧化物、导电聚合物等电极材料进行合理的设计探索出具有优异电化学性能的电极材料，多巴胺具有一定的还原性，在聚合过程中能同时还原石墨烯，聚多巴胺结构中含有大量的氨基和酚羟基等活性基团，能螯合金属离子使其锚定在石墨烯片上，同时三种复合材料间的相互作用能减少材料的聚集，从而制备尺寸较小的氧化铁-聚多巴胺-石墨烯复合纳米材料，具有制备方法简单、形貌均匀、分散良好、成本低廉等优点；

(2)本发明提供的氧化铁-聚多巴胺-石墨烯复合材料在koh电解液中具有良好的电化学性能，在三电极体系中实现优异的比电容，在1ag-1条件下，比电容达到818fg-1，是一种具有良好电容性能的超级电容器复合材料，在实际应用方面具有非常重要的意义。

附图说明

图1为本发明实施例2制备的氧化铁-聚多巴胺-石墨烯复合材料的sem图；

图2为本发明实施例2制备的氧化铁-聚多巴胺-石墨烯复合材料的等温吸脱附曲线图；

图3为本发明实施例2制备的氧化铁-聚多巴胺-石墨烯复合材料的xrd图；

图4为本发明实施例2中制备的氧化铁-聚多巴胺-石墨烯复合材料的在不同扫描速率下的循环伏安曲线图。

具体实施方式

为了使本领域技术人员更好地理解本发明的技术方案能予以实施，下面结合具体实施例和附图对本发明作进一步说明，但所举实施例不作为对本发明的限定。

下述各实施例中所述实验方法和检测方法，如无特殊说明，均为常规方法；所述试剂和材料，如无特殊说明，均可在市场上购买得到。

实施例1

本实施例一种氧化铁-聚多巴胺-石墨烯复合材料，具体是通过如下步骤制备得到的：

采用改进的hummers方法制备氧化石墨烯，将10g的氧化石墨烯分散到去离子水中，在超声波清洗器中超声处理1h后移入三口烧瓶中，得到氧化石墨烯悬浮液，并用缓冲溶液或碱调节ph值至8.5；将所述氧化石墨烯悬浮液加热至60℃，向烧瓶中加入盐酸多巴胺，盐酸多巴胺与氧化石墨烯的添加比例为质量比1：1，利用盐酸多巴胺对氧化石墨烯进行还原和表面聚合，表面聚合的温度为60℃，聚合反应时间为24h，聚合产物冷却至室温后，加水稀释，制备浓度为2mgml-1的聚多巴胺-石墨烯悬浮液；

准确量取20ml稀释后的2mgml-1聚多巴胺-石墨烯悬浮液，放入磁子室温下搅拌10min，并加入400mg的fe(no3)39h2o，搅拌30min待fe(no3)39h2o全部溶解后，加入600mg尿素作为沉淀剂，搅拌20min尿素溶解后得到的混合物转入50ml的不锈钢反应釜中进行水热反应，水热温度为180℃，水热时间为12h。反应结束后取出后冷却至室温，离心洗涤，60℃真空干燥12h，450℃焙烧2h，即得氧化铁-聚多巴胺-石墨烯复合材料。

实施例2

本实施例一种氧化铁-聚多巴胺-石墨烯复合材料，具体制备方法和实施例1相同，不同之处仅在于，所采用的fe(no3)39h2o与石墨烯的质量比为20：1。

实施例3

本实施例一种氧化铁-聚多巴胺-石墨烯复合材料，具体制备方法和实施例1相同，不同之处仅在于，所采用的fe(no3)39h2o与石墨烯的质量比为30:1。

实施例4

本实施例一种氧化铁-聚多巴胺-石墨烯复合材料，具体制备方法和实施例1相同，不同之处仅在于，所采用的fe(no3)39h2o与石墨烯的质量比为40:1。

以实施例2制备的氧化铁-聚多巴胺-石墨烯复合材料为例，对其进行性能检测，如图1-3所示：

图1为实施例2制备的氧化铁-聚多巴胺-石墨烯复合材料的sem图，由图1可以看出，fe2o3纳米颗粒呈小球状，平均尺寸约40nm，均匀分布在pda-rgo表面；图2为实施例2制备的氧化铁-聚多巴胺-石墨烯复合材料的等温吸脱附曲线，由图2可以看出，吸脱附曲线为典型的iv型曲线，表明复合材料具有介孔结构，部分石墨烯碎片在合成过程中可作为模板剂存在，使制备的复合材料形成了介孔结构；图3为实施例2制备的氧化铁-聚多巴胺-石墨烯复合材料的xrd图，由图3可以看出，样品在2θ＝24.0°,33.3°,35.7°,41°,43.4°,49.6°,54.2°,57.2°,62.6°和64.1°均有较强的衍射峰，这些峰对应于α-fe2o3的(012),(104),(110),(113),(202),(024),(116),(018),(214)和(300)晶面，表明复合材料中的氧化铁为α-fe2o3。

同样对实施例1和实施例3-4也进行了测试，实施例1和实施例3-4制备的材料也具有和实施例2相似的表面微结构特征，由于实施例1～4所制备的氧化铁-聚多巴胺-石墨烯复合材料所具有的表面微结构特征，它们可作为超级电容器中的工作电极材料来使用。

下面我们以实施例1～4所制备的氧化铁-聚多巴胺-石墨烯复合材料作为超级电容器的工作电极材料，采用循环伏安法对超级电容器的性能进行测试。

超级电容器的工作电极制作过程如下：将上述实施例所制备的氧化铁-聚多巴胺-石墨烯复合材料与乙炔黑和ptfe按80：10：10的质量比例混合调匀后涂在泡沫镍上，涂抹面积为1cm*1cm，然后放入真空干燥箱中60℃干燥过夜，制成工作电极。

具体测试条件为：用铂电极作为对电极，氧化汞电极为参比电极，以及上述工作电极，电解液为6mkoh溶液，电压窗口为-1.05～-0.05v，扫描速率5mvs-1～80mvs-1。实施例1～实施例4的氧化铁-聚多巴胺-石墨烯复合材料作为工作电极的具体测试结果如下表1所示：

表1实施例1～4提供的复合材料的比电容结果

由表1可以看出，实施例1～实施例4制备的氧化铁-聚多巴胺-石墨烯复合材料在6mkoh电解液中均具有优异的电容性能。

此外，针对实施例2提供的氧化铁-聚多巴胺-石墨烯复合材料，我们还进一步测定了其在不同扫描速率下的循环伏安曲线图，图4为实施例2提供的氧化铁-聚多巴胺-石墨烯复合材料在不同扫描速率下的循环伏安曲线图(沿箭头方向扫描速率依次为5mvs-1，10mvs-1，20mvs-1，30mvs-1，50mvs-1，80mvs-1)。由图4可以看出，氧化铁-聚多巴胺-石墨烯复合材料在不同扫速下均存在一对对称的氧化还原峰，表明样品具有赝电容性质。氧化峰和还原峰的位置随着扫速的增加而变化，随着扫速增加，氧化还原峰的面积增加，表明在高扫速下具有更大的电容。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内也意图包含这些改动和变型在内。

❺ 卷积神经网络 有哪些改进的地方

卷积神经网络的研究的最新进展引发了人们完善立体匹配重建热情。从概念看，基于学习算法能够捕获全局的语义信息，比如基于高光和反射的先验条件，便于得到更加稳健的匹配。目前已经探求一些两视图立体匹配，用神经网络替换手工设计的相似性度量或正则化方法。这些方法展现出更好的结果，并且逐步超过立体匹配领域的传统方法。事实上，立体匹配任务完全适合使用CNN，因为图像对是已经过修正过的，因此立体匹配问题转化为水平方向上逐像素的视差估计。
与双目立体匹配不同的是，MVS的输入是任意数目的视图，这是深度学习方法需要解决的一个棘手的问题。而且只有很少的工作意识到该问题，比如SurfaceNet事先重建彩色体素立方体，将所有像素的颜色信息和相机参数构成一个3D代价体，所构成的3D代价体即为网络的输入。然而受限于3D代价体巨大的内存消耗，SurfaceNet网络的规模很难增大：SurfaceNet运用了一个启发式的“分而治之”的策略，对于大规模重建场景则需要花费很长的时间。

❻ 临床检验质量控制技术的目录

第一章质量控制常用术语和定义
第一节管理术语
第二节技术术语
第二章统计学基本知识
第一节统计学的几个基本概念
第二节基本统计量
第三节正态分布及分布描述
第四节统计检验与两类错误
第五节正态性检验
第六节固有分析变异
第七节指数修匀
第三章实验室误差理论
第一节测量误差
第二节准确度和精密度
第四章临床检验质量规范
第一节质量规范概述
第二节设定质量规范的层次模式
第三节总误差概念
第四节设定质量规范的策略
第五节基于生物学变异设定质量规范的策略
第五章分析过程——临床检验的生产过程
第一节分析过程
第二节测定方法
第三节控制方法
第六章临床检验方法评价
第一节基本概念和定义
第二节选择分析方法
第三节性能标准
第四节评价分析方法
第五节评价方法可接受性
第六节应用范例：血清葡萄糖
第七章控制图原理
第一节控制图的定义和功能
第二节产品质量的统计观点
第三节控制图原理基础知识
第四节控制图原理的两种解释
第五节控制图贯彻预防原则的方法
第六节稳态
第七节控制图的两种错误及检出率
第八节3σ方式
第八章控制图的判断准则
第一节分析用控制图与控制用控制图
第二节休哈特控制图的设计思想
第三节判稳准则
第四节判异准则
第九章常规控制图
第一节常规控制图简介
第二节应用控制图需要考虑的一些问题
第三节x拔－R(均值一极差)控制图
第四节x拔－s控制图
第五节控制界限与规格界限之间的关系
第六节p控制图
第七节几种计量值控制图的比较
第八节计量值控制图与计数值控制图的比较
第十章质量控制规则
第一节常用控制规则
第二节由Pfr决定控制界限的控制规则
第三节累积和规则
第四节趋势分析
第十一章统计控制方法的质量
第一节统计控制方法的性能特征
第二节功效函数图及其计算机模拟
第三节常用单个控制规则的功效函数图
第四节联合控制规则的功效函数图
第五节不同控制测定值个数(N)时推荐的控制方法
第六节平均批长度
第七节控制方法性能的比较
第八节控制方法选择或设计的含意
第十二章多规则控制方法
第一节Westgard多规则控制方法
第二节其他多规则控制方法
第十三章操作过程规范图
第一节规定操作要求
第二节从质量一计划模型导出操作过程规范图
第三节应用操作过程规范图
第四节操作过程规范质量控制选择指南
第五节操作过程规范图示例
第六节保证分析质量全面质量控制策略
第十四章质量控制方法的设计和应用
第一节质量控制方法评价和设计工具
第二节控制品
第三节室内控制的实际操作
第十五章调查和解决每日质量控制问题
第一节确定质量控制标记信号的意义
第二节选择适当的纠正措施
第三节应用实例
第四节存在的问题
第十六章患者数据质控方法
第一节患者结果均值法
第二节差值检查法
第三节患者结果多参数核查法
第四节患者标本的双份测定法
第五节患者结果的比较法
第十七章临床检验各专业室内质量控制
第一节美国CLIA'88质量控制要求
第二节临床化学检验质量控制
第三节临床血液学检验质量控制
第四节临床免疫学检验质量控制
第五节临床微生物学检验质量控制
第十八章室间质量评价
第一节室间质量评价的起源和发展
第二节室间质量评价的类型
第三节室间质量评价计划的目的和作用
第四节我国室间质量评价计划的程序和运作
第五节进行室间质量评价机构的要求和实施
第六节室间质量评价和实验室认可
第七节基于Internet方式的应用系统
第十九章室间质量评价数据统计分析
第一节离群值及处理原则
第二节室间质量评价计划结果的处理方法
第三节室间质量评价结果的统计处理和能力评价
第四节室间质量评价样品均匀性和稳定性评价
第五节室间质量评价样品基质效应评价
第二十章参加室间质量评价提高临床检验质量水平
第一节EQA：实验室检测工作改进的工具
第二节EQA性能监控
第三节不可接受EQA结果调查
第四节室间质量评价作为一种教育工具
第五节建议实施
第二十一章无室间质量评价计划检验项目的评价
第一节基本原理
第二节无室间质量评价计划的试验
第三节替代性评估程序
第四节定性替代性评估程序的数据分析
第二十二章室间质量评价性能特征
第一节室间质量评价计算机模拟研究
第二节室间质量评价性能特征
第二十三章室内质量控制数据实验室间比对
第一节室内质量控制数据实验室间比对计划
第二节使用此计划报告解决问题
第三节存在的问题
第四节基于Internet方式的应用系统
第二十四章根据汇总和相同方法组数据解决问题
第一节对质量控制标记信号的反应
第二节确定汇总质控标记信号的意义
第三节从汇总和相同方法组统计量调查和文件记录质控标记信号
第四节存在的问题
第二十五章过程能力与过程能力指数
第一节过程能力
第二节过程能力指数
第三节Cp和Cpk的比较与说明
第四节临床检验过程能力指数
第二十六章六西格玛质量管理
第一节六西格玛的基本概念
第二节六西格玛的实施模式
第三节六西格玛在临床检验中的应用
第二十七章测量不确定度
第一节测量不确定度的基本概念
第二节产生测量不确定度的原因和测量模型化
第三节标准不确定度的A类评定
第四节标准不确定度的B类评定
第五节合成标准不确定度的评定
第六节扩展不确定度的评定
第七节测量不确定度的报告与表示
第八节测量不确定度应用
附录
附录A标准正态分布表
附录B奈尔检验法的临界值表
附录C格拉布斯检验法的临界值表
附录D狄克逊检验法的临界值表
附录E双侧狄克逊检验法的临界值表
附录F偏度检验法的临界值表
附录G峰度检验法的临界值表
附录H输血医学不一致室间质量评价结果的调查样表
附录I对细菌学不一致室间质量评价结果的调查样表
附录J对临床生化不一致室间质量评价结果的调查样表
附录K不可接受EQA调查的文件记录样表
附录L临床检验质量控制计算机模拟程序(QCCS)介绍
附录M临床实验室定量测定室内统计质控规则设计、评价和应用软件(QCEasy)
附录N临床检验室间质量评价计算机模拟程序(EQACS)
附录O临床检验方法评价及确认软件(MVS)
附录P质量规范表
1.基于生物学变异质量规范：生物化学
2.基于生物学变异质量规范：血液学
3.基于生物学变异质量规范：尿液化学
4.美国临床实验室改进修正案能力验证可接受分析质量准则
附录Q格式化的工作表
1.质量规范
2.质量控制过程设计
3.质控图的定义
4.模拟临界系统误差的偏移
5.每日质控问题调查工作表
6.汇总质控问题的调查工作表
参考文献
……