研究生论文研究综述模板如何用？-华夏学术资源库

研究生论文研究综述是梳理某一领域已有研究成果、发现研究空白、明确自身研究定位的重要环节，其质量直接影响论文的科学性和创新性，以下从结构框架、内容要点、撰写技巧及注意事项等方面，提供详细模板及说明，并附相关问答。

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研究综述的整体结构

研究综述通常包括引言、主体（按主题/方法/时间等维度划分）、总结与展望三大部分，具体框架如下：

研究背景与意义
简述研究主题的学科背景、现实需求及理论价值，说明为何该领域值得综述。“随着人工智能技术在医疗领域的广泛应用，辅助诊断系统的准确性成为研究热点，但其临床应用仍面临数据隐私、模型泛化性等挑战，亟需对现有研究进行系统梳理。”
核心概念界定
明确综述中涉及的关键术语（如“深度学习”“循证医学”等），避免歧义。
综述范围与目标
说明文献筛选标准（时间范围、数据库、文献类型等）、综述目标（如“总结现有方法、识别研究趋势、指出不足”）。“本文以2010-2025年Web of Science核心合集为数据源，聚焦于基于深度学习的医学图像分割研究，旨在归纳主流技术路径，分析当前瓶颈，为未来研究提供方向。”

主体需按逻辑主线组织文献,避免简单堆砌，常见组织方式包括：

各子部分撰写要点：

研究现状概述
每个子主题下先简要介绍该方向的整体进展，可用表格对比代表性研究（见表1），在“基于CNN的分割方法”中，可列举U-Net、FCN、DeepLab等经典模型的核心创新点、适用场景及局限性。
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表1：主流医学图像分割模型对比
| 模型名称 | 核心创新点 | 优势 | 局限性 |
|----------------|-----------------------------------|-----------------------------|---------------------------|
| U-Net | 引入跳跃连接，融合低层与高层特征 | 小样本数据表现优异，适合医学图像 | 对复杂结构分割精度有限 |
| DeepLabv3+ | 空间金字塔模块+ASPP模块 | 多尺度特征捕获能力强 | 计算复杂度高，训练资源需求大 |
| TransUNet | 结合Transformer与CNN | 长距离依赖建模能力突出 | 需大规模数据训练，易过拟合 |
关键争议与共识
总结领域内存在争议的问题（如“监督学习与无监督学习的适用性对比”）及广泛认可的结论（如“多模态数据融合可提升分割鲁棒性”）。
研究方法评述
分析不同研究方法的优劣，实验研究法在验证模型有效性方面更具说服力，但缺乏对实际临床场景的模拟；质性研究法能深入挖掘用户需求，但样本量较小，结论普适性受限”。

逻辑连贯性：各部分之间需有过渡句，在模型结构优化的同时，数据预处理方法的研究也逐步深入”。
批判性思维：避免单纯描述文献，需评价其贡献与不足，如“虽然该研究提出了新损失函数，但仅在公开数据集上验证，未在真实临床数据中测试”。
文献权威性与时效性：优先引用领域内高影响力期刊（如IEEE Transactions on Medical Imaging）及近3年的研究成果，经典文献可追溯至关键节点。
避免抄袭：需用自己的语言概括文献内容，并规范标注引用（如“张三等（2025）指出……”）。