医学图像处理课程改革探索研究

一、医学图像处理课程内容和背景

医学图像处理技术可对各种医学影像进行加工和处理，是一种辅助临床医生进行诊断的实用技术，受到科研团队重视。由于图像处理理论性强、内容抽象、算法较多，设计的理论方法既包含时域又包含频域，学生要有很好的数学基础才能理解。但由于有限教学时间限制以及理论涉及的知识面广，很难在短时间内将知识讲透彻，因此学生主动性和积极性下降。

二、课程定位存在问题

1.课程内容需明确

《医学图像处理》属于信息类课程，因此需要明确学生的知识结构，对他们所学的数学类、信息类以及计算机类课程有大致的了解。由于医学本科生的培养偏重于应用而非理论研究，因此对本科生的教学应该定位在算法的应用和实践上，着重讲解各种图像算法的应用条件和编程实现，让学生能够采用现有的图像处理算法解决实际问题，对各种数学模型的原理不做太高要求。

2.教学模式需改进

《医学图像处理》理论知识较为复杂，一般是老师采用PPT进行讲解，内容较为枯燥，不够吸引学生。针对图像处理实践性强、可视化程度高等特点，应该利用多媒体结合各种案例为学生进行讲解展示。

3.考核方法不合理

《医学图像处理》的考核方式一般是平时作业加上期末考试的笔试成绩，这样的考核忽略了学生的创新和实践能力，考核方式不全面，影响教学效果。

三、教学模式

医学院校学生所学知识主要关于医学方面，而图像处理涉及的知识点多且散，比如图像的空间域处理（几何变换、灰度变换等）、图像的频率域处理（离散傅里叶变换、频域低通滤波法等）、图像分割、图像配准等，这些要求学生们有较好的数学功底，对于医学本科生而言难度太大，忽略了本科生的知识体系和实际情况，将教学重点放在课程理论内容上面，不注重Visual C++和Matlab等编程平台的使用，从而导致理论与实践脱节。

1.利用多媒体教学，丰富教学效果

图像处理课程是一门理论与实践紧密结合的课程，因此建议利用多媒体教学形式，将图像处理理论课的上课地点由教室改为机房，以方便教师在讲解算法时给学生们做演示。例如讲边缘检测算子时，通过演示Roberts算子、Soble算子和Canny算子对同一幅图像进行边缘提取，可以看出不同算子对图像处理结果的影响，Roberts算子对噪声敏感，Sobel算子对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果好，Canny算子不容易受噪声干扰，能够检测到真正的弱边缘。上述演示过程方便老师说明不同算子的应用场合及其优缺点，可建立学生对边缘检测算子基本概念的直观理解。

2.强化实践教学，注重能力培养

以基于形态学的图像增强方法为例，为使学生对多尺度Top-Hat变换算法完全掌握，结合专业特点，能将该算法运用到医学图像中，可将涉及到该算法的医学图像处理相关论文内容作为实验环节，布置给学生作为课后作业去编程，学生2-4人为一组共同完成，课堂上各小组展示成果。培养了学生编程能力，加深学生对算法的掌握。

3.课程考核改革，激发创新动力

《医学图像处理》课程包含了大量的算法实践，因此教师应该对学生的课堂表现、开放性设计作业、教学内容三方面进行综合考核。课堂表现要求学生课堂上积极与老师互动；其次结合专业特点要求两次综合性研讨设计，学生进行算法编程，并进行小组汇报；根据教学内容设计笔试题目，检验学生的理论知识理解程度。

通过改革考核方式，避免了学生死记硬背，激发了学生的创新动力，并且能够做到理论联系实际，对知识能够理解透彻。

四、结论

《医学图像处理》应用广泛，实用性很强，在今后的教学实践中，仍要不断改进教学方法，提升教学效果。

文章来源：《汽车实用技术》 网址: http://www.qcsyjs.cn/qikandaodu/2021/0223/758.html