医学图像处理课程应用型教学的探索与实践

王静 杨鑫 李惠娟

摘 要：医学图像处理是生物医学工程专业的一门核心课程。本文结合独立学院的学生特点、现状和应用型人才的培养定位，结合生物医学工程专业人才培养要求，从教学内容设置、教学方法的拓展以及课程设计环节等方面对医学图像处理课程进行探索与实践。

关键词：医学图像处理;应用型教学;Matlab仿真;四段式教学

《医学图像处理》是生物医学工程专业的重要核心课程之一，在生命科学基础研究、医学诊断和临床治疗等方面均起着重要的作用[1]。该课程旨在培养学生掌握医学图像处理的基本原理和重要的常规算法，并在此基础上掌据图像处理在医学图像中的特殊之处与发展趋势，使学生具备获取、处理和解释医学图像的能力。目前《医学图像处理》的教学主要采用传统的以”教材为中心、教师为中心、教室为中心”的教学模式，这种传统的教学模式并不能完全适应独立学院的学生。本论文根据独立学院的学生特点、现状和应用型人才的培养定位，结合生物医学工程专业人才培养要求，将传统的教学模式改为“以学生为中心”的教学模式，尝试从教学内容设置、教学方法的拓展以及课程设计环节等方面对医学图像处理课程进行探索与实践。

一、医学图像处理课程教学现状分析

《医学图像处理》是一门讲述如何用计算机对医学图像进行分析和处理的课程，课程理论比较抽象，涉及医学影像学、计算机应用技术、信号处理和应用数学等多个领域的知识，这些不同学科之间的交叉、融合，使得理解相关知识和技术变得困难[2]。尤其对于独立学院的学生，虽然前期课程中已学习过Matlab及其应用、信号处理等课程，但其数学基础比较薄弱，在理解卷积算子、频域增强、微分算子边缘检测的算法上就更加困难。目前我校医学图像处理课程还是以传统的授课方式为主，学生往往被动的学，教师怎么教学生就怎么听，学生普遍自主性和参与度不强。此外，互联网以及智能手机的普及，使得学生逻辑思维“碎片化”等特点，这就需要在教学过程结合学生特点因材施教，注重培养学生实际分析问题和解决问题的能力[3]。

二、医学图像处理课程教学设计

（一）仿真软件课堂化

根据应用型人才的培养定位，我们将仿真软件课堂化。由于Matlab工具有可视化以及交互式程序设计的计算环境，而且拥有图像处理工具箱[2]。我们选用Matlab仿真软件作为课堂演示软件。教师每讲完一个图像处理算法，就用Matlab软件进行实现，加强学生对应用抽象算法的理解，并让学生可以客观直接的看到这个算法是如何拿来解决实际医学问题的。如图1，我们在讲完图像增强技术后，给学生演示了一个实际的例子。

（二）四段式教学设计

“激越四段式”教学法最早是中山医教授王庭槐提出，主要包括“教师精讲、个体自习、小组讨论、成果分享”四阶段[4]。我们挑选《医学图像处理》课程中难度适中或拓展性广的章节进行四段式教学。现以第五章《医学图像分类》为例，具体说明“四段式教学”的设计过程。

（1）教师精讲。本章知识点为单谱图像分类原理，具体包括基于灰度和纹理参数的组织分类、基于松弛迭代法的分类;以及多模图像分类原理，具体以核磁共振图像（MR）中的Pd、T1、T2加权像为例讲解多模图像分类方法，如图2。

（2）个体自习。现代化信息化技术的发展以及丰富的图书馆资源，为学生的自主学习提供了便利。学生可以通过中国知网、中国大学慕课、网易公开课及相关图书进行自习，以加深对理论知识的理解和延伸。同时，学生在这个阶段需要完成教师布置的任务：①什么是神经网络？神经网络的分类有哪些？②BP神经网络的算法原理是什么？每层节点数是如何选择的？

（3）小组讨论。在这个阶段将全班学生按每组4～7人进行分组[4]，然后以小组为单位完成一份10道题的小测验（基于个体自习的内容为基础），并随机给出一系列已知输入和输出的数据，让小组同学利用三层BP神经网络，在Matlab软件上编写程序来完成非线性函数的逼近任务。

（4）成果分享。以小组为单位，各组轮流派成员分享自主学习完成的任务以及BP神经网络程序。各小组之间可对展示的内容进行评价、质疑、辩论和探讨。各小组展示完毕后，老师对小测验结果、小组展示内容进行小结、点评，并用设计好的评分表客观评价其学习效果。

（三）研究论文案例式教学设计

在相关章节的教学过程中，选择一篇或是几篇相关度高的科研论文进行阅读和讨论，学生也可以采用文献汇报的方式进行讲解。学生通过对科研论文的精读一方面加深了对课本理论知识的讲解，另一方面使学生通过研究论文案例，能够运用所学内容重現科研论文的结果，得出合理结论，提高学生处理实际医学图像的能力。同时，我们也鼓励学有余力的同学撰写科研论文并发表。比如我们在讲图像配准这一章时，有学生通过查阅图像配准的方法，不仅加深了对书中传统配准方法的理解，还通过对比确定了自己未来要做的毕业设计课题，如图3。

（四）课程设计环节

在课程结束后，给学生两周的时间进行课程设计，围绕课程中学习过的算法对实际的医学图像进行处理，数据来源于我们的实习合作单位中山大学肿瘤防治中心。选题涉及的医学图像，既包括传统的生物医学图像，如超声、CT图像、MRI图像，也包括弥散张量图（DTI）等一些较新的成像技术。课程设计环节也是对学生学习效果考核的一种方式，加入这个环节主要是为了进一步提升学生分析问题、解决问题的能力，真正让学生做到学以致用。课程设计的分数将作为本课程最终成绩的一部份。对于特别优秀的学生，也可以推荐去参加相关的省市竞赛。图4是一个学生做的CT图像轮廓提取。

三、教学效果评价

（一）学生给出的教学评价

我们进行了两年的医学图像处理课程改革，通过学生的教学评价以及意见反馈，仿真软件课堂化、四段式教学、研究性论文案例式教学以及课程设计考核方式很受学生们的欢印，学生留言说仿真软件课堂化让枯燥的算法学习变得更加直观和容易接受;四段式教学激发了学生的自主学习能力，并且通过团队协作，组间激励、促进学生互教互学，实现学生个体的超越;研究性论案例式教学扩宽了他们的眼界，提高了读英文文献的能力，增加了科研的兴趣;课程设计考核充发激发了他们分析问题、解决实际问题的能力，让他们觉得很踏实的感觉。近两年医学图像处理课程的教学评价在94%以上，相比于传统教学提高了2个百分点。

（二）学生实验测试成绩

在近三年的医学图像处理课程教学中，教学团队均采用了一次相同的实验测试题：采用Matlab编程实现了基于互信息的图像配准，采取改进的Powell搜索策略算法，在给定图像4个方向上采用黄金分割法。当基准图像和待配准图像的互信息达到最大时，两幅图像配准的效果最好，同时获得此时图像的变换系数，然后进行空间变换，获得图像融合图，要求学生在规定的时间（120分钟）完成。学生完成后提交系统，不能保存和拷备实验题目及结果。

从上表可以看出，我们实施课程改革两年以来，学生对实际处理问题的能力有很大提升，这正符合我们以培养应用人才为目标的教学需求，这说明我们的改革初见成效。

四、结语

本文针对独立学院的应用型人才培养目标以及生物医学工程专业开设医学图像处理课程存在的问题，提出将仿真软件课堂化、四段式教学设计、研究论文案例式教学以及课程设计考核相结合的教学方法。通过笔者近两年的教学实践以及学生的成绩和评价反馈，表明这些改革措施是有效的，学生自主学习、分析问题、解决问题的能力得到提高。此外，医学图像处理是一门密切联系临床医学知识的课程，我们希望在后期的教学过程中能够加强与医院合作，引入以临床问题为导向的PBL教学法，以期获得更好的教学效果。

参考文献：

[1]郑旭媛，胡春红，肖振国.医学图像处理课程设计教学模式探索[J].科技创新导报，2011（31）：167.

[2]梁佩鹏，李坤成.基于问题的学习（PBL）结合Matlab在医学图像处理中的应用[J].山西师范大学学报（自然科学版），2015，29（02）：35-38.

[3]齐志刚，苏壮志，陈楠，等.以问题为基础的学习结合PACS在医学影像学教学中的应用[J].中华医学教育探索杂志，2012，11（11）：1151-1153.

[4]王庭槐.激越四段式教学法[J].高校医学教学研究（电子版），2017，3（7）：14-16.

基金项目：2018年中山大学新华学院高等教育教学改革项目（2018J025）

作者简介：王静（1985— ），女，汉族，湖北随州人，硕士，副教授，研究方向：医学信号及图像处理。