医学图像处理课程教学研究:“专题式”教学在医学图像处理课程中的应用

［摘要］目的： 探讨“专题式”教学在医学图像处理课程中的应用。方法∶ 对本教研室承担的《医学图像处理》课程进行授课方法改革，形成科学的培养方案，并对教师授课情况进行综合评价，对学生学习效果根据“形成式”考核方案，进行科学评价。结果∶ 通过对教师授课及学生考核评价改革后，极大的激发了学生学习的积极性，同时形成了科学的培养计划，学生反映良好，教师的授课满意度达到98%以上，学生学习效果较往届有明显提高，成绩优秀率在89%以上，同时学生真正接触到临床医学图像后处理环节。结论∶ “专题式”教学模式下不仅提高了授课的灵活程度，更有利于培养学生的学习能力，较好地体现了医学图像处理课程的教学目标和教学要求。

关键词 : 医学图像处理； 专题式教学； 评价

“专题式”教学模式目前已经广泛的应用于大学课堂教学中，这种教学模式主要指的是教师选取并紧紧围绕教学目标，以学科体系和课程教学大纲指导内容，把各知识点按教学任务分解为多个教学专题, 以专题的模式取代传统教材授课顺序，并辅以相应的教学方法和手段，通过对各专题的讲解，使学生掌握每个专题内容，从而完成教学任务[1]。本文主要探讨专题式教学模式在我院医学图像处理课程中的应用。

1数字图像处理专题教学模式的目标

“专题式”教学模式以学科体系和课程的教学大纲为指导，不受时间、地点和教材章节的限制。[2-3]医学图像处理专题教学模式，既要体现专题式教学的优点，即教学重点突出、信息量大、针对性强,讲述内容深刻，在授课过程中教师可以根据教学大纲的基本要求, 结合本学科研究的热点和重要成果，科学合理设置课堂授课内容，通过对各个相对独立内容进行深入探讨和学习，增强医学图像处理课的针对性和实效性，同时要求紧密结合计算机软件设计基础，充分调动学生学习的积极性，培养学生利用该技术进行大胆创新应用的能力，同时结合医院大影像科工作实际，了解最新图像后处理工作技术，并对各技术以专题的形式向同学们介绍。

2 “专题式”教学模式的前提要求

在“专题式”教学实施之前，首先要求教师转变教育思想、更新教育观念，并且要求渗透于教学工作的各个方面，贯穿于教学改革的全过程。随着临床医学影像技术的飞速发展，在容积扫描数据基础上，可以实现多种成像方式，所以要求教师能够认识到临床医学图像后处理工作的重要性，改革教育思路及观念，同时还要学习医学知识, 学习由计算机学和医学交叉所形成新学科，同时密切联系医学影像专业的教学目标和要求，掌握医学图像处理技术的新思路、新技术和新方法在临床工作中的应用, 拓宽知识面,了解前沿动态[4]。

3专题式教学模式的实施内容

3.1 教学实施专题化

充分利用我院网络实验室的教学资源，完成教学分组，3-5人一小组。将医学图像处理课程内容分为若干教学研讨单元，在每个教学专题授课前，教师讲解本专题的基础知识和原理并简单介绍各种图像处理算法实现的关键环节，同时要求每个有各自的学习及研讨任务，再次上课时，各组分别将负责的专题范围及应用领域进行汇集和整理，并对其内容进行阐述, 其他组员进行补充说明，外组同学可以提问题[5]，由小组负责人进行解答，教师给予完善。

3.2 充分利用网络教学资源，加强网络实训

教师在某些专题提供专题分组讨论后，需要在计算机上强化处理，通过选用 MATLAB软件作为实验教学软件，针对专题特点设置相应的实验，例如，教师事先准备好在临床中采集的X线（包括CR、DR）、CT、MRI等图像，让学生直接对这些图像进行处理和改善，从而达到预期的视觉效果。再有，采集256CT容积重建扫描数据，让各小组在各角度，各断层对影像进行三维及各断层重建实训，培养学生实践动手能力。

3.3 增强“专题式”教学的评价效果

医学图像处理课教学效果要在教师和学生之间双向进行效果评价，要看学生是否能够真正掌握理论学习效果。充分根据医学图像处理的课程特点，采用多向性、多角度评价手段，增加师生之间的双向评价，教师评价学生，学生也评价教师，教研室之间还进行互评，同时邀请院内教学督导团队进行督导打分，最后根据学生评价、教研室教师评价、院内督导评价情况，最终确定教师的教学方法的可行性，并对各专题设置进行讨论，形成围绕教学大纲的专题设置，同时激励教师不断进行教学研究，用更新、更好的方法提高教学效果[6]。

传统的学生考核评价模式，效果单一，不能体现多元化的评价效果，针对专题式教学模式，我们主要运用自主式命题，并根据“形成式”考核方案，科学设置考核方案，其中笔试成绩占50%，实验报告成绩占20%，增设实验操作考核，根据各组间的操作情况进行综合评分，同时注重平时考核，根据学生搜集资料、课堂发言和作业的完成情况综合进行评价给分。

通过对教师授课及学生考核评价改革后，极大的激发了学生学习的积极性，同时形成了科学的培养计划，学生反映良好，教师的授课满意度达到98%以上，学生学习效果较往届有明显提高，成绩优秀率在89%以上，同时学生真正接触到临床医学图像后处理环节，有利于提高学生的专业学习效果。“专题式”教学模式下不仅提高了授课的灵活程度，更有利于培养学生的学习能力，较好地体现了医学图像处理课程的教学目标和教学要求。

医学图像处理课程教学研究:医学图像处理课程的教学经验探讨

摘要：本文分析探讨了医学图像处理课程的特点，结合医药院校学生的实际情况，从课堂教学所用教案及实验教学所选软件和内容两个方面对医学图像处理课程教学方法进行了探讨。

《医学图像处理》是以《数字图像处理》为基础，结合医学院校的特点和教学要求，以医学图像为处理方向，开展的一门课程。作为一门医科院校的工科课程，《医学图像处理》课程的对象是医学院校的工科学生，是生物医学工程、计算机科学等专业的必修课程。该门课程教授的是指将医学图像信号转换成的数字信号用计算机技术对其进行处理的算法和过程，要求学生既掌握基础的医学常识又有教深的计算机编程的经验。由于专业与课程的特殊性，导致该课程在教学过程中存在些许问题和困难：如学生没有较强的基础理论知识，听课过程中遇到困难，容易失去学习兴趣，不能掌握专业知识，或者只懂理论而不知道如何在计算机上编程实现应用。经过多轮的教学和不断的探索，将已有的一些经验做一个小结，以期对提升教学效果有所帮助。

1 多媒体动画教案的优势和应用

《医学数字图像处理》课程需要重点讲解的内容包括：图像运算、图像灰度变换、直方图处理、图像的空域增强及频域增强、图像分割、图像配准、图像复原、图像压缩编码、形态学处理等内容。图像处理课程涉及面广、跨度大、内容多，且具有较强的工程性，在教学上存在一定难度。多媒体动画教案的应用能将学生难以理解的抽象内容及复杂的变化过程,通过动态模拟和局部放大的手段,动态直观地展现在学生面前，将抽象的算法转换为浅显生动的形象[1]。

例如进行图像增强时常采用均值滤波和中值滤波算法，仅用数学公式教导的办法，因其较抽象导致效率低且效果不好，将算法步骤先用动画直观展现出来，再结合数学公式解释阐明，大大降低了学习难度，保证了学生的学习兴趣。又例如频域滤波法中的高通滤波算法可增强图像的高频分量而滤除图像的低频分量从而达到突出图像边缘的目的。这一算法是基于傅里叶变换及信号处理等抽象理论发展出来的，理解起来有一定的难度，在课堂上，首先给学生展示一张脑部CT图片及其对应的频域图，对应高通滤波算法逐渐改变滤波范围使原来的图像相应发生改变，让学生对脑部CT图片在计算机上进行逐步动态锐化，锐化后脑膜轮廓清晰可辨，达到了增强图像边缘的目的。利用多媒体教学，可以直观地看到图像在处理前后的明显变化，便于学生接受,增强了学生对重要概念的理解，提高了教学质量和课教学效率。多媒体的动态教学需要贯穿这个课程始终，例如讲解图像灰度变换时可以开窗算法为例，辅以显影效果不甚理想的医学图片如细胞显微图等讲解利用代数运算对图像进行处理的方法，并将处理后得到的增强图片与原图像加以比对，让学生真切地看到图像处理的作用，了解其价值和意义。此类例子还有很多，通过具体的医学图像实例进行直观生动的课堂演示，可以提高学生的学习兴趣让他们积极参与到教学过程中来，成为教学中的主体。

多媒体动画教案在教学中的作用不言而喻，因此制作合适的教案是能否成功完成教学任务的关键。经过多轮的摸索总结，我们发现教学案例的选择要结合实际，除了让学生掌握理论外，还要让他们知道学到的知识可以用到什么方面、怎么用。

2 实验教学工具与内容的选择

目前，医学图像处理教学选用比较多的软件有PhotoShop、Matlab和VC等。在实际教学中需根据学生的特点选择不同的医学图像处理教学软件，比如我们学院生物工程专业学生编程基础较弱，在学习医学图像处理时选择的是PhotoShop和Matlab，通过PhotoShop软件向学生展示各种医学图像处理算法的实现效果[2]，而使用Matlab编程工具实现各种图像处理算法，另外调用Matlab图像处理工具箱中的系统函数可以实现医学图像的增强、分割等基本图像处理功能，可以让学生掌握一些基本的医学图像处理编程方法。而对于计算机专业的学生，由于他们系统地学过计算机课程，因此在医学图像处理实验教学时就采用VC编程实现各种图像算法。首先提供给学生一个用VC编写好的图像处理平台代码，然后交给学生如何在该平台上增删改他们所需要的图像处理算法。尽管直接使用VC++编写医学图像程序通常代码都比较长，学生比较难掌握，但是采用VC编程相对MatLab编程而言更容易实现可视化界面，编写出的程序可以模仿PhotoShop软件的部分功能，极大地提升了学生的学习兴趣。除此之外还可以使学生了解医学图像处理的每一个细节，彻底领悟医学图像处理各种实现算法的精髓，从而加深对抽象的医学图像处理理论的理解。

在实验内容的选择上多选用验证性算法，以期让学生通过实验巩固和加深对医学图像分析的各种常用算法的理解与掌握在我们的教学中；为了提高学生对实验的重视程度和实验积极性，将实验考核成绩引入总成绩，占到总成绩的10%-20%。

3 小结

本文对医学图像处理课程的特点，课堂教学方法及实验教学工具和内容的选择进行了探讨。由于医学图像处理课程难度大，理论性和实践性均很强，教师在教学时需根据医学院校学生理工基础弱，编程能力差的特点选择合适教学方法帮助学生克服困难，提升教学效果。

医学图像处理课程教学研究:医学图像处理课程在线学习系统设计

摘要：《医学图像处理》作为生物医学工程专业的一门专业必修课，教学内容多，课时安排紧凑，不利于同学们对理论知识的消化理解，同时书本资料匮乏，电子资料不易搜索，导致了部分同学学习积极性不高，学习效率低下。在线学习系统作为一种新的教学模式，利用计算机互联网实现网络授课、学习、文档共享及师生在线交流，突破了传统教学的时空限制，具有资源共享、快捷高效等优点。该课题经过系统需求分析的调研，运用Dreamweaver软件开发平台、ASP动态网页制作和ACCESS数据库开发技术，通过编写VBScript脚本语言，设计完成了一个基于B/S网络框架的《医学图像处理》课程在线学习系统。

关键词：在线学习系统；ASP；ACCESS数据库

1系统开发环境及工具

本课题采用Windows XP及以上操作系统、ASP和ACCESS完成本次设计。ASP是美国微软公司出品的WEB编程语言，运行环境是微软出品的WEB服务器IIS。数据库采用ACCESS数据库。

其他软件包括：IE6以上、Dreamweaver7或更高的版本。

2在线学习系统的设计

2.1系统总体结构的设计

系统主要有以下模块构成：用户管理模块、公告栏模块、留言板模块、友情链接模块、下载资料模块、聊天室模块、在线练习模块。现对用户管理模块设计简单介绍。

用户管理模块主要包括用户注册、管理员审核、个人信息修改、删除用户等等操作，管理员、教师、学生都会涉及这一模块的制作。

图1管理员主页

2.2后台数据库的设计

人们把数据库设计分为需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计、数据库实施、数据库运行与维护6个阶段。概念结构设计就是对信息世界进行建模，常用的概念模型是E-R模型，它是P. P. S. Chen于1976年提出来的。

概念结构设计的任务是在需求分析阶段产生的需求说明书的基础上，按照特定的方法把它们抽象为一个不依赖于任何具体机器的数据模型，即概念模型。概念模型使设计者的注意力能够从复杂的实现细节中解脱出来，而只集中在最重要的信息的组织结构和处理模式上。

概念模型（E-R模型）的组成元素有：实体、属性、联系，E-R模型用E-R图来表示。实体是用户工作环境中所涉及的事务，属性是对实体特征的描述。

3在线学习系统的实现

在正确安装IIS之后，即可进行程序语言的编写和程序调试。

3.1连接数据库

不同数据库有不同的连接方法，对应ACCESS数据库，有字符串连接方法和DSN链接方法此处使用第一种由于几乎所有的ASP动态网页都需要连接数据库，所以将以上字符串连接数据库方法粘贴到config文件下db.asp文件中，而在其他需要调用数据库的文件中调用此文件即可，调用方法为：

3.2功能模块的实现

在完成以上操作之后可以开始进入整站制作的过程，动态页面从流程图开始，涉及到的具体语句中只对较为重要的编程语言进行讲解。

3.2.1引用文件编写

由于在编写程序时，ASP本身提供的函数并不足以满足我们的所有应用，所以在设计时将经常用到的一些功能如：连接数据库语句、翻页功能等编写为引用文件，在需要使用这些功能的文件头部引用即可，将这些文件统一存放config文件夹下。

3.2.2模块实现

此处选取注册功能进行讲解。

在本站中，没有注册成功或者审核通过的用户无法浏览网站内容的。

用户注册功能是本站开始设计的第一个步骤，也是一个很基础的功能，以上叙述的设计过程是以后每一个功能模块都严格遵循的设计过程，在每一个模块完成之后，都要开始进行相应的运行与调试。

4系统运行与调试

4.1测试概述

本章根据用户需求，设计测试用例，对软件进行系统测试。并根据测试结果填写测试表格的测试结果栏。测试的重点是确保各项功能的正常运行。测试的目标是确保所开发的功能符合用户的需求。

4.2系统部分测试

在第四章设计系统实现中重点讲了注册功能的实现，此处也以注册页面的测试为例讲解测试步骤。

在Dreamweaver中打开register.asp页面，点击在浏览器中预览/调试按钮。根据流程图3，首先验证用户名或者密码为空情况：可以看到最后一名用户就是刚刚注册的用户，其姓名、性别、联系方式等内容都与注册内容一致。u_check默认为空，在管理员审核通过之后用户即可登录本站。

5结论

本课题实现了一个基于ASP和ACCESS的医学图像处理在线学习系统，可供学生、教师、系统管理员三方用户安全使用，界面友好、功能完善、通用性强。其主要模块包括：公告管理、留言板管理、友情链接管理、学习资源管理、聊天室管理以及在线练习管理等。

该系统简介易用，投入使用之后可以利用计算机互联网实现网络授课、学习、文档共享及师生在线交流，突破了传统教学的时空限制，具有资源共享、快捷高效等优点，可以有效地促进该课程的理论和实验教学，帮助改善同学们的学习状况，常适用于高等院校的远程教学，具有非常广阔的应用前景，由于预算有限和时间仓促，本系统尚存在如下一些缺陷：

未能购买域名、将系统放在网上进行远程调试；

整站结构的设计还不够十分合理，网站结构使用了两种方式，既存在以身份为划分建立的admin、stu、teacher文件夹，也存在以功能为划分的message文件夹，可能造成网站投入使用之后的功能移植会比较繁琐；

系统缺乏统一的排版格式，而且为了节约空间，提高页面载入速率，网站所用图片很少，也没有复杂的布局结构，导致整站虽然简洁，但是缺乏美感，可能不足以在视觉上吸引同学；

多数页面只是实现了基本的功能，如添加习题、公告等，但是目前还缺乏实质性可以立即投入使用的内容；

友情链接功能与学习资料上传功能还面临路径和文件名不能包含中文字符的问题。

除此之外，随着浏览器版本的提升，众多浏览器厂商对安全性的控制更加严格，系统中很多html静态网页的特效不能显示，比如对于按钮或者图片，可以制作为鼠标放上去之后显示一些说明文字，但是在实际应用中chrome内核的浏览器选择直接直接忽视其内容，IE内核的浏览器会提示限制此文件显示可能访问计算机的活动内容，这样的页面会带给用户安全性能上的顾虑，但是，缺乏这些特效的网站在外观的吸引力方面又有所降低。

在线学习系统是一个正在兴起的应用领域，主要利用页面制作、数据库等技术实现网上教学的实时性、交互性、动态性。本系统突破一般多媒体辅助教学工具的思想，目的是尽可能将现实的活生生的教学环境和方法应用于网络教学中，提高学生网上学习的兴趣，从而真正提高网上教学质量。作为传统教学的延伸，信息化教学的作用正逐步被人们所重视，随着网络技术和多媒体技术的进步，信息化教学系统还会有更多的发展空间。

医学图像处理课程教学研究:双语教学在医学图像处理课程中的应用

摘 要 双语教学是一种新的培养人才的教育模式，通过在医学图像处理课程教学中应用双语教学，在各个教学环节进行研究与探索，发现在教师与学生英语水平、课堂教学方法、教材的选用及考核机制等方面存在一定问题，并提出相应的改进措施。

关键词 医学图像处理；双语教学；教材

双语教学是指除汉语外，用一门外语作为课堂主要用语进行学科的教学。作为一门国际化的语言，英语的重要性越来越被人了解。在高校中开展专业课的双语教学可以增强学生了解世界科技最新成果的能力，加快高等院校高层次教育与国际接轨的步伐。同时双语教学课堂可以为教师提供一个提高自身英语综合运用能力的训练机会，提高教师进行科学研究和国际学术交流的能力[1]。

医学图像处理是高校生物医学工程专业普遍开设的专业课程之一。近年来，河南科技大学医学技术与工程学院在开展多媒体教学的基础上，大胆尝试双语教学在本课程中的应用，根据教师的实际教学经验，结合大多数学生的反馈，总结在双语教学过程中发现的问题，并提出几项改进措施。

1 双语教学中存在的问题

1.1 从教师角度

学院生物医学工程专业的医学图像处理课程使用教材的是罗述谦等著的《医学图像处理与分析》，在应用双语教学之后，教材更换为Rafael C.Gonzalez教授所著的Digital Image Processing，该教材内容阐述清晰易懂，几乎覆盖了学生所必须掌握的全部基础知识。本书已被全世界500多所大学和研究所使用，是国际知名高校的经典教材。

对于担任本门课程的教师来说，需要反复理解中文和英文原版教材，在吃透教材内容的基础上，结合图像处理的最新技术制作多媒体课件，将原来准备好的中文课件转换为英文课件，并把原来已经讲熟练的课堂内容用英语讲授给学生。其中存在的问题有：1）教师之间对双语教学的认识有偏差，一部分教师认为双语教学应该完全用英语授课，而其他大多数教师认为既然是双语，那么可以用两种语言交叉授课，以学生理解为最终目的；2）教师的英语口语水平不够高，毕竟不是英语专业出身，平时用到口语的机会也不是很多，所以教师都对自己的口语不是百分百自信。

1.2 从学生角度

双语教学对学生的基础英语应用能力，尤其是听说能力要求较高。学生在课堂上本来就需要经过思考才能完全理解教师讲的内容，现在还要在听懂英语的基础上进行思考和继续听课，这对学生尤其是英语基础不是太好的学生来说是比较困难的。虽然大部分学生已经通过大学英语四级考试，甚至有部分学生已经通过大学英语六级考试，但他们的英语实际听说能力相对于应试能力却较为薄弱，仍然有可能听不懂教师的讲解，因此听说能力成为他们用英语进行学习和交流的主要问题。

医学图像处理课程中涉及许多医学图像，因此有关医学的英文词汇也出现不少。医学词汇较为难记，长单词较多，这也给学生的课堂听讲带来一定的困扰，影响了课堂内容的吸收，效果较差。

1.3 从考核角度

既然是双语授课，那么在考核时同样需要考虑到两种语言的问题。如果用全英文出试卷，恐怕会出现学生连题都看不懂的情况；如果用中文试卷，又无法体现双语教学的优势，难以考核教学的效果。

2 相应的改进措施

针对在双语教学中遇到的问题，思考后认为：在医学图像处理课程的双语教学中，应明确课程双语教学的目的仍是传授专业知识，这一点在教学过程中必须始终坚持，英语只是一种工具，否则专业课的双语教学就变成专业英语课。为实现这样的目标，结合师生的实际情况，提出相应的改进措施。

2.1 加强教师培训，提高讲课水平

双语教学成功与否取决于从事双语教学教师的水平，因此，加强授课教师的英语能力是十分必要的。学院与外语学院联系，请专业的英语口语教师为承担双语教学任务的教师开展英语培训，培训的内容包括教学过程中经常使用的教学专用术语以及学科中常用的英语阐述和评论能力。除此之外，学院还派青年教师到国内著名高校或国外学习进修，参加学术研讨会议和培训班等，提高教师的专业水平和英语能力。

除加强教师水平之外，还要更好地发挥多媒体教学手段在教学中的作用。对于较难理解的专业术语、句子等，在课件中用中英文对照帮助理解，这样可以保证即使英语水平较低的学生也能够领会教学中的基本内容。由于本课程是医学图像处理，因此在课件中可以多引入一些新型图像处理技术在医学图片中的应用。这些知识与本专业的其他专业课也有相关联之处，学生对这方面的内容较为感兴趣，课堂气氛活跃，教学效果良好。

2.2 发挥学生主体作用，增强学习兴趣

上课时教师应鼓励学生用英文发言、提问，加强师生之间及学生之间的英文沟通和交流能力，激发学生的学习热情和主动性，引导学生自主思维。授课结束，可由学生用英文做重点总结，然后教师补充。精选教学内容，对于一些常用的专业术语和句子，课堂上需要经常复习。引导学生逐步学会用英语结合专业知识进行思考分析，提高学生分析解决问题的能力，加深对授课内容的理解。双语教学难度大，只有充分调动学生的学习积极性，发挥他们的主体意识，才能取得良好效果[2]。

2.3 改进考核方法，提高教学质量

双语教学仍然是以学生为主体的，因此采取一个合理有效的考核方法能够激发学生的学习兴趣，取得良好的学习成绩。可以考虑作业、课后练习、实验报告采用全英文模式，在这种情况下，学生有时间在组织好英语答案的情况下进行回答。课堂上的讨论及问题回答以英文为主，必要时辅以中文解释，这样也可以锻炼学生的口语能力，并提高他们参与讨论的热情。最后的期末考试可以采取中英文结合的方式，对于一些相对简单的题目如填空题等可以用英文出题，要求英文回答；而一些较为复杂的问答或计算题，可允许学生用中英文作答。这些考核内容在最终成绩中所占的权重不同，如可定为平时成绩占总评成绩的30%，考试成绩占总评成绩的70%。这样的考核方式也可促进学生在平时的学习兴趣，加强日常的学习积累。

3总结

通过这些改进措施，能够提高学生对双语教学的学习兴趣，调动学习的积极性，使学生通过学习不仅能够学到专业知识，也提高了英语听说读写能力。双语教学作为一种较新的教学手段，仍然在实践中摸索，在教学过程中不断完善，只有不断地发现问题、解决问题、积累经验，才能更好地发挥双语教学的效果。

医学图像处理课程教学研究:医学图像处理与分析课程教学改革的探索

摘 要 医学图像处理与分析是生物医学工程专业的专业基础课之一。在简要介绍CDIO教学模式基础上，提出几点该课程教学改革的措施，包括融合多媒体教学和传统教学手段；引导学生整体把握知识点；调动学生的学习积极性；培养学生的实践动手能力；形成理工医结合的思维方式。教学实践证明，所提教改经验能全面培养学生的学习技能，激发学生的学习兴趣，很好地增强教学效果。

医学图像处理与分析是研究图像处理的基本理论及其在生物医学工程中的应用的一门学科，是生物医学工程专业的专业必修课。该课程的任务是：系统介绍图像处理与分析的基本理论和基本方法，侧重使学生掌握其在生物科学领域的实际应用，目的是使学生系统掌握数字图像处理的基础概念、基本原理和实现方法，学习图像分析的基本理论、典型方法和实用技术，为在生物医学工程领域从事研究与开发打下扎实基础。

医学图像处理与分析课程理论抽象，涉及医学、计算机、数学、物理、信号处理等多个领域的知识，学科之间高度交叉、渗透，学生很难理解其中的相关知识和技术，因此课程起点高，教学难度大[1-2]。笔者在教学方法上也与时俱进，摒弃传统教学方法的弊端，引入新的教学模式和教学方法，实现培养高质量人才的目标。

本文提出笔者基于CDIO教学模式的医学图像处理与分析课程教学改革方面的一些经验。总体说来，该课程教学改革的主要思路是：以全新的教学理念为指导，以先进的教学手段和方法为桥梁，以学科交叉的眼光有机结合课程教学与课外教学、理论教学与实践教学、系统讲授与学生自学等多种方式，实现教学内容的完整性、前沿性、理论性与实践性，使学生掌握本门课程的理论框架与思维方法，掌握生物图像处理与分析的相关技能，能够采取合适的处理方法实现特定的医学图像处理目的。

1 CDIO教学模式

CDIO教学模式是近年来国外工程教育改革的最新成果，其中C代表构思（Conceive），D代表设计（Design），I代表实现（Implement），O代表运作（Operate）。CDIO模式是以产品研发到产品运行的生命周期为载体，强调让学生以主动的、实践的、课程之间有机联系的方式来学习工程，并以综合培养的方式使学生在多方面达到工程师的预定目标。实践证明，CDIO教学模式比传统教学模式适应面更宽，更有助于提高教学质量，尤为重要的是CDIO模式中的新评测标准，为工程教育的系统化发展奠定了基础[3]。

2 医学图像处理与分析教改措施

2.1 融合多媒体教学和传统教学手段

目前高校授课中普遍存在两种极端：

一种是只板书授课，形式单调，内容枯燥，课堂时间无法有效利用，知识容量小；

另一种则完全采用多媒体授课，课堂教学变成单纯地播放幻灯片，缺乏学生参与互动的空间和可能。

笔者强调打造“多媒体+板书”的高质量精品课堂：

一方面，优秀的教学课件能提升和精炼教材内容，通过利用图像、声音和动画等多媒体技术将教材中相关概念、算法、原理及应用转化成形象逼真的影像展示给学生，介绍和比较不同的图像处理方法应用于医学图像的不同效果，为学生提供生动的感性认识；

另一方面，将板书穿插于多媒体教学中，对图像处理算法的关键步骤进行推导和演算，同时展示教学进度、层次和重点，有利于学生对重要知识点的系统把握，有效避免知识讲授过程中的“碎片化”现象。

2.2 引导学生整体把握知识点

在教学过程中，引导学生从整体上把握学习的总体要求，理清教学知识点、学习难点以及学习技巧，对于落实课程的知识点非常关键。每一章教学伊始，首先提出本章主线，即要解决什么问题，以什么样的方法和步骤来解决问题，所介绍方法对于解决问题的优点何在。当教学内容章节较多，分成多次讲授时，这个主线将会反复强调，从而不断加强学生对有关内容学习目的性的认识，开展针对性的学习。

2.3 调动学生的学习积极性

德国教育学家第斯多惠认为：“教育的艺术不在于教授的本领，而在于激励、唤醒和鼓舞。”[4]心理学研究也表明，学习动机与学习效果之间的关系十分密切，不同性质的学习动机对于学习效果有不同的影响。学生的学习动机直接制约他们的学习积极性，影响学习效果。笔者在课堂教学中经常采用问题学习法（problem based learning，PBL），以提高学生的学习积极性，促进学生参与教学。学生通过图书馆以及网络等资源，查阅资料，系统分析，形成读书报告，再到课堂上讨论和交流，教师则主要起到布置任务和经典总结的作用[2，5]。这种启发式、互动式、讨论式、研究性等教学方法，能够充分调动学生的积极性和学习兴趣，培养学生的创新思维和研究能力。另外，还可以通过课程网站、在线聊天等现代交流手段，将课堂教学和课后辅导有机结合，建立多渠道的教学互动模式，使学生得到及时的指导，增强学生学习兴趣。

2.4 培养学生的实践动手能力

本课程是一门以实践为基础的课程，必须十分注重学生实践能力的培养和开发，使学生熟悉医学图像处理课程基本理论的同时，掌握如何通过计算机实现这些算法，能够将所学知识和设计的算法应用于医学图像处理和分析，能够根据具体临床需要对算法进行设计、改进和优化，使处理后的图像符合临床要求。为此，本课程设置了相关的课程设计环节，两周时间内要求学生完成5～6个实验，检验算法效果，最终形成实验报告。

2.5 形成理工医结合的思维方式

现代生物科学已经呈现高度综合和高度分化的发展趋势，作为生物医学工程领域的本科生，需要具备丰富扎实的理工科知识和一定基础的医学专业知识，才能在今后的工作中有所发展和创新。南通大学的生物医学工程本科专业设置于电子信息学院，隶属工科范畴，而学生的医学知识背景相对较弱。因此，本课程讲授时要注重与医学成像技术、医学电子学等课程的衔接和交叉，不仅在讲授某一种图像处理方法时突出重点、分化难点，更要将医学实例的处理融合于各章节，体现出理、工、医三者结合，对从方法论和认识论的较高层次上形成新的研究思维起到指导作用[2]。

3 结论

本文结合笔者多年来的教学经验，在简要介绍CDIO教学模式的基础上，针对医学图像处理与分析理论教学方面提出一些改革措施。实践表明，医学图像处理与分析课程教学应紧密结合医学实践，注重图像处理方法与具体医学应用的有机结合和交叉，激发学生的学习热情和创新思维能力。笔者今后还将围绕实践教学环节的改革开展一些有益的探索。

医学图像处理课程教学研究:医学图像处理课程教学模式探索

摘要：在分析了医学图像处理课程特点的基础上，结合医学院校学生的实际情况，对课程教学模式开展了探索与实践。通过串烧式的课堂讲解和讨论、课程实验、教学环节的实施，设计开发基于matlab的医学图像处理教学平台系统，把教学与学生兴趣、能力很好地结合起来，新颖的考核方式得到学生肯定。

关键词：医学图像处理；理论教学；串烧；教学平台

我校在开设《数字图像处理》课程的基础上，结合医学院校图像处理的对象——医学图像（片）的特点开设了《医学图像处理》，是计算机各专业及影像学专业重要的专业基础课程。如何在学习图像处理技术的同时体现各专业特色，提高学生的图像处理技术的应用能力，是医学图像处理课程建设、课程改革的重要内容。现就接合经过两轮的课程教学活动，并融合学生的反馈信息，对该课程进行了教学模式的探索，希望有助于教学效果和教学水平的提高。

1 理论教学

1.1 专业素养的培育[1]

建立在数学及信号处理技术基础上的医学图像处理，以计算机算法为工具，并充分考虑解剖学的知识、临床医学的知识，对医学图像的采集、传输中产生的如噪声、失真、退化等现象分析处理，以提高医学图像的质量，并为后续的图像感兴趣区域的选取，病灶区域的分割等临床应用提供依据。但《医学图像处理》课程涉及的内容多、广，其中的算法更是以数学公式的推导为基础。而医学院校的学生普遍缺乏理工科知识，造成学生对理解抽象概念的困难，很易造成畏难情绪。与此同时，学生对通过本课程的学习对知识结构的构建及就业的帮助心存疑虑。缘于此，授课之初，需要进行专业素养教育。

1.1.1 按专业，分内容克服学生的畏难心理

因计算机专业与影像学专业的培养方向，教学内容和侧重点不同，计算机专业专注于各种图像处理算法和编程实现。而影像专业应从繁琐的数学公式的推导中解脱出来，而更注重实际应用，并进一步了深化对图像处理的理解、分析。

1.1.2 课程设置对就业的影响[2]

图像处理是计算机视觉、模式识别，图像理解、分析的基础。熟练掌握各种算法可以为将来从事如指纹、条码、人脸、虹膜识别、车辆和其他与医学图像相关工作提升竞争力。因具有医学知识背景，也可去医疗器械公司或医疗软件开发公司，当然因具备医学知识背景的同时，掌握图像处理的各种算法及实现为应聘到医院的医疗技术部门提供了保障，我校已有此专业学生成功应聘三甲医院的事例。通过这些学生身边鲜活的事例提高学生的自信心，拓宽学生的思路和视野，引导学生找到自己的发展方向和目标，因此可以更有效地利用时间。

1.2 打破了传统的章节式教学方法，探索“串烧”式教学

传统的灌输式教学中，重点内容并突出，讲解中存在片面性，局限性，没有深挖跨学科知识的内在关系。医学图像处理是一个注重实际应用的课程，应根据设置的专业特点设置知识点，并融合基于案例的教学内容，根据其内部逻辑关系“串烧”涉及的相关的知识。

1.2.1 内容选择上的“串烧”

医学图像处理教学的要求是了解医学图像的特点和图像处理的基本概念，掌握医学图像（片）处理的基本原理、技巧，能够利用计算机来完成对各种医学图像的处理，现以我校两专业的两本不同教材为基础，在充分涉列大量的医学图像处理技术、文献的基础上，根据各类知识点间的相关性以及课时要求将课程分为：医学图像的描述表达、图像的运算、图像的增强、图像的变换、形态学处理、图像分割及特征提取等专题。

“串烧”的医学图像处理的内容是完成后，接下来考虑如何在传授知识的过程“串烧”，如在讲授医学影像的运算操作时，如基本的“加”，“减”，“乘”，“除”时，把医学图像中的减景技术及数字减影在血管造影中的应用“串”到讲授内容中；在图像的采集表示时，可以“串”进各种成像设备及其成像原理，可以把数学运算中的差分运算内容串入医学图像的边缘检测算法中。

1.2.2 教学形式上的“串烧”

教学形式上采用了传统教学方式与“串烧”式教学相结合的形式，讲授基本知识时，以传统按授课方式为主，让学生了解对医学图像处理的整个过程。授课内容中选取了学生感兴趣的内容，让学生们图书馆自己查资料，寻根问源，调动学生学习的积极性，下次课时选一二名学生在课堂上对内容进行阐述，教师对学生阐述的内容进行补充[3]。选择了图像表示和图像分割两个知识点让学生在教学过程中的“客串”讲授，通过本环节的实施，充分调动了学生的积极性，激发了学习热情，迸发出许多有趣的想法，可以方便地了解学生对知识的掌握程度与存在的问题，与此同时，结合本课程的特点及影像学专业学生人数较少（08级71人，09级90人）的特点，把课堂教学过程移至计算机机房，可以边讲授边演示准备好的在临床中采集到的X 光、MRI等医学图片， 让学生直接观察对这些图片进行处理和改善的效果，课堂气氛非常活跃，授课效果较好。

1.2.3 充分利用多媒体教学技术，搭建医学图像处理平台[4]。

通过“串烧”方式的实施，使学生通过在课堂上的医学图像处理的演示，了解、掌握了各种医学图像处理方法和其在医学临床中的应用，但众多算法都需要计算机仿编程仿真实现，为缓解由此给学生带来的压力，提高学习效率，搭建了以淋球菌感染图为例的济宁医学院医学图像处理演示平台，学生通过平台的实用，加深了对所学的医学图像处理知识的理解，提高了学生的实际应用能力。

1.2.4 教师的医学知识积累

我校的信息工程学院的教师承担着医学图像处理课程的授课任务，授课教师虽有较高的计算机编程能力，但缺乏医学知识，使在为强调应用的影像专业学生上课时，在如何淡化数学推理，着重临床医学图像处理应用中遇到了很大的压力。特别是在第一轮次的讲授医学图像分割时，面对一个陌生的医学图像，不知道如何选择图像的特征点，纵有丰富的编程思想却无从下手。缘于此，医学图像处的授课教师需自觉地将医学和工程学结合，通过广泛的与医护人员的交流，并积极参加医学相关的知识讲座丰富自己医学方面的知识，我校信息工程学院组织的院内专家、学者的信息大讲堂是一有益的尝试。

2 实践教学[5]

实验教学是教学课程的重要组成部分，通过本环节的实施，不仅加深了对理论的理解，同时也培养了学生的独立思考、创新能力，虽然很多关于图像处理实验指导书，但他们中的大多数并不适用于医学院校的学生，接合医学院校学生的实际对相关的实验内容的选取及验收进行了相应的改革。

2.1 实验方案的实施

2.1.1 实验的准备

根据医学图像处理的要求，选用了工具箱使用方便，计算能力强的MATLAB软件作为实验教学软件，并准备好医学图像（片）的采集。

2.1.2 实验内容的选择

实验内容的选择上，考虑到不同的专业的特点和医学图像处理的内容，选择了医学影像的表达，图像运算，图像增强，图像变换，形态学处理，图像分割，特征提取等内容。根据难易程度分为基本实验、开放型实验和演示实验。让学生不仅学习图像处理的基本知识，并能独立进行实验设计，使学生快乐的获取知识，在实践中提升应用能力。

2.1.3 医工结合，分工协作

依托我校的教学医院中的众多的医疗影像设备，鼓励计算机和影像专业的学生假期期间多去医院参观实习，了解各种医疗设备仪器的功能，工作原理。为开放型实验的实施做好充分准备。

医学院校医学生最大优势是具有一定的医学基础，因此在为学生开设开放型实验时，充分考虑使医工学生相结合，每个开放型实验安排2名影像专业的学生，负责对相关医学图片的认识、理解和提炼。4名计算机专业的学生进行相应的编程实现。

2.1.4 实验的扩展-科学素养的提高

经过《医学图像处理》理论的讲授和实验教学活动的实施，学生具备了运用图像处理的基本理论知识处理具体医学图像的能力，为学生提供机会参与任课教师的研究活动，提高实践能力和创新能力。为学有余力且有兴趣的学生开设了基于任课教师的科研项目的课程设计，主要涉及到了涉及医学图像处理课程建设、动态医学图像处理算法展示又包括下一步医学图像处理的实验平台的搭建。通过学生的积极参与，一方面，加深了对所学专业知识的理解，同时培养学生主动学习的良好习惯，另一方面通过在理论教学、实践教学的“串烧”方式的实施，学生的团队意识得到明显提升。

3 验收考查环节

根据专业设置的特点和课时的安排，为准确反映出学生学习差异性，对传统的考核方式进行适当的调整，加强实施“一加一减一强化”[6]的系统的评估方法。“一减”：根据学科特点和各业课程设置对学生的要求，在不同专业不同试卷的前提下，改传统闭卷考试为开卷考试，在心理上减轻学生对数学公式推导和恐惧，也减少了记忆量，使学生可以更专注于医学图像处理应用、理解，“一加”，以加强学生的积极思维，勇于表达自己的想法的意识。“一强化”，主要指强化了实践环节验收的多样性，根据医工各专业特点，验收的侧重点体现出差异性。具体做法是，对医科生实验结果的验收，强调理解、临床应用、效果分析，而对工科生的实验结果的验收，主要侧重算法的编程实现。如对上图的淋球菌感染图进行分割实验时，以医科生的图像的特征选取的有效性、可行性，实验报告的撰写为主要对像，而工科生则侧重编程实现的效率，当然在后继的课程建设及课题中，工科学生做的课程网页，各种算法的flash动态展示也可成为验收结果，实践结果验证了学生对此考查验收方式给予的肯定。

4 结语

结合我校计算机、影像各专业对图像处理的要求和数字图像处理本身的特点，充分考虑医工学生的差异，对课程教学环节的实施过程进行了探讨，把教学、科研及学生能力结合起来，经过三个年级的教学节实施，学生的综合能力得以提高。与此同时，如何依托医科院校的医学优势，实现医工间“无缝连接”，培养具有医学特色的创新人才，必将需长期的探索研究。

[作者简介]

刘二林（1975.9-），男，济宁医学院，讲师，控制理论与控制工程专业，主要研究方向：图像处理、机器视觉、信息处理。