發(fā)布時(shí)間：2022-04-02 08:31:42
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創(chuàng)造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的1篇醫(yī)學(xué)圖像處理論文，希望這些內(nèi)容能成為您創(chuàng)作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進(jìn)步。
論文關(guān)鍵詞：醫(yī)學(xué)圖像處理圖像分割圖像配準(zhǔn)圖像融合紋理分析
論文摘要：隨著醫(yī)學(xué)成像和計(jì)算機(jī)輔助技術(shù)的發(fā)展，從二維醫(yī)學(xué)圖像到三維可視化技術(shù)成為研究的熱點(diǎn)，本文介紹了醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)的發(fā)展動態(tài)，對圖像分割、紋理分析、圖像配準(zhǔn)和圖像融合技術(shù)的現(xiàn)狀及其發(fā)展進(jìn)行了綜述。在比較各種技術(shù)在相關(guān)領(lǐng)域中應(yīng)用的基礎(chǔ)上，提出了醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)發(fā)展所面臨的相關(guān)問題及其發(fā)展方向。
1．引言
近20多年來，醫(yī)學(xué)影像已成為醫(yī)學(xué)技術(shù)中發(fā)展最快的領(lǐng)域之一，其結(jié)果使臨床醫(yī)生對人體內(nèi)部病變部位的觀察更直接、更清晰，確診率也更高。20世紀(jì)70年代初，X-CT的發(fā)明曾引發(fā)了醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的一場革命，與此同時(shí)，核磁共振成像象(MRI:MagneticResonanceImaging)、超聲成像、數(shù)字射線照相術(shù)、發(fā)射型計(jì)算機(jī)成像和核素成像等也逐步發(fā)展。計(jì)算機(jī)和醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)作為這些成像技術(shù)的發(fā)展基礎(chǔ)，帶動著現(xiàn)代醫(yī)學(xué)診斷正產(chǎn)生著深刻的變革。各種新的醫(yī)學(xué)成像方法的臨床應(yīng)用，使醫(yī)學(xué)診斷和治療技術(shù)取得了很大的進(jìn)展，同時(shí)將各種成像技術(shù)得到的信息進(jìn)行互補(bǔ)，也為臨床診斷及生物醫(yī)學(xué)研究提供了有力的科學(xué)依據(jù)。
在目前的影像醫(yī)療診斷中,主要是通過觀察一組二維切片圖象去發(fā)現(xiàn)病變體,往往需要借助醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)來判定。至于準(zhǔn)確的確定病變體的空間位置、大小、幾何形狀及與周圍生物組織的空間關(guān)系,僅通過觀察二維切片圖象是很難實(shí)現(xiàn)的。因此,利用計(jì)算機(jī)圖象處理技術(shù)對二維切片圖象進(jìn)行分析和處理,實(shí)現(xiàn)對人體器官、軟組織和病變體的分割提取、三維重建和三維顯示,可以輔助醫(yī)生對病變體及其它感興趣的區(qū)域進(jìn)行定性甚至定量的分析,可以大大提高醫(yī)療診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。此外,它在醫(yī)療教學(xué)、手術(shù)規(guī)劃、手術(shù)仿真及各種醫(yī)學(xué)研究中也能起重要的輔助作用。
本文對醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)中的圖像分割、紋理分析、圖像配準(zhǔn)和圖像融合技術(shù)的現(xiàn)狀及其發(fā)展進(jìn)行了綜述。
2．醫(yī)學(xué)圖像三維可視化技術(shù)
2.1三維可視化概述
醫(yī)學(xué)圖像的三維可視化的方法很多，但基本步驟大體相同，如圖.。從#$/&’(或超聲等成像系統(tǒng)獲得二維斷層圖像，然后需要將圖像格式（如0(#1&）轉(zhuǎn)化成計(jì)算機(jī)方便處理的格式。通過二維濾波，減少圖像的噪聲影響，提高信噪比和消除圖像的尾跡。采取圖像插值方法，對醫(yī)學(xué)關(guān)鍵部位進(jìn)行各向同性處理，獲得體數(shù)據(jù)。經(jīng)過三維濾波后，不同組織器官需要進(jìn)行分割和歸類，對同一部位的不同圖像進(jìn)行配準(zhǔn)和融合，以利于進(jìn)一步對某感興趣部位的操作。根據(jù)不同的三維可視化要求和系統(tǒng)平臺的能力，選擇不同的方法進(jìn)行三維體繪制，實(shí)現(xiàn)三維重構(gòu)。
2.2關(guān)鍵技術(shù)：
圖像分割是三維重構(gòu)的基礎(chǔ)，分割效果直接影像三維重構(gòu)的精確度。圖像分割是將圖像分割成有意義的子區(qū)域，由于醫(yī)學(xué)圖像的各區(qū)域沒有清楚的邊界，為了解決在醫(yī)學(xué)圖像分割中遇到不確定性的問題，引入模糊理論的模糊閥值、模糊邊界和模糊聚類等概念?？焖贉?zhǔn)確的分離出解剖結(jié)構(gòu)和定位區(qū)域位置和形狀，自動或半自動的圖像分割方法是非常重要的。在實(shí)際應(yīng)用中有聚類法、統(tǒng)計(jì)學(xué)模型、彈性模型、區(qū)域生長、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等適用于醫(yī)學(xué)圖像分割的具體方法。
由于可以對同一部位用不同的成像儀器多次成像，或用同一臺儀器多次成像，這樣產(chǎn)生了多模態(tài)圖像。多模態(tài)圖像提供的信息經(jīng)常相互覆蓋和具有互補(bǔ)性，為了綜合使用多種成像模式以提供更全面的信息，需要對各個(gè)模態(tài)的原始圖像進(jìn)行配準(zhǔn)和數(shù)據(jù)融合，其整個(gè)過程稱為數(shù)據(jù)整合。整合的第一步是將多個(gè)醫(yī)學(xué)圖像的信息轉(zhuǎn)換到一個(gè)公共的坐標(biāo)框架內(nèi)的研究，使多幅圖像在空間域中達(dá)到幾何位置的完全對應(yīng)，稱為三維醫(yī)學(xué)圖像的配準(zhǔn)問題。建立配準(zhǔn)關(guān)系后，將多個(gè)圖像的數(shù)據(jù)合成表示的過程，稱為融合。在醫(yī)學(xué)應(yīng)用中，不同模態(tài)的圖像還提供了不互相覆蓋的結(jié)構(gòu)互補(bǔ)信息，比如，當(dāng)CT提供的是骨信息，MRI提供的關(guān)于軟組織的信息，所以可以用邏輯運(yùn)算的方法來實(shí)現(xiàn)它們圖像的合成。
當(dāng)分割歸類或數(shù)據(jù)整合結(jié)束后，對體數(shù)據(jù)進(jìn)行體繪制。體繪制一般分為直接體繪制和間接體繪制，由于三維醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)量很大，采用直接體繪制方法，計(jì)算量過重，特別在遠(yuǎn)程應(yīng)用和交互操作中，所以一般多采用間接體繪制。在圖形工作站上可以進(jìn)行直接體繪制，近來隨著計(jì)算機(jī)硬件快速發(fā)展，新的算法，如三維紋理映射技術(shù)，考慮了計(jì)算機(jī)圖形硬件的特定功能及體繪制過程中的各種優(yōu)化方法，從而大大地提高了直接體繪制的速度。體繪制根據(jù)所用的投影算法不同加以分類，分為以對象空間為序的算法（又稱為體素投影法）和以圖像空間為序的算法!又稱為光線投射法"，一般來說，體素投影法繪制的速度比光線投射法快。由于三維醫(yī)學(xué)圖像的繪制目的在于看見內(nèi)部組織的細(xì)節(jié)，真實(shí)感并不是最重要的，所以在醫(yī)學(xué)應(yīng)用中的繪制要突出特定診斷所需要的信息，而忽略無關(guān)信息。另外，高度的可交互性是三維醫(yī)學(xué)圖像繪制的另一個(gè)要求，即要求一些常見操作，如旋轉(zhuǎn)，放大，移動，具有很好的實(shí)時(shí)性，或至少是在一個(gè)可以忍受的響應(yīng)時(shí)間內(nèi)完成。這意味著在醫(yī)學(xué)圖像繪制中，繪制時(shí)間短的可視化方法更為實(shí)用。
未來的三維可視化技術(shù)將與虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)相結(jié)合，不僅僅是獲得體數(shù)據(jù)的工具，更主要的是能創(chuàng)造一個(gè)虛擬環(huán)境。
3．醫(yī)學(xué)圖像分割
醫(yī)學(xué)圖像分割就是一個(gè)根據(jù)區(qū)域間的相似或不同把圖像分割成若干區(qū)域的過程。目前,主要以各種細(xì)胞、組織與器官的圖像作為處理的對象，圖像分割技術(shù)主要基于以下幾種理論方法。
3.1基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法
統(tǒng)計(jì)方法是近年來比較流行的醫(yī)學(xué)圖像分割方法。從統(tǒng)計(jì)學(xué)出發(fā)的圖像分割方法把圖像中各個(gè)像素點(diǎn)的灰度值看作是具有一定概率分布的隨機(jī)變量,觀察到的圖像是對實(shí)際物體做了某種變換并加入噪聲的結(jié)果,因而要正確分割圖像,從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度來看,就是要找出以最大的概率得到該圖像的物體組合。用吉布斯（Gibbs）分布表示的Markov隨機(jī)場(MRF)模型,能夠簡單地通過勢能形式表示圖像像素之間的相互關(guān)系,因此周剛慧等結(jié)合人腦MR圖像的空間關(guān)系定義Markov隨機(jī)場的能量形式,然后通過最大后驗(yàn)概率(MAP)方法估計(jì)Markov隨機(jī)場的參數(shù),并通過迭代方法求解。層次MRF采用基于直方圖的DAEM算法估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)有限正交混合(SFNM)參數(shù)的全局最優(yōu)值,并基于MRF先驗(yàn)參數(shù)的實(shí)際意義,采用一種近似的方法來簡化這些參數(shù)的估計(jì)。林亞忠等采用的混合金字塔Gibbs隨機(jī)場模型,有效地解決了傳統(tǒng)最大后驗(yàn)估計(jì)計(jì)算量龐大和Gibbs隨機(jī)場模型參數(shù)無監(jiān)督及估計(jì)難等問題,使分割結(jié)果更為可靠。
3.2基于模糊集理論的方法
醫(yī)學(xué)圖像一般較為復(fù)雜，有許多不確定性和不精確性，也即模糊性。所以有人將模糊理論引入到圖像處理與分析中，其中包括用模糊理論來解決分割問題?；谀：碚摰膱D形分割方法包括模糊閾值分割方法、模糊聚類分割方法等。模糊閾值分割技術(shù)利用不同的S型隸屬函數(shù)來定義模糊目標(biāo)，通過優(yōu)化過程最后選擇一個(gè)具有最小不確定性的S函數(shù)，用該函數(shù)表示目標(biāo)像素之間的關(guān)系。這種方法的難點(diǎn)在于隸屬函數(shù)的選擇。模糊C均值聚類分割方法通過優(yōu)化表示圖像像素點(diǎn)與C各類中心之間的相似性的目標(biāo)函數(shù)來獲得局部極大值，從而得到最優(yōu)聚類。Venkateswarlu等[改進(jìn)計(jì)算過程，提出了一種快速的聚類算法。
3.2.1基于模糊理論的方法
模糊分割技術(shù)是在模糊集合理論基礎(chǔ)上發(fā)展起來的,它可以很好地處理MR圖像內(nèi)在的模糊性和不確定性,而且對噪聲不敏感。模糊分割技術(shù)主要有模糊閾值、模糊聚類、模糊邊緣檢測等。在各種模糊分割技術(shù)中,近年來模糊聚類技術(shù),特別是模糊C-均值(FCM)聚類技術(shù)的應(yīng)用最為廣泛。FCM是一種非監(jiān)督模糊聚類后的標(biāo)定過程,非常適合存在不確定性和模糊性特點(diǎn)的MR圖像。然而,FCM算法本質(zhì)上是一種局部搜索尋優(yōu)技術(shù),它的迭代過程采用爬山技術(shù)來尋找最優(yōu)解,因此容易陷入局部極小值,而得不到全局最優(yōu)解。近年來相繼出現(xiàn)了許多改進(jìn)的FCM分割算法,其中快速模糊分割(FFCM)是最近模糊分割的研究熱點(diǎn)。FFCM算法對傳統(tǒng)FCM算法的初始化進(jìn)行了改進(jìn),用K-均值聚類的結(jié)果作為模糊聚類中心的初值,通過減少FCM的迭代次數(shù)來提高模糊聚類的速度。它實(shí)際上是兩次尋優(yōu)的迭代過程,首先由K-均值聚類得到聚類中心的次最優(yōu)解,再由FCM進(jìn)行模糊聚類,最終得到圖像的最優(yōu)模糊分割。
3.2.2基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法
按拓?fù)錂C(jī)構(gòu)來分,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可分為前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。目前已有各種類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分割,如江寶釧等利用MRI多回波性,采用有指導(dǎo)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器,對腦部MR圖像進(jìn)行自動分割。而Ahmed和Farag則是用自組織Kohenen網(wǎng)絡(luò)對CT/MRI腦切片圖像進(jìn)行分割和標(biāo)注,并將具有幾何不變性的圖像特征以模式的形式輸入到Kohenen網(wǎng)絡(luò),進(jìn)行無指導(dǎo)的體素聚類,以得到感興趣區(qū)域。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FNN)分割技術(shù)越來越多地得到學(xué)者們的青睞,黃永鋒等提出了一種基于FNN的顱腦MRI半自動分割技術(shù),僅對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理前和處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊化和去模糊化,其分割結(jié)果表明FNN分割技術(shù)的抗噪和抗模糊能力更強(qiáng)。
3.2.3基于小波分析的分割方法
小波變換是近年來得到廣泛應(yīng)用的一種數(shù)學(xué)工具，由于它具有良好的時(shí)一頻局部化特征、尺度變化特征和方向特征，因此在圖像處理上得到了廣泛的應(yīng)用。
小波變換和分析作為一種多尺度多通道分析工具，比較適合對圖像進(jìn)行多尺度的邊緣檢測，典型的有如Mallat小波模極大值邊緣檢測算法[6
3.3基于知識的方法
基于知識的分割方法主要包括兩方面的內(nèi)容:(1)知識的獲取,即歸納提取相關(guān)知識,建立知識庫；(2)知識的應(yīng)用,即有效地利用知識實(shí)現(xiàn)圖像的自動分割。其知識來源主要有:(1)臨床知識,即某種疾病的癥狀及它們所處的位置；(2)解剖學(xué)知識,即某器官的解剖學(xué)和形態(tài)學(xué)信息,及其幾何學(xué)與拓?fù)鋵W(xué)的關(guān)系,這種知識通常用圖譜表示；(3)成像知識,這類知識與成像方法和具體設(shè)備有關(guān)；(4)統(tǒng)計(jì)知識,如MI的質(zhì)子密度(PD)、T1和T2統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。Costin等提出了一種基于知識的模糊分割技術(shù),首先對圖像進(jìn)行模糊化處理,然后利用相應(yīng)的知識對各組織進(jìn)行模糊邊緣檢測。而謝逢等則提出了一種基于知識的人腦三維醫(yī)學(xué)圖像分割顯示的方法。首先,以框架為主要表示方法,建立完整的人腦三維知識模型,包含腦組織幾何形態(tài)、生理功能、圖像灰度三方面的信息；然后,采用“智能光線跟蹤”方法,在模型知識指導(dǎo)下直接從體積數(shù)據(jù)中提取并顯示各組織器官的表面。
3.4基于模型的方法
該方法根據(jù)圖像的先驗(yàn)知識建立模型,有動態(tài)輪廓模型(ActiveContourModel,又稱Snake)、組合優(yōu)化模型等,其中Snake最為常用。Snake算法的能量函數(shù)采用積分運(yùn)算,具有較好的抗噪性,對目標(biāo)的局部模糊也不敏感,但其結(jié)果常依賴于參數(shù)初始化,不具有足夠的拓?fù)溥m應(yīng)性,因此很多學(xué)者將Snake與其它方法結(jié)合起來使用,如王蓓等利用圖像的先驗(yàn)知識與Snake結(jié)合的方法,避開圖像的一些局部極小點(diǎn),克服了Snake方法的一些不足。Raquel等將徑向基網(wǎng)絡(luò)(RBFNNcc)與Snake相結(jié)合建立了一種混合模型,該模型具有以下特點(diǎn):(1)該混合模型是靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)和動態(tài)模型的有機(jī)結(jié)合；(2)Snake的初始化輪廓由RBFNNcc提供；(3)Snake的初始化輪廓給出了最佳的控制點(diǎn)；(4)Snake的能量方程中包含了圖像的多譜信息。Luo等提出了一種將livewire算法與Snake相結(jié)合的醫(yī)學(xué)圖像序列的交互式分割算法,該算法的特點(diǎn)是在少數(shù)用戶交互的基礎(chǔ)上,可以快速可靠地得到一個(gè)醫(yī)學(xué)圖像序列的分割結(jié)果。
由于醫(yī)學(xué)圖像分割問題本身的困難性，目前的方法都是針對某個(gè)具體任務(wù)而言的，還沒有一個(gè)通用的解決方法。綜觀近幾年圖像分割領(lǐng)域的文獻(xiàn)，可見醫(yī)學(xué)圖像分割方法研究的幾個(gè)顯著特點(diǎn)：（1）學(xué)者們逐漸認(rèn)識到現(xiàn)有任何一種單獨(dú)的圖像分割算法都難以對一般圖像取得比較滿意的結(jié)果，因而更加注重多種分割算法的有效結(jié)合；（2）在目前無法完全由計(jì)算機(jī)來完成圖像分割任務(wù)的情況下，半自動的分割方法引起了人們的廣泛注意，如何才能充分利用計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力，使人僅在必要的時(shí)候進(jìn)行必不可少的干預(yù)，從而得到滿意的分割結(jié)果是交互式分割方法的優(yōu)秀問題；（3）新的分割方法的研究主要以自動、精確、快速、自適應(yīng)和魯棒性等幾個(gè)方向作為研究目標(biāo)，經(jīng)典分割技術(shù)與現(xiàn)代分割技術(shù)的綜合利用（集成技術(shù)）是今后醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)的發(fā)展方向。
4．醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)和融合
醫(yī)學(xué)圖像可以分為解剖圖像和功能圖像2個(gè)部分。解剖圖像主要描述人體形態(tài)信息，功能圖像主要描述人體代謝信息。為了綜合使用多種成像模式以提供更全面的信息，常常需要將有效信息進(jìn)行整合。整合的第一步就是使多幅圖像在空間域中達(dá)到幾何位置的完全對應(yīng)，這一步驟稱為“配準(zhǔn)”。整合的第二步就是將配準(zhǔn)后圖像進(jìn)行信息的整合顯示，這一步驟稱為“融合”。
在臨床診斷上，醫(yī)生常常需要各種醫(yī)學(xué)圖像的支持，如CT、MRI、PET、SPECT以及超聲圖像等，但無論哪一類的醫(yī)學(xué)圖像往往都難以提供全面的信息，這就需要將患者的各種圖像信息綜合研究19]，而要做到這一點(diǎn)，首先必須解決圖像的配準(zhǔn)(或叫匹配)和融合問題。醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)是確定兩幅或多幅醫(yī)學(xué)圖像像素的空間對應(yīng)關(guān)系；而融合是指將不同形式的醫(yī)學(xué)圖像中的信息綜合到一起，形成新的圖像的過程。圖像配準(zhǔn)是圖像融合必需的預(yù)處理技術(shù)，反過來，圖像融合是圖像配準(zhǔn)的一個(gè)目的。
4.1醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)
醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)包括圖像的定位和轉(zhuǎn)換，即通過尋找一種空間變換使兩幅圖像對應(yīng)點(diǎn)達(dá)到空間位置上的配準(zhǔn)，配準(zhǔn)的結(jié)果應(yīng)使兩幅圖像上所有關(guān)鍵的解剖點(diǎn)或感興趣的關(guān)鍵點(diǎn)達(dá)到匹配。20世紀(jì)90年代以來，醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)的研究受到了國內(nèi)外醫(yī)學(xué)界和工程界的高度重視，1993年P(guān)etra等]綜述了二維圖像的配準(zhǔn)方法，并根據(jù)配準(zhǔn)基準(zhǔn)的特性，將圖像配準(zhǔn)的方法分為兩大類：基于外部特征（有框架）的圖像配準(zhǔn)和基于內(nèi)部特征（無框架）的圖像配準(zhǔn)。基于外部特征的方法包括立體定位框架法、面膜法及皮膚標(biāo)記法等?；谕獠刻卣鞯膱D像配準(zhǔn)，簡單易行，易實(shí)現(xiàn)自動化，能夠獲得較高的精度，可以作為評估無框架配準(zhǔn)算法的標(biāo)準(zhǔn)。但對標(biāo)記物的放置要求高，只能用于同一患者不同影像模式之間的配準(zhǔn)，不適用于患者之間和患者圖像與圖譜之間的配準(zhǔn)，不能對歷史圖像做回溯性研究。基于內(nèi)部特征的方法是根據(jù)一些用戶能識別出的解剖點(diǎn)、醫(yī)學(xué)圖像中相對運(yùn)動較小的結(jié)構(gòu)及圖像內(nèi)部體素的灰度信息進(jìn)行配準(zhǔn)?；趦?nèi)部特征的方法包括手工交互法、對應(yīng)點(diǎn)配準(zhǔn)法、結(jié)構(gòu)配準(zhǔn)法、矩配準(zhǔn)法及相關(guān)配準(zhǔn)法?；趦?nèi)部特征的圖像配準(zhǔn)是一種交互性方法，可以進(jìn)行回顧性研究，不會造成患者不適，故基于內(nèi)部特征的圖像配準(zhǔn)成為研究的重點(diǎn)。
近年來，醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)技術(shù)有了新的進(jìn)展，在配準(zhǔn)方法上應(yīng)用了信息學(xué)的理論和方法，例如應(yīng)用最大化的互信息量作為配準(zhǔn)準(zhǔn)則進(jìn)行圖像的配準(zhǔn)，在配準(zhǔn)對象方面從二維圖像發(fā)展到三維多模醫(yī)學(xué)圖像的配準(zhǔn)。例如Luo等利用最大互信息法對CT-MR和MR-PET三維全腦數(shù)據(jù)進(jìn)行了配準(zhǔn)，結(jié)果全部達(dá)到亞像素級配準(zhǔn)精度。在醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)技術(shù)方面引入信號處理技術(shù)，例如傅氏變換和小波變換。小波技術(shù)在空間和頻域上具有良好的局部特性，在空間和頻域都具有較高的分辨率，應(yīng)用小波技術(shù)多分辨地描述圖像細(xì)貌，使圖像由粗到細(xì)的分級快速匹配，是近年來醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)的發(fā)展之一。國內(nèi)外學(xué)者在這方面作了大量的工作，如Sharman等提出了一種基于小波變換的自動配準(zhǔn)剛體圖像方法，使用小波變換獲得多模圖像特征點(diǎn)然后進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，提高了配準(zhǔn)的準(zhǔn)確性。另外，非線性配準(zhǔn)也是近年來研究的熱點(diǎn)，它對于非剛性對象的圖像配準(zhǔn)更加適用，配準(zhǔn)結(jié)果更加準(zhǔn)確。
目前許多醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)技術(shù)主要是針對剛性體的配準(zhǔn)，非剛性圖像的配準(zhǔn)雖然已經(jīng)提出一些解決的方法，但同剛性圖像相比還不成熟。另外，醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)缺少實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性及有效的全自動的配準(zhǔn)策略。向快速和準(zhǔn)確方面改進(jìn)算法，使用最優(yōu)化策略改進(jìn)圖像配準(zhǔn)以及對非剛性圖像配準(zhǔn)的研究是今后醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)技術(shù)的發(fā)展方向。
4.2醫(yī)學(xué)圖像融合
圖像融合的主要目的是通過對多幅圖像間的冗余數(shù)據(jù)的處理來提高圖像的可讀性,對多幅圖像間的互補(bǔ)信息的處理來提高圖像的清晰度。不同的醫(yī)學(xué)影像設(shè)備獲取的影像反映了不同的信息：功能圖像（SPECT、PET等）分辨率較差，但它提供的臟器功能代謝和血液流動信息是解剖圖像所不能替代的；解剖圖像（CT、MRI、B超等）以較高的分辨率提供了臟器的解剖形態(tài)信息，其中CT有利于更致密的組織的探測，而MRI能夠提供軟組織的更多信息。多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像的融合把有價(jià)值的生理功能信息與精確的解剖結(jié)構(gòu)結(jié)合在一起，可以為臨床提供更加全面和準(zhǔn)確的資料。
醫(yī)學(xué)圖像的融合可分為圖像融合的基礎(chǔ)和融合圖像的顯示。（1）圖像融合的基礎(chǔ)：目前的圖像融合技術(shù)可以分為2大類，一類是以圖像像素為基礎(chǔ)的融合法；另一類是以圖像特征為基礎(chǔ)的融合方法。以圖像像素為基礎(chǔ)的融合法模型可以表示為：
其中，為融合圖像，為源圖像，為相應(yīng)的權(quán)重。以圖像特征為基礎(chǔ)的融合方法在原理上不夠直觀且算法復(fù)雜，但是其實(shí)現(xiàn)效果較好。圖像融合的步驟一般為：①將源圖像分別變換至一定變換域上；②在變換域上設(shè)計(jì)一定特征選擇規(guī)則；③根據(jù)選取的規(guī)則在變換域上創(chuàng)建融合圖像；④逆變換重建融合圖像。（2）融合圖像的顯示：融合圖像的顯示方法可分成2種：空間維顯示和時(shí)間維顯示。
目前，醫(yī)學(xué)圖像融合技術(shù)中還存在較多困難與不足。首先，基本的理論框架和有效的廣義融合模型尚未形成。以致現(xiàn)有的技術(shù)方法還只是針對具體病癥、具體問題發(fā)揮作用，通用性相對較弱。研究的圖像以CT、MRI、核醫(yī)學(xué)圖像為主，超聲等成本較低的圖像研究較少且研究主要集中于大腦、腫瘤成像等；其次，由于成像系統(tǒng)的成像原理的差異，其圖像采集方式、格式以及圖像的大小、質(zhì)量、空間與時(shí)間特性等差異大，因此研究穩(wěn)定且精度較高的全自動醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)與融合方法是圖像融合技術(shù)的難點(diǎn)之一；最后，缺乏能夠客觀評價(jià)不同融合方法融合效果優(yōu)劣的標(biāo)準(zhǔn)，通常用目測的方法比較融合效果，有時(shí)還需要利用到醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)。
在圖像融合技術(shù)研究中，不斷有新的方法出現(xiàn)，其中小波變換在圖像融合中的應(yīng)用，基于有限元分析的非線性配準(zhǔn)以及人工智能技術(shù)在圖像融合中的應(yīng)用將是今后圖像融合研究的熱點(diǎn)與方向。隨著三維重建顯示技術(shù)的發(fā)展，三維圖像融合技術(shù)的研究也越來越受到重視，三維圖像的融合和信息表達(dá)，也將是圖像融合研究的一個(gè)重點(diǎn)。
5．醫(yī)學(xué)圖像紋理分析
一般認(rèn)為圖像的紋理特征描述物體表面灰度或顏色的變化,這種變化與物體自身屬性有關(guān),是某種紋理基元的重復(fù)。Sklansky早在1978年給出了一個(gè)較為適合于醫(yī)學(xué)圖像的紋理定義:“如果圖像的一系列固有的統(tǒng)計(jì)特性或其它的特性是穩(wěn)定的、緩慢變化的或者是近似周期的,那么則認(rèn)為圖像的區(qū)域具有不變的紋理”。紋理的不變性即指紋理圖像的分析結(jié)果不會受到旋轉(zhuǎn)、平移、以及其它幾何處理的影響。目前從圖像像素之間的關(guān)系角度,紋理分析方法主要包括以下幾種。
5.1統(tǒng)計(jì)法
統(tǒng)計(jì)分析方法主要是基于圖像像素的灰度值的分布與相互關(guān)系,找出反映這些關(guān)系的特征?；驹硎沁x擇不同的統(tǒng)計(jì)量對紋理圖像的統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行提取。這類方法一般原理簡單,較易實(shí)現(xiàn),但適用范圍受到限制。該方法主要適合醫(yī)學(xué)圖像中那些沒有明顯規(guī)則性的結(jié)構(gòu)圖像,特別適合于具有隨機(jī)的、非均勻性的結(jié)構(gòu)。統(tǒng)計(jì)分析方法中,最常用的是共生矩陣法,其中有灰度共生矩陣(graylevelco-occurrencematrix,GLCM)和灰度—梯度共生矩陣。杜克大學(xué)的R.Voracek等使用GLCM對肋間周邊區(qū)提取的興趣區(qū)(regionofinterest,ROI)進(jìn)行計(jì)算,測出了有意義的紋理參數(shù)。另外,還有長游程法(runlengthmatrix,RLM),其紋理特征包括短游程優(yōu)勢、長游程優(yōu)勢、灰度非均勻化、游程非均勻化、游程百分比等,長游程法是對圖像灰度關(guān)系的高階統(tǒng)計(jì),對于給定的灰度游程,粗的紋理具有較大的游程長度,而細(xì)的紋理具有較小的游程長度。
5.2結(jié)構(gòu)法
結(jié)構(gòu)分析方法是分析紋理圖像的結(jié)構(gòu),從中獲取結(jié)構(gòu)特征。結(jié)構(gòu)分析法首先將紋理看成是有許多紋理基元按照一定的位置規(guī)則組成的,然后分兩個(gè)步驟處理（1）提取紋理基元；（2）推論紋理基元位置規(guī)律。目前主要用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法處理紋理圖像,該方法適合于規(guī)則和周期性紋理,但由于醫(yī)學(xué)圖像紋理通常不是很規(guī)則,因此該方法的應(yīng)用也受到限制,實(shí)際中較少采用。
5.3模型法
模型分析方法認(rèn)為一個(gè)像素與其鄰域像素存在某種相互關(guān)系,這種關(guān)系可以是線性的,也可以是符合某種概率關(guān)系的。模型法通常有自回歸模型、馬爾科夫隨機(jī)場模型、Gibbs隨機(jī)場模型、分形模型,這些方法都是用模型系數(shù)來表征紋理圖像,其關(guān)鍵在于首先要對紋理圖像的結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析以選擇到最適合的模型,其次為如何估計(jì)這些模型系數(shù)。如何通過求模型參數(shù)來提取紋理特征,進(jìn)行紋理分析,這類方法存在著計(jì)算量大,自然紋理很難用單一模型表達(dá)的缺點(diǎn)。
5.4頻譜法
頻譜分析方法主要基于濾波器理論，包括傅立葉變換法、Gabor變換法和小波變換法。
1973年Bajcsy使用傅立葉濾波器方法分析紋理。Indhal等利用2-D快速傅立葉變換對紋理圖像進(jìn)行頻譜分析,從而獲得紋理特征。該方法只能完成圖像的頻率分解,因而獲得的信息不是很充分。1980年Laws對圖像進(jìn)行傅氏變換,得出圖像的功率譜,從而提取紋理特征進(jìn)行分析。
Gabor函數(shù)可以捕捉到相當(dāng)多的紋理信息,且具有極佳的空間/頻域聯(lián)合分辨率,因此在實(shí)際中獲得了較廣泛的應(yīng)用。小波變換法大體分金子塔形小波變換法和樹形小波變換法(小波包法)。
小波變換在紋理分析中的應(yīng)用是Mallat在1989年首先提出的,主要用二值小波變換(DiscreteWaveletTransform,DWT),之后各種小波變換被用于抽取紋理特征。傳統(tǒng)的金字塔小波變換在各分解級僅對低頻部分進(jìn)行分解,所以利用金字塔小波變換進(jìn)行紋理特征提取是僅利用了紋理圖像低頻子帶的信息,但對某些紋理,其中高頻子帶仍含有有關(guān)紋理的重要特征信息(如對具有明顯的不規(guī)則紋理的圖像,即其高頻子帶仍含有有關(guān)紋理的重要特征)得不到利用。使用在每個(gè)分解級對所有的頻率通道均進(jìn)行分解的完全樹結(jié)構(gòu)小波變換提取特征,能夠較全面地提取有關(guān)紋理特征。
由于醫(yī)學(xué)圖像及其紋理的復(fù)雜性，目前還不存在通用的適合各類醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行紋理分析的方法，因而對于各類不同特點(diǎn)的醫(yī)學(xué)圖像就必須采取有針對性地最適合的紋理分析技術(shù)。另外，在應(yīng)用某一種紋理分析方法對圖像進(jìn)行分析時(shí)，尋求最優(yōu)的紋理特征與紋理參數(shù)也是目前醫(yī)學(xué)圖像紋理分析中的重點(diǎn)和難點(diǎn)。
6．總結(jié)
隨著遠(yuǎn)程醫(yī)療技術(shù)的蓬勃發(fā)展，對醫(yī)學(xué)圖像處理提出的要求也越來越高。醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)發(fā)展至今，各個(gè)學(xué)科的交叉滲透已是發(fā)展的必然趨勢，其中還有很多亟待解決的問題。有效地提高醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)的水平，與多學(xué)科理論的交叉融合、醫(yī)務(wù)人員和理論技術(shù)人員之間的交流就顯得越來越重要。多維、多參數(shù)以及多模式圖像在臨床診斷（包括病灶檢測、定性，臟器功能評估，血流估計(jì)等）與治療（包括三維定位、體積計(jì)算、外科手術(shù)規(guī)劃等）中將發(fā)揮更大的作用。
【摘 要】針對DR圖像的特點(diǎn)，主要論述了應(yīng)用灰色系統(tǒng)理論進(jìn)行圖像分割的算法。通過計(jì)算各像素點(diǎn)與初始聚類中心的灰色關(guān)聯(lián)度，將像素點(diǎn)進(jìn)行歸類。然后，進(jìn)行迭代運(yùn)算，更新聚類中心，使得灰色關(guān)聯(lián)度總和最小，獲得最佳分割效果。
【關(guān)鍵詞】DR圖像；圖像分割；灰色聚類；灰色關(guān)聯(lián)度
0 引言
DR（digital radiography）圖像相對其他X成像技術(shù)獲得的圖像具有較高的分辨率，圖像細(xì)節(jié)顯示清楚，便于后期處理等優(yōu)點(diǎn)。但與傳統(tǒng)光學(xué)成像相比，圖像的分辨率處于較低水平。由于采用DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）圖像格式，因此，處理方法也與傳統(tǒng)數(shù)字圖像處理存在不同[1]。
1 DR文件的讀取
DR圖像采用的DICOM格式與傳統(tǒng)PC機(jī)上常見BMP格式不同，因此，要在PC機(jī)上處理DR圖像就必須進(jìn)行轉(zhuǎn)換。目前，由DR圖像轉(zhuǎn)換成BMP格式圖像大多數(shù)為32位增強(qiáng)彩色圖像，即除了顏色的三個(gè)分量（RGB）外還有第四個(gè)分量：透明度（alpha）。所以，DR圖像轉(zhuǎn)換后的一個(gè)像素就由四個(gè)分量組成。由于X成像技術(shù)本身的特點(diǎn)，一個(gè)像素的alpha分量一般為0，而RGB三個(gè)分量的值是相等的。也就是說，轉(zhuǎn)換后的DR圖像實(shí)質(zhì)上是一幅灰度圖像。因此，讀取圖像數(shù)據(jù)時(shí)應(yīng)按照32位真彩色格式處理，在后續(xù)處理時(shí)按256級灰度圖像處理。
2 DR圖像的平滑處理
如上原因，DR圖像的平滑處理應(yīng)使用灰度圖像處理方法，因此，圖像處理的復(fù)雜程度較低。常用平滑處理算法包括均值濾波、中值濾波等。
均值濾波是典型的線性濾波算法，處理時(shí)以目標(biāo)像素為中心，取其周圍全體像素的灰度平均值來代替原來的灰度值。均值濾波運(yùn)算速度快，但不能很好地保護(hù)圖像細(xì)節(jié)，使圖像變得模糊。
與之對應(yīng)，中值濾波法是一種非線性平滑技術(shù)，以目標(biāo)像素點(diǎn)鄰域窗口內(nèi)的所有像素點(diǎn)灰度值的排序中間值為該像素點(diǎn)的灰度值某。由于需進(jìn)行排序運(yùn)算，因此計(jì)算效率較低，但對圖像細(xì)節(jié)有很好的保護(hù)效果，濾波效果也較好。
3 DR圖像的分割
傳統(tǒng)的圖像分割定義：把圖像分成若干個(gè)具有特殊意義的區(qū)域，是由圖像處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟。常用的算法主要包括：基于閾值的分割方法和基于邊緣的分割方法等。由于DR圖像的特殊性，上述兩種算法均不能很好的完成圖像分割工作。圖2（a）為使用經(jīng)典最大方差閾值法處理后的結(jié)果，圖2（b）為使用經(jīng)典Sobel算子處理后的結(jié)果。最大方差閾值法處理后，圖像細(xì)節(jié)丟失嚴(yán)重；使用經(jīng)典Sobel算子處理后，圖像的細(xì)節(jié)保留較好，但無法分清主次。
筆者應(yīng)用灰色系統(tǒng)理論中的灰色關(guān)聯(lián)度方法對DR圖像進(jìn)行處理[2-4]，進(jìn)行了灰色聚類處理，取得了較好的分割效果。本算法屬于聚類算法，具體算法為：首先，根據(jù)實(shí)際需要確定聚類數(shù)目和初始聚類中心；然后，計(jì)算DR圖像中每個(gè)像素與各聚類中心中心的灰色關(guān)聯(lián)度，并按照關(guān)聯(lián)程度將像素點(diǎn)歸類；最后，進(jìn)行迭代運(yùn)算，更新聚類中心，目的是使得灰色關(guān)聯(lián)度總和最小。
4 結(jié)論
圖3所示為對圖1（a）進(jìn)行灰色聚類處理后的結(jié)果，最終確定8個(gè)聚類中心（其中7個(gè)灰度值大于20，一個(gè)小于20，以此為背景），圖4以彩色形式顯示采用灰色聚類結(jié)果。由圖3、圖4可以看出采用灰色聚類算法可有效的對DR圖像進(jìn)行分割。
摘要：目前，圖像拼貼技術(shù)在醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域的發(fā)展趨勢是實(shí)現(xiàn)圖像的實(shí)時(shí)自動拼接。本文探討了基于實(shí)時(shí)自動拼接技術(shù)的醫(yī)學(xué)圖像處理系統(tǒng)的主要技術(shù)和實(shí)現(xiàn)方案。
關(guān)鍵詞：醫(yī)學(xué)圖像；圖像采集；拼接技術(shù)；實(shí)時(shí)；自動
1引言
近年來，醫(yī)學(xué)影像技術(shù)已成為醫(yī)療技術(shù)中發(fā)展最快的領(lǐng)域之一，圖像拼接（Image Mosaic）是指將多幅具有重疊區(qū)域的序列圖像通過圖像預(yù)處理、圖像變換、圖像配準(zhǔn)、圖像融合等處理后，形成一幅包含各個(gè)圖像序列內(nèi)容的寬視角全景圖像的技術(shù)。圖像拼接技術(shù)是圖像處理的重要研究領(lǐng)域，被廣泛應(yīng)用于衛(wèi)星遙感、圖像識別、醫(yī)學(xué)圖像分析及無人機(jī)監(jiān)視和搜索、虛擬現(xiàn)實(shí)等方面。Shmuel Peleg等人在圖像拼接理論和圖像拼接方法上做了大量工作，為圖像拼接在工程技術(shù)上的應(yīng)用奠定了理論基礎(chǔ)。Masanobu Shimada等人將圖像拼接技術(shù)應(yīng)用于雷達(dá)圖像處理領(lǐng)域，用于監(jiān)控森林植被的變化情況。國外Mustafa Suphi Erden課題組研制了針式共聚焦顯微腹腔鏡，在微創(chuàng)手術(shù)中截取部分視頻圖像，拼接成全景圖像指導(dǎo)醫(yī)生診斷治療。國內(nèi)的嚴(yán)壯志課題組提出基于特征檢測、特征匹配、空間坐標(biāo)轉(zhuǎn)換和圖像融合等方法的圖像拼接技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了連續(xù)X光片拼接的醫(yī)學(xué)全景成像。
現(xiàn)有的傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)成像設(shè)備，特別是顯微成像設(shè)備，基本都是對組織的某一較小視野進(jìn)行成像，設(shè)備最后采集到的是不同組織部位的多幀醫(yī)學(xué)圖像，需要醫(yī)生對這些圖像進(jìn)行觀察分析，根據(jù)自身醫(yī)學(xué)知識與醫(yī)療經(jīng)驗(yàn)來做出診斷。圖像拼接技術(shù)的應(yīng)用，能將多幅具有重疊區(qū)域的醫(yī)學(xué)圖像，通過圖像變換、圖像配準(zhǔn)、圖像融合等方法，自動拼接為大視野的清晰圖像。該圖像包含完整的醫(yī)學(xué)病理信息，有助于醫(yī)生全面了解病人病情。同時(shí)，系統(tǒng)能夠自動追蹤圖像中的感興趣區(qū)域，做出標(biāo)記和注釋，為醫(yī)生提供診斷輔助。
2主要研究內(nèi)容及關(guān)鍵技術(shù)
2.1主要研究內(nèi)容
本系統(tǒng)的研究是通過研發(fā)基于實(shí)時(shí)自動圖像拼接技術(shù)的醫(yī)學(xué)圖像分析系統(tǒng)，為醫(yī)學(xué)實(shí)踐中，實(shí)現(xiàn)顯微鏡、眼科設(shè)備、內(nèi)窺鏡等設(shè)備的數(shù)字化圖像采集、圖像自動分析處理，從而對醫(yī)生的診斷、治療起到輔助作用。
本系統(tǒng)的主要研究內(nèi)容有基于CMOS的圖像采集、實(shí)時(shí)自動圖像拼接技術(shù)。
（1） 基于CMOS的圖像采集
基于CMOS的高清圖像采集系統(tǒng)的研發(fā)，包括圖像和視頻采集、圖像的編碼技術(shù)。兼顧紅外光和可見光，實(shí)現(xiàn)圖像的多波段自適應(yīng)采集。具體功能還包括自動對焦、自動識別拍照功能，以及圖像采集模塊在各種醫(yī)療設(shè)備使用的適應(yīng)性研究。
（2） 實(shí)時(shí)自動圖像拼接技術(shù)
研究圖像灰度處理、圖像變換、圖像配準(zhǔn)、圖像融合等算法，實(shí)現(xiàn)多幀醫(yī)學(xué)圖像或視頻序列的實(shí)時(shí)自動圖像拼接，輸出具有計(jì)算機(jī)診斷輔助功能的大視野全景醫(yī)學(xué)圖像。能夠自動跟蹤圖像中的感興趣區(qū)域并做出標(biāo)識和注釋。
2.2關(guān)鍵技術(shù)
圖像的拼接技術(shù)是本設(shè)計(jì)的關(guān)鍵，本設(shè)計(jì)提出對采集的多幀醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)自動拼接，提供寬角度全景圖像。同時(shí)，能夠自動跟蹤圖像中的感興趣區(qū)域并做出標(biāo)識和注釋。
3 系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路
3.1 圖像處理模塊
圖像傳感器模塊計(jì)劃采用CMOS傳感器為優(yōu)秀做成獨(dú)立硬件模塊，通過高速數(shù)據(jù)線與圖像處理模塊連接。這樣設(shè)計(jì)的優(yōu)點(diǎn)在于模塊可以根據(jù)不同的應(yīng)用場合，進(jìn)行合理布置。
圖像編解碼和圖像處理模塊的方案計(jì)劃采用TI的soc方案。該方案可以完成圖像編解碼、圖像處理功能。
3.2實(shí)時(shí)自動圖像拼接技術(shù)研究
圖像拼接的優(yōu)秀技術(shù)是圖像配準(zhǔn)，關(guān)鍵在于準(zhǔn)確找到相鄰圖像間重疊區(qū)域的位置及范圍，進(jìn)而通過圖像融合的方法實(shí)現(xiàn)全景圖像構(gòu)建。圖像配準(zhǔn)通常有三類方法：基于灰度值的圖像配準(zhǔn)、基于變換域的圖像配準(zhǔn)和基于特征的圖像配準(zhǔn)。基于灰度值的圖像配準(zhǔn)方法實(shí)現(xiàn)方便，計(jì)算量小，但該方法對圖像間的細(xì)微差別較敏感，抗干擾能力不強(qiáng)?；谧儞Q域的圖像配準(zhǔn)可以緩解這個(gè)問題，且算法簡潔，利于硬件的實(shí)現(xiàn)。不過該方法要求兩幅圖像的重疊區(qū)域不能少于50%，如果重疊區(qū)域過小，容易造成誤配準(zhǔn)。為了提高圖像配準(zhǔn)的精確度和速度，達(dá)到實(shí)時(shí)自動圖像拼接的功能，本設(shè)計(jì)提出將基于灰度的網(wǎng)格配準(zhǔn)和基于特征值配準(zhǔn)相結(jié)合的方法。首先，對輸入圖像進(jìn)行粗網(wǎng)格的分塊處理，利用基于灰度的配準(zhǔn)方法確定相似重疊區(qū)域。然后在重疊區(qū)域內(nèi)進(jìn)行基于SIFT（Scale-invariant feature transform）特征點(diǎn)提取和配準(zhǔn)，這樣就可以大大提高圖像配準(zhǔn)的速度。圖像拼接算法的流程如圖1所示。
4 結(jié)論
本文探討了基于實(shí)時(shí)自動拼接技術(shù)的醫(yī)學(xué)圖像處理系統(tǒng)的主要技術(shù)和設(shè)計(jì)思路，有了自動的圖像拼接技術(shù)，就能將多幅具有重疊區(qū)域的醫(yī)學(xué)圖像，通過圖像處理的方法，自動拼接為大視野的清晰圖像，為醫(yī)生的診斷提供參考。
【摘要】 在目前我國所采用的醫(yī)學(xué)成像方式中，超聲診斷屬于臨床應(yīng)用中較為常見的一種，以此相對應(yīng)的醫(yī)學(xué)圖像自動處理形式可以有效提高綜合的診斷準(zhǔn)確性和診斷客觀性。本文首先從超聲醫(yī)學(xué)的應(yīng)用圖像處理原理研究入手，詳細(xì)闡述了相關(guān)的技術(shù)信息以及所具體應(yīng)用算法，并對超聲醫(yī)學(xué)設(shè)計(jì)以及圖像處理手法進(jìn)行了可行性分析以及實(shí)際操作估算研究。此后，以產(chǎn)前的超聲醫(yī)學(xué)為基礎(chǔ)對該類型技術(shù)進(jìn)行了綜合應(yīng)用研究，其中包括了標(biāo)準(zhǔn)化切面的自動提取技術(shù)和應(yīng)用生物學(xué)研究模式進(jìn)行參數(shù)自動化測量處理。最后，對產(chǎn)前超聲智能化發(fā)展和診斷進(jìn)步方向進(jìn)行了完整總結(jié)。
【關(guān)鍵詞】 產(chǎn)前學(xué) 醫(yī)學(xué)圖像處理 生物學(xué)參數(shù)測量
前言：出生帶來的生理缺陷是導(dǎo)致新生兒死亡率上升的主要原因，同時(shí)也是該部分原因給個(gè)人家庭以及集體社會帶來了沉重的負(fù)擔(dān)和影響，出生生理缺陷引發(fā)的新生兒問題發(fā)生概率也在逐年上升。目前來看，我國每年新生兒出生缺陷病例總數(shù)在逐年上升，同時(shí)，因?yàn)樾律鷥撼錾毕荻牡尼t(yī)療治療費(fèi)用也高達(dá)百億元，本文首先從超生醫(yī)學(xué)的相關(guān)圖像處理方法入手，之后對該部分技術(shù)的臨床應(yīng)用進(jìn)行了完整總結(jié)。
一、超聲醫(yī)學(xué)圖像處理方法
1.1計(jì)算機(jī)的視覺
我國的計(jì)算機(jī)視覺處理手法與醫(yī)學(xué)影像研究處理方法的結(jié)合一直是一個(gè)重點(diǎn)研究課題，同時(shí)也對我國傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)的發(fā)展產(chǎn)生了重要影響。在我國的計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域目前已經(jīng)研究總結(jié)了大量有價(jià)值的研究方法和研究技術(shù)。
1.1.1圖像濾波
超聲的圖像濾波應(yīng)用主要作用在于過濾掉斑點(diǎn)噪聲。斑點(diǎn)噪聲主要是因?yàn)槿梭w內(nèi)存在很多實(shí)際尺寸小于波長的人體組織機(jī)構(gòu)，同時(shí)在后向的散射聲波影響下而產(chǎn)生，斑點(diǎn)和噪聲的出現(xiàn)進(jìn)一步降低了在B超成像過程中的實(shí)際圖像對比以及組織內(nèi)可以提取的詳細(xì)信息數(shù)據(jù)。通過調(diào)查研究可以發(fā)現(xiàn)，斑點(diǎn)噪聲的模型可以大致劃分為兩個(gè)類別：完全性的隨機(jī)模型、長階次非隨機(jī)模型、斷階次非隨機(jī)模型。目前我國已經(jīng)采用的多種超聲成像濾波算法都可以實(shí)現(xiàn)一定程度的噪聲過濾，并沒有哪一個(gè)固定的濾波算法可以實(shí)現(xiàn)應(yīng)用最優(yōu)效果發(fā)揮，對于固定的圖像成像分析可以采用多種定性以及定量形式進(jìn)行計(jì)算，從而對各類型濾波進(jìn)行對比分析，所以屬于一種可行性較強(qiáng)的應(yīng)用方案[1]。
1.1.2圖像分割
醫(yī)學(xué)的圖像構(gòu)成處理方法研究過程中，圖像分割一直都是其中一個(gè)熱門討論課題。主要的圖像分割目標(biāo)在于按照合理的規(guī)則進(jìn)行圖像像素類型劃分。早期的該部分技術(shù)主要有區(qū)域生長以及聚類，主要是借助圖像的灰度信息，但是應(yīng)用此類方法對于灰度值較為相近的兩種類型物品難以區(qū)分，以邊緣檢測的方法進(jìn)行分析需要結(jié)合梯度信息，但是該類型的方法沒有較為敏感的噪聲反應(yīng)度，同時(shí)對于邊緣較為模糊的物體提取存在困難，因?yàn)榇蟛糠值漠a(chǎn)科超聲醫(yī)學(xué)計(jì)算機(jī)成像質(zhì)量較差，同時(shí)在操作過程中的待分割目標(biāo)也較為復(fù)雜，所以需要利用更加多元化的信息處理方法才能取得更好的分割處理效果。形狀先驗(yàn)操作形式是在活動的具體輪廓和活動模型的提出而受到重視，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息計(jì)算方法為分割的主要目標(biāo)，同時(shí)也可以通過學(xué)習(xí)一種合理的分割形式來提高分割效果[2]。
1.2機(jī)器學(xué)習(xí)
在我國的產(chǎn)前超聲醫(yī)學(xué)處理過程中，機(jī)器學(xué)習(xí)都占據(jù)重要的地位并發(fā)揮著重要的作用，主要是因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)促進(jìn)了我國的產(chǎn)前超聲診斷以及智能化發(fā)展，對于部分沒有充足精確度和分析推導(dǎo)較為困難的問題，可以利用實(shí)際案例中的自動學(xué)習(xí)算法提高準(zhǔn)確性。近些年來，我國大部分的超聲成像醫(yī)學(xué)設(shè)備開始應(yīng)用于臨床實(shí)踐中，從而豐富了總體的超聲醫(yī)學(xué)成像數(shù)據(jù)信息資源，進(jìn)而也提高了機(jī)器學(xué)習(xí)在產(chǎn)前超聲的醫(yī)學(xué)應(yīng)用可行性[3]。
二、產(chǎn)前的應(yīng)用
國內(nèi)學(xué)者對于標(biāo)準(zhǔn)切面自動化搜索研究成果已經(jīng)較為豐富，獲得了較大的研究進(jìn)展，首先，提出了自動化的標(biāo)準(zhǔn)切面模型成像方法，該種方法需要人工進(jìn)行參考切面處理，同時(shí)還應(yīng)該根據(jù)實(shí)際的統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行其他類型研究，上述工作多數(shù)都是以傳統(tǒng)圖像處理手段為基礎(chǔ)，實(shí)際的有效性主要是以假設(shè)的正確性為基礎(chǔ)，但是從另一個(gè)角度進(jìn)行分析也難以滿足所以復(fù)雜的要求。機(jī)器學(xué)習(xí)主要是可以實(shí)現(xiàn)自動化的訓(xùn)練數(shù)據(jù)信息提取，通過該種方法可以獲得更加復(fù)雜同時(shí)可靠性較強(qiáng)的經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)還可以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)范化性能的良好實(shí)現(xiàn)。
結(jié)論：以超聲圖像為基礎(chǔ)的醫(yī)學(xué)診斷屬于我國當(dāng)前臨床診斷中的重要方式，基于超聲圖像手段的醫(yī)學(xué)診斷方式具有受損程度小、及時(shí)性強(qiáng)、非侵入等眾多優(yōu)點(diǎn)，從而讓其在實(shí)際的診斷中得到了更為廣泛的發(fā)展和應(yīng)用。本文主要從產(chǎn)前超聲醫(yī)學(xué)為研究背景，對相關(guān)的醫(yī)學(xué)圖像處理方法以及處理手段的原理進(jìn)行了綜合分析和闡述，同時(shí)也對其中應(yīng)用的關(guān)鍵性技術(shù)進(jìn)行了綜合分析，可以豐富該領(lǐng)域的研究成果。
摘 要：以“醫(yī)學(xué)圖像處理”實(shí)驗(yàn)課程中培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新實(shí)踐能力為目的，以“醫(yī)學(xué)圖像處理”實(shí)驗(yàn)課程教學(xué)改革為例展開研究，通過實(shí)驗(yàn)教學(xué)改革，激發(fā)了醫(yī)學(xué)院學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，培養(yǎng)了學(xué)生自主學(xué)習(xí)的能力，加強(qiáng)了學(xué)生學(xué)習(xí)的主動性，提高了學(xué)生的動手能力，提升了學(xué)生的創(chuàng)新能力和獨(dú)立從事科研工作的能力。實(shí)踐證明，教學(xué)改革方案對于提高學(xué)生解決實(shí)際問題能力和提高學(xué)生學(xué)習(xí)效率和學(xué)習(xí)效果有顯著作用。
關(guān)鍵詞：醫(yī)學(xué)圖像處理；實(shí)驗(yàn)改革；創(chuàng)新能力
醫(yī)學(xué)科學(xué)的不斷發(fā)展，有賴于醫(yī)學(xué)自身認(rèn)識能力的提高，更有賴富于獨(dú)立思考能力和創(chuàng)新能力的醫(yī)學(xué)人才的成長，在大學(xué)階段培養(yǎng)和造就富于創(chuàng)新能力的醫(yī)學(xué)人才，是時(shí)代賦予我們的神圣使命。
醫(yī)學(xué)圖像處理是一門系統(tǒng)地研究各種圖像理論、技術(shù)和應(yīng)用的較新的課程，實(shí)驗(yàn)教學(xué)在“醫(yī)學(xué)圖像處理”課程中起著越來越重要的作用，數(shù)字醫(yī)學(xué)圖像處理實(shí)驗(yàn)教學(xué)的目的在于讓學(xué)生掌握醫(yī)學(xué)成像和圖像處理方面的基本原理、方法和發(fā)展趨勢，培養(yǎng)學(xué)生解決該方面實(shí)際問題的能力。本文通過對醫(yī)學(xué)圖像處理實(shí)驗(yàn)課程進(jìn)行改革研究，通過實(shí)踐動手環(huán)節(jié)，有效培養(yǎng)醫(yī)學(xué)生的獨(dú)立思考和創(chuàng)新能力，并為醫(yī)療學(xué)科培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新能力的實(shí)驗(yàn)教學(xué)模式提供借鑒。
一、培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和獨(dú)立思考的積極性
通過實(shí)驗(yàn)教學(xué)改革，設(shè)計(jì)新的實(shí)驗(yàn)方案，以培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，增強(qiáng)主動參與意識。學(xué)生對實(shí)驗(yàn)內(nèi)容產(chǎn)生了好奇，就會積極主動地查找相關(guān)資料，與老師和同學(xué)討論。實(shí)驗(yàn)過程嘗試多種教學(xué)方法，增強(qiáng)學(xué)生的學(xué)習(xí)動力，培養(yǎng)學(xué)生對實(shí)驗(yàn)內(nèi)容的濃厚興趣。同時(shí)，采用醫(yī)院實(shí)際應(yīng)用案例，培養(yǎng)學(xué)生獨(dú)立思考的習(xí)慣和解決實(shí)際應(yīng)用問題的能力。醫(yī)學(xué)圖像處理課程相關(guān)的數(shù)學(xué)理論抽象，算法難度偏大，給教師教學(xué)和學(xué)生學(xué)習(xí)造成了很大的困難。利用影像物理課程的“醫(yī)學(xué)圖像處理”實(shí)驗(yàn)教學(xué)中的Matlab軟件使用Matlab圖像處理工具箱函數(shù)將大大減輕圖像數(shù)據(jù)的繁雜操作，使學(xué)生更加快捷地完成圖像處理任務(wù)，可以把更多的精力傾注于各種圖像處理算法的效果上。Matlab為醫(yī)學(xué)影像專業(yè)的學(xué)生提供了一個(gè)很好的編程平臺，使學(xué)生能夠編程實(shí)現(xiàn)簡單的圖像處理算法，提高學(xué)生的獨(dú)立思考能力和實(shí)際動手能力，使學(xué)生能更快、更好掌握圖像處理和圖像分析的基本理論和分析方法。對于醫(yī)學(xué)圖像處理這門課程的特點(diǎn)，布置大量上機(jī)操作訓(xùn)練，讓學(xué)生體驗(yàn)圖像處理的樂趣。例如，圖像增強(qiáng)處理實(shí)驗(yàn)，圖像增強(qiáng)技術(shù)是圖像處理的重要內(nèi)容，用來改善圖像的質(zhì)量，一幅視覺效果很差的圖像，其灰度直方圖都集中在很窄的一段區(qū)間內(nèi)，為了增強(qiáng)該圖像的對比度，提高圖像的視覺效果，就需要采用一種圖像增強(qiáng)方法。Matlab工具箱中有求直方圖函數(shù)imhist和均衡化函數(shù)histeq函數(shù)，讀取原始圖像后，直接調(diào)用工具箱的相應(yīng)函數(shù)就可以處理圖像，可以讓學(xué)生自己編寫函數(shù)，嘗試用不同的方法改善圖像，將增強(qiáng)后的圖像與原圖像進(jìn)行相比，觀察處理結(jié)果，不斷改進(jìn)，這樣就可以使學(xué)生對直方圖均衡化圖像增強(qiáng)方法產(chǎn)生興趣。
二、通過開展研究性教學(xué)培養(yǎng)學(xué)生的自主學(xué)習(xí)和獨(dú)立思考能力
開展研究性教學(xué)，培養(yǎng)學(xué)生在教學(xué)中的主動性和創(chuàng)造性，它是以培養(yǎng)學(xué)生的獨(dú)立思考和創(chuàng)新實(shí)踐能力為優(yōu)秀的一種教學(xué)活動方式，可以提高學(xué)生的觀察、操作、研究的能力且開發(fā)其創(chuàng)新思維。具體實(shí)施步驟為：首先，教師根據(jù)課程內(nèi)容，提出問題，解釋實(shí)驗(yàn)題目的內(nèi)容和研究目標(biāo)。其次，學(xué)生查閱文獻(xiàn)資料，找到感興趣的課題題目。再次，在教師的指導(dǎo)下，學(xué)生提出解決問題的方案，激發(fā)學(xué)生自主學(xué)習(xí)和探究的動機(jī)，鼓勵(lì)學(xué)生自己編程調(diào)試實(shí)現(xiàn)，學(xué)生開動腦筋，親自動手，開發(fā)了學(xué)生的創(chuàng)造力并使其對該學(xué)科產(chǎn)生興趣。最后，實(shí)驗(yàn)總結(jié)和評價(jià)。實(shí)驗(yàn)結(jié)束，有針對性地找出典型實(shí)驗(yàn)，對于最優(yōu)解決方案和尚有不足的解決方案，分別對各方案的研究方法、技術(shù)路線、研究結(jié)論進(jìn)行總結(jié)和評價(jià)。以醫(yī)學(xué)圖像處理的直方圖知識點(diǎn)為例，首先教師解釋該實(shí)驗(yàn)題目的內(nèi)容和研究目標(biāo)，認(rèn)識直方圖在圖像處理中的基本概念，接下來需要學(xué)生對教材的知識進(jìn)行系統(tǒng)的掌握，并且要查閱相關(guān)資料，根據(jù)課本上直方圖的數(shù)學(xué)公式，利用Matlab軟件仿真出一幅圖像的直方圖分布，進(jìn)而得出的仿真圖與利用Matlab圖像處理工具箱的imhist函數(shù)得到的直方圖分布圖片進(jìn)行比較，根據(jù)兩者圖像曲線的相似度來判斷自己編寫的程序是否合理。學(xué)生完成上述步驟后，教師需進(jìn)行實(shí)驗(yàn)總結(jié)和評價(jià)并對本實(shí)驗(yàn)進(jìn)行統(tǒng)一演示，對共性問題統(tǒng)一解決，對個(gè)別問題應(yīng)進(jìn)行單獨(dú)輔導(dǎo)。
三、充分利用實(shí)驗(yàn)室條件，通過實(shí)驗(yàn)室教學(xué)，解決一些圖像處理問題
配合20學(xué)時(shí)的理論課程，安排了12學(xué)時(shí)的實(shí)驗(yàn)課。設(shè)計(jì)了5個(gè)多達(dá)20學(xué)時(shí)的實(shí)驗(yàn)內(nèi)容供學(xué)生選擇，其中驗(yàn)證性實(shí)驗(yàn)2個(gè)8學(xué)時(shí)，目的是鞏固和掌握在醫(yī)學(xué)圖像處理理論內(nèi)容中的基本的原理、算法及思想；綜合性實(shí)驗(yàn)2個(gè)8學(xué)時(shí)，使理論課程中的重要知識點(diǎn)的綜合運(yùn)用能力得到提高；設(shè)計(jì)創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)1個(gè)4學(xué)時(shí)，運(yùn)用理論知識解決實(shí)際問題、與本學(xué)科前沿研究相結(jié)合、注重培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新能力的有效手段。選擇圖像處理中最重要的算法作為實(shí)驗(yàn)課教學(xué)的主要內(nèi)容，覆蓋了醫(yī)學(xué)圖像處理中圖像增強(qiáng)、圖像壓縮、圖像分割、圖像特征描述、彩色圖像處理等各個(gè)重要部分，并利用實(shí)驗(yàn)室開放管理的模式為學(xué)生課下做實(shí)驗(yàn)提供了條件，以滿足因材施教，體現(xiàn)以學(xué)生為主體的思想，以及滿足不同層次學(xué)生的需要。
四、通過實(shí)訓(xùn)基地教學(xué)，開展拓展性探究學(xué)習(xí)
通過醫(yī)學(xué)院附屬醫(yī)院實(shí)訓(xùn)基地教學(xué)，了解社會對該課程應(yīng)用方向的實(shí)際需求情況以及創(chuàng)新技術(shù)進(jìn)行項(xiàng)目開發(fā)，積累實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和工作技能，培養(yǎng)地科研、生產(chǎn)實(shí)踐一體化的創(chuàng)新型人才。增加課外設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)，鼓勵(lì)學(xué)生對算法改進(jìn)或提出新的解決算法，加強(qiáng)學(xué)生的動手能力。加強(qiáng)科研訓(xùn)練，培養(yǎng)創(chuàng)新實(shí)踐意識，重視實(shí)際研究性問題實(shí)驗(yàn)，有針對性地提出研究性問題，讓學(xué)生利用所學(xué)知識進(jìn)行解決。例如，我們提出了附屬醫(yī)院實(shí)際MRI圖像分割問題，讓學(xué)生利用圖像分割的方法去解決，提高學(xué)生開展科學(xué)研究的能力。這些科研訓(xùn)練能提高學(xué)生思考問題、分析問題和解決問題的能力，培養(yǎng)其創(chuàng)新實(shí)踐意識，從而提高學(xué)生開展科學(xué)研究的能力，為今后工作打下良好基礎(chǔ)。
總之，針對醫(yī)學(xué)圖像處理課程的特點(diǎn)，結(jié)合學(xué)科組多年的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，在實(shí)驗(yàn)教學(xué)實(shí)踐等環(huán)節(jié)中對如何培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維這個(gè)課題進(jìn)行了一些具有改革性的嘗試，結(jié)合實(shí)驗(yàn)教學(xué)案例，簡要闡述了如何利用實(shí)際的案例來激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和培養(yǎng)創(chuàng)新動機(jī)。通過教學(xué)效果能夠看出該實(shí)踐可以有效地激發(fā)學(xué)生的興趣，在培養(yǎng)學(xué)生的動手能力同時(shí)可以加深學(xué)生對實(shí)際問題的理解，加強(qiáng)了學(xué)生對知識綜合運(yùn)用和創(chuàng)新研究的能力。
作者簡介：王克難，1961年2月出生，男，漢族，遼寧錦州人，副教授，從事物理學(xué)與電子技術(shù)教學(xué)工作。
【摘要】：本文以下內(nèi)容將對計(jì)算機(jī)技術(shù)在核醫(yī)學(xué)圖像處理系統(tǒng)中的應(yīng)用進(jìn)行研究和探討，以供參考。
【關(guān)鍵詞】：計(jì)算機(jī)技術(shù)；核醫(yī)學(xué)；圖像處理系統(tǒng)；應(yīng)用
1、前言
核醫(yī)學(xué)影像系統(tǒng)是通過探測標(biāo)記有發(fā)射性示蹤同位素的藥物在人體內(nèi)的分布和代謝來獲得人體信息的醫(yī)學(xué)圖像處理系統(tǒng)，其中，γ相機(jī)是兩維的顯像設(shè)備，主要由探頭和計(jì)算機(jī)系統(tǒng)兩部分組成，探頭部分檢測到γ光子并輸出它的位置、能量及其它相關(guān)信息，與探頭相連接的控制臺獲取這些信息，數(shù)字化后將數(shù)據(jù)讀入到內(nèi)存中進(jìn)行處理并最終計(jì)算得到可用于臨床診斷和研究的核醫(yī)學(xué)圖像，可見對其研究具有非常重要的意義。本文以下內(nèi)容將對計(jì)算機(jī)技術(shù)在核醫(yī)學(xué)圖像處理系統(tǒng)中的應(yīng)用進(jìn)行研究和探討，以供參考。
2、核醫(yī)學(xué)影像系統(tǒng)軟件的總體結(jié)構(gòu)
其軟件系統(tǒng)主要由四個(gè)子系統(tǒng)組成，即影像信息管理子系統(tǒng)、圖像采集子系統(tǒng)、圖像處理與臨床規(guī)程子系統(tǒng)和影像信息交換子系統(tǒng)。各子系統(tǒng)在形式上時(shí)互相獨(dú)立的應(yīng)用程序，可以分別運(yùn)行在控制臺、輔診臺和服務(wù)器上。其中影像信息管理子系統(tǒng)是整個(gè)系統(tǒng)的優(yōu)秀，負(fù)責(zé)維護(hù)和管理整個(gè)系統(tǒng)的圖像數(shù)據(jù)及病人，報(bào)告等其它相關(guān)信息。其它三個(gè)子系統(tǒng)的運(yùn)行要依賴于該子系統(tǒng)的運(yùn)行，它們不具備直接修改系統(tǒng)數(shù)據(jù)的權(quán)限，而只能通過影像信息管理子系統(tǒng)來獲取、查詢或更新系統(tǒng)的圖像數(shù)據(jù)及其它信息。實(shí)際上影像信息管理子系統(tǒng)在其內(nèi)部建立了一個(gè)數(shù)據(jù)庫，它封裝了對這個(gè)數(shù)據(jù)庫的所有操作，這種集中式的數(shù)據(jù)管理保證了系統(tǒng)數(shù)據(jù)的安全性和一致性，也使得整個(gè)系統(tǒng)各模塊的劃分更加清晰和明確，同時(shí)也便于系統(tǒng)的擴(kuò)展。
圖像采集子系統(tǒng)完成數(shù)據(jù)的采集、成像和實(shí)時(shí)顯示等工作，圖像處理與臨床規(guī)程子系統(tǒng)對采集得到的核醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行顯示、處理及進(jìn)行定量的臨床規(guī)程分析，影像信息交換子系統(tǒng)通過監(jiān)聽網(wǎng)絡(luò)上的DICOM服務(wù)請求，核實(shí)后接受該請求，并響應(yīng)其檢索、存儲以及獲取圖像的請求。
3、核醫(yī)學(xué)圖像處理系統(tǒng)總體框架設(shè)計(jì)及程序?qū)崿F(xiàn)
數(shù)據(jù)庫服務(wù)器總的來說有兩種狀態(tài)：監(jiān)聽狀態(tài)和數(shù)據(jù)維護(hù)狀態(tài)，在監(jiān)聽狀態(tài)下，它能夠接受來自采集端和處理端得請求，并分別調(diào)用相應(yīng)的模塊進(jìn)行處理，在數(shù)據(jù)維護(hù)狀態(tài)下，它能夠完成通常的數(shù)據(jù)維護(hù)工作，同時(shí)，它也能夠處理來自客戶端的請求。因此，系統(tǒng)的總體框架是啟動服務(wù)器后就立即進(jìn)入監(jiān)聽狀態(tài)，只有在維護(hù)人員登錄以后，才啟動相應(yīng)的數(shù)據(jù)維護(hù)模塊。
核醫(yī)學(xué)影像系統(tǒng)的主要功能有兩個(gè)，一個(gè)是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器功能，它在后臺充當(dāng)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器，可以提供數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)添加等功能；另一個(gè)是數(shù)據(jù)庫維護(hù)功能，可以對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行管理維護(hù)，分別介紹如下：第一，數(shù)據(jù)庫服務(wù)器，其啟動后，圖像采集系統(tǒng)、圖像處理系統(tǒng)和信息交換系統(tǒng)就可以連接到數(shù)據(jù)庫上，完成數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)添加等工作。當(dāng)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器啟動后，系統(tǒng)就進(jìn)入監(jiān)聽狀態(tài)，可以處理客戶端的請求。服務(wù)器在監(jiān)聽狀態(tài)下，可以接受到網(wǎng)絡(luò)上的連接請求，只有在檢驗(yàn)用戶名和密碼后才接受查詢和添加請求，這樣大大提高了系統(tǒng)的安全性。客戶端和服務(wù)器的鏈接是基于TCP/IP協(xié)議，按照我們自己定義的一套通訊協(xié)議來工作的。所有的這些操作都是在后臺進(jìn)行的，不需要任何人為操作，而且系統(tǒng)管理員可以通過查看日志來了解歷史操作。第二，數(shù)據(jù)庫維護(hù)功能。作為一個(gè)完善的數(shù)據(jù)庫模塊，必須提供一個(gè)安全可靠的數(shù)據(jù)庫維護(hù)方案，ANMIS系統(tǒng)充分考慮到了這一點(diǎn)，其提供了許多方便安全的數(shù)據(jù)維護(hù)功能，系統(tǒng)可以為每個(gè)用戶指定操作權(quán)限，不同權(quán)限的用戶可以訪問的數(shù)據(jù)和操作都是不同的，這樣有利于系統(tǒng)安全。①數(shù)據(jù)顯示模塊，在該模塊中，可以進(jìn)行記錄的邏輯刪除和部分信息維護(hù)，可以選擇多個(gè)病人，然后選擇編輯即可編輯選中的病人記錄。數(shù)據(jù)維護(hù)模塊。在病人數(shù)據(jù)維護(hù)模塊中，可以完成對病人數(shù)據(jù)信息的所有維護(hù)功能：編輯、添加、查找、邏輯刪除、物理刪除等。③數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)模塊。在圖像文件的備份和恢復(fù)模塊中，主要完成的功能是數(shù)據(jù)備份和數(shù)據(jù)恢復(fù)，其主要界面是兩個(gè)樹狀控件組成，其中一個(gè)數(shù)控件顯示未備份的圖像文件，另一個(gè)顯示即要備份的圖像文件，選中文件可以通過中間的命令按鈕，也可以通過菜單，甚至可以直接將圖像文件從左邊拖到右邊。對于文件夾，則將其內(nèi)的所有的圖像文件全部選中，在選完文件后，按“備份”按鈕即可備份。如果設(shè)置的是備份到默認(rèn)目錄，則系統(tǒng)自動向默認(rèn)目錄備份，如果設(shè)置的是指定備份目錄，則系統(tǒng)提示選擇備份目錄，用戶甚至可以為每一個(gè)文件制定備份目錄。④用戶管理模塊。對于超級用戶，他可以授權(quán)他人訪問數(shù)據(jù)，設(shè)置其訪問權(quán)限，也可以刪除用戶，同樣，他也有權(quán)更改任何用戶的密碼，對于一些重要的系統(tǒng)參數(shù)，也只有超級用戶才能更改。
4、結(jié)尾
利用計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行核醫(yī)學(xué)圖像處理顯示出了科學(xué)技術(shù)的優(yōu)越性，其可以為醫(yī)生提供一個(gè)功能完備且強(qiáng)大，操作界面友好，自動化程度高，能夠大大降低醫(yī)生的勞動強(qiáng)度，相信，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，其必將越來越廣泛的被應(yīng)用到醫(yī)學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域。
摘 要 醫(yī)學(xué)圖像處理與分析是生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)的專業(yè)基礎(chǔ)課之一。針對該課程的特點(diǎn)，提出一些實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)的改革措施，包括實(shí)驗(yàn)和課程設(shè)計(jì)的開展以及第二課堂的實(shí)施。教學(xué)實(shí)踐證明，本文所提教改經(jīng)驗(yàn)?zāi)苋媾囵B(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)技能，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，極大增強(qiáng)教學(xué)效果。
關(guān)鍵詞 圖像處理；圖像分析；實(shí)踐教學(xué)；教學(xué)改革
1 引言
生物醫(yī)學(xué)工程是一個(gè)由理、工、醫(yī)交叉融合的新興學(xué)科，是多門工程學(xué)科向生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域滲透的產(chǎn)物，包括生物信息學(xué)、醫(yī)學(xué)圖像處理、生物力學(xué)及生物材料、醫(yī)療器械等多個(gè)分支。其中，醫(yī)學(xué)圖像處理與分析是利用數(shù)學(xué)原理和方法，在計(jì)算機(jī)上針對不同醫(yī)學(xué)影像設(shè)備（如CT、MRI、B超、PET、SPECT、顯微鏡等）產(chǎn)生的圖像，按照實(shí)際需要進(jìn)行處理、加工和分析。隨著醫(yī)學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展與進(jìn)步，圖像處理技術(shù)在醫(yī)學(xué)研究與臨床診斷中的應(yīng)用越來越廣泛，因此，醫(yī)學(xué)圖像處理與分析這門課程的地位和作用也日益重要。
該課程是以數(shù)字圖像處理為基礎(chǔ)，介紹圖像處理中的基本概念、理論和算法，特別針對醫(yī)學(xué)圖像處理研究中的基本問題以及解決這些問題的原理和實(shí)現(xiàn)方法，使學(xué)生能夠編程將圖像處理算法應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像的處理和分析，是生物醫(yī)學(xué)工程及相關(guān)專業(yè)的優(yōu)秀主干課程之一。
醫(yī)學(xué)圖像處理與分析這一課程起點(diǎn)高、難度大、理論和實(shí)踐緊密結(jié)合，課程建設(shè)難度較大。雖然目前已有不少院校開展本課程的教學(xué)工作，但實(shí)際教學(xué)情況并不十分理想，主要表現(xiàn)在教材缺乏和實(shí)踐環(huán)節(jié)較少。在中國期刊網(wǎng)上，以題名包含“醫(yī)學(xué)圖像處理”或“生物圖像處理”以及題名中包含“教學(xué)”為檢索條件，只獲得文獻(xiàn)18篇，其中涉及該課程實(shí)踐教學(xué)的只有6篇，主要集中于虛擬實(shí)驗(yàn)室和實(shí)驗(yàn)教學(xué)系統(tǒng)的研發(fā)[1-6]上，可見在國內(nèi)關(guān)于該課程的教學(xué)研究尚不多見。
筆者結(jié)合教學(xué)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，在理論教學(xué)改革的基礎(chǔ)上[7]，提出一些實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)的改革措施，以全面培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)技能，激發(fā)學(xué)習(xí)興趣，改善教學(xué)效果。
2 實(shí)驗(yàn)與課程設(shè)計(jì)的開展
以“科研為教學(xué)服務(wù)，教學(xué)促進(jìn)科研”為宗旨，采用MATLAB編程語言為實(shí)驗(yàn)教學(xué)平臺，以醫(yī)學(xué)圖像處理知識為主，同時(shí)綜合醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)電子學(xué)等相關(guān)課程的知識，編寫《醫(yī)學(xué)圖像處理與分析課程的實(shí)驗(yàn)與課程設(shè)計(jì)指導(dǎo)書》，設(shè)置驗(yàn)證型、綜合型和設(shè)計(jì)型三大類實(shí)驗(yàn)（參見表1）。其中，實(shí)驗(yàn)1～9為驗(yàn)證型實(shí)驗(yàn)，學(xué)生通過調(diào)用MATLAB中已有的圖像處理程序來完成實(shí)驗(yàn)，加深對理論教學(xué)重點(diǎn)和難點(diǎn)的理解；實(shí)驗(yàn)10～14是綜合型實(shí)驗(yàn)，學(xué)生針對醫(yī)學(xué)圖像的具體特點(diǎn)，綜合運(yùn)用多種算法達(dá)到圖像處理的目的；實(shí)驗(yàn)15～24是設(shè)計(jì)型實(shí)驗(yàn)，給定實(shí)驗(yàn)?zāi)康暮鸵?，學(xué)生自行設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)方案并編程實(shí)現(xiàn)，培養(yǎng)他們查閱資料、分析問題和解決問題的能力[6-8]。
3 第二課堂的實(shí)施
為培養(yǎng)學(xué)生的科研實(shí)踐能力，教師有意識地在課堂中簡要介紹自己科研項(xiàng)目的基本情況，鼓勵(lì)和引導(dǎo)學(xué)生參加自己的科研項(xiàng)目研究。這不僅增強(qiáng)了他們對該課程的學(xué)習(xí)興趣和重視度，而且使他們親身經(jīng)歷并體驗(yàn)了醫(yī)學(xué)圖像處理和分析知識怎樣應(yīng)用于科研和臨床。
由于南通大學(xué)附屬醫(yī)院擁有門類齊全的現(xiàn)代化醫(yī)療儀器設(shè)備，因此鼓勵(lì)學(xué)生利用假期在醫(yī)院實(shí)習(xí)，特別是到影像科和檢驗(yàn)科實(shí)習(xí)，學(xué)習(xí)和掌握各種儀器的功能和圖像處理的場合，從而有助于他們將理論知識與實(shí)際問題相結(jié)合，提高實(shí)際工作的能力。
在教學(xué)過程中，適當(dāng)融入一些就業(yè)方向的指導(dǎo)，介紹醫(yī)學(xué)圖像處理在醫(yī)院和醫(yī)療器械公司的應(yīng)用狀況，同時(shí)簡要介紹課程中沒有涉及但與工作密切相關(guān)的最新最熱門的醫(yī)學(xué)圖像處理知識，供學(xué)生課后自學(xué)和深入研究。這樣一方面增強(qiáng)了學(xué)生的自信，獲得了更好的教學(xué)效果；另一方面也拓寬了學(xué)生的視野，引導(dǎo)他們尋找自己發(fā)展的方向和目標(biāo)。
4 結(jié)論
本文結(jié)合筆者多年來的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，針對醫(yī)學(xué)圖像處理與分析課程的實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)提出一些改革措施，秉承“加強(qiáng)基礎(chǔ)、重視應(yīng)用、培養(yǎng)能力”的宗旨，以“內(nèi)容的基礎(chǔ)性、方法的先進(jìn)性、學(xué)科的交叉性”為原則，編寫《醫(yī)學(xué)圖像處理與分析課程的實(shí)驗(yàn)與課程設(shè)計(jì)指導(dǎo)書》，積極開展第二課堂，實(shí)現(xiàn)教學(xué)、實(shí)驗(yàn)、科研三管齊下，課內(nèi)、課外、理論、實(shí)踐同時(shí)并舉的教學(xué)格局，有效提升學(xué)生的綜合知識水平和實(shí)驗(yàn)技能，為后續(xù)課程學(xué)習(xí)、畢業(yè)設(shè)計(jì)開展及科學(xué)研究奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
摘要：在分析了醫(yī)學(xué)圖像處理課程特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，結(jié)合醫(yī)學(xué)院校學(xué)生的實(shí)際情況，對課程教學(xué)模式開展了探索與實(shí)踐。通過串燒式的課堂講解和討論、課程實(shí)驗(yàn)、教學(xué)環(huán)節(jié)的實(shí)施，設(shè)計(jì)開發(fā)基于matlab的醫(yī)學(xué)圖像處理教學(xué)平臺系統(tǒng)，把教學(xué)與學(xué)生興趣、能力很好地結(jié)合起來，新穎的考核方式得到學(xué)生肯定。
關(guān)鍵詞：醫(yī)學(xué)圖像處理；理論教學(xué)；串燒；教學(xué)平臺
我校在開設(shè)《數(shù)字圖像處理》課程的基礎(chǔ)上，結(jié)合醫(yī)學(xué)院校圖像處理的對象——醫(yī)學(xué)圖像（片）的特點(diǎn)開設(shè)了《醫(yī)學(xué)圖像處理》，是計(jì)算機(jī)各專業(yè)及影像學(xué)專業(yè)重要的專業(yè)基礎(chǔ)課程。如何在學(xué)習(xí)圖像處理技術(shù)的同時(shí)體現(xiàn)各專業(yè)特色，提高學(xué)生的圖像處理技術(shù)的應(yīng)用能力，是醫(yī)學(xué)圖像處理課程建設(shè)、課程改革的重要內(nèi)容。現(xiàn)就接合經(jīng)過兩輪的課程教學(xué)活動，并融合學(xué)生的反饋信息，對該課程進(jìn)行了教學(xué)模式的探索，希望有助于教學(xué)效果和教學(xué)水平的提高。
1 理論教學(xué)
1.1 專業(yè)素養(yǎng)的培育[1]
建立在數(shù)學(xué)及信號處理技術(shù)基礎(chǔ)上的醫(yī)學(xué)圖像處理，以計(jì)算機(jī)算法為工具，并充分考慮解剖學(xué)的知識、臨床醫(yī)學(xué)的知識，對醫(yī)學(xué)圖像的采集、傳輸中產(chǎn)生的如噪聲、失真、退化等現(xiàn)象分析處理，以提高醫(yī)學(xué)圖像的質(zhì)量，并為后續(xù)的圖像感興趣區(qū)域的選取，病灶區(qū)域的分割等臨床應(yīng)用提供依據(jù)。但《醫(yī)學(xué)圖像處理》課程涉及的內(nèi)容多、廣，其中的算法更是以數(shù)學(xué)公式的推導(dǎo)為基礎(chǔ)。而醫(yī)學(xué)院校的學(xué)生普遍缺乏理工科知識，造成學(xué)生對理解抽象概念的困難，很易造成畏難情緒。與此同時(shí)，學(xué)生對通過本課程的學(xué)習(xí)對知識結(jié)構(gòu)的構(gòu)建及就業(yè)的幫助心存疑慮。緣于此，授課之初，需要進(jìn)行專業(yè)素養(yǎng)教育。
1.1.1 按專業(yè)，分內(nèi)容克服學(xué)生的畏難心理
因計(jì)算機(jī)專業(yè)與影像學(xué)專業(yè)的培養(yǎng)方向，教學(xué)內(nèi)容和側(cè)重點(diǎn)不同，計(jì)算機(jī)專業(yè)專注于各種圖像處理算法和編程實(shí)現(xiàn)。而影像專業(yè)應(yīng)從繁瑣的數(shù)學(xué)公式的推導(dǎo)中解脫出來，而更注重實(shí)際應(yīng)用，并進(jìn)一步了深化對圖像處理的理解、分析。
1.1.2 課程設(shè)置對就業(yè)的影響[2]
圖像處理是計(jì)算機(jī)視覺、模式識別，圖像理解、分析的基礎(chǔ)。熟練掌握各種算法可以為將來從事如指紋、條碼、人臉、虹膜識別、車輛和其他與醫(yī)學(xué)圖像相關(guān)工作提升競爭力。因具有醫(yī)學(xué)知識背景，也可去醫(yī)療器械公司或醫(yī)療軟件開發(fā)公司，當(dāng)然因具備醫(yī)學(xué)知識背景的同時(shí)，掌握圖像處理的各種算法及實(shí)現(xiàn)為應(yīng)聘到醫(yī)院的醫(yī)療技術(shù)部門提供了保障，我校已有此專業(yè)學(xué)生成功應(yīng)聘三甲醫(yī)院的事例。通過這些學(xué)生身邊鮮活的事例提高學(xué)生的自信心，拓寬學(xué)生的思路和視野，引導(dǎo)學(xué)生找到自己的發(fā)展方向和目標(biāo)，因此可以更有效地利用時(shí)間。
1.2 打破了傳統(tǒng)的章節(jié)式教學(xué)方法，探索“串燒”式教學(xué)
傳統(tǒng)的灌輸式教學(xué)中，重點(diǎn)內(nèi)容并突出，講解中存在片面性，局限性，沒有深挖跨學(xué)科知識的內(nèi)在關(guān)系。醫(yī)學(xué)圖像處理是一個(gè)注重實(shí)際應(yīng)用的課程，應(yīng)根據(jù)設(shè)置的專業(yè)特點(diǎn)設(shè)置知識點(diǎn)，并融合基于案例的教學(xué)內(nèi)容，根據(jù)其內(nèi)部邏輯關(guān)系“串燒”涉及的相關(guān)的知識。
1.2.1 內(nèi)容選擇上的“串燒”
醫(yī)學(xué)圖像處理教學(xué)的要求是了解醫(yī)學(xué)圖像的特點(diǎn)和圖像處理的基本概念，掌握醫(yī)學(xué)圖像（片）處理的基本原理、技巧，能夠利用計(jì)算機(jī)來完成對各種醫(yī)學(xué)圖像的處理，現(xiàn)以我校兩專業(yè)的兩本不同教材為基礎(chǔ)，在充分涉列大量的醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)、文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，根據(jù)各類知識點(diǎn)間的相關(guān)性以及課時(shí)要求將課程分為：醫(yī)學(xué)圖像的描述表達(dá)、圖像的運(yùn)算、圖像的增強(qiáng)、圖像的變換、形態(tài)學(xué)處理、圖像分割及特征提取等專題。
“串燒”的醫(yī)學(xué)圖像處理的內(nèi)容是完成后，接下來考慮如何在傳授知識的過程“串燒”，如在講授醫(yī)學(xué)影像的運(yùn)算操作時(shí)，如基本的“加”，“減”，“乘”，“除”時(shí)，把醫(yī)學(xué)圖像中的減景技術(shù)及數(shù)字減影在血管造影中的應(yīng)用“串”到講授內(nèi)容中；在圖像的采集表示時(shí)，可以“串”進(jìn)各種成像設(shè)備及其成像原理，可以把數(shù)學(xué)運(yùn)算中的差分運(yùn)算內(nèi)容串入醫(yī)學(xué)圖像的邊緣檢測算法中。
1.2.2 教學(xué)形式上的“串燒”
教學(xué)形式上采用了傳統(tǒng)教學(xué)方式與“串燒”式教學(xué)相結(jié)合的形式，講授基本知識時(shí)，以傳統(tǒng)按授課方式為主，讓學(xué)生了解對醫(yī)學(xué)圖像處理的整個(gè)過程。授課內(nèi)容中選取了學(xué)生感興趣的內(nèi)容，讓學(xué)生們圖書館自己查資料，尋根問源，調(diào)動學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性，下次課時(shí)選一二名學(xué)生在課堂上對內(nèi)容進(jìn)行闡述，教師對學(xué)生闡述的內(nèi)容進(jìn)行補(bǔ)充[3]。選擇了圖像表示和圖像分割兩個(gè)知識點(diǎn)讓學(xué)生在教學(xué)過程中的“客串”講授，通過本環(huán)節(jié)的實(shí)施，充分調(diào)動了學(xué)生的積極性，激發(fā)了學(xué)習(xí)熱情，迸發(fā)出許多有趣的想法，可以方便地了解學(xué)生對知識的掌握程度與存在的問題，與此同時(shí)，結(jié)合本課程的特點(diǎn)及影像學(xué)專業(yè)學(xué)生人數(shù)較少（08級71人，09級90人）的特點(diǎn)，把課堂教學(xué)過程移至計(jì)算機(jī)機(jī)房，可以邊講授邊演示準(zhǔn)備好的在臨床中采集到的X 光、MRI等醫(yī)學(xué)圖片， 讓學(xué)生直接觀察對這些圖片進(jìn)行處理和改善的效果，課堂氣氛非常活躍，授課效果較好。
1.2.3 充分利用多媒體教學(xué)技術(shù)，搭建醫(yī)學(xué)圖像處理平臺[4]。
通過“串燒”方式的實(shí)施，使學(xué)生通過在課堂上的醫(yī)學(xué)圖像處理的演示，了解、掌握了各種醫(yī)學(xué)圖像處理方法和其在醫(yī)學(xué)臨床中的應(yīng)用，但眾多算法都需要計(jì)算機(jī)仿編程仿真實(shí)現(xiàn)，為緩解由此給學(xué)生帶來的壓力，提高學(xué)習(xí)效率，搭建了以淋球菌感染圖為例的濟(jì)寧醫(yī)學(xué)院醫(yī)學(xué)圖像處理演示平臺，學(xué)生通過平臺的實(shí)用，加深了對所學(xué)的醫(yī)學(xué)圖像處理知識的理解，提高了學(xué)生的實(shí)際應(yīng)用能力。
1.2.4 教師的醫(yī)學(xué)知識積累
我校的信息工程學(xué)院的教師承擔(dān)著醫(yī)學(xué)圖像處理課程的授課任務(wù)，授課教師雖有較高的計(jì)算機(jī)編程能力，但缺乏醫(yī)學(xué)知識，使在為強(qiáng)調(diào)應(yīng)用的影像專業(yè)學(xué)生上課時(shí)，在如何淡化數(shù)學(xué)推理，著重臨床醫(yī)學(xué)圖像處理應(yīng)用中遇到了很大的壓力。特別是在第一輪次的講授醫(yī)學(xué)圖像分割時(shí)，面對一個(gè)陌生的醫(yī)學(xué)圖像，不知道如何選擇圖像的特征點(diǎn)，縱有豐富的編程思想?yún)s無從下手。緣于此，醫(yī)學(xué)圖像處的授課教師需自覺地將醫(yī)學(xué)和工程學(xué)結(jié)合，通過廣泛的與醫(yī)護(hù)人員的交流，并積極參加醫(yī)學(xué)相關(guān)的知識講座豐富自己醫(yī)學(xué)方面的知識，我校信息工程學(xué)院組織的院內(nèi)專家、學(xué)者的信息大講堂是一有益的嘗試。
2 實(shí)踐教學(xué)[5]
實(shí)驗(yàn)教學(xué)是教學(xué)課程的重要組成部分，通過本環(huán)節(jié)的實(shí)施，不僅加深了對理論的理解，同時(shí)也培養(yǎng)了學(xué)生的獨(dú)立思考、創(chuàng)新能力，雖然很多關(guān)于圖像處理實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書，但他們中的大多數(shù)并不適用于醫(yī)學(xué)院校的學(xué)生，接合醫(yī)學(xué)院校學(xué)生的實(shí)際對相關(guān)的實(shí)驗(yàn)內(nèi)容的選取及驗(yàn)收進(jìn)行了相應(yīng)的改革。
2.1 實(shí)驗(yàn)方案的實(shí)施
2.1.1 實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)備
根據(jù)醫(yī)學(xué)圖像處理的要求，選用了工具箱使用方便，計(jì)算能力強(qiáng)的MATLAB軟件作為實(shí)驗(yàn)教學(xué)軟件，并準(zhǔn)備好醫(yī)學(xué)圖像（片）的采集。
2.1.2 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容的選擇
實(shí)驗(yàn)內(nèi)容的選擇上，考慮到不同的專業(yè)的特點(diǎn)和醫(yī)學(xué)圖像處理的內(nèi)容，選擇了醫(yī)學(xué)影像的表達(dá)，圖像運(yùn)算，圖像增強(qiáng)，圖像變換，形態(tài)學(xué)處理，圖像分割，特征提取等內(nèi)容。根據(jù)難易程度分為基本實(shí)驗(yàn)、開放型實(shí)驗(yàn)和演示實(shí)驗(yàn)。讓學(xué)生不僅學(xué)習(xí)圖像處理的基本知識，并能獨(dú)立進(jìn)行實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，使學(xué)生快樂的獲取知識，在實(shí)踐中提升應(yīng)用能力。
2.1.3 醫(yī)工結(jié)合，分工協(xié)作
依托我校的教學(xué)醫(yī)院中的眾多的醫(yī)療影像設(shè)備，鼓勵(lì)計(jì)算機(jī)和影像專業(yè)的學(xué)生假期期間多去醫(yī)院參觀實(shí)習(xí)，了解各種醫(yī)療設(shè)備儀器的功能，工作原理。為開放型實(shí)驗(yàn)的實(shí)施做好充分準(zhǔn)備。
醫(yī)學(xué)院校醫(yī)學(xué)生最大優(yōu)勢是具有一定的醫(yī)學(xué)基礎(chǔ)，因此在為學(xué)生開設(shè)開放型實(shí)驗(yàn)時(shí)，充分考慮使醫(yī)工學(xué)生相結(jié)合，每個(gè)開放型實(shí)驗(yàn)安排2名影像專業(yè)的學(xué)生，負(fù)責(zé)對相關(guān)醫(yī)學(xué)圖片的認(rèn)識、理解和提煉。4名計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生進(jìn)行相應(yīng)的編程實(shí)現(xiàn)。
2.1.4 實(shí)驗(yàn)的擴(kuò)展-科學(xué)素養(yǎng)的提高
經(jīng)過《醫(yī)學(xué)圖像處理》理論的講授和實(shí)驗(yàn)教學(xué)活動的實(shí)施，學(xué)生具備了運(yùn)用圖像處理的基本理論知識處理具體醫(yī)學(xué)圖像的能力，為學(xué)生提供機(jī)會參與任課教師的研究活動，提高實(shí)踐能力和創(chuàng)新能力。為學(xué)有余力且有興趣的學(xué)生開設(shè)了基于任課教師的科研項(xiàng)目的課程設(shè)計(jì)，主要涉及到了涉及醫(yī)學(xué)圖像處理課程建設(shè)、動態(tài)醫(yī)學(xué)圖像處理算法展示又包括下一步醫(yī)學(xué)圖像處理的實(shí)驗(yàn)平臺的搭建。通過學(xué)生的積極參與，一方面，加深了對所學(xué)專業(yè)知識的理解，同時(shí)培養(yǎng)學(xué)生主動學(xué)習(xí)的良好習(xí)慣，另一方面通過在理論教學(xué)、實(shí)踐教學(xué)的“串燒”方式的實(shí)施，學(xué)生的團(tuán)隊(duì)意識得到明顯提升。
3 驗(yàn)收考查環(huán)節(jié)
根據(jù)專業(yè)設(shè)置的特點(diǎn)和課時(shí)的安排，為準(zhǔn)確反映出學(xué)生學(xué)習(xí)差異性，對傳統(tǒng)的考核方式進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，加強(qiáng)實(shí)施“一加一減一強(qiáng)化”[6]的系統(tǒng)的評估方法?！耙粶p”：根據(jù)學(xué)科特點(diǎn)和各業(yè)課程設(shè)置對學(xué)生的要求，在不同專業(yè)不同試卷的前提下，改傳統(tǒng)閉卷考試為開卷考試，在心理上減輕學(xué)生對數(shù)學(xué)公式推導(dǎo)和恐懼，也減少了記憶量，使學(xué)生可以更專注于醫(yī)學(xué)圖像處理應(yīng)用、理解，“一加”，以加強(qiáng)學(xué)生的積極思維，勇于表達(dá)自己的想法的意識?！耙粡?qiáng)化”，主要指強(qiáng)化了實(shí)踐環(huán)節(jié)驗(yàn)收的多樣性，根據(jù)醫(yī)工各專業(yè)特點(diǎn)，驗(yàn)收的側(cè)重點(diǎn)體現(xiàn)出差異性。具體做法是，對醫(yī)科生實(shí)驗(yàn)結(jié)果的驗(yàn)收，強(qiáng)調(diào)理解、臨床應(yīng)用、效果分析，而對工科生的實(shí)驗(yàn)結(jié)果的驗(yàn)收，主要側(cè)重算法的編程實(shí)現(xiàn)。如對上圖的淋球菌感染圖進(jìn)行分割實(shí)驗(yàn)時(shí)，以醫(yī)科生的圖像的特征選取的有效性、可行性，實(shí)驗(yàn)報(bào)告的撰寫為主要對像，而工科生則側(cè)重編程實(shí)現(xiàn)的效率，當(dāng)然在后繼的課程建設(shè)及課題中，工科學(xué)生做的課程網(wǎng)頁，各種算法的flash動態(tài)展示也可成為驗(yàn)收結(jié)果，實(shí)踐結(jié)果驗(yàn)證了學(xué)生對此考查驗(yàn)收方式給予的肯定。
4 結(jié)語
結(jié)合我校計(jì)算機(jī)、影像各專業(yè)對圖像處理的要求和數(shù)字圖像處理本身的特點(diǎn)，充分考慮醫(yī)工學(xué)生的差異，對課程教學(xué)環(huán)節(jié)的實(shí)施過程進(jìn)行了探討，把教學(xué)、科研及學(xué)生能力結(jié)合起來，經(jīng)過三個(gè)年級的教學(xué)節(jié)實(shí)施，學(xué)生的綜合能力得以提高。與此同時(shí)，如何依托醫(yī)科院校的醫(yī)學(xué)優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)醫(yī)工間“無縫連接”，培養(yǎng)具有醫(yī)學(xué)特色的創(chuàng)新人才，必將需長期的探索研究。
[作者簡介]
劉二林（1975.9-），男，濟(jì)寧醫(yī)學(xué)院，講師，控制理論與控制工程專業(yè)，主要研究方向：圖像處理、機(jī)器視覺、信息處理。
摘 要 醫(yī)學(xué)圖像處理與分析是生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)的專業(yè)基礎(chǔ)課之一。在簡要介紹CDIO教學(xué)模式基礎(chǔ)上，提出幾點(diǎn)該課程教學(xué)改革的措施，包括融合多媒體教學(xué)和傳統(tǒng)教學(xué)手段；引導(dǎo)學(xué)生整體把握知識點(diǎn)；調(diào)動學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性；培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)踐動手能力；形成理工醫(yī)結(jié)合的思維方式。教學(xué)實(shí)踐證明，所提教改經(jīng)驗(yàn)?zāi)苋媾囵B(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)技能，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，很好地增強(qiáng)教學(xué)效果。
關(guān)鍵詞 圖像處理；圖像分析；教學(xué)改革；教學(xué)模式；CDIO
醫(yī)學(xué)圖像處理與分析是研究圖像處理的基本理論及其在生物醫(yī)學(xué)工程中的應(yīng)用的一門學(xué)科，是生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)的專業(yè)必修課。該課程的任務(wù)是：系統(tǒng)介紹圖像處理與分析的基本理論和基本方法，側(cè)重使學(xué)生掌握其在生物科學(xué)領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用，目的是使學(xué)生系統(tǒng)掌握數(shù)字圖像處理的基礎(chǔ)概念、基本原理和實(shí)現(xiàn)方法，學(xué)習(xí)圖像分析的基本理論、典型方法和實(shí)用技術(shù)，為在生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域從事研究與開發(fā)打下扎實(shí)基礎(chǔ)。
醫(yī)學(xué)圖像處理與分析課程理論抽象，涉及醫(yī)學(xué)、計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、物理、信號處理等多個(gè)領(lǐng)域的知識，學(xué)科之間高度交叉、滲透，學(xué)生很難理解其中的相關(guān)知識和技術(shù)，因此課程起點(diǎn)高，教學(xué)難度大[1-2]。筆者在教學(xué)方法上也與時(shí)俱進(jìn)，摒棄傳統(tǒng)教學(xué)方法的弊端，引入新的教學(xué)模式和教學(xué)方法，實(shí)現(xiàn)培養(yǎng)高質(zhì)量人才的目標(biāo)。
本文提出筆者基于CDIO教學(xué)模式的醫(yī)學(xué)圖像處理與分析課程教學(xué)改革方面的一些經(jīng)驗(yàn)?？傮w說來，該課程教學(xué)改革的主要思路是：以全新的教學(xué)理念為指導(dǎo)，以先進(jìn)的教學(xué)手段和方法為橋梁，以學(xué)科交叉的眼光有機(jī)結(jié)合課程教學(xué)與課外教學(xué)、理論教學(xué)與實(shí)踐教學(xué)、系統(tǒng)講授與學(xué)生自學(xué)等多種方式，實(shí)現(xiàn)教學(xué)內(nèi)容的完整性、前沿性、理論性與實(shí)踐性，使學(xué)生掌握本門課程的理論框架與思維方法，掌握生物圖像處理與分析的相關(guān)技能，能夠采取合適的處理方法實(shí)現(xiàn)特定的醫(yī)學(xué)圖像處理目的。
1 CDIO教學(xué)模式
CDIO教學(xué)模式是近年來國外工程教育改革的最新成果，其中C代表構(gòu)思（Conceive），D代表設(shè)計(jì)（Design），I代表實(shí)現(xiàn)（Implement），O代表運(yùn)作（Operate）。CDIO模式是以產(chǎn)品研發(fā)到產(chǎn)品運(yùn)行的生命周期為載體，強(qiáng)調(diào)讓學(xué)生以主動的、實(shí)踐的、課程之間有機(jī)聯(lián)系的方式來學(xué)習(xí)工程，并以綜合培養(yǎng)的方式使學(xué)生在多方面達(dá)到工程師的預(yù)定目標(biāo)。實(shí)踐證明，CDIO教學(xué)模式比傳統(tǒng)教學(xué)模式適應(yīng)面更寬，更有助于提高教學(xué)質(zhì)量，尤為重要的是CDIO模式中的新評測標(biāo)準(zhǔn)，為工程教育的系統(tǒng)化發(fā)展奠定了基礎(chǔ)[3]。
2 醫(yī)學(xué)圖像處理與分析教改措施
2.1 融合多媒體教學(xué)和傳統(tǒng)教學(xué)手段
目前高校授課中普遍存在兩種極端：
一種是只板書授課，形式單調(diào)，內(nèi)容枯燥，課堂時(shí)間無法有效利用，知識容量小；
另一種則完全采用多媒體授課，課堂教學(xué)變成單純地播放幻燈片，缺乏學(xué)生參與互動的空間和可能。
筆者強(qiáng)調(diào)打造“多媒體+板書”的高質(zhì)量精品課堂：
一方面，優(yōu)秀的教學(xué)課件能提升和精煉教材內(nèi)容，通過利用圖像、聲音和動畫等多媒體技術(shù)將教材中相關(guān)概念、算法、原理及應(yīng)用轉(zhuǎn)化成形象逼真的影像展示給學(xué)生，介紹和比較不同的圖像處理方法應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像的不同效果，為學(xué)生提供生動的感性認(rèn)識；
另一方面，將板書穿插于多媒體教學(xué)中，對圖像處理算法的關(guān)鍵步驟進(jìn)行推導(dǎo)和演算，同時(shí)展示教學(xué)進(jìn)度、層次和重點(diǎn)，有利于學(xué)生對重要知識點(diǎn)的系統(tǒng)把握，有效避免知識講授過程中的“碎片化”現(xiàn)象。
2.2 引導(dǎo)學(xué)生整體把握知識點(diǎn)
在教學(xué)過程中，引導(dǎo)學(xué)生從整體上把握學(xué)習(xí)的總體要求，理清教學(xué)知識點(diǎn)、學(xué)習(xí)難點(diǎn)以及學(xué)習(xí)技巧，對于落實(shí)課程的知識點(diǎn)非常關(guān)鍵。每一章教學(xué)伊始，首先提出本章主線，即要解決什么問題，以什么樣的方法和步驟來解決問題，所介紹方法對于解決問題的優(yōu)點(diǎn)何在。當(dāng)教學(xué)內(nèi)容章節(jié)較多，分成多次講授時(shí)，這個(gè)主線將會反復(fù)強(qiáng)調(diào)，從而不斷加強(qiáng)學(xué)生對有關(guān)內(nèi)容學(xué)習(xí)目的性的認(rèn)識，開展針對性的學(xué)習(xí)。
2.3 調(diào)動學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性
德國教育學(xué)家第斯多惠認(rèn)為：“教育的藝術(shù)不在于教授的本領(lǐng)，而在于激勵(lì)、喚醒和鼓舞?！盵4]心理學(xué)研究也表明，學(xué)習(xí)動機(jī)與學(xué)習(xí)效果之間的關(guān)系十分密切，不同性質(zhì)的學(xué)習(xí)動機(jī)對于學(xué)習(xí)效果有不同的影響。學(xué)生的學(xué)習(xí)動機(jī)直接制約他們的學(xué)習(xí)積極性，影響學(xué)習(xí)效果。筆者在課堂教學(xué)中經(jīng)常采用問題學(xué)習(xí)法（problem based learning，PBL），以提高學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，促進(jìn)學(xué)生參與教學(xué)。學(xué)生通過圖書館以及網(wǎng)絡(luò)等資源，查閱資料，系統(tǒng)分析，形成讀書報(bào)告，再到課堂上討論和交流，教師則主要起到布置任務(wù)和經(jīng)典總結(jié)的作用[2，5]。這種啟發(fā)式、互動式、討論式、研究性等教學(xué)方法，能夠充分調(diào)動學(xué)生的積極性和學(xué)習(xí)興趣，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維和研究能力。另外，還可以通過課程網(wǎng)站、在線聊天等現(xiàn)代交流手段，將課堂教學(xué)和課后輔導(dǎo)有機(jī)結(jié)合，建立多渠道的教學(xué)互動模式，使學(xué)生得到及時(shí)的指導(dǎo)，增強(qiáng)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣。
2.4 培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)踐動手能力
本課程是一門以實(shí)踐為基礎(chǔ)的課程，必須十分注重學(xué)生實(shí)踐能力的培養(yǎng)和開發(fā)，使學(xué)生熟悉醫(yī)學(xué)圖像處理課程基本理論的同時(shí)，掌握如何通過計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)這些算法，能夠?qū)⑺鶎W(xué)知識和設(shè)計(jì)的算法應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像處理和分析，能夠根據(jù)具體臨床需要對算法進(jìn)行設(shè)計(jì)、改進(jìn)和優(yōu)化，使處理后的圖像符合臨床要求。為此，本課程設(shè)置了相關(guān)的課程設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，兩周時(shí)間內(nèi)要求學(xué)生完成5～6個(gè)實(shí)驗(yàn)，檢驗(yàn)算法效果，最終形成實(shí)驗(yàn)報(bào)告。
2.5 形成理工醫(yī)結(jié)合的思維方式
現(xiàn)代生物科學(xué)已經(jīng)呈現(xiàn)高度綜合和高度分化的發(fā)展趨勢，作為生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域的本科生，需要具備豐富扎實(shí)的理工科知識和一定基礎(chǔ)的醫(yī)學(xué)專業(yè)知識，才能在今后的工作中有所發(fā)展和創(chuàng)新。南通大學(xué)的生物醫(yī)學(xué)工程本科專業(yè)設(shè)置于電子信息學(xué)院，隸屬工科范疇，而學(xué)生的醫(yī)學(xué)知識背景相對較弱。因此，本課程講授時(shí)要注重與醫(yī)學(xué)成像技術(shù)、醫(yī)學(xué)電子學(xué)等課程的銜接和交叉，不僅在講授某一種圖像處理方法時(shí)突出重點(diǎn)、分化難點(diǎn)，更要將醫(yī)學(xué)實(shí)例的處理融合于各章節(jié)，體現(xiàn)出理、工、醫(yī)三者結(jié)合，對從方法論和認(rèn)識論的較高層次上形成新的研究思維起到指導(dǎo)作用[2]。
3 結(jié)論
本文結(jié)合筆者多年來的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，在簡要介紹CDIO教學(xué)模式的基礎(chǔ)上，針對醫(yī)學(xué)圖像處理與分析理論教學(xué)方面提出一些改革措施。實(shí)踐表明，醫(yī)學(xué)圖像處理與分析課程教學(xué)應(yīng)緊密結(jié)合醫(yī)學(xué)實(shí)踐，注重圖像處理方法與具體醫(yī)學(xué)應(yīng)用的有機(jī)結(jié)合和交叉，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情和創(chuàng)新思維能力。筆者今后還將圍繞實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)的改革開展一些有益的探索。
摘 要 雙語教學(xué)是一種新的培養(yǎng)人才的教育模式，通過在醫(yī)學(xué)圖像處理課程教學(xué)中應(yīng)用雙語教學(xué)，在各個(gè)教學(xué)環(huán)節(jié)進(jìn)行研究與探索，發(fā)現(xiàn)在教師與學(xué)生英語水平、課堂教學(xué)方法、教材的選用及考核機(jī)制等方面存在一定問題，并提出相應(yīng)的改進(jìn)措施。
關(guān)鍵詞 醫(yī)學(xué)圖像處理；雙語教學(xué)；教材
雙語教學(xué)是指除漢語外，用一門外語作為課堂主要用語進(jìn)行學(xué)科的教學(xué)。作為一門國際化的語言，英語的重要性越來越被人了解。在高校中開展專業(yè)課的雙語教學(xué)可以增強(qiáng)學(xué)生了解世界科技最新成果的能力，加快高等院校高層次教育與國際接軌的步伐。同時(shí)雙語教學(xué)課堂可以為教師提供一個(gè)提高自身英語綜合運(yùn)用能力的訓(xùn)練機(jī)會，提高教師進(jìn)行科學(xué)研究和國際學(xué)術(shù)交流的能力[1]。
醫(yī)學(xué)圖像處理是高校生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)普遍開設(shè)的專業(yè)課程之一。近年來，河南科技大學(xué)醫(yī)學(xué)技術(shù)與工程學(xué)院在開展多媒體教學(xué)的基礎(chǔ)上，大膽嘗試雙語教學(xué)在本課程中的應(yīng)用，根據(jù)教師的實(shí)際教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，結(jié)合大多數(shù)學(xué)生的反饋，總結(jié)在雙語教學(xué)過程中發(fā)現(xiàn)的問題，并提出幾項(xiàng)改進(jìn)措施。
1 雙語教學(xué)中存在的問題
1.1 從教師角度
學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)的醫(yī)學(xué)圖像處理課程使用教材的是羅述謙等著的《醫(yī)學(xué)圖像處理與分析》，在應(yīng)用雙語教學(xué)之后，教材更換為Rafael C.Gonzalez教授所著的Digital Image Processing，該教材內(nèi)容闡述清晰易懂，幾乎覆蓋了學(xué)生所必須掌握的全部基礎(chǔ)知識。本書已被全世界500多所大學(xué)和研究所使用，是國際知名高校的經(jīng)典教材。
對于擔(dān)任本門課程的教師來說，需要反復(fù)理解中文和英文原版教材，在吃透教材內(nèi)容的基礎(chǔ)上，結(jié)合圖像處理的最新技術(shù)制作多媒體課件，將原來準(zhǔn)備好的中文課件轉(zhuǎn)換為英文課件，并把原來已經(jīng)講熟練的課堂內(nèi)容用英語講授給學(xué)生。其中存在的問題有：1）教師之間對雙語教學(xué)的認(rèn)識有偏差，一部分教師認(rèn)為雙語教學(xué)應(yīng)該完全用英語授課，而其他大多數(shù)教師認(rèn)為既然是雙語，那么可以用兩種語言交叉授課，以學(xué)生理解為最終目的；2）教師的英語口語水平不夠高，畢竟不是英語專業(yè)出身，平時(shí)用到口語的機(jī)會也不是很多，所以教師都對自己的口語不是百分百自信。
1.2 從學(xué)生角度
雙語教學(xué)對學(xué)生的基礎(chǔ)英語應(yīng)用能力，尤其是聽說能力要求較高。學(xué)生在課堂上本來就需要經(jīng)過思考才能完全理解教師講的內(nèi)容，現(xiàn)在還要在聽懂英語的基礎(chǔ)上進(jìn)行思考和繼續(xù)聽課，這對學(xué)生尤其是英語基礎(chǔ)不是太好的學(xué)生來說是比較困難的。雖然大部分學(xué)生已經(jīng)通過大學(xué)英語四級考試，甚至有部分學(xué)生已經(jīng)通過大學(xué)英語六級考試，但他們的英語實(shí)際聽說能力相對于應(yīng)試能力卻較為薄弱，仍然有可能聽不懂教師的講解，因此聽說能力成為他們用英語進(jìn)行學(xué)習(xí)和交流的主要問題。
醫(yī)學(xué)圖像處理課程中涉及許多醫(yī)學(xué)圖像，因此有關(guān)醫(yī)學(xué)的英文詞匯也出現(xiàn)不少。醫(yī)學(xué)詞匯較為難記，長單詞較多，這也給學(xué)生的課堂聽講帶來一定的困擾，影響了課堂內(nèi)容的吸收，效果較差。
1.3 從考核角度
既然是雙語授課，那么在考核時(shí)同樣需要考慮到兩種語言的問題。如果用全英文出試卷，恐怕會出現(xiàn)學(xué)生連題都看不懂的情況；如果用中文試卷，又無法體現(xiàn)雙語教學(xué)的優(yōu)勢，難以考核教學(xué)的效果。
2 相應(yīng)的改進(jìn)措施
針對在雙語教學(xué)中遇到的問題，思考后認(rèn)為：在醫(yī)學(xué)圖像處理課程的雙語教學(xué)中，應(yīng)明確課程雙語教學(xué)的目的仍是傳授專業(yè)知識，這一點(diǎn)在教學(xué)過程中必須始終堅(jiān)持，英語只是一種工具，否則專業(yè)課的雙語教學(xué)就變成專業(yè)英語課。為實(shí)現(xiàn)這樣的目標(biāo)，結(jié)合師生的實(shí)際情況，提出相應(yīng)的改進(jìn)措施。
2.1 加強(qiáng)教師培訓(xùn)，提高講課水平
雙語教學(xué)成功與否取決于從事雙語教學(xué)教師的水平，因此，加強(qiáng)授課教師的英語能力是十分必要的。學(xué)院與外語學(xué)院聯(lián)系，請專業(yè)的英語口語教師為承擔(dān)雙語教學(xué)任務(wù)的教師開展英語培訓(xùn)，培訓(xùn)的內(nèi)容包括教學(xué)過程中經(jīng)常使用的教學(xué)專用術(shù)語以及學(xué)科中常用的英語闡述和評論能力。除此之外，學(xué)院還派青年教師到國內(nèi)著名高?；驀鈱W(xué)習(xí)進(jìn)修，參加學(xué)術(shù)研討會議和培訓(xùn)班等，提高教師的專業(yè)水平和英語能力。
除加強(qiáng)教師水平之外，還要更好地發(fā)揮多媒體教學(xué)手段在教學(xué)中的作用。對于較難理解的專業(yè)術(shù)語、句子等，在課件中用中英文對照幫助理解，這樣可以保證即使英語水平較低的學(xué)生也能夠領(lǐng)會教學(xué)中的基本內(nèi)容。由于本課程是醫(yī)學(xué)圖像處理，因此在課件中可以多引入一些新型圖像處理技術(shù)在醫(yī)學(xué)圖片中的應(yīng)用。這些知識與本專業(yè)的其他專業(yè)課也有相關(guān)聯(lián)之處，學(xué)生對這方面的內(nèi)容較為感興趣，課堂氣氛活躍，教學(xué)效果良好。
2.2 發(fā)揮學(xué)生主體作用，增強(qiáng)學(xué)習(xí)興趣
上課時(shí)教師應(yīng)鼓勵(lì)學(xué)生用英文發(fā)言、提問，加強(qiáng)師生之間及學(xué)生之間的英文溝通和交流能力，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情和主動性，引導(dǎo)學(xué)生自主思維。授課結(jié)束，可由學(xué)生用英文做重點(diǎn)總結(jié)，然后教師補(bǔ)充。精選教學(xué)內(nèi)容，對于一些常用的專業(yè)術(shù)語和句子，課堂上需要經(jīng)常復(fù)習(xí)。引導(dǎo)學(xué)生逐步學(xué)會用英語結(jié)合專業(yè)知識進(jìn)行思考分析，提高學(xué)生分析解決問題的能力，加深對授課內(nèi)容的理解。雙語教學(xué)難度大，只有充分調(diào)動學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，發(fā)揮他們的主體意識，才能取得良好效果[2]。
2.3 改進(jìn)考核方法，提高教學(xué)質(zhì)量
雙語教學(xué)仍然是以學(xué)生為主體的，因此采取一個(gè)合理有效的考核方法能夠激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，取得良好的學(xué)習(xí)成績?？梢钥紤]作業(yè)、課后練習(xí)、實(shí)驗(yàn)報(bào)告采用全英文模式，在這種情況下，學(xué)生有時(shí)間在組織好英語答案的情況下進(jìn)行回答。課堂上的討論及問題回答以英文為主，必要時(shí)輔以中文解釋，這樣也可以鍛煉學(xué)生的口語能力，并提高他們參與討論的熱情。最后的期末考試可以采取中英文結(jié)合的方式，對于一些相對簡單的題目如填空題等可以用英文出題，要求英文回答；而一些較為復(fù)雜的問答或計(jì)算題，可允許學(xué)生用中英文作答。這些考核內(nèi)容在最終成績中所占的權(quán)重不同，如可定為平時(shí)成績占總評成績的30%，考試成績占總評成績的70%。這樣的考核方式也可促進(jìn)學(xué)生在平時(shí)的學(xué)習(xí)興趣，加強(qiáng)日常的學(xué)習(xí)積累。
3總結(jié)
通過這些改進(jìn)措施，能夠提高學(xué)生對雙語教學(xué)的學(xué)習(xí)興趣，調(diào)動學(xué)習(xí)的積極性，使學(xué)生通過學(xué)習(xí)不僅能夠?qū)W到專業(yè)知識，也提高了英語聽說讀寫能力。雙語教學(xué)作為一種較新的教學(xué)手段，仍然在實(shí)踐中摸索，在教學(xué)過程中不斷完善，只有不斷地發(fā)現(xiàn)問題、解決問題、積累經(jīng)驗(yàn)，才能更好地發(fā)揮雙語教學(xué)的效果。
【摘要】在信息高速發(fā)展的今天，醫(yī)學(xué)信息學(xué)的涵蓋已經(jīng)悄悄的發(fā)生了變化，醫(yī)學(xué)圖形圖像處理已經(jīng)作為一個(gè)非常重要的內(nèi)容而被納入了醫(yī)學(xué)信息學(xué)的范疇。國內(nèi)的一些本科院校紛紛設(shè)置了相關(guān)專業(yè)，開設(shè)了相關(guān)教學(xué)內(nèi)容。然而與此相比，大專類的醫(yī)學(xué)院校，在這一塊仍然處于空白狀態(tài)。本文針對這一問題展開研究，擬提出醫(yī)學(xué)圖形圖像處理在大專層次的教育當(dāng)中的必要性與可行性。
【關(guān)鍵詞】醫(yī)學(xué)圖形圖像處理；信息學(xué)；大專；醫(yī)學(xué)院校
一、引言
1999年6月9日，經(jīng)紐約中華醫(yī)學(xué)基金會（China Medical Board of New York，CMB）理事會批準(zhǔn)資助，成立了國際醫(yī)學(xué)教育專門委員會（1nstitute for Interna-
tional Medical Education，IIME）。該委員會的任務(wù)是為制定醫(yī)學(xué)教育“基本要求”提供指導(dǎo)。在該機(jī)構(gòu)制定的培養(yǎng)要求當(dāng)中，生物醫(yī)學(xué)工程相關(guān)知識，特別是“醫(yī)學(xué)圖形圖像處理”被作為基礎(chǔ)知識要求被提出。[5][8]
當(dāng)前我國數(shù)字化醫(yī)院建設(shè)的重點(diǎn)是醫(yī)院內(nèi)部的數(shù)字化建設(shè)。為實(shí)現(xiàn)無膠片化，需要建立覆蓋全院醫(yī)療和辦公區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)和pacs系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)ct、核磁、x線、病理、彩超、電子胃鏡等圖像的網(wǎng)上數(shù)字化采集、傳輸、存儲、調(diào)閱等功能。而這些方面，都需要從業(yè)者具備相關(guān)的專業(yè)知識。但是醫(yī)學(xué)圖形圖像處理教學(xué)在專科層次教學(xué)當(dāng)中處于盲區(qū)。經(jīng)過調(diào)查國內(nèi)各省的40多所相關(guān)大專院校，其中開展了醫(yī)學(xué)信息教育的學(xué)校目前的有12所。[1]授課內(nèi)容基本是信息檢索，少數(shù)涉及到了一些醫(yī)療管理軟件的應(yīng)用，至于醫(yī)學(xué)圖形圖像方面的課程，高專的醫(yī)學(xué)信息學(xué)教育中沒有涉及，因此在目前大專層次的醫(yī)學(xué)信息學(xué)教育體系的現(xiàn)狀是：醫(yī)學(xué)信息教育停留在信息素養(yǎng)的培養(yǎng)的階段，沒有進(jìn)一步的考慮醫(yī)學(xué)信息的處理，也就是說沒有提升到技能的層面上。
二、國內(nèi)外關(guān)于醫(yī)學(xué)信息學(xué)教育的現(xiàn)狀分析
醫(yī)學(xué)信息學(xué)是交叉學(xué)科，起源于美國?，F(xiàn)今美國的醫(yī)學(xué)信息涵蓋面，已經(jīng)不僅僅局限于醫(yī)學(xué)情報(bào)，信息資源建設(shè)、檢索，其內(nèi)涵已經(jīng)擴(kuò)展到了轉(zhuǎn)化研究信息學(xué)、醫(yī)學(xué)圖像信息學(xué)。[3][4]
德國是國際醫(yī)學(xué)信息學(xué)會（IMIA）的官方國家成員，其醫(yī)學(xué)信息學(xué)、生物測量和流行病學(xué)協(xié)會（GMDS）提出醫(yī)學(xué)信息學(xué)（Medizinische Informatik，MI）內(nèi)涵：應(yīng)該包括醫(yī)療信息的收集、加工與提煉過程。具體研究內(nèi)容包括：生物信息學(xué)，醫(yī)學(xué)圖像處理，信息檢索、決策支持等。[9]國外一些發(fā)達(dá)國家，醫(yī)學(xué)信息學(xué)已經(jīng)從信息素養(yǎng)教育上升到了信息技術(shù)教育的程度，并形成了?？?研究生-博士研究生的完整培養(yǎng)體系。
20多年來，醫(yī)學(xué)影像已成為醫(yī)學(xué)技術(shù)中發(fā)展最快的領(lǐng)域之一，其結(jié)果使臨床醫(yī)生對人體內(nèi)部病變部位的觀察更直接、更清晰，確診率也更高。20世紀(jì)70年代初，X-CT的發(fā)明曾引發(fā)了醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的一場革命，與此同時(shí)，核磁共振成像象（MRI：Magnetic Resonance Imaging）、超聲成像、數(shù)字射線照相術(shù)、發(fā)射型計(jì)算機(jī)成像和核素成像等也逐步發(fā)展。計(jì)算機(jī)和醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)作為這些成像技術(shù)的發(fā)展基礎(chǔ)，帶動著現(xiàn)代醫(yī)學(xué)診斷正產(chǎn)生著深刻的變革。各種新的醫(yī)學(xué)成像方法的臨床應(yīng)用，使醫(yī)學(xué)診斷和治療技術(shù)取得了很大的進(jìn)展，同時(shí)將各種成像技術(shù)得到的信息進(jìn)行互補(bǔ)，也為臨床診斷及生物醫(yī)學(xué)研究提供了有力的科學(xué)依據(jù)。而醫(yī)學(xué)圖形圖像作為一門交叉學(xué)科，成為了一般醫(yī)學(xué)本科院校臨床專業(yè)與生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)的主要的學(xué)科。
三、國內(nèi)政策對于醫(yī)學(xué)信息教育的扶持與指導(dǎo)方向
衛(wèi)醫(yī)研教發(fā)[2007]01號文件指出：衛(wèi)生部醫(yī)院管理研究所在相關(guān)部委的支持下，決定在全國開展“醫(yī)療衛(wèi)生信息技術(shù)普及教育”工作，旨在建立和完善我國“醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)信息技術(shù)教育體系”，并使之成為指導(dǎo)我國醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)信息化建設(shè)對各類IT人才需求的重要依據(jù)；成為我國醫(yī)療衛(wèi)生信息技術(shù)人員和醫(yī)學(xué)院校學(xué)生走出國門與國際接軌的橋梁和紐帶；成為我國全體醫(yī)務(wù)人員和醫(yī)學(xué)院校在校生必須掌握的一門現(xiàn)代化工具，從而提高醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)的整體服務(wù)水平，為更多的患者提供更加優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。
衛(wèi)醫(yī)研教發(fā)[2007]02號文件指出：加速推進(jìn)信息技術(shù)在醫(yī)療服務(wù)、預(yù)防保健、衛(wèi)生監(jiān)督、科研教育等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，普及醫(yī)療信息化知識，充分利用現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育手段為廣大醫(yī)務(wù)人員提供繼續(xù)教育機(jī)會，快速培養(yǎng)符合我國醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)信息化建設(shè)急需的專業(yè)人才，滿足人民群眾日益增長醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)需求。
衛(wèi)醫(yī)研教發(fā)[2007]03號文件指出：隨著信息技術(shù)在醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，對“醫(yī)信”復(fù)合型人才的需求已成為各級醫(yī)療機(jī)構(gòu)在醫(yī)療信息化建設(shè)、應(yīng)用和管理中急需解決的首要問題。
作為國內(nèi)的大專院校，其教學(xué)的宗旨與目的是為基層輸送大量的實(shí)用型醫(yī)學(xué)人才，同時(shí)兼顧了向更高層次醫(yī)學(xué)教育輸送可持續(xù)培養(yǎng)的醫(yī)學(xué)生。無論是從實(shí)用出發(fā)還是從可持續(xù)的培養(yǎng)出發(fā)，醫(yī)學(xué)生在醫(yī)學(xué)信息學(xué)上的教育都不容缺失。
四、目前醫(yī)學(xué)信息教育環(huán)節(jié)當(dāng)中的拓展方向
醫(yī)學(xué)信息學(xué)是醫(yī)學(xué)和計(jì)算機(jī)學(xué)科的結(jié)合，是醫(yī)學(xué)發(fā)展的必經(jīng)階段。[2]該學(xué)科的發(fā)展需要大批掌握相關(guān)計(jì)算機(jī)技術(shù)和醫(yī)學(xué)只是的高素質(zhì)符合人才。
當(dāng)前社會對于醫(yī)學(xué)信息處理方面的人才需求量大，通過課程建設(shè)能夠培養(yǎng)出符合社會要求的懂得醫(yī)學(xué)信息處理應(yīng)用類人才。使學(xué)生掌握醫(yī)學(xué)圖像的相關(guān)概念與圖像處理中的圖像變換，增強(qiáng)，恢復(fù)，壓縮，圖像的分割及特征提取等基本理論；掌握醫(yī)學(xué)圖像處理的基本理論、技術(shù)、方法、應(yīng)用和進(jìn)展；了解醫(yī)學(xué)信息三維可視化的技術(shù)和基本實(shí)現(xiàn)方法；并在此基礎(chǔ)上掌握醫(yī)學(xué)圖像處理的整體結(jié)構(gòu)框架，逐漸形成觀察、思考、分析和解決有關(guān)理論和實(shí)踐問題的能力，并通過圖像處理算法的編程來提高學(xué)生的動手能力。這樣的才能使學(xué)生在數(shù)字化醫(yī)院建設(shè)的大背景下適應(yīng)需求，提高競爭力。[7]
五、專科層次開展醫(yī)學(xué)圖形圖像教學(xué)的必要性和可行性
醫(yī)學(xué)圖像處理是當(dāng)今各醫(yī)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用和需求廣泛的一門學(xué)科，是生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)的必修課程，也是計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)（醫(yī)學(xué)應(yīng)用和醫(yī)學(xué)智能信息處理方法）的專業(yè)主要課程。設(shè)置本課程的目的是：（1）使學(xué)生掌握數(shù)字圖像的相關(guān)概念與圖像處理中的圖像變換，增強(qiáng)，恢復(fù)，壓縮，圖像的分割及特征提取等基本理論；（2）掌握醫(yī)學(xué)圖像處理的基本理論、技術(shù)、方法、應(yīng)用和進(jìn)展，并在此基礎(chǔ)上掌握醫(yī)學(xué)圖像處理的整體結(jié)構(gòu)框架；（3）掌握數(shù)字圖像與醫(yī)學(xué)圖像處理的基本方法，逐漸形成觀察、思考、分析和解決有關(guān)理論和實(shí)踐問題的能力，并通過圖像處理算法的編程來提高學(xué)生的動手能力。[7][8]
目前國內(nèi)的專科院校鮮有開展這門學(xué)科的基礎(chǔ)教育，主要原因是相關(guān)的教學(xué)條件要求較高（師資，設(shè)備）。但是做為專科院校，無論是從向基層輸送基層的醫(yī)療服務(wù)人才這個(gè)方向來看，還是從為本科醫(yī)療院校輸送繼續(xù)教育人才方面來看，我們都有必要把這門重要的學(xué)科，在醫(yī)學(xué)類專科層次進(jìn)行普及性的基礎(chǔ)教學(xué)。最為恰當(dāng)?shù)姆绞骄褪窃卺t(yī)學(xué)信息學(xué)的教學(xué)內(nèi)容中補(bǔ)充豐富醫(yī)學(xué)圖形圖像內(nèi)容。
?？茖哟蔚膶W(xué)生有他們的特點(diǎn)：基礎(chǔ)和自學(xué)能力有待強(qiáng)化，而且在校學(xué)習(xí)時(shí)間比較短，他們需要和能夠掌握的是跟專業(yè)相關(guān)的簡易并實(shí)用的醫(yī)學(xué)信息概念和技術(shù)，而不是高深的理論。根據(jù)專科學(xué)校的特點(diǎn)和學(xué)生基礎(chǔ)情況，以及各用人單位（基層醫(yī)院）對醫(yī)學(xué)信息技術(shù)的需求情況，查閱國內(nèi)外各醫(yī)學(xué)院校醫(yī)學(xué)信息專業(yè)教學(xué)資料，在現(xiàn)有計(jì)算機(jī)課程內(nèi)容基礎(chǔ)上，引入一定課時(shí)的醫(yī)學(xué)數(shù)字圖形圖像處理，通過實(shí)踐教學(xué)進(jìn)行論證之后，完善出一套適合專科層次的教學(xué)大綱和實(shí)驗(yàn)大綱。
通過對大專醫(yī)藥各專業(yè)學(xué)生進(jìn)行實(shí)用的醫(yī)學(xué)信息技術(shù)與醫(yī)學(xué)圖形圖像學(xué)教育，其目的是使學(xué)生更能適應(yīng)各專業(yè)崗位的需求，從而提高專科層次畢業(yè)生就業(yè)競爭力；提高基層醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)的整體服務(wù)水平，為更多的患者提供更加優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。
摘要：《醫(yī)學(xué)圖像處理》作為生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)的一門專業(yè)必修課，教學(xué)內(nèi)容多，課時(shí)安排緊湊，不利于同學(xué)們對理論知識的消化理解，同時(shí)書本資料匱乏，電子資料不易搜索，導(dǎo)致了部分同學(xué)學(xué)習(xí)積極性不高，學(xué)習(xí)效率低下。在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)作為一種新的教學(xué)模式，利用計(jì)算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)授課、學(xué)習(xí)、文檔共享及師生在線交流，突破了傳統(tǒng)教學(xué)的時(shí)空限制，具有資源共享、快捷高效等優(yōu)點(diǎn)。該課題經(jīng)過系統(tǒng)需求分析的調(diào)研，運(yùn)用Dreamweaver軟件開發(fā)平臺、ASP動態(tài)網(wǎng)頁制作和ACCESS數(shù)據(jù)庫開發(fā)技術(shù)，通過編寫VBScript腳本語言，設(shè)計(jì)完成了一個(gè)基于B/S網(wǎng)絡(luò)框架的《醫(yī)學(xué)圖像處理》課程在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)。
關(guān)鍵詞：在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)；ASP；ACCESS數(shù)據(jù)庫
1系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境及工具
本課題采用Windows XP及以上操作系統(tǒng)、ASP和ACCESS完成本次設(shè)計(jì)。ASP是美國微軟公司出品的WEB編程語言，運(yùn)行環(huán)境是微軟出品的WEB服務(wù)器IIS。數(shù)據(jù)庫采用ACCESS數(shù)據(jù)庫。
其他軟件包括：IE6以上、Dreamweaver7或更高的版本。
2在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
2.1系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)
系統(tǒng)主要有以下模塊構(gòu)成：用戶管理模塊、公告欄模塊、留言板模塊、友情鏈接模塊、下載資料模塊、聊天室模塊、在線練習(xí)模塊?，F(xiàn)對用戶管理模塊設(shè)計(jì)簡單介紹。
用戶管理模塊主要包括用戶注冊、管理員審核、個(gè)人信息修改、刪除用戶等等操作，管理員、教師、學(xué)生都會涉及這一模塊的制作。
圖1管理員主頁
2.2后臺數(shù)據(jù)庫的設(shè)計(jì)
人們把數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)分為需求分析、概念結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、物理結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)庫實(shí)施、數(shù)據(jù)庫運(yùn)行與維護(hù)6個(gè)階段。概念結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)就是對信息世界進(jìn)行建模，常用的概念模型是E-R模型，它是P. P. S. Chen于1976年提出來的。
概念結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的任務(wù)是在需求分析階段產(chǎn)生的需求說明書的基礎(chǔ)上，按照特定的方法把它們抽象為一個(gè)不依賴于任何具體機(jī)器的數(shù)據(jù)模型，即概念模型。概念模型使設(shè)計(jì)者的注意力能夠從復(fù)雜的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)中解脫出來，而只集中在最重要的信息的組織結(jié)構(gòu)和處理模式上。
概念模型（E-R模型）的組成元素有：實(shí)體、屬性、聯(lián)系，E-R模型用E-R圖來表示。實(shí)體是用戶工作環(huán)境中所涉及的事務(wù)，屬性是對實(shí)體特征的描述。
3在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)
在正確安裝IIS之后，即可進(jìn)行程序語言的編寫和程序調(diào)試。
3.1連接數(shù)據(jù)庫
不同數(shù)據(jù)庫有不同的連接方法，對應(yīng)ACCESS數(shù)據(jù)庫，有字符串連接方法和DSN鏈接方法此處使用第一種，代碼編寫如下：由于幾乎所有的ASP動態(tài)網(wǎng)頁都需要連接數(shù)據(jù)庫，所以將以上字符串連接數(shù)據(jù)庫方法粘貼到config文件下db.asp文件中，而在其他需要調(diào)用數(shù)據(jù)庫的文件中調(diào)用此文件即可，調(diào)用方法為：
3.2功能模塊的實(shí)現(xiàn)
在完成以上操作之后可以開始進(jìn)入整站制作的過程，動態(tài)頁面從流程圖開始，涉及到的具體語句中只對較為重要的編程語言進(jìn)行講解。
3.2.1引用文件編寫
由于在編寫程序時(shí)，ASP本身提供的函數(shù)并不足以滿足我們的所有應(yīng)用，所以在設(shè)計(jì)時(shí)將經(jīng)常用到的一些功能如：連接數(shù)據(jù)庫語句、翻頁功能等編寫為引用文件，在需要使用這些功能的文件頭部引用即可，將這些文件統(tǒng)一存放config文件夾下。
3.2.2模塊實(shí)現(xiàn)
此處選取注冊功能進(jìn)行講解。
在本站中，沒有注冊成功或者審核通過的用戶無法瀏覽網(wǎng)站內(nèi)容的。用戶注冊功能是本站開始設(shè)計(jì)的第一個(gè)步驟，也是一個(gè)很基礎(chǔ)的功能，以上敘述的設(shè)計(jì)過程是以后每一個(gè)功能模塊都嚴(yán)格遵循的設(shè)計(jì)過程，在每一個(gè)模塊完成之后，都要開始進(jìn)行相應(yīng)的運(yùn)行與調(diào)試。
4系統(tǒng)運(yùn)行與調(diào)試
4.1測試概述
本章根據(jù)用戶需求，設(shè)計(jì)測試用例，對軟件進(jìn)行系統(tǒng)測試。并根據(jù)測試結(jié)果填寫測試表格的測試結(jié)果欄。測試的重點(diǎn)是確保各項(xiàng)功能的正常運(yùn)行。測試的目標(biāo)是確保所開發(fā)的功能符合用戶的需求。
4.2系統(tǒng)部分測試
在第四章設(shè)計(jì)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)中重點(diǎn)講了注冊功能的實(shí)現(xiàn)，此處也以注冊頁面的測試為例講解測試步驟。
在Dreamweaver中打開register.asp頁面，點(diǎn)擊在瀏覽器中預(yù)覽/調(diào)試按鈕。根據(jù)流程圖3，首先驗(yàn)證用戶名或者密碼為空情況：
驗(yàn)證同名用戶是否能夠注冊：
注冊成功時(shí)：
打開后臺數(shù)據(jù)庫文件，驗(yàn)證用戶信息是否寫入數(shù)據(jù)庫中：
圖7注冊成功時(shí)數(shù)據(jù)庫內(nèi)容
可以看到最后一名用戶就是剛剛注冊的用戶，其姓名、性別、聯(lián)系方式等內(nèi)容都與注冊內(nèi)容一致。u_check默認(rèn)為空，在管理員審核通過之后用戶即可登錄本站。
5結(jié)論
本課題實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于ASP和ACCESS的醫(yī)學(xué)圖像處理在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)，可供學(xué)生、教師、系統(tǒng)管理員三方用戶安全使用，界面友好、功能完善、通用性強(qiáng)。其主要模塊包括：公告管理、留言板管理、友情鏈接管理、學(xué)習(xí)資源管理、聊天室管理以及在線練習(xí)管理等。
該系統(tǒng)簡介易用，投入使用之后可以利用計(jì)算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)授課、學(xué)習(xí)、文檔共享及師生在線交流，突破了傳統(tǒng)教學(xué)的時(shí)空限制，具有資源共享、快捷高效等優(yōu)點(diǎn)，可以有效地促進(jìn)該課程的理論和實(shí)驗(yàn)教學(xué)，幫助改善同學(xué)們的學(xué)習(xí)狀況，常適用于高等院校的遠(yuǎn)程教學(xué)，具有非常廣闊的應(yīng)用前景，由于預(yù)算有限和時(shí)間倉促，本系統(tǒng)尚存在如下一些缺陷：
未能購買域名、將系統(tǒng)放在網(wǎng)上進(jìn)行遠(yuǎn)程調(diào)試；
整站結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)還不夠十分合理，網(wǎng)站結(jié)構(gòu)使用了兩種方式，既存在以身份為劃分建立的admin、stu、teacher文件夾，也存在以功能為劃分的message文件夾，可能造成網(wǎng)站投入使用之后的功能移植會比較繁瑣；
系統(tǒng)缺乏統(tǒng)一的排版格式，而且為了節(jié)約空間，提高頁面載入速率，網(wǎng)站所用圖片很少，也沒有復(fù)雜的布局結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致整站雖然簡潔，但是缺乏美感，可能不足以在視覺上吸引同學(xué)；
多數(shù)頁面只是實(shí)現(xiàn)了基本的功能，如添加習(xí)題、公告等，但是目前還缺乏實(shí)質(zhì)性可以立即投入使用的內(nèi)容；
友情鏈接功能與學(xué)習(xí)資料上傳功能還面臨路徑和文件名不能包含中文字符的問題。
除此之外，隨著瀏覽器版本的提升，眾多瀏覽器廠商對安全性的控制更加嚴(yán)格，系統(tǒng)中很多html靜態(tài)網(wǎng)頁的特效不能顯示，比如對于按鈕或者圖片，可以制作為鼠標(biāo)放上去之后顯示一些說明文字，但是在實(shí)際應(yīng)用中chrome內(nèi)核的瀏覽器選擇直接直接忽視其內(nèi)容，IE內(nèi)核的瀏覽器會提示限制此文件顯示可能訪問計(jì)算機(jī)的活動內(nèi)容，這樣的頁面會帶給用戶安全性能上的顧慮，但是，缺乏這些特效的網(wǎng)站在外觀的吸引力方面又有所降低。
在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)是一個(gè)正在興起的應(yīng)用領(lǐng)域，主要利用頁面制作、數(shù)據(jù)庫等技術(shù)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)上教學(xué)的實(shí)時(shí)性、交互性、動態(tài)性。本系統(tǒng)突破一般多媒體輔助教學(xué)工具的思想，目的是盡可能將現(xiàn)實(shí)的活生生的教學(xué)環(huán)境和方法應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中，提高學(xué)生網(wǎng)上學(xué)習(xí)的興趣，從而真正提高網(wǎng)上教學(xué)質(zhì)量。作為傳統(tǒng)教學(xué)的延伸，信息化教學(xué)的作用正逐步被人們所重視，隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和多媒體技術(shù)的進(jìn)步，信息化教學(xué)系統(tǒng)還會有更多的發(fā)展空間。
摘要：本文分析探討了醫(yī)學(xué)圖像處理課程的特點(diǎn)，結(jié)合醫(yī)藥院校學(xué)生的實(shí)際情況，從課堂教學(xué)所用教案及實(shí)驗(yàn)教學(xué)所選軟件和內(nèi)容兩個(gè)方面對醫(yī)學(xué)圖像處理課程教學(xué)方法進(jìn)行了探討。
關(guān)鍵詞：醫(yī)學(xué)圖像；多媒體；Photoshop；MatLab
《醫(yī)學(xué)圖像處理》是以《數(shù)字圖像處理》為基礎(chǔ)，結(jié)合醫(yī)學(xué)院校的特點(diǎn)和教學(xué)要求，以醫(yī)學(xué)圖像為處理方向，開展的一門課程。作為一門醫(yī)科院校的工科課程，《醫(yī)學(xué)圖像處理》課程的對象是醫(yī)學(xué)院校的工科學(xué)生，是生物醫(yī)學(xué)工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)等專業(yè)的必修課程。該門課程教授的是指將醫(yī)學(xué)圖像信號轉(zhuǎn)換成的數(shù)字信號用計(jì)算機(jī)技術(shù)對其進(jìn)行處理的算法和過程，要求學(xué)生既掌握基礎(chǔ)的醫(yī)學(xué)常識又有教深的計(jì)算機(jī)編程的經(jīng)驗(yàn)。由于專業(yè)與課程的特殊性，導(dǎo)致該課程在教學(xué)過程中存在些許問題和困難：如學(xué)生沒有較強(qiáng)的基礎(chǔ)理論知識，聽課過程中遇到困難，容易失去學(xué)習(xí)興趣，不能掌握專業(yè)知識，或者只懂理論而不知道如何在計(jì)算機(jī)上編程實(shí)現(xiàn)應(yīng)用。經(jīng)過多輪的教學(xué)和不斷的探索，將已有的一些經(jīng)驗(yàn)做一個(gè)小結(jié)，以期對提升教學(xué)效果有所幫助。
1 多媒體動畫教案的優(yōu)勢和應(yīng)用
《醫(yī)學(xué)數(shù)字圖像處理》課程需要重點(diǎn)講解的內(nèi)容包括：圖像運(yùn)算、圖像灰度變換、直方圖處理、圖像的空域增強(qiáng)及頻域增強(qiáng)、圖像分割、圖像配準(zhǔn)、圖像復(fù)原、圖像壓縮編碼、形態(tài)學(xué)處理等內(nèi)容。圖像處理課程涉及面廣、跨度大、內(nèi)容多，且具有較強(qiáng)的工程性，在教學(xué)上存在一定難度。多媒體動畫教案的應(yīng)用能將學(xué)生難以理解的抽象內(nèi)容及復(fù)雜的變化過程,通過動態(tài)模擬和局部放大的手段,動態(tài)直觀地展現(xiàn)在學(xué)生面前，將抽象的算法轉(zhuǎn)換為淺顯生動的形象[1]。
例如進(jìn)行圖像增強(qiáng)時(shí)常采用均值濾波和中值濾波算法，僅用數(shù)學(xué)公式教導(dǎo)的辦法，因其較抽象導(dǎo)致效率低且效果不好，將算法步驟先用動畫直觀展現(xiàn)出來，再結(jié)合數(shù)學(xué)公式解釋闡明，大大降低了學(xué)習(xí)難度，保證了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。又例如頻域?yàn)V波法中的高通濾波算法可增強(qiáng)圖像的高頻分量而濾除圖像的低頻分量從而達(dá)到突出圖像邊緣的目的。這一算法是基于傅里葉變換及信號處理等抽象理論發(fā)展出來的，理解起來有一定的難度，在課堂上，首先給學(xué)生展示一張腦部CT圖片及其對應(yīng)的頻域圖，對應(yīng)高通濾波算法逐漸改變?yōu)V波范圍使原來的圖像相應(yīng)發(fā)生改變，讓學(xué)生對腦部CT圖片在計(jì)算機(jī)上進(jìn)行逐步動態(tài)銳化，銳化后腦膜輪廓清晰可辨，達(dá)到了增強(qiáng)圖像邊緣的目的。利用多媒體教學(xué)，可以直觀地看到圖像在處理前后的明顯變化，便于學(xué)生接受,增強(qiáng)了學(xué)生對重要概念的理解，提高了教學(xué)質(zhì)量和課教學(xué)效率。多媒體的動態(tài)教學(xué)需要貫穿這個(gè)課程始終，例如講解圖像灰度變換時(shí)可以開窗算法為例，輔以顯影效果不甚理想的醫(yī)學(xué)圖片如細(xì)胞顯微圖等講解利用代數(shù)運(yùn)算對圖像進(jìn)行處理的方法，并將處理后得到的增強(qiáng)圖片與原圖像加以比對，讓學(xué)生真切地看到圖像處理的作用，了解其價(jià)值和意義。此類例子還有很多，通過具體的醫(yī)學(xué)圖像實(shí)例進(jìn)行直觀生動的課堂演示，可以提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣讓他們積極參與到教學(xué)過程中來，成為教學(xué)中的主體。
多媒體動畫教案在教學(xué)中的作用不言而喻，因此制作合適的教案是能否成功完成教學(xué)任務(wù)的關(guān)鍵。經(jīng)過多輪的摸索總結(jié)，我們發(fā)現(xiàn)教學(xué)案例的選擇要結(jié)合實(shí)際，除了讓學(xué)生掌握理論外，還要讓他們知道學(xué)到的知識可以用到什么方面、怎么用。
2 實(shí)驗(yàn)教學(xué)工具與內(nèi)容的選擇
目前，醫(yī)學(xué)圖像處理教學(xué)選用比較多的軟件有PhotoShop、Matlab和VC等。在實(shí)際教學(xué)中需根據(jù)學(xué)生的特點(diǎn)選擇不同的醫(yī)學(xué)圖像處理教學(xué)軟件，比如我們學(xué)院生物工程專業(yè)學(xué)生編程基礎(chǔ)較弱，在學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)圖像處理時(shí)選擇的是PhotoShop和Matlab，通過PhotoShop軟件向?qū)W生展示各種醫(yī)學(xué)圖像處理算法的實(shí)現(xiàn)效果[2]，而使用Matlab編程工具實(shí)現(xiàn)各種圖像處理算法，另外調(diào)用Matlab圖像處理工具箱中的系統(tǒng)函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)圖像的增強(qiáng)、分割等基本圖像處理功能，可以讓學(xué)生掌握一些基本的醫(yī)學(xué)圖像處理編程方法。而對于計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生，由于他們系統(tǒng)地學(xué)過計(jì)算機(jī)課程，因此在醫(yī)學(xué)圖像處理實(shí)驗(yàn)教學(xué)時(shí)就采用VC編程實(shí)現(xiàn)各種圖像算法。首先提供給學(xué)生一個(gè)用VC編寫好的圖像處理平臺代碼，然后交給學(xué)生如何在該平臺上增刪改他們所需要的圖像處理算法。盡管直接使用VC++編寫醫(yī)學(xué)圖像程序通常代碼都比較長，學(xué)生比較難掌握，但是采用VC編程相對MatLab編程而言更容易實(shí)現(xiàn)可視化界面，編寫出的程序可以模仿PhotoShop軟件的部分功能，極大地提升了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。除此之外還可以使學(xué)生了解醫(yī)學(xué)圖像處理的每一個(gè)細(xì)節(jié)，徹底領(lǐng)悟醫(yī)學(xué)圖像處理各種實(shí)現(xiàn)算法的精髓，從而加深對抽象的醫(yī)學(xué)圖像處理理論的理解。
在實(shí)驗(yàn)內(nèi)容的選擇上多選用驗(yàn)證性算法，以期讓學(xué)生通過實(shí)驗(yàn)鞏固和加深對醫(yī)學(xué)圖像分析的各種常用算法的理解與掌握在我們的教學(xué)中；為了提高學(xué)生對實(shí)驗(yàn)的重視程度和實(shí)驗(yàn)積極性，將實(shí)驗(yàn)考核成績引入總成績，占到總成績的10%-20%。
3 小結(jié)
本文對醫(yī)學(xué)圖像處理課程的特點(diǎn)，課堂教學(xué)方法及實(shí)驗(yàn)教學(xué)工具和內(nèi)容的選擇進(jìn)行了探討。由于醫(yī)學(xué)圖像處理課程難度大，理論性和實(shí)踐性均很強(qiáng)，教師在教學(xué)時(shí)需根據(jù)醫(yī)學(xué)院校學(xué)生理工基礎(chǔ)弱，編程能力差的特點(diǎn)選擇合適教學(xué)方法幫助學(xué)生克服困難，提升教學(xué)效果。
摘要：現(xiàn)代醫(yī)學(xué)越來越離不開醫(yī)學(xué)圖像信息、醫(yī)療設(shè)備或系統(tǒng)的支持，在醫(yī)學(xué)圖像處理和醫(yī)學(xué)設(shè)備中，超聲成像、CT、磁共振、外科手術(shù)、中醫(yī)舌像診斷都與計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)息息相關(guān)。
關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)技術(shù)；醫(yī)學(xué)圖像；圖像處理技術(shù)
1醫(yī)學(xué)圖像的種類
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和醫(yī)學(xué)的發(fā)展，醫(yī)學(xué)圖像信息在臨床診斷中起著越來越重要的作用。目前，供醫(yī)學(xué)研究和臨床診斷所需要的醫(yī)學(xué)圖像多種多樣，如：B超圖像、MRI圖像、CT圖像、PET圖像、SPECT圖像、數(shù)字X光機(jī)（DR）圖像、X射線圖像、各種電子內(nèi)窺鏡圖像、顯微鏡下病例切片和顯微鏡下細(xì)胞圖像等。利用計(jì)算機(jī)技術(shù)處理這些圖像，不僅可以提高醫(yī)學(xué)臨床診斷水平，還能為醫(yī)學(xué)培訓(xùn)、醫(yī)學(xué)研究與教學(xué)、計(jì)算機(jī)輔助臨床外科手術(shù)等提供必要支持[1]。
2醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)的內(nèi)容
在醫(yī)學(xué)圖像處理中，計(jì)算機(jī)起著至關(guān)重要的作用。廣義的圖像處理技術(shù)包括：圖像的獲取、圖像的存儲、圖像的傳遞、圖像的處理和圖像的輸出，這些處理工作都需要用到計(jì)算機(jī)技術(shù)。狹義的圖像處理主要研究計(jì)算機(jī)可以實(shí)現(xiàn)的算法，包括：1)幾何處理：包括改變圖像的大小，旋轉(zhuǎn)、移動圖像等。2)算數(shù)與邏輯預(yù)算：包括圖像的加減乘除、與或非運(yùn)算等。3)圖像數(shù)字化：將模擬形式的圖像轉(zhuǎn)化成數(shù)字圖像。4)圖像變換：為了方便后續(xù)操作，改變圖像的表示域和表示數(shù)據(jù)，如傅里葉變換、余弦變換、小波變換等等。5)圖像增強(qiáng)：改善視覺效果和圖像質(zhì)量，如對比度增強(qiáng)、平滑、校正等等。6)圖像復(fù)原：修復(fù)失真圖像以盡量接近原始的未失真的圖像，如頻域中的恢復(fù)方法、最大熵恢復(fù)、運(yùn)動模糊恢復(fù)等。7)圖像壓縮：為了有利于圖像的傳輸和存儲，將一個(gè)大的數(shù)據(jù)文件轉(zhuǎn)換成較小的同性質(zhì)的文件，如自適應(yīng)編碼壓縮、基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波技術(shù)的壓縮等。8)圖像分割：將圖像中感興趣的部分分割出來，為后續(xù)圖像分析和理解打基礎(chǔ)，如邊界檢測、區(qū)域檢測等等，具體可以參考文獻(xiàn)[2]。9)圖像的表示和描述：對已分割的圖像進(jìn)一步表示和描述，以更適合計(jì)算機(jī)進(jìn)一步處理，如顏色提取、紋理提取、區(qū)域集合特性等等。10)圖像分類識別：根據(jù)提取的特征來分類識別圖像，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、模糊識別等。11)圖像重建：將一組關(guān)于目標(biāo)的某一剖面的一維（或二維）投影曲線，重構(gòu)該剖面的二維（或三維）圖像的技術(shù)，如投影重建、3D重建技術(shù)等。一般所說的圖像處理指的是狹義的圖像處理。
3計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用
3.1圖像處理技術(shù)在超聲醫(yī)學(xué)成像中的應(yīng)用
超聲成像過程中圖像處理的方法有很多，其中主要的有圖像平滑處理、圖像偽色彩處理、圖像紋理分析、圖像分割、圖像銳化處理，以及圖像增強(qiáng)處理等圖像處理方法[3]。在B超圖像中，不可避免會出現(xiàn)噪聲，噪聲的存在對某一象素或某幅圖像是有影響的，因此要平滑圖像，去除噪聲，為圖像的后續(xù)處理做準(zhǔn)備。為了使B超醫(yī)生更好的識別B超圖像信息，可以用不同的顏色來表示圖像中的不同灰度級，達(dá)到圖像增強(qiáng)的效果，可識別灰度差較小的像素，這種用彩色差別代替灰度差別而組成的圖像，即為偽色彩圖像。B超圖像中存在顆粒狀紋理，其主要有以下兩種情況引起的，一種是B超圖像本身的斑紋，是無用的信息，另一種是由被檢查者的組織結(jié)構(gòu)引起的，是有用的信息。正常和有病變的器官圖像組織顆粒分布不同，即紋理也不同，因此，對B超圖像進(jìn)行紋理分析，從而判別病情。圖像分割是將病變區(qū)域分割出來，以便測量其大小，體積等，為診斷提供必要數(shù)據(jù)。除此之外，還要用到圖像銳化處理和圖像增強(qiáng)等計(jì)算機(jī)技術(shù)處理B超圖像。
3.2圖像處理技術(shù)在CT和MRI中的應(yīng)用
CT的本質(zhì)是一種借助于計(jì)算機(jī)進(jìn)行成像和數(shù)據(jù)處理的斷層圖像技術(shù)。雖然X線透視可使人們了解人體的內(nèi)部結(jié)構(gòu),但只有CT通過計(jì)算機(jī)在排除散射線和重疊影像的干擾并對X線人體組織吸收系統(tǒng)矩陣作定量分析后,才從根本上解決了分辨率問題。計(jì)算機(jī)在CT系統(tǒng)中要完成圖像去噪、圖像的增強(qiáng)、圖像重建等任務(wù)。沒有計(jì)算機(jī)技術(shù)，CT設(shè)備的發(fā)展是不可想象的[4]。在磁共振中，圖像處理技術(shù)包括圖像去噪、圖像增強(qiáng)、圖像復(fù)原、圖像三維重建等操作，磁共振成像也離不開計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的支持。
3.3圖像處理技術(shù)在圖像引導(dǎo)外科手術(shù)中的應(yīng)用
手術(shù)導(dǎo)航(Surgical Navigation)是近二十幾年迅速發(fā)展的微創(chuàng)外科(Minimally Invasive Surgery，MIS)技術(shù)之一。圖像引導(dǎo)外科系統(tǒng)利用醫(yī)學(xué)影像和計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)，可在術(shù)前對患者多模態(tài)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行三維重建和可視化，獲得三維模型，制定合理、定量的手術(shù)計(jì)劃，開展術(shù)前模擬；在術(shù)中利用三維空間定位系統(tǒng)進(jìn)行圖像和病人物理空間的注冊或配準(zhǔn)，把患者的實(shí)際體位、手術(shù)器械的實(shí)時(shí)空間位置映射到患者的三維圖像空間，對手術(shù)器械在空間中的位置實(shí)時(shí)采集并顯示，醫(yī)生通過觀察三維圖像中手術(shù)器械與病變部位的相對位置關(guān)系，對病人進(jìn)行精確的手術(shù)治療[5]。它把圖像圖形處理、空間立體定位、精密機(jī)械和外科手術(shù)等結(jié)合在一起。醫(yī)學(xué)圖像自動處理算法諸如圖像分割、濾波、特征提取算法在圖像引導(dǎo)外科中發(fā)揮著重要作用。
3.4圖像處理技術(shù)在中醫(yī)舌像診斷系統(tǒng)中的應(yīng)用
計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)在舌象綜合定量化研究中起著重要作用，也是舌診現(xiàn)代化的發(fā)展方向之一。中醫(yī)舌象診斷系統(tǒng)運(yùn)用色度學(xué)、近代光學(xué)技術(shù)、圖像處理技術(shù)和計(jì)算機(jī)硬件技術(shù)等學(xué)科技術(shù)，其中圖像處理技術(shù)是關(guān)鍵技術(shù)之一。在該系統(tǒng)中，要對舌象進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、圖像分割等操作。建立顏色模型，根據(jù)模糊數(shù)學(xué)理論，確定有關(guān)舌象的定義域，進(jìn)行特征提取和紋理分析等，這些都是計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)。
4結(jié)束語
現(xiàn)代醫(yī)學(xué)越來越離不開醫(yī)學(xué)圖像信息的支持，在醫(yī)學(xué)圖像處理中，計(jì)算機(jī)技術(shù)起著至關(guān)重要的作用。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中，超聲成像、CT、磁共振、外科手術(shù)、中醫(yī)舌像診斷都與計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)息息相關(guān)。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和醫(yī)學(xué)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)會在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中得到更廣泛的應(yīng)用，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域也更離開不計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)。
摘要：遠(yuǎn)程高精度醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)是指滿足醫(yī)學(xué)質(zhì)量及其要求，包含醫(yī)學(xué)完整信息的高質(zhì)量、高清晰、高精確的醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)。它包括醫(yī)學(xué)影像的采集、圖像縫合、圖像壓縮、圖像存儲、圖像傳輸及其圖像的復(fù)原再現(xiàn)的過程。
關(guān)鍵詞：遠(yuǎn)程醫(yī)療；高精度；醫(yī)學(xué)圖像；處理技術(shù)
一、遠(yuǎn)程高精度醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)的概念以及特點(diǎn)
（一）遠(yuǎn)程高精度醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)的概念
遠(yuǎn)程高精度醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)是指滿足醫(yī)學(xué)質(zhì)量及其要求，包含醫(yī)學(xué)完整信息的高質(zhì)量、高清晰、高精確的醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)。它包括醫(yī)學(xué)影像的采集、圖像縫合、圖像壓縮、圖像存儲、圖像傳輸及其圖像的復(fù)原再現(xiàn)的過程。
（二）遠(yuǎn)程高精度醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)的特點(diǎn)
通過國家構(gòu)建的交互式計(jì)算機(jī)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)圖像的靜動態(tài)解析及其多點(diǎn)交互，完成了病理圖像的無縫拼接，完善了醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)的信息化、數(shù)字化的進(jìn)程，無疑是中國科學(xué)技術(shù)的一大進(jìn)步! 遠(yuǎn)程高精度醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)運(yùn)用計(jì)算機(jī)、通訊、 醫(yī)學(xué)設(shè)備和現(xiàn)代技術(shù)，通過圖像、數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)信號、符號等將病人的病歷資料遠(yuǎn)距離輸送和傳輸，實(shí)現(xiàn)了醫(yī)學(xué)專家和醫(yī)生、病人之間在不同地方直接的交流和診治。
二、國內(nèi)外遠(yuǎn)程高精度醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)的內(nèi)容及方法
遠(yuǎn)程高精度醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)與其他圖像處理技術(shù)(傳統(tǒng)高清視頻會議系統(tǒng))的區(qū)別和聯(lián)系視頻會議系統(tǒng)技術(shù)和高清視頻會議系統(tǒng)(NETMEETING)，一般的衛(wèi)星傳輸，音視頻壓縮技術(shù)。
遠(yuǎn)程高精度醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)的幾個(gè)重要發(fā)展歷程，遠(yuǎn)程高精度醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)的技術(shù)實(shí)現(xiàn)及其高端設(shè)備全自動數(shù)字病理切片掃描儀的運(yùn)用。
三、全自動數(shù)字病理切片掃描儀的應(yīng)用
（一）全自動數(shù)字病理切片掃描儀的技術(shù)特點(diǎn)
遠(yuǎn)程高精度醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)與其他圖像處理技術(shù)的區(qū)別和聯(lián)系：視頻會議系統(tǒng)技術(shù)和高清視頻會議系統(tǒng)一般的衛(wèi)星傳輸。遠(yuǎn)程高精度多路醫(yī)學(xué)動態(tài)解析轉(zhuǎn)移及多點(diǎn)交互系統(tǒng)、遠(yuǎn)程靜態(tài)醫(yī)學(xué)圖像交互式討論系統(tǒng)、遠(yuǎn)程病理無縫縫合拼接及診斷數(shù)字技術(shù)系統(tǒng)病理工作站、遠(yuǎn)程手術(shù)指導(dǎo)系統(tǒng)、遠(yuǎn)程查房系統(tǒng)及其電子醫(yī)院數(shù)碼技術(shù)系統(tǒng)、遠(yuǎn)程高精度皮膚檢查系統(tǒng)、體征檢查內(nèi)鏡系統(tǒng)、遠(yuǎn)程醫(yī)學(xué)影像閱片及討論系統(tǒng)、及其遠(yuǎn)程培訓(xùn)及其教育系統(tǒng)。
實(shí)際上遠(yuǎn)程高精度醫(yī)學(xué)圖像的獲得虛擬病理切片是利用電腦控制顯微設(shè)備或者CCD鏡頭的上下運(yùn)動，一張一張的通過面掃描自動采集放大后的圖像，這種信號是計(jì)算機(jī)能夠識別處理的數(shù)字信號，較以前的線掃描有了很大的提高，然后通過儲存自動縫合拼結(jié)成一張信息完整的數(shù)字病理圖片通過光纖發(fā)到服務(wù)器上或者其他計(jì)算機(jī)中，通過圖象處理軟件可以對圖象進(jìn)行編輯處理，這種能夠虛擬觀察的計(jì)算機(jī)可以被認(rèn)為是虛擬顯微鏡，一個(gè)很大的圖像通過軟件的處理，可以壓縮以后傳到世界任何一個(gè)地方。
總體來說，數(shù)字病理切片技術(shù)應(yīng)用顯微圖像數(shù)字化目前世界上和國內(nèi)的應(yīng)用上還停滯在局部圖象掃描的數(shù)字化的水平上，就是通過顯微鏡或者攝象機(jī)或者數(shù)碼相機(jī)中的CCD采集很多張或者上百張用來診斷病情或者做出分析并且復(fù)原出病理圖象的照片，遠(yuǎn)程診斷和進(jìn)行專家討論，為專家提供了非常有用而真切的醫(yī)學(xué)圖像信息，使專家能夠很快地瀏覽圖片上的醫(yī)學(xué)信息，非常方便而準(zhǔn)確，節(jié)省了大量時(shí)間和資源，方便了醫(yī)生和患者，它的推廣給現(xiàn)代醫(yī)學(xué)帶來了觀念性的技術(shù)變革。
（二）全自動數(shù)字病理切片掃描儀的應(yīng)用實(shí)例分析
數(shù)字病理切片可以進(jìn)行遠(yuǎn)程會診和遠(yuǎn)程診斷病情，醫(yī)院可以制作數(shù)字病理虛擬切片和一些病理資料通過軟件進(jìn)行查看和瀏覽，分析和判斷并且得出病情的判斷，醫(yī)院可以收集病人會診的病歷資料進(jìn)行局部的切片掃描，隨意進(jìn)行放大和壓縮的進(jìn)行觀察也可以上傳到服務(wù)器上，提供給大家查閱，對大病技術(shù)特別是腫瘤的病變有了很好的效果，也可以實(shí)現(xiàn)資源共享，完全達(dá)到病理資料的電子化、數(shù)字化、技術(shù)化。
四、高精度醫(yī)學(xué)圖像數(shù)字處理技術(shù)的發(fā)展展望
南非項(xiàng)目，西部為民工程，云南縣縣通工程，南方醫(yī)院工程，協(xié)和醫(yī)院，中山醫(yī)院，瑞京醫(yī)院的運(yùn)用情況，印度運(yùn)用情況，ATA年會及其科技部國際培訓(xùn)班情況，人類的安康，天下的福址，解決了人民的看病難看病貴，醫(yī)療資源分布的嚴(yán)重不均。天正在使用的絕大多數(shù)遠(yuǎn)程醫(yī)療系統(tǒng)采用了兩種不同技術(shù)類型。一種叫做存儲和傳輸，用于將數(shù)字圖像從一個(gè)地方傳到另一個(gè)地方。數(shù)字圖像在原始拍攝處傳輸?shù)搅硪粋€(gè)地方，這是一種非實(shí)時(shí)的典型應(yīng)用。美國未來學(xué)家阿爾文?托夫功多年以前曾經(jīng)預(yù)言：“未來醫(yī)療活動中，醫(yī)生將面對計(jì)算機(jī)，根據(jù)屏幕顯示的從遠(yuǎn)方傳來的病人的各種信息對病人進(jìn)行診斷和治療，”這種局面己經(jīng)到來。
