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記憶的片段范文1
還未到傍晚，骨架嶙峋的馬
黑暗，還在道路之外徘徊
我與幽靈在鏡面相遇
風嗅著落葉下面，嗅著門縫
嗅著肉體泄露的光亮
斧子、彈弓、菜刀都擺在藍油漆的窗臺
我僵硬的六歲的肘也烙上了木紋
院子灰白的木門鎖了，平房的門也鎖了
我盯著木門的每一絲顫抖
和白楊樹呼嘯而過的聲音
母親還沒有回來，不知過了多少年
多少個冬天，我聽到門軸輕輕的轉動
家人悄悄的說話聲，以及慢慢移動的一盞金黃的燈
可我無法醒來，無法閂緊那扇裹著麻袋的門
1970年的記憶片段
仿佛坐了一夜的火車，從伊春到克山
仿佛那火車被煤煙熏得漆黑
午夜，我們和幾只木箱抵達了車站的泥濘
黑色的泥濘在閃光，那應該是早春
縣城一片漆黑，仿佛一座空城
我伏在母親背上，剛剛睡醒
努力地透過她的灰棉猴吸取著溫暖
聽她年輕的心跳透過棉絮的隔音層
仿佛透過遙遠的歲月傳來
站臺上只有我們一家人，高大的父親軍裝筆挺
還有一個十四歲的少女
和她的兩個弟弟，垂手站在光的裂縫里
說不出話來，仿佛一下子沮喪地進入了成年
深夜的酒
深淵中，我和一瓶酒對坐
我發現酒懷著和我一樣的心思
我們都不再能使對方燃燒
結束了疲憊的一天
深夜的一瓶酒，冷卻的綠色火焰
沒有什么幸福比這個更沉默
甚至沒有聲音
甚至在深夜里倒酒的聲音
都顯得多余
我們是彼此剩余的部分
如果我一直這么坐著
我也會成為一個酒瓶
沒有腰，甚至沒有耳朵
因為我們不需要傾聽
兩個老人互相傾倒的聲音
夢見父親
大雨后和父親走在湖邊
一尺深的泥濘
我們把青草踩倒，才能繼續走下去
很多親人在村里等我們一起過節
黑色的泥里混合著稻黃色的牛糞
泥濘的聲音一路陪伴我們
我們不說話，膠皮靴子發出牛的吼叫
那些泥土的房屋更矮了
門窗像拉開一半的抽屜
我和父親像父親和兒子那樣沉默著
我們身后，那些青草又慢慢立起來
滴著黑色的泥
有鳥聲的下午――童年記憶
一只鳥在叫
深一腳淺一腳
忽而屋前，忽而屋后
瓦片覆蓋的土墻上趴著酩酊的陽光
風吹著屋后深草中坐著的孩子
他以為自己還躺在芳香的土炕上
空空的山谷下睡著牛羊和流水
白楊林中飄著母親透明的衣裳
村子里空無一人
只有陽光，和一只鳥忽遠忽近的叫聲
一個孩子坐在后院
記憶的片段范文2
1、酒客揭短，取笑孔乙己偷東西；
2、酒客譏笑孔乙己考不中秀才；
3、孔乙己教小伙計識字；
4、孔乙己分茴香豆給孩子們吃；
5、被丁舉人打折退的遭遇；
記憶的片段范文3
塔上諸人聽了都是一怔，心想此處高達十余丈，跳下去力道何等巨大，你便有千斤之力也無法接住。崆峒、昆侖各派中便有人嚷道：“千萬跳不得，莫上這小子的當！他要騙咱們摔得粉身碎骨?！睆垷o忌見煙火彌漫，已燒近眾高手身邊，眾人若再不跳，勢必盡數葬身火窟，提聲叫道：“俞二伯，你待我恩重如山，難道小侄會存心相害嗎？你先跳罷！”
請同學們留意，這段話里提到了萬安寺塔的高度：十余丈?！笆嗾伞笔莻€約數，我們假定塔高10丈。一丈是10尺，10丈就是100尺。那時候的一尺是0.32米，所以10丈就是32米。
塔高32米，困在塔頂的那些俠客如果真往下跳，在不考慮空氣阻力而且不使用輕功的前提下（事實上他們的內力尚未恢復，根本沒辦法使用輕功），做的都將是位移為32米的自由落體運動。
我們學過自由落體運動的公式，運動位移等于重力加速度乘以時間的平方再除以二（h=gt2/2）。由此可知，自由落體的時間等于位移乘2除以重力加速度然后再開平方。
現在位移已知，是32米。這個情節發生在北京，北京的重力加速度值也已知，是9.8。所以自由落體的時間等于32乘2再除以9.8的商的平方根，結果是2.55秒。
假定跳塔時初速度為零，現在有加速度（即重力加速度9.8），有運動時間（2.55秒），我們可以求出俠客們落地時的瞬間速度：用9.8乘以2.55，約等于25米/秒，換成時速是90公里/小時，相當于一輛汽車掛5檔并踩下油門的行進速度。換句話說，眾位俠客如果從塔頂往下跳，落地時所受的沖力相當于被一輛高速行駛的汽車不踩剎車直接撞到身上，結果之慘烈可想而知。
我們有理由相信，塔頂上的崆峒和昆侖兩派當中有人深諳經典物理學，人家經過精密計算之后，科學地認識到了跳塔的危險性和結果的嚴重性，所以勸大家不要聽張無忌的話。“千萬跳不得，莫上這小子的當！他要騙咱們摔得粉身碎骨?！边@句警告可不是隨便說的。
我們接著讀《倚天屠龍記》。
俞蓮舟對張無忌素來信得過，雖想他武功再強，也決計接不住自己，但想與其活活燒死，還不如活活摔死，叫道：“好！我跳下來啦！”縱身一躍，從高塔上跳將下來。張無忌看得分明，待他身子離地約有五尺之時，一掌輕輕拍出，擊在他的腰里。這一掌中所運，正是“乾坤大挪移”的絕頂武功，吞吐控縱之間，已將他自上向下的一股巨力撥為自左至右。俞蓮舟的身子向橫里直飛出去，一摔數丈，此時他功力已恢復了七八成，一個回旋，已穩穩站在地上，順手一掌，將一名蒙古武士打得口噴鮮血。他大聲叫道：“大師哥、四師弟！你們都跳下來罷！”塔上眾人見俞蓮舟居然安好無恙，齊聲歡呼起來。
我分析過“乾坤大挪移”的物理原理，認為那是通過延長或者縮短沖量的改變時間，來減弱或者增加沖力。但是從金庸先生的原文來看，張無忌只是用力打了一下跳塔人的腰部，使其運動軌跡從自由落體運動變成平拋運動而已。這樣做，并不能使跳塔人的落地速度發生絲毫改變，因為平拋運動只是在水平方向上做勻速直線運動，在垂直方向上仍然在做自由落體運動。無論張無忌橫拍的力度有多大，無論跳塔人橫飛的距離有多遠，其運動時間都是2.55秒，落地時的瞬間速度都是90公里/小時，最后還是得活活摔死。
金庸先生說俞蓮舟橫飛數丈“居然安好無恙”，那是不符合物理學定律的，科學的描寫應該是這樣的――
記憶的片段范文4
【關鍵詞】 體繪制;醫學圖像;光線投影算法;平面簇求交;片段融合
Ray Casting Volume Rendering of Medical
Images Using Segment CompositionXU Ling，QIAN Zhiyu，TAO Ling
(Department of Biomedical Engineering， College of Automation， Nanjing University of Aeronautics & Astronautics ，Nanjing 210016，China)
Abstract：We presented an improved fast algorithm of ray casting volume rendering. Our algorithm could figure out composition segment fleetly and reduce interpolation calculation by intersection computation of the ray and a family of planes. Taken advantage of segment composition method， the composition velocity was accelerated. And utilizing boundary box technique， the algorithm avoided intersection computation with useless planes and greatly improved the efficiency of ray casting. The experiment results show that the improved acceleration algorithm can produce the required quality images， at the same time reduces the total operations remarkably， and speeds up the volume rendering.
Key words：Volume rendering;Medical image;Ray casting algorithm;Intersection computation of planes;Segment composition
1 引 言
醫學影像的體繪制技術在臨床上已成為輔助診斷和輔助治療的重要手段。體繪制技術可分為間接體繪制和直接體繪制兩大類，與間接體繪制相比，直接體繪制不僅能觀察組織的表面，還能夠透過表面觀察到組織的內部細節，有助于醫生對病灶部位做出正確的判斷，更適合于臨床應用。光線投影算法[1]是直接體繪制中效果較好的方法，具有較高的成像質量，可以顯示醫學影像數據場中細微的特征信息，且算法原理簡單、易實現，其技術已成為近年來醫學信息可視化領域研究的熱點。但由于其投影光線數量巨大，嚴重影響了成像速度，為此，本研究在深入研究和綜合分析各種加速算法的基礎上[2-6]，提出了一種光線投影體繪制的綜合加速算法，在保證繪制質量的基礎上，有效地縮短光線投影算法的繪制時間。
2 光線投影算法原理
光線投影算法原理可簡單描述為：根據設定的觀察方向，從屏幕上的每一個像素點發出一條射線，見圖1。射線穿過三維數據場，沿著射線選擇若干個采樣點，并由距離采樣點最近的8個數據點的顏色值和不透明度值作三次線性插值，求出該采樣點的顏色值和不透明度值，最后將每條射線上各采樣點的顏色值及不透明度值按從前向后或從后向前的順序進行合成，得到屏幕上該象素點的最終顏色值。
光線投影算法能顯示出非常豐富的信息，甚至連數據場中細微的特征都不會丟失。但是光線投影算法的致命缺陷也源于此。首先，光線投影算法就是重采樣點的光學屬性按順序進行融合的一個過程。假設像平面上有M個像素點，那么要發射M條射線，如果每條射線上選取N個采樣點，則需要對M×N個采樣點進行空間定位，為了得到較好的繪制效果，所需投射光線數量M和采樣點個數N巨大，所以計算量很大，極大地影響了成像速度;其次，定位后采樣點光學屬性的計算采用三次線性插值的方法，該方法可取得較高的成像質量，但效率很低，用簡單的插值方法又不能保證繪制質量。
鑒于傳統光線投影算法的上述缺陷，我們提出了一種綜合的加速算法，在保證繪制質量和不增加復雜度的前提下，有效地提高了繪制速度。
3 改進的光線投影算法
3.1 新算法的提出
在醫學圖像重建過程中，通常認為兩兩相鄰平面間的采樣點具有相似的光學屬性，這樣兩兩相鄰平面間所截取的光線線段上的采樣點組成一個片段，則一條投影光線可以被分為多個片段，并選取片段上和平面相交采樣點的光學屬性作為片段的光學屬性，減少三次線性插值的計算量。改進后算法的主要流程見圖2。
基于此，我們主要從以下幾個方面對算法進行改進：(1)計算體數據立方體在像平面上的投影多邊形，避免發出與三維數據場不相交的投影光線。(2)利用包圍盒技術減少對無效平面的求交。(3)利用平面簇求交的方法快速確定相鄰平面間采樣點的個數及交點的光學屬性，簡化了插值算法
段的融合技術，減少了融合操作的次數和時間。(5)利用VTK庫函數，簡化算法的編寫。前面兩種技術在本課題組前期的文獻[7]中有比較詳細的闡述，這里主要介紹融合片段及采樣點的獲取技術。
3.2 融合片段的確定及采樣點獲取技術
兩兩相鄰平面間所截取的光線線段上的采樣點組成一個片段，顯然，快速確定射線與平面簇的交點是融合片段確定的前提。對于三維規則數據場，從物空間一點(x0，y0，z0)出發，沿視線方向(l，m，n)的射線參數方程可表示為：
x=x0+l·t
y=y0+m·t
z=z0+n·t(1)
設體元編號為(i，j，k)，δx、δy、δz分別為X、Y、Z三個方向上網格點間距。不失一般性，假設Z軸方向的平面簇與射線方向垂直程度最高，其平面簇方程可表示為：
z=kδz(2)
其中k為整數(其取值范圍從0到Z軸方向的最大平面數)，對于向量(l，m，n)=0，不失一般性，假設n=0，根據公式(1)和(2)可計算出射線和平面簇第k個平面交點P的坐標為：
xk=x0+l·kδz-z0n
yk=y0+mkδz-z0n
zk=kδz(3)
根據相鄰平面間距離相等，可推算出其他平面上的交點坐標。
同樣，如果知道射線和平面簇交點坐標，也可以推導出k的取值：
k=Zkδz(4)
設z軸方向第k個平面上各頂點處的光學屬性為Mk1，Mk2，Mk3，Mk4，則P點的光學屬性Mkp為：
Mkp=Mk1xkyk+Mk2(1-xk)yk+Mk3xk(1-yk)+Mk4(1-xk)(1-yk)(5)
根據公式(3)和(5)可計算出各相交平面交點處的光學屬性，簡化了三次線性插值計算。
當作為包圍盒的封閉多邊形設定后，計算射線和多邊形的交點坐標，根據公式(4)確定k的取值范圍，設k的取值范圍為[α，β]，則射線上包含的片段個數為(β-α)。從射線和(α+1)平面交點處按采樣步長確定重采樣點坐標，并和射線與(α+2)平面交點坐標進行比較，記錄重采樣點個數n，當重采樣點坐標超出射線與(α+2)平面交點坐標時，停止計數。由于射線和投影平面簇近似垂直，可以認為兩兩相鄰平面間所截取的光線線段長度都相等，即相鄰平面間采樣點的個數都為n。
由于片段內的像素點具有相似的光學屬性，基于對體數據的數據一致性分析，由基于像素點的繪制方程，可推導得到基于片段的繪制方程[8]。設M=(β-α)是一條光線中片段的個數;Cm和αm是片段的起始交點ti-1的光學屬性，Cout和αout是片段的最后一個交點ti的光學屬性，Cnow和αnow是片段兩個交點之間的重采樣點的光學屬性，ni=n為片段的長度。用迭代的方法，依照從前向后的順序有：
Cout=Cnow(1-αin)∑ni-1k=0(1-αnow)k+Cin
αout=αnow(1-αin)∑ni-1k=0(1-αnow)k+αin(6)
傳統的由前向后的圖像合成[9]如下：
Cout=Cnow(1-αin)+Cin
αout=αnow(1-αin)+αin(7)
比較式(6)和(7)，基于片段的繪制方程和原繪制方程具有相似的形式和計算過程，只是多了一個起加權作用的因子∑ni-1k=0(1-αnow)k，這是因為兩種繪制方法的光學模型都是作用于像素點的，區別在于片段的光學模型融合的對象是光線片段，因此每次融合時需要加權片段中所有采樣點的光學屬性。隨著影像學儀器能采集到的影像斷層間距的減小，直接將斷層間距作為融合片段，可以在提高繪制速度的同時保證繪制質量。
4 算法的實現過程
算法數據來自人體頭顱橫向MRI切片，數據大小為256×256×124體素，每個體素代表的人體空間的大小為0.94mm×0.94mm×0.93mm，像素灰度值范圍為[0，560]，掃描厚度和采樣間隔都為1mm。算法在處理器Inter(R) Celeron(R) CPU2.66G Hz，顯卡VIA/S3G UniChrome Pro IGP，內存256M的微機上，利用VTK提供的庫函數采用VC作為開發平臺進行編程實現。主要實驗步驟如下：
(1)清除圖像緩沖區，建立圖像空間和物體空間坐標系，通過vtkDICOMImageReader函數將數據讀入內存并將體數據場形成的立方體投影到觀察坐標系中，得到各可見面在像平面上的投影多邊形，通過vtkRenderWindow函數設置視窗口參數。
(2)利用矩陣變換計算像平面上多邊形頂點在物體空間的坐標位置，根據矩陣變換性質確定像平面上其他像素點的物體空間坐標位置。
(3) 遍歷數據場，找到其中的包圍盒以避免無效平面的求交。平面方程可表示為ax+by+cz+d=0，用10個這樣的平面產生一個包圍物體的封閉的多面體(所用平面越多，多面體越接近球形包圍盒)。
(4)計算射線參數方程(1)和包圍盒的交點，確定交點范圍[MINs，MAXs](s=x，y，z)，根據公式(4)確定k的范圍，然后計算射線參數方程(1)與k值范圍內某一方向平面簇的交點，利用公式(5)插值計算交點處光學屬性。
(5)計算某一相鄰平面間線段上采樣點的個數n，代入公式(6)中進行片段融合計算，得到像素點顏色值并寫入相應的圖像緩沖區。
(6)判斷投影多邊形內發射的投影光線是否處理完畢，如果沒有則轉向步驟(4)，若多邊形內所有像素處理完畢，則往下執行。
(7)顯示最終的重建圖像。
5 算法結果及分析
為了驗證本文算法的有效性，采用多組實驗從圖像質量和成像速度兩個方面進行比較分析，本研究提出的加速算法均取得了比較好的結果。
一方面將本文算法與傳統光線投影算法從不同視線方向所成的圖像進行了比較。圖3(a)為采用傳統的光線投影體繪制算法得到的不同視線方向繪制效果，(b)為本文加速算法的繪制結果。從圖中可以看出，兩種算法成像的質量基本相同，成像效果較好，與傳統的光線投影體繪制算法相比，本文算法重建的圖像溝紋較深，變化較明顯，但并不影響圖像的整體效果和對細節的反映，腦中灰質、白質和耳朵的輪廓等細節都很清楚。
另一方面，將本文算法與傳統光線投影算法從不同角度在繪制速度上進行了比較，表1給出了圖3中不同視線方向傳統光線投影算法和本文算法體繪制所需要的時間及加速比。從表中數據可得，本表1 傳統光線投影算法和本文算法的繪制速度比較文算法比傳統算法速度快近3倍，速度確實有了很大的提高。
從本文算法和傳統算法的比較結果可知：本文算法在成像質量變化不大，效果較好的前提下，大幅度地提高了繪制速度。
6 小結
本研究針對標準光線投影算法計算量大、速度慢的特點，在原有算法的基礎上，提出了一種新的光線投影體繪制綜合加速算法。該算法利用光線與某一方向平面簇求交的方法快速確定融合片段，減少插值計算。采用基于片段的融合方法進行融合，提高融合速度，并利用包圍盒減少光線與無效平面的求交。通過實驗對比，本文算法成像效果較好，在保證成像質量的前提下，有效地提高了體繪制速度。
參考文獻
[1]Tiede U， Hohne K， Bomans M， et al. Investigation of medical 3D-rendering algorithms[J]. IEEE Computer Graphics and Applications， 1990， 10(2): 41-53.
[2]NIU Cui-xia， FAN Hui， DU Hui-qiu. Accelerated algorithm of ray casting in medical volume rendering[J]. Journal of System Simulation， 2006， 18(1): 343-346.
[3]Jae Jeong Choi， Byeong-Seok Shin， Yeong Gil Shin， et al. Efficient volumetric ray casting for isosurface rendering[J]. Computers and Graphics， 2000， 24(5): 661-670.
[4]Freud N，Duvauchelle P，Le’tang J M， et al. Fast and robust ray casting algorithms for virtual X-ray imaging[J]. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research， 2006， 248(1): 175-180.
[5]Markus Hadwiger， Christian Sigg， Henning Scharsach， et al. Real-time ray-casting and advanced shading of discrete isosurfaces[J]. Computer Graphics Forum， 2005， 24(3): 303-312.
[6]陳欣波. 醫學圖像三維重建算法研究及其實現[D].電子科技大學， 2007.
記憶的片段范文5
本文主人公曾經就是一位短信詐騙的參與者，在騙取別人錢財的同時她沒想到自己也會被短信詐騙。翻然悔悟后，她找到筆者：“請把我的這段經歷寫出來，讓大家記住各種各樣的短信陷阱，永遠不要再上當受騙！”
郁悶！我快被沒錢的日子折磨瘋了
2006年6月27日晚上，我像往常一樣坐免費購物大巴到了“新一佳”。每到這個時段，超市里沒賣完的菜總會買一送一，酸奶排骨也會打折。正小心翼翼地挑揀著特價蔬菜時，身后好像有人在叫我。
我轉過頭去，一頭酒紅色“玉米須”出現在我眼前，我疑惑了一下，原來是已辭職的老同事楊芳，她手上正提著一盒進口白蘭地。
結賬時，楊芳執意要買單：“你們家老張現在怎么樣了？”頓時，一股酸楚涌上我的心頭。
那是2005年5月份，在武漢一家家具公司擔任銷售經理的張強開著一輛江鈴面包車，帶著手下一名員工去黃岡給客戶送訂購的家具。不料在高速公路上，面包車與一輛桑塔納追尾，發生了嚴重的車禍。那名員工當場死亡，而張強奄奄一息。當我奔到醫院時，醫生告訴我，張強的命保住了，但要從膝蓋以下截肢！醫藥費幾乎耗盡了我和張強全部的積蓄，可張強裝假肢需要錢，找人護理需要錢，兒子上學更需要錢！可錢從哪里來？一年過去了，我快被生活折磨瘋了！
“怎么了？老張還沒好點？”楊芳拉了拉我的手，才把我從回憶中拉了回來。我只好低頭回答：“要換新的假肢，創口得重新處理?！?/p>
“這么說得花不少錢呢?！睏罘颊f，“你兒子不是今年9月上小學嗎？現在的學費可不低呢。”說完便拽著我去了停車場，“別等大巴了，我送你回去吧?！?/p>
一輛玫瑰紅的別克格外耀眼，我驚訝地瞪大眼，一年前的楊芳和我一樣每月拿著800元的薪水，如今卻變得這么大款？像看穿了我的心思，楊芳一邊發動汽車一邊說：“做文員沒前途，你不如也辭職，來干我這一行?！?/p>
我來精神了：“你那一行是什么工作啊？”楊芳神秘地一笑：“呵呵，你應該收到過手機短信，說你中了大獎什么的吧？我也不跟你兜圈子了，我們老板就是發這個短信的，現在需要人手。你聲音那么甜，又有文員工作基礎，肯定沒問題，會賺大錢哦！”最后一句，楊芳提高了嗓門。
“那不是騙人嗎？”
楊芳無所謂地笑了笑：“那個家具公司扔下你們老張不管，不也是騙子？咱們賺的只是貪心人的錢，搞不好也是不義之財！咱們這行每月的底薪是2000元，做成一筆提成25％。做得好的話，一個月幾萬也不成問題?！?/p>
見我還是堅持認為這是騙人的把戲，楊芳也不再勉強，只是在下車時塞給我一張名片：“想通了就來找我吧！”
就在我快要淡忘這事時，家里又突發變故。遠在湖南老家的父親心臟病發作住進了醫院，將近20萬元的醫療費由我和哥哥平攤。
屋漏偏逢連陰雨，在我走投無路時，我硬著頭皮撥通了楊芳的電話。
不安！我從未干過壞事，可為了這個家，我騙了人
在總經理辦公室，我見到了理著小平頭、其貌不揚的“經理”張放敬。張放敬很“和藹”地對我進行了“突擊訓練”。經過幾天的“上班”、“實習”，我才搞明白，這些手機短信是怎么發出去的，他們又是怎么騙錢的。
原來，張放敬最初花200元買了一個手機群發器。這種群發器一端連接在電源上，一端連接在手機上，它可以按照程序自動識別正在使用的手機號碼，然后自動發送短信。之后，他又在電腦上安裝了短信群發系統軟件，把手機連在電腦上，通過上網選定一個號碼段。一臺電腦可以連接8部手機，每天發送短信幾十萬條。
有人專門負責發送短信，有人專門負責接電話。短信的內容五花八門，比如“本公司慶祝成立10周年，特舉行全國抽獎活動，您有幸抽中了二等獎，獲得價值20000元的索尼筆記本電腦”等等。如果有人打電話來咨詢，他們就以要交公證費、郵寄費等名義讓對方把錢先打到指定賬戶上來。
看到如此巨大的“業務額”，我震驚了：“每天發送這么多短信，那該花多少錢??！”
楊芳拍了拍我的肩膀：“你以為老板這么傻啊？現在不是有先消費后計費的手機卡嗎，這種手機號也不記名，等透支了大量的手機費后，老板就把手機卡扔了。到時候，誰找得著誰哦?！?/p>
我還是覺得難以置信：“這也未免太玄了吧，有人相信這樣的中獎嗎？”
楊芳哈哈一笑：“咱們如此大面積地轟炸，這一萬人里面總有一個相信的吧？一個就夠我們賺個滿堂彩。”
我有些不寒而栗，可眼前巨大的利潤卻誘惑著我，“只要賺夠錢，我就退出”。站在那間狹窄而空氣污濁的屋子里，我下定了決心。
正式“上崗”的第二天，我就接到了一個長途電話?！罢垎枺侨毡救A明集團上海分公司嗎？”內心的恐慌使我拿話筒的手顫了一下，我知道，那是張放敬鉆“一號通”業務的空子，把外地的固定電話全都捆綁到了武漢的幾部小靈通上?，F在對方還以為我在上海呢。
我吞了一口口水，努力使自己鎮定下來，然后回答她：“是的。請問我能幫您做點什么嗎？”聽起來，那是個老奶奶?！澳銈儼l短信說我中了二等獎，是個手提電腦什么的……”
“請稍等，不要掛機，我幫您查一下?！蔽野凑諒埛啪唇痰恼f，“恭喜您，您的確中獎了，獎品是價值38000元的華碩新款筆記本電腦。”
“真的呀？”老奶奶不敢相信，“可我并沒有買過你們的什么產品，而且之前也與你們沒任何聯系，為什么我會中獎呢？”
“是這樣的，我們公司是為了紀念上海分公司開張10周年，面向全國SIM卡用戶隨機抽獎的。之前沒聯系，我們從現在開始可以建立友好合作關系啊?！庇X察出對方的驚喜，我趕緊趁熱打鐵，“您是在昆明吧？如果您不方便來上海領取獎品，我們可以為您托運過去，但您需要支付托運費，可以嗎？托運費才300元，與38000元的獎品相比，這點運費實在不值一提，對嗎？”“好的。300元就300元吧，怎么支付呢？”“謝謝您。我告訴您一個賬號，您只需要將錢打在這個賬號上就可以了，您就安心地在家里等我們的筆記本電腦?！崩夏棠绦膭恿耍骸昂⒆?，你說，我來記?！?/p>
兩天后，老奶奶的錢到了賬。她又打來電話問“筆記本”什么時候運過去，我連連道歉：“真是抱歉，上次我忘了告訴您，按照國家規定，獎品超過5000元必須支付20％的個人所得稅，您還需要再打過來1000元。收到錢后，我們會立即將獎品寄出。”
上當都是接二連三的，老奶奶果然又打來了一筆錢。十天后對方再打電話來詢問，雖然我也于心不忍，但只好硬著頭皮找各種理由推托，因為我知道，只要挨過這個月，老板就會想辦法把電話號碼換掉。而受騙的用戶面對一個空號時，只能欲哭無淚。
這個月，我一共提成了5000元，加上底薪，即使在武漢也算得上中上等的收入了。那個晚上，我和兒子推著張強去“豪客來”吃西餐?？粗鴥鹤幽玫恫媲懈钆Ｅ艜r，我的眼睛濕潤了。長這么大，我從未干過壞事，可為了這個家，我騙了人。
報應！丈夫受騙讓我翻然悔悟
淘到“第一桶金”后，我更加賣力工作了。每天大清早就出門“上班”，晚上披星戴月地趕最后一趟公交車，我的提成也因此像滾雪球一樣，光7月份就掙了4萬元。
忙碌的工作讓我忽略了丈夫和孩子。8月初，當我提出為丈夫配一副進口的高檔多功能假肢時，他不僅不高興，反而憤怒了：“你哪里來的錢？你這幾個月在忙什么？為什么回家越來越晚？”
我支支吾吾：“我現在開始跑業務了，所以會經常加班，工資也由原來的底薪再加上提成。”
張強斜著眼看我，輕輕一笑：“是嗎？”頓時，我心虛不已。他怒吼著：“你撒謊！我打過電話去你公司，他們說你早就辭職了！”我不敢再與他對視下去了，連忙岔開話題：“我幫你放洗澡水?！睆垙娡蝗簧斐鍪肿ё∥业母觳玻謿庹f：“說，你是不是做了對不起我的事？”
“你說什么呀？”我心虛得有些不耐煩。張強憤怒地甩開了手：“要是從別的男人那里賺來的臟錢，我一分也不會用！”
我知道丈夫是誤會了，于是編造了種種理由來解釋，可不管我怎么說，他只是冷冷地看著我，看得我心里直發毛。也從這以后，他再也沒有笑過，我問話他也不答理。他開始整天抽煙、喝酒，要不就是發呆。
我想，我是該洗手不干了。本來賺這種黑心錢，我就感到很不安。如果再因此毀了這個家，就更覺得罪孽深重了。
楊芳一聽說我要辭職，異常吃驚：“你才賺幾個錢，就要走？那你以后怎么辦？老張那可是一輩子的殘疾，需要花的錢可是無底洞??！”張放敬也勸我：“最近有個新門路，就是給人發短信說他們的銀行卡刷了幾千元錢，然后跟他們要賬戶姓名，這種生意弄幾筆錢就能有幾十萬?！?/p>
經不住他們勸說，我的心又活絡了，我遲疑地看了一眼短信群發器，打算索性把兒子念大學的錢也一次性搞到手，到時候，不管別人再怎么勸說我也不會繼續做了。
很快5萬元就撈到了手，我鐵下心來金盆洗手，準備盤個門面，和丈夫一起開家小餐館，讓丈夫坐在那里負責收款。他有了工作，心情也許會好起來，而我們在一起奮斗，也許會增進感情。
2006年12月中旬，我看上了位于中南路的一個門面。中南路地處居民區，人流量很大，轉讓費和租金也不太貴。我計算了一下，只要投資20萬元，一年后就可以收回成本，以后每年至少可以掙八九萬元。
我費盡周折跟親戚、朋友借了10萬元，加上自己的10萬元存款，正好湊夠了20萬元。我將這筆錢存到了建設銀行以張強的名義辦的一張卡上，只等簽完合同后，就把錢交付給對方。
2007年1月3日，我和轉讓方簽訂了轉包合同，雙方來到建設銀行轉賬。
“卡上只有1元錢?！苯ㄔO銀行營業員說。
我愣住了：“不可能，這上面明明有20萬，我沒有取過啊?！惫ぷ魅藛T幫我查了一下，說20萬元是分兩次在天津和南京取走的。
我跌跌撞撞地跑回家，喘著氣問張強：“你動咱家那個建設銀行的卡了嗎？”張強抬起頭來問：“沒動啊，怎么了？”“可那卡上的20萬沒了?！?/p>
張強突然又好像想起了什么：“那卡又出問題了？一個多星期前，我接到一個手機短信，說咱們這張卡在廣州天河中心刷卡消費了8萬元。我想咱們沒去廣州啊，以為銀行搞錯了，就打電話去問。他們幫我查了一下，讓我給廣州公安局金融犯罪調查科報案，還告訴我了一個電話號碼。我打電話過去，對方讓我報了一下卡號和密碼，我就告訴他們了。后來對方告訴我說，是銀行弄錯了。當時你上班太忙，就沒跟你說?！?/p>
記憶的片段范文6
【關鍵詞】冷凍切片診斷；符合率；影響因素
Clinic application and affection-factor analysis for diagnosis of intraoperatiove freeze section moved slices in operation
ZHU Rui-ping.Zhongshan Hospital Attach to Dalian Unversity，Liaoning 116001，China
【Abstract】 Objective To analyze the influence for pathology diagnosis of intraoperatiove freeze section moved slices in operation.Methods To recalled and summarized of Pathological diagnosis of intraoperative frozen sections from 2651 cases from Jan.2004 to Dec.2006.Results With both frozen sections diagnosis and wax section diagnosis，the diagnosis coincidence rate is 97.70%，error diagnosis rate 0.79%，diagnosis uncertainty rate 1.51%in operation.Conclusion In operation frozen section diagnosis can greatly meet the needs of clinic doctors and make them decide on the nature of the disease changes and operation requirement，but there do exist some error diagnosis,diagnosis uncertainty.
【Key words】Freeze section diagnosis；Coincidence rate；Affect
開展術中冷凍切片病理診斷，是臨床病理診斷工作的重要內容之一。術中冷凍切片診斷與常規石蠟切片病理診斷的符合率，不僅反映病理科的診斷水平，而且也直接關系到醫院的醫療質量和水平。術中冷凍切片病理診斷的目的是為臨床手術醫生提供病變性質確認、病變組織切緣有無腫瘤殘留及手術切除組織的辨認。但是由于該方法存在一定局限性，因此也存在一定的誤診率和不可診斷率。本文總結分析近幾年術中冷凍常規病理切片的病理診斷的情況以及工作體會，借以分析開展術中冷凍切片診斷的臨床意義及其影響因素。
1 材料與方法
搜集本院2004年1月至2006年12月間術中冷凍常規病理切片病例2651例。制片由技術室人員操作完成，病理診斷由副主任醫師以上職稱醫師閱片做出。本文中假陽性病例指非腫瘤病變診斷為腫瘤，或良性診斷為惡性腫瘤；假陰性指惡性腫瘤診斷為良性腫瘤或非腫瘤病變；不能診斷指描述性診斷，病變性質難定，等待石蠟切片報告。
2 結果
2.1 術中冷凍切片例數的變化 術中冷凍切片例數由2004年717例增加到2006年1 048例，而3年間病理常規診斷病例無明顯增加，但術中冷凍切片送檢率卻以1.2倍的量遞增。
2.2 術中冷凍切片組織的部位分布及病理診斷 術中送檢的冷凍切片和診斷病變以良性為多，本組資料中良性病變為1 797例，惡性病變為854例。送檢部位依次為乳腺、甲狀腺、淋巴結為多。見表1。
3 討論
因為術中冷凍切片病理診斷快速、準確而受到手術醫師的歡迎。本文中術中冷凍切片診斷的準確率為97.70%，誤診率為0.79%，術中不能確診率為1.51%。與文獻報道的冷凍切片確診率相近。國內朱世能等［1］報道對6 850例次冷凍切片病理診斷分析，其確診率為95.85%，不能確診率為3.12%，誤診率為1.02%。陳樂真等［2］報道對7 190例次冷凍切片病理診斷分析，其確診率為96.47%，不能確診率為2.58%，誤診率為0.95%。Roger等［3］報道對1 414例次冷凍切片病理診斷分析，其確診率為94.8%，不能確診率為3.7%，誤診率為1.5%。范娣［4］報道對1 070例次冷凍切片病理診斷分析，其確診率為96.82%，不能確診率為1.30%，誤診率為0.56%，漏診率為0.47%。綜觀國內外已有許多調查［5］，一般準確率為90%~98%，不能確診率1%左右，假陰性的誤診明顯多于假陽性。不同組織準確率有所不同，所以，臨床醫生應當了解并掌握好冷凍切片的適應證。不應僅僅用來滿足手術醫生的好奇心，或作為術前檢查不充分或技術缺陷的一種補償，或作為更快地與患者或家屬交流的一種手段。當前由于醫療形勢的變化，臨床手術醫生自我保護意識增加，不時會出現有“手術責任的轉移”現象；一些本不需要術中冷凍的病例以及術中冷凍診斷結果對手術治療毫無影響的病例仍送檢冷凍切片診斷。這也是冷凍切片診斷例數急劇增加的因素。
分析21例誤診病例，除了與病理科的冷凍切片質量差、取材不仔細、病變形態不典型、組織中炎癥細胞豐富掩蓋病變以及診斷經驗不夠等有關之外，與手術醫師取材部位過淺、取材組織過小、或取材過程中過度擠壓造成組織變形等因素也有關。臨床手術醫生送檢術中冰凍切片診斷的器官組織范圍不斷擴大，從而增加了病理醫生診斷的難度，同樣也不斷增加了病理醫生的責任及增加了所承擔的風險。給病理醫生一個極大的心理、能力及技術上的壓力。
術中冷凍切片診斷具有一定的局限性。包括：手術醫生送檢冷凍切片診斷組織取材不到位或取材量不夠；或腫瘤組織位于器官深處(胰頭腫瘤)不宜取材；交界性病變；送檢冷凍切片診斷的組織在短時間內組織固定不完全；病理取材范圍有限；冷凍切片出現細胞變形；同時要求病理醫生在短時間(30 min)內對疾病做出明確恰當病變性質的判斷。以上對診斷都將產生一定影響。
在術中冷凍診斷中，多數手術醫生愿意接受一種與其意想一致的病理診斷結果，當冷凍切片診斷結果與其不一致時，總是表現出對病理醫生的不理解。但實際上，造成此種現象的原因是臨床醫生對病理專業知識的不了解。
影響術中冷凍切片診斷的因素中，除來自手術醫生之外，同樣也來自于患者方。隨著患者及家屬的自我保護及法律意識的增強，但對病理專業知識缺乏，常常導致對某些病理診斷過程中出現的問題不理解，尤其他們根本無法了解術中冷凍切片診斷的局限性以及可能出現的問題，一味追求完美，導致一些糾紛的發生。
根據現報道，術中冷凍切片診斷與術后常規病理診斷符合率在97%~99%以上。但作為實施術中病理診斷的病理醫生個人來說，每一次的術中冰凍切片診斷與術后常規病理診斷符合率必須是100%，否則很難讓患者、手術醫生、醫院接受。另外病理診斷報告及切片隨時要接受病理專業同行的檢驗，意見不一致性常常是引發醫療糾紛的重要原因之一。
消除影響冷凍切片病理診斷因素的對策：①實行術前冷凍查房，了解術中接受冷凍切片診斷患者的病史，臨床檢查結果及臨床診斷，做到胸中有數；②與患者及家屬溝通，簽署冷凍切片診斷知情書，取得患方理解和支持減少醫療糾紛；③主檢醫師要保持客觀、冷靜，切忌主觀及片面，遇難以確診病例要及時與手術醫生溝通；④重視冷凍組織的大體檢查結果，在某種情況下，大體檢查結果可以預見鏡下所見，所以送檢醫師必須親自對送檢標本取材，必要時應反復取材；④要求手術醫生盡可能將病變組織全部切取送檢，避免盲目淺表未能涉及病變，導致冷凍診斷的漏診；
⑥高質量的冷凍切片是術中冷凍切片診斷的基本保證，當切片質量不好的情況下，應重新制片，不能勉強診斷。
參考文獻
［1］ 朱世能，陳長春，年，等.冰凍切片6850例次診斷分析.中華醫學雜志，1979，59(1)：44.
［2］ 陳樂真，文載律，曾本英.7190例冷凍切片病理診斷分析.中華病理學雜志，1989，18(4)：305.
［3］ Rogers C,Klatt EC,Chandrasoma P.Accuracy of frozen-section diagnose in a teaching hospital.Arch Pathol Lab Med,1987，111(4):355.
