简介：<正>高中语文教材中文学类文本所占比重很大,是教学的重点。那么,如何有效开展文学类文本的教学呢?高中语文新课程标准的理念给语文教师的教学指引了方向,新课标积极倡导自主、合作、探究的学习方式,注重个性化阅读,提出要发展学生独立阅读的能力,主张在文学类文本教学中教师应引导学生设身处地去感受和体验,重视对作品中形象和情感的整体感知与把握,注重作品内涵的多义性和模糊性,鼓励学生积极、富有创意地构建文本意义。也就是说,教师要

简介：摘要：语文是学习语言和写作的综合性实用课堂。语用是当下热门话题，帮助教师更好地提高学生在语文课堂中的综合运用语言和写作能力。长期以来，传统的语文教学偏向培养学生对课文的理解和领悟，未重视对学生语言表达能力的培养，造成学生语言的综合实践能力得不到提升，所以语文教学呈现低效状态。语用教学指的是把语言文字和运用能力结合起来，注重实践能力的培养，也是新课程理念的体现。

简介：摘要头颈部恶性肿瘤为全球七大常见的恶性肿瘤之一，其发病隐匿且多伴发远处转移，患者的远期生存率相对较低。目前已有大量运用影像组学对头颈部肿瘤进行研究的报道，均提示影像组学在头颈部肿瘤的早期诊断、预后判断、疗效评估以及人类乳头瘤病毒感染状态检测等方面具有重要意义。本文将简要介绍头颈部肿瘤影像组学研究流程中的特点，对现有研究成果进行综述，并探讨影像组学在头颈部肿瘤诊治中的应用前景，以及未来发展将要应对的挑战。

简介：摘要目的建立基于多参数MRI影像组学及临床特征的机器学习预测模型，并评价其治疗前预测鼻咽癌（nasopharyngeal carcinoma, NPC）远处转移风险的效能及临床应用价值。材料与方法回顾性分析2010年6月至2017年9月来自三家医院的1393例经病理证实的NPC患者的临床资料及MRI图像（训练队列1049例、外部验证队列344例）。用ITK-SNAP勾画感兴趣区并用Pyradiomics包逐层提取特征。使用相关性分析、单因素分析和递归特征消除法筛选特征，最后通过梯度提升机（Gradient Boosting Machine, GBM）算法构建模型。通过受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线比较模型的预测效能，以及决策曲线分析评估临床实用性。利用SHAP（SHapley Additive exPlanation）算法赋予最佳预测模型可解释性。结果经筛选后最终保留10个影像组学特征。基于影像组学特征、临床特征、影像组学+临床特征三种特征组合构建了GBM_R、GBM_C和GBM_RC模型。三者在训练集上的ROC曲线下面积（area under the curve, AUC）值分别为0.938、0.724和0.938；GBM_RC（命名为NPC-Wise）在外部验证集中取得了最高的AUC值，为0.775。N分期是NPC-Wise预测过程中最重要的特征。SHAP模型预测力图能直观可视化特征影响NPC-Wise预测远处转移风险的过程。结论基于多参数MRI影像组学及临床特征的可解释性机器学习预测模型NPC-Wise在预测NPC远处转移风险方面具有较高效能，SHAP算法为其提供了个体水平的可解释性，能为个性化治疗提供有价值的决策依据。