發(fā)布時(shí)間：2022-04-08 03:44:27
序言：寫(xiě)作是分享個(gè)人見(jiàn)解和探索未知領(lǐng)域的橋梁，我們?yōu)槟x了1篇的醫(yī)學(xué)圖像處理論文樣本，期待這些樣本能夠?yàn)槟峁┴S富的參考和啟發(fā)，請(qǐng)盡情閱讀。
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(chǔ)、圖像傳輸及其圖像的復(fù)原再現(xiàn)的過(guò)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(chǔ)、圖像傳輸及其圖像的復(fù)原再現(xiàn)的過(guò)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(guò)國(guó)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(dòng)態(tài)解析及其多點(diǎn)交互，完成了病理圖像的無(wú)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(wú)疑是中國(guó)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(guò)圖像、數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)信號(hào)、符號(hào)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(guó)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(huì)議系統(tǒng))的區(qū)別和聯(lián)系視頻會(huì)議系統(tǒng)技術(shù)和高清視頻會(huì)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(dòng)數(shù)字病理切片掃描儀的運(yùn)用。
三、全自動(dòng)數(shù)字病理切片掃描儀的應(yīng)用
（一）全自動(dòng)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(huì)議系統(tǒng)技術(shù)和高清視頻會(huì)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(dòng)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(wú)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(dòng)，一張一張的通過(guò)面掃描自動(dòng)采集放大后的圖像，這種信號(hào)是計(jì)算機(jī)能夠識(shí)別處理的數(shù)字信號(hào)，較以前的線掃描有了很大的提高，然后通過(guò)儲(chǔ)存自動(dòng)縫合拼結(jié)成一張信息完整的數(shù)字病理圖片通過(guò)光纖發(fā)到服務(wù)器上或者其他計(jì)算機(jī)中，通過(guò)圖象處理軟件可以對(duì)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(guò)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(lái)說(shuō)，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(guó)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(guò)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?gòu)堄脕?lái)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(lái)了觀念性的技術(shù)變革。
（二）全自動(dòng)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(huì)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(guò)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(huì)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(duì)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(huì)及其科技部國(guó)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(chǔ)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(guó)未來(lái)學(xué)家阿爾文托夫功多年以前曾經(jīng)預(yù)言：“未來(lái)醫(yī)療活動(dòng)中，醫(yī)生將面對(duì)計(jì)算機(jī)，根據(jù)屏幕顯示的從遠(yuǎn)方傳來(lái)的病人的各種信息對(duì)病人進(jìn)行診斷和治療，”這種局面己經(jīng)到來(lái)。
［摘要］目的： 探討“專題式”教學(xué)在醫(yī)學(xué)圖像處理課程中的應(yīng)用。方法∶ 對(duì)本教研室承擔(dān)的《醫(yī)學(xué)圖像處理》課程進(jìn)行授課方法改革，形成科學(xué)的培養(yǎng)方案，并對(duì)教師授課情況進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)效果根據(jù)“形成式”考核方案，進(jìn)行科學(xué)評(píng)價(jià)。結(jié)果∶ 通過(guò)對(duì)教師授課及學(xué)生考核評(píng)價(jià)改革后，極大的激發(fā)了學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性，同時(shí)形成了科學(xué)的培養(yǎng)計(jì)劃，學(xué)生反映良好，教師的授課滿意度達(dá)到98%以上，學(xué)生學(xué)習(xí)效果較往屆有明顯提高，成績(jī)優(yōu)秀率在89%以上，同時(shí)學(xué)生真正接觸到臨床醫(yī)學(xué)圖像后處理環(huán)節(jié)。結(jié)論∶ “專題式”教學(xué)模式下不僅提高了授課的靈活程度，更有利于培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)能力，較好地體現(xiàn)了醫(yī)學(xué)圖像處理課程的教學(xué)目標(biāo)和教學(xué)要求。
關(guān)鍵詞 : 醫(yī)學(xué)圖像處理； 專題式教學(xué)； 評(píng)價(jià)
“專題式”教學(xué)模式目前已經(jīng)廣泛的應(yīng)用于大學(xué)課堂教學(xué)中，這種教學(xué)模式主要指的是教師選取并緊緊圍繞教學(xué)目標(biāo)，以學(xué)科體系和課程教學(xué)大綱指導(dǎo)內(nèi)容，把各知識(shí)點(diǎn)按教學(xué)任務(wù)分解為多個(gè)教學(xué)專題, 以專題的模式取代傳統(tǒng)教材授課順序，并輔以相應(yīng)的教學(xué)方法和手段，通過(guò)對(duì)各專題的講解，使學(xué)生掌握每個(gè)專題內(nèi)容，從而完成教學(xué)任務(wù)[1]。本文主要探討專題式教學(xué)模式在我院醫(yī)學(xué)圖像處理課程中的應(yīng)用。
1數(shù)字圖像處理專題教學(xué)模式的目標(biāo)
“專題式”教學(xué)模式以學(xué)科體系和課程的教學(xué)大綱為指導(dǎo)，不受時(shí)間、地點(diǎn)和教材章節(jié)的限制。[2-3]醫(yī)學(xué)圖像處理專題教學(xué)模式，既要體現(xiàn)專題式教學(xué)的優(yōu)點(diǎn)，即教學(xué)重點(diǎn)突出、信息量大、針對(duì)性強(qiáng),講述內(nèi)容深刻，在授課過(guò)程中教師可以根據(jù)教學(xué)大綱的基本要求, 結(jié)合本學(xué)科研究的熱點(diǎn)和重要成果，科學(xué)合理設(shè)置課堂授課內(nèi)容，通過(guò)對(duì)各個(gè)相對(duì)獨(dú)立內(nèi)容進(jìn)行深入探討和學(xué)習(xí)，增強(qiáng)醫(yī)學(xué)圖像處理課的針對(duì)性和實(shí)效性，同時(shí)要求緊密結(jié)合計(jì)算機(jī)軟件設(shè)計(jì)基礎(chǔ)，充分調(diào)動(dòng)學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性，培養(yǎng)學(xué)生利用該技術(shù)進(jìn)行大膽創(chuàng)新應(yīng)用的能力，同時(shí)結(jié)合醫(yī)院大影像科工作實(shí)際，了解最新圖像后處理工作技術(shù)，并對(duì)各技術(shù)以專題的形式向同學(xué)們介紹。
2 “專題式”教學(xué)模式的前提要求
在“專題式”教學(xué)實(shí)施之前，首先要求教師轉(zhuǎn)變教育思想、更新教育觀念，并且要求滲透于教學(xué)工作的各個(gè)方面，貫穿于教學(xué)改革的全過(guò)程。隨著臨床醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的飛速發(fā)展，在容積掃描數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，可以實(shí)現(xiàn)多種成像方式，所以要求教師能夠認(rèn)識(shí)到臨床醫(yī)學(xué)圖像后處理工作的重要性，改革教育思路及觀念，同時(shí)還要學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)知識(shí), 學(xué)習(xí)由計(jì)算機(jī)學(xué)和醫(yī)學(xué)交叉所形成新學(xué)科，同時(shí)密切聯(lián)系醫(yī)學(xué)影像專業(yè)的教學(xué)目標(biāo)和要求，掌握醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)的新思路、新技術(shù)和新方法在臨床工作中的應(yīng)用, 拓寬知識(shí)面,了解前沿動(dòng)態(tài)[4]。
3專題式教學(xué)模式的實(shí)施內(nèi)容
3.1 教學(xué)實(shí)施專題化
充分利用我院網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)室的教學(xué)資源，完成教學(xué)分組，3-5人一小組。將醫(yī)學(xué)圖像處理課程內(nèi)容分為若干教學(xué)研討單元，在每個(gè)教學(xué)專題授課前，教師講解本專題的基礎(chǔ)知識(shí)和原理并簡(jiǎn)單介紹各種圖像處理算法實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，同時(shí)要求每個(gè)有各自的學(xué)習(xí)及研討任務(wù)，再次上課時(shí)，各組分別將負(fù)責(zé)的專題范圍及應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行匯集和整理，并對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行闡述, 其他組員進(jìn)行補(bǔ)充說(shuō)明，外組同學(xué)可以提問(wèn)題[5]，由小組負(fù)責(zé)人進(jìn)行解答，教師給予完善。
3.2 充分利用網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源，加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)訓(xùn)
教師在某些專題提供專題分組討論后，需要在計(jì)算機(jī)上強(qiáng)化處理，通過(guò)選用 MATLAB軟件作為實(shí)驗(yàn)教學(xué)軟件，針對(duì)專題特點(diǎn)設(shè)置相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)，例如，教師事先準(zhǔn)備好在臨床中采集的X線（包括CR、DR）、CT、MRI等圖像，讓學(xué)生直接對(duì)這些圖像進(jìn)行處理和改善，從而達(dá)到預(yù)期的視覺(jué)效果。再有，采集256CT容積重建掃描數(shù)據(jù)，讓各小組在各角度，各斷層對(duì)影像進(jìn)行三維及各斷層重建實(shí)訓(xùn)，培養(yǎng)學(xué)生實(shí)踐動(dòng)手能力。
3.3 增強(qiáng)“專題式”教學(xué)的評(píng)價(jià)效果
醫(yī)學(xué)圖像處理課教學(xué)效果要在教師和學(xué)生之間雙向進(jìn)行效果評(píng)價(jià)，要看學(xué)生是否能夠真正掌握理論學(xué)習(xí)效果。充分根據(jù)醫(yī)學(xué)圖像處理的課程特點(diǎn)，采用多向性、多角度評(píng)價(jià)手段，增加師生之間的雙向評(píng)價(jià)，教師評(píng)價(jià)學(xué)生，學(xué)生也評(píng)價(jià)教師，教研室之間還進(jìn)行互評(píng)，同時(shí)邀請(qǐng)?jiān)簝?nèi)教學(xué)督導(dǎo)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行督導(dǎo)打分，最后根據(jù)學(xué)生評(píng)價(jià)、教研室教師評(píng)價(jià)、院內(nèi)督導(dǎo)評(píng)價(jià)情況，最終確定教師的教學(xué)方法的可行性，并對(duì)各專題設(shè)置進(jìn)行討論，形成圍繞教學(xué)大綱的專題設(shè)置，同時(shí)激勵(lì)教師不斷進(jìn)行教學(xué)研究，用更新、更好的方法提高教學(xué)效果[6]。
傳統(tǒng)的學(xué)生考核評(píng)價(jià)模式，效果單一，不能體現(xiàn)多元化的評(píng)價(jià)效果，針對(duì)專題式教學(xué)模式，我們主要運(yùn)用自主式命題，并根據(jù)“形成式”考核方案，科學(xué)設(shè)置考核方案，其中筆試成績(jī)占50%，實(shí)驗(yàn)報(bào)告成績(jī)占20%，增設(shè)實(shí)驗(yàn)操作考核，根據(jù)各組間的操作情況進(jìn)行綜合評(píng)分，同時(shí)注重平時(shí)考核，根據(jù)學(xué)生搜集資料、課堂發(fā)言和作業(yè)的完成情況綜合進(jìn)行評(píng)價(jià)給分。
通過(guò)對(duì)教師授課及學(xué)生考核評(píng)價(jià)改革后，極大的激發(fā)了學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性，同時(shí)形成了科學(xué)的培養(yǎng)計(jì)劃，學(xué)生反映良好，教師的授課滿意度達(dá)到98%以上，學(xué)生學(xué)習(xí)效果較往屆有明顯提高，成績(jī)優(yōu)秀率在89%以上，同時(shí)學(xué)生真正接觸到臨床醫(yī)學(xué)圖像后處理環(huán)節(jié)，有利于提高學(xué)生的專業(yè)學(xué)習(xí)效果?！皩ｎ}式”教學(xué)模式下不僅提高了授課的靈活程度，更有利于培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)能力，較好地體現(xiàn)了醫(yī)學(xué)圖像處理課程的教學(xué)目標(biāo)和教學(xué)要求。
摘要：介紹了圖像處理技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展，闡釋了圖像分割、圖像融合和圖像重建技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展。提出了圖像處理技術(shù)發(fā)展所面臨的相關(guān)問(wèn)題及其發(fā)展方向。
關(guān)鍵詞：圖像處理技術(shù) 圖像分割 圖像融合 圖像重建
圖像處理技術(shù)是20世紀(jì)60年展起來(lái)的一門(mén)新興學(xué)科。近幾十年來(lái)，由于大規(guī)模集成電路和計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展，離散數(shù)學(xué)理論的創(chuàng)立和完善，以及軍事、醫(yī)學(xué)和工業(yè)等方面需求的不斷增長(zhǎng)，圖像處理的理論和方法的更加完善，已經(jīng)在宇宙探測(cè)、遙感、生物醫(yī)學(xué)、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、軍事、公安、辦公自動(dòng)化、視頻和多媒體系統(tǒng)等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，成為計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息科學(xué)、生物學(xué)、醫(yī)學(xué)等學(xué)科研究的熱點(diǎn)。
圖像處理在醫(yī)學(xué)界的應(yīng)用非常廣泛，無(wú)論是病理研究還是臨床診斷都大量采用圖像處理技術(shù)。它因直觀、無(wú)創(chuàng)傷、方便安全等優(yōu)點(diǎn)而受到人們青睞。圖像處理首先應(yīng)用于細(xì)胞分類、染色體分類和放射圖像分析等，20世紀(jì)70年代圖像處理在醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用有了重大突破，1972年X射線斷層掃描CT得到實(shí)用：1977年白血球自動(dòng)分類儀問(wèn)世：1980實(shí)現(xiàn)了CT的立體重建。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，現(xiàn)代醫(yī)學(xué)已越來(lái)越離不開(kāi)醫(yī)學(xué)圖像的信息處理，醫(yī)學(xué)圖像在臨床診斷、教學(xué)科研等方面有重要的作用。目前的醫(yī)學(xué)圖像主要包括CT(計(jì)算機(jī)斷層掃描)圖像、MRI(核磁共振)圖像、B超掃描圖像、數(shù)字X光機(jī)圖像、X射線透視圖像、各種電子內(nèi)窺鏡圖像、顯微鏡下病理切片圖像等。但由于醫(yī)學(xué)成像設(shè)備的成像機(jī)理、獲取條件和顯示設(shè)備等因素的限制，使得人眼對(duì)某些圖像很難直接做出準(zhǔn)確的判斷。計(jì)算機(jī)技術(shù)的應(yīng)用可以改變這種狀況，通過(guò)圖像變換和增強(qiáng)技術(shù)來(lái)改善圖像的清晰度，突出重點(diǎn)內(nèi)容，抑制次要內(nèi)容，來(lái)適應(yīng)人眼的觀察和機(jī)器的自動(dòng)分析，這無(wú)疑大大提高了醫(yī)生臨床診斷的準(zhǔn)確性和正確性。
一、圖像處理技術(shù)及其在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用
(一)圖像分割
圖像分割就是把圖像中具有特殊涵義的不同區(qū)域分開(kāi)來(lái)，這些區(qū)域使互不相交的每一個(gè)區(qū)域都滿足特定區(qū)域的一致性。它是圖像處理與圖像分析中的一個(gè)經(jīng)典問(wèn)題。比如基于三維可視化系統(tǒng)結(jié)合fast marching算法和watershed變換的醫(yī)學(xué)圖像分割方法，能得到快速、準(zhǔn)確的分割結(jié)果。圖像分割同時(shí)又是進(jìn)行三維重建的基礎(chǔ)，分割的效果直接影響到三維重建后模型的精確性，分割可以幫助醫(yī)生將感興趣的物體(病變組織等)提取出來(lái)，幫助醫(yī)生能夠?qū)Σ∽兘M織進(jìn)行定性及定量的分析，進(jìn)而提高醫(yī)生診斷的準(zhǔn)確性和科學(xué)性。由于解決和分割有關(guān)的基本問(wèn)題是特定領(lǐng)域中圖像分析實(shí)用化的關(guān)鍵一步，因此，將各種方法融合在一起并使用知識(shí)來(lái)提高處理的可靠性和有效性是圖像分割的研究熱點(diǎn)。
(二)圖像融合
圖像融合的主要目的是通過(guò)對(duì)多幅圖像間的冗余數(shù)據(jù)的處理來(lái)提高圖像的可讀性。對(duì)多幅圖像問(wèn)的互補(bǔ)信息的處理來(lái)提高圖像的清晰度。利用可視化軟件對(duì)多種模態(tài)的圖像進(jìn)行圖像融合，可以準(zhǔn)確地確定病變體的空間位置、大小、幾何形狀和它與周圍生物組織之間的空間關(guān)系，從而及時(shí)高效地診斷疾病。目前的圖像融合技術(shù)可以分為兩類：一類是以圖像像素為基礎(chǔ)的融合方法：另一類是以圖像特征為基礎(chǔ)的融合方法。以圖像特征為基礎(chǔ)的融合方法原理上不夠直觀且算法復(fù)雜，但是實(shí)現(xiàn)效果較好。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、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(lái)越受到重視。
(三)圖像重建
圖像重建是從數(shù)據(jù)到圖像的處理，即輸入的是某種數(shù)據(jù)，而經(jīng)過(guò)處理后得到的結(jié)果也是圖像。CT是圖像重建處理的典型應(yīng)用實(shí)例。目前，圖像重建與計(jì)算機(jī)圖形學(xué)相結(jié)合，把多個(gè)二維圖像合成為三維圖像，并加以光照模型和各種渲染技術(shù)，能生成各種具有強(qiáng)烈真實(shí)感的圖像。
二、圖像處理技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域未來(lái)發(fā)展方向
當(dāng)前，醫(yī)學(xué)圖像處理面臨的主要任務(wù)是研究新的處理方法，構(gòu)造新的處理系統(tǒng)。未來(lái)發(fā)展方向大致可歸納為以下幾點(diǎn)：
(一)圖像處理技術(shù)的發(fā)展將圍繞研制高清晰度醫(yī)學(xué)顯示設(shè)備、更先進(jìn)的醫(yī)學(xué)成像設(shè)備，向著高速、高分辨率、立體化、多媒體化、智能化和標(biāo)準(zhǔn)化方向發(fā)展。
(二)圖像、圖形相結(jié)合，朝著三維成像或多維成像的方向發(fā)展。
(三)新理論與新算法研究。在圖像處理領(lǐng)域近年來(lái)引入了一些新的理論并提出了一些新的算法，如小波分析(Wavelet)、分形幾何(Fraclall、形態(tài)學(xué)(Morphology)、遺傳算法(Genetic A190rithms，GA)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Net- works)等。這些理論及建立在其上的算法，將會(huì)成為今后圖像處理理論與技術(shù)的研究熱點(diǎn)。
圖像處理技術(shù)經(jīng)過(guò)初創(chuàng)期、發(fā)展期、普及期及廣泛應(yīng)用幾個(gè)階段，如今已是醫(yī)學(xué)人士競(jìng)相研究并在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的一門(mén)科學(xué)。隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步以及醫(yī)學(xué)界需求的不斷增長(zhǎng)，圖像處理科學(xué)無(wú)論是在理論上還是實(shí)踐上，將會(huì)取得更大的發(fā)展。
【摘 要】針對(duì)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(guò)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(duì)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(jiàn)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(shuō)，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(jí)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(lái)代替原來(lái)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(duì)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(duì)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(wú)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(duì)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。
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(shì)是實(shí)現(xiàn)圖像的實(shí)時(shí)自動(dòng)拼接。本文探討了基于實(shí)時(shí)自動(dòng)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(dòng)
1引言
近年來(lái)，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(guò)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(shí)別、醫(yī)學(xué)圖像分析及無(wú)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(guó)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(guó)內(nèi)的嚴(yán)壯志課題組提出基于特征檢測(cè)、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(duì)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(duì)這些圖像進(jìn)行觀察分析，根據(jù)自身醫(yī)學(xué)知識(shí)與醫(yī)療經(jīng)驗(yàn)來(lái)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(guò)圖像變換、圖像配準(zhǔn)、圖像融合等方法，自動(dòng)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(dòng)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?jī)?nèi)容及關(guān)鍵技術(shù)
2.1主要研究?jī)?nèi)容
本系統(tǒng)的研究是通過(guò)研發(fā)基于實(shí)時(shí)自動(dòng)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(dòng)分析處理，從而對(duì)醫(yī)生的診斷、治療起到輔助作用。
本系統(tǒng)的主要研究?jī)?nèi)容有基于CMOS的圖像采集、實(shí)時(shí)自動(dòng)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(jiàn)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(dòng)對(duì)焦、自動(dòng)識(shí)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(dòng)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(dòng)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(dòng)跟蹤圖像中的感興趣區(qū)域并做出標(biāo)識(shí)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(duì)采集的多幀醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)自動(dòng)拼接，提供寬角度全景圖像。同時(shí)，能夠自動(dòng)跟蹤圖像中的感興趣區(qū)域并做出標(biāo)識(shí)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傳感器為核心做成獨(dú)立硬件模塊，通過(guò)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(chǎng)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(dòng)圖像拼接技術(shù)研究
圖像拼接的核心技術(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(guò)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)?；诨叶戎档膱D像配準(zhǔn)方法實(shí)現(xiàn)方便，計(jì)算量小，但該方法對(duì)圖像間的細(xì)微差別較敏感，抗干擾能力不強(qiáng)。基于變換域的圖像配準(zhǔn)可以緩解這個(gè)問(wèn)題，且算法簡(jiǎn)潔，利于硬件的實(shí)現(xiàn)。不過(guò)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(guò)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(dòng)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(duì)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(dòng)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(dòng)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(guò)圖像處理的方法，自動(dòng)拼接為大視野的清晰圖像，為醫(yī)生的診斷提供參考。
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(kāi)研究，通過(guò)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(dòng)性，提高了學(xué)生的動(dòng)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(duì)于提高學(xué)生解決實(shí)際問(wèn)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(shí)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(zhǎng)，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(mén)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(lái)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(shì)，培養(yǎng)學(xué)生解決該方面實(shí)際問(wèn)題的能力。本文通過(guò)對(duì)醫(yī)學(xué)圖像處理實(shí)驗(yàn)課程進(jìn)行改革研究，通過(guò)實(shí)踐動(dòng)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(guò)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(dòng)參與意識(shí)。學(xué)生對(duì)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容產(chǎn)生了好奇，就會(huì)積極主動(dòng)地查找相關(guān)資料，與老師和同學(xué)討論。實(shí)驗(yàn)過(guò)程嘗試多種教學(xué)方法，增強(qiáng)學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)力，培養(yǎng)學(xué)生對(duì)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(wèn)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(tái)，使學(xué)生能夠編程實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)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(dòng)手能力，使學(xué)生能更快、更好掌握?qǐng)D像處理和圖像分析的基本理論和分析方法。對(duì)于醫(yī)學(xué)圖像處理這門(mén)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(lè)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(lái)改善圖像的質(zhì)量，一幅視覺(jué)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(duì)比度，提高圖像的視覺(jué)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(xiě)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(duì)直方圖均衡化圖像增強(qiáng)方法產(chǎn)生興趣。
二、通過(guò)開(kāi)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(kāi)展研究性教學(xué)，培養(yǎng)學(xué)生在教學(xué)中的主動(dòng)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)踐能力為核心的一種教學(xué)活動(dòng)方式，可以提高學(xué)生的觀察、操作、研究的能力且開(kāi)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(wèn)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(wèn)題的方案，激發(fā)學(xué)生自主學(xué)習(xí)和探究的動(dòng)機(jī)，鼓勵(lì)學(xué)生自己編程調(diào)試實(shí)現(xiàn)，學(xué)生開(kāi)動(dòng)腦筋，親自動(dòng)手，開(kāi)發(fā)了學(xué)生的創(chuàng)造力并使其對(duì)該學(xué)科產(chǎn)生興趣。最后，實(shí)驗(yàn)總結(jié)和評(píng)價(jià)。實(shí)驗(yàn)結(jié)束，有針對(duì)性地找出典型實(shí)驗(yàn)，對(duì)于最優(yōu)解決方案和尚有不足的解決方案，分別對(duì)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(píng)價(jià)。以醫(yī)學(xué)圖像處理的直方圖知識(shí)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(shí)直方圖在圖像處理中的基本概念，接下來(lái)需要學(xué)生對(duì)教材的知識(shí)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(lái)判斷自己編寫(xiě)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(píng)價(jià)并對(duì)本實(shí)驗(yàn)進(jìn)行統(tǒng)一演示，對(duì)共性問(wèn)題統(tǒng)一解決，對(duì)個(gè)別問(wèn)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(guò)實(shí)驗(yàn)室教學(xué)，解決一些圖像處理問(wèn)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(shí)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(shí)解決實(shí)際問(wèn)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(kāi)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(guò)實(shí)訓(xùn)基地教學(xué)，開(kāi)展拓展性探究學(xué)習(xí)
通過(guò)醫(yī)學(xué)院附屬醫(yī)院實(shí)訓(xùn)基地教學(xué)，了解社會(huì)對(duì)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(kāi)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(duì)算法改進(jìn)或提出新的解決算法，加強(qiáng)學(xué)生的動(dòng)手能力。加強(qiáng)科研訓(xùn)練，培養(yǎng)創(chuàng)新實(shí)踐意識(shí)，重視實(shí)際研究性問(wèn)題實(shí)驗(yàn)，有針對(duì)性地提出研究性問(wèn)題，讓學(xué)生利用所學(xué)知識(shí)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(wèn)題，讓學(xué)生利用圖像分割的方法去解決，提高學(xué)生開(kāi)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(wèn)題、分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力，培養(yǎng)其創(chuàng)新實(shí)踐意識(shí)，從而提高學(xué)生開(kāi)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(duì)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(duì)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(jiǎn)要闡述了如何利用實(shí)際的案例來(lái)激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和培養(yǎng)創(chuàng)新動(dòng)機(jī)。通過(guò)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(dòng)手能力同時(shí)可以加深學(xué)生對(duì)實(shí)際問(wèn)題的理解，加強(qiáng)了學(xué)生對(duì)知識(shí)綜合運(yùn)用和創(chuàng)新研究的能力。
【摘要】：本文以下內(nèi)容將對(duì)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(guò)探測(cè)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(lái)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(cè)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(tái)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(jiàn)對(duì)其研究具有非常重要的意義。本文以下內(nèi)容將對(duì)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(tái)、輔診臺(tái)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)的核心，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(guò)影像信息管理子系統(tǒng)來(lái)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(kù)，它封裝了對(duì)這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)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(duì)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(guò)監(jiān)聽(tīng)網(wǎng)絡(luò)上的DICOM服務(wù)請(qǐng)求，核實(shí)后接受該請(qǐng)求，并響應(yīng)其檢索、存儲(chǔ)以及獲取圖像的請(qǐng)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(kù)服務(wù)器總的來(lái)說(shuō)有兩種狀態(tài)：監(jiān)聽(tīng)狀態(tài)和數(shù)據(jù)維護(hù)狀態(tài)，在監(jiān)聽(tīng)狀態(tài)下，它能夠接受來(lái)自采集端和處理端得請(qǐng)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(lái)自客戶端的請(qǐng)求。因此，系統(tǒng)的總體框架是啟動(dòng)服務(wù)器后就立即進(jìn)入監(jiān)聽(tīng)狀態(tài)，只有在維護(hù)人員登錄以后，才啟動(dòng)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(kù)服務(wù)器功能，它在后臺(tái)充當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)維護(hù)功能，可以對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)服務(wù)器，其啟動(dòng)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(kù)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(kù)服務(wù)器啟動(dòng)后，系統(tǒng)就進(jìn)入監(jiān)聽(tīng)狀態(tài)，可以處理客戶端的請(qǐng)求。服務(wù)器在監(jiān)聽(tīng)狀態(tài)下，可以接受到網(wǎng)絡(luò)上的連接請(qǐng)求，只有在檢驗(yàn)用戶名和密碼后才接受查詢和添加請(qǐng)求，這樣大大提高了系統(tǒng)的安全性?？蛻舳撕头?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(lái)工作的。所有的這些操作都是在后臺(tái)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(guò)查看日志來(lái)了解歷史操作。第二，數(shù)據(jù)庫(kù)維護(hù)功能。作為一個(gè)完善的數(shù)據(jù)庫(kù)模塊，必須提供一個(gè)安全可靠的數(shù)據(jù)庫(kù)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(wèn)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(duì)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(shù)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(guò)中間的命令按鈕，也可以通過(guò)菜單，甚至可以直接將圖像文件從左邊拖到右邊。對(duì)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(dòng)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(duì)于超級(jí)用戶，他可以授權(quán)他人訪問(wèn)數(shù)據(jù)，設(shè)置其訪問(wèn)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(duì)于一些重要的系統(tǒng)參數(shù)，也只有超級(jí)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(dòng)化程度高，能夠大大降低醫(yī)生的勞動(dòng)強(qiáng)度，相信，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，其必將越來(lái)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。在簡(jiǎn)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(shí)點(diǎn)；調(diào)動(dòng)學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性；培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)踐動(dòng)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(mén)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(kāi)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(hào)處理等多個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)，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(shí)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(shuō)來(lái)，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(mén)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(lái)國(guó)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(dòng)的、實(shí)踐的、課程之間有機(jī)聯(lián)系的方式來(lái)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(píng)測(cè)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(shū)授課，形式單調(diào)，內(nèi)容枯燥，課堂時(shí)間無(wú)法有效利用，知識(shí)容量?。?
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(dòng)的空間和可能。
筆者強(qiáng)調(diào)打造“多媒體+板書(shū)”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(guò)利用圖像、聲音和動(dòng)畫(huà)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(dòng)的感性認(rèn)識(shí)；
另一方面，將板書(shū)穿插于多媒體教學(xué)中，對(duì)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(duì)重要知識(shí)點(diǎn)的系統(tǒng)把握，有效避免知識(shí)講授過(guò)程中的“碎片化”現(xiàn)象。
2.2 引導(dǎo)學(xué)生整體把握知識(shí)點(diǎn)
在教學(xué)過(guò)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(shí)點(diǎn)、學(xué)習(xí)難點(diǎn)以及學(xué)習(xí)技巧，對(duì)于落實(shí)課程的知識(shí)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(wèn)題，以什么樣的方法和步驟來(lái)解決問(wèn)題，所介紹方法對(duì)于解決問(wèn)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(huì)反復(fù)強(qiáng)調(diào)，從而不斷加強(qiáng)學(xué)生對(duì)有關(guān)內(nèi)容學(xué)習(xí)目的性的認(rèn)識(shí)，開(kāi)展針對(duì)性的學(xué)習(xí)。
2.3 調(diào)動(dòng)學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性
德國(guó)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(dòng)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(dòng)機(jī)對(duì)于學(xué)習(xí)效果有不同的影響。學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)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(wèn)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(guò)圖書(shū)館以及網(wǎng)絡(luò)等資源，查閱資料，系統(tǒng)分析，形成讀書(shū)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(dòng)式、討論式、研究性等教學(xué)方法，能夠充分調(diào)動(dòng)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(guò)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(dòng)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(dòng)手能力
本課程是一門(mén)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(kāi)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(guò)計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)這些算法，能夠?qū)⑺鶎W(xué)知識(shí)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(duì)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(shì)，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(shí)和一定基礎(chǔ)的醫(yī)學(xué)專業(yè)知識(shí)，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(shí)背景相對(duì)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(duì)從方法論和認(rèn)識(shí)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(lái)的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，在簡(jiǎn)要介紹CDIO教學(xué)模式的基礎(chǔ)上，針對(duì)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(kāi)展一些有益的探索。
摘 要 雙語(yǔ)教學(xué)是一種新的培養(yǎng)人才的教育模式，通過(guò)在醫(yī)學(xué)圖像處理課程教學(xué)中應(yīng)用雙語(yǔ)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(yǔ)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(wèn)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(yǔ)教學(xué)；教材
雙語(yǔ)教學(xué)是指除漢語(yǔ)外，用一門(mén)外語(yǔ)作為課堂主要用語(yǔ)進(jìn)行學(xué)科的教學(xué)。作為一門(mén)國(guó)際化的語(yǔ)言，英語(yǔ)的重要性越來(lái)越被人了解。在高校中開(kāi)展專業(yè)課的雙語(yǔ)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(guó)際接軌的步伐。同時(shí)雙語(yǔ)教學(xué)課堂可以為教師提供一個(gè)提高自身英語(yǔ)綜合運(yùn)用能力的訓(xùn)練機(jī)會(huì)，提高教師進(jìn)行科學(xué)研究和國(guó)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(kāi)設(shè)的專業(yè)課程之一。近年來(lái)，河南科技大學(xué)醫(yī)學(xué)技術(shù)與工程學(xué)院在開(kāi)展多媒體教學(xué)的基礎(chǔ)上，大膽嘗試雙語(yǔ)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(yǔ)教學(xué)過(guò)程中發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題，并提出幾項(xiàng)改進(jìn)措施。
1 雙語(yǔ)教學(xué)中存在的問(wèn)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(yǔ)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(shí)。本書(shū)已被全世界500多所大學(xué)和研究所使用，是國(guó)際知名高校的經(jīng)典教材。
對(duì)于擔(dān)任本門(mén)課程的教師來(lái)說(shuō)，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(lái)準(zhǔn)備好的中文課件轉(zhuǎn)換為英文課件，并把原來(lái)已經(jīng)講熟練的課堂內(nèi)容用英語(yǔ)講授給學(xué)生。其中存在的問(wèn)題有：1）教師之間對(duì)雙語(yǔ)教學(xué)的認(rèn)識(shí)有偏差，一部分教師認(rèn)為雙語(yǔ)教學(xué)應(yīng)該完全用英語(yǔ)授課，而其他大多數(shù)教師認(rèn)為既然是雙語(yǔ)，那么可以用兩種語(yǔ)言交叉授課，以學(xué)生理解為最終目的；2）教師的英語(yǔ)口語(yǔ)水平不夠高，畢竟不是英語(yǔ)專業(yè)出身，平時(shí)用到口語(yǔ)的機(jī)會(huì)也不是很多，所以教師都對(duì)自己的口語(yǔ)不是百分百自信。
1.2 從學(xué)生角度
雙語(yǔ)教學(xué)對(duì)學(xué)生的基礎(chǔ)英語(yǔ)應(yīng)用能力，尤其是聽(tīng)說(shuō)能力要求較高。學(xué)生在課堂上本來(lái)就需要經(jīng)過(guò)思考才能完全理解教師講的內(nèi)容，現(xiàn)在還要在聽(tīng)懂英語(yǔ)的基礎(chǔ)上進(jìn)行思考和繼續(xù)聽(tīng)課，這對(duì)學(xué)生尤其是英語(yǔ)基礎(chǔ)不是太好的學(xué)生來(lái)說(shuō)是比較困難的。雖然大部分學(xué)生已經(jīng)通過(guò)大學(xué)英語(yǔ)四級(jí)考試，甚至有部分學(xué)生已經(jīng)通過(guò)大學(xué)英語(yǔ)六級(jí)考試，但他們的英語(yǔ)實(shí)際聽(tīng)說(shuō)能力相對(duì)于應(yīng)試能力卻較為薄弱，仍然有可能聽(tīng)不懂教師的講解，因此聽(tīng)說(shuō)能力成為他們用英語(yǔ)進(jìn)行學(xué)習(xí)和交流的主要問(wèn)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(zhǎng)單詞較多，這也給學(xué)生的課堂聽(tīng)講帶來(lái)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(yǔ)授課，那么在考核時(shí)同樣需要考慮到兩種語(yǔ)言的問(wèn)題。如果用全英文出試卷，恐怕會(huì)出現(xiàn)學(xué)生連題都看不懂的情況；如果用中文試卷，又無(wú)法體現(xiàn)雙語(yǔ)教學(xué)的優(yōu)勢(shì)，難以考核教學(xué)的效果。
2 相應(yīng)的改進(jìn)措施
針對(duì)在雙語(yǔ)教學(xué)中遇到的問(wèn)題，思考后認(rèn)為：在醫(yī)學(xué)圖像處理課程的雙語(yǔ)教學(xué)中，應(yīng)明確課程雙語(yǔ)教學(xué)的目的仍是傳授專業(yè)知識(shí)，這一點(diǎn)在教學(xué)過(guò)程中必須始終堅(jiān)持，英語(yǔ)只是一種工具，否則專業(yè)課的雙語(yǔ)教學(xué)就變成專業(yè)英語(yǔ)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(yǔ)教學(xué)成功與否取決于從事雙語(yǔ)教學(xué)教師的水平，因此，加強(qiáng)授課教師的英語(yǔ)能力是十分必要的。學(xué)院與外語(yǔ)學(xué)院聯(lián)系，請(qǐng)專業(yè)的英語(yǔ)口語(yǔ)教師為承擔(dān)雙語(yǔ)教學(xué)任務(wù)的教師開(kāi)展英語(yǔ)培訓(xùn)，培訓(xùn)的內(nèi)容包括教學(xué)過(guò)程中經(jīng)常使用的教學(xué)專用術(shù)語(yǔ)以及學(xué)科中常用的英語(yǔ)闡述和評(píng)論能力。除此之外，學(xué)院還派青年教師到國(guó)內(nèi)著名高?；驀?guó)外學(xué)習(xí)進(jìn)修，參加學(xué)術(shù)研討會(huì)議和培訓(xùn)班等，提高教師的專業(yè)水平和英語(yǔ)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(duì)于較難理解的專業(yè)術(shù)語(yǔ)、句子等，在課件中用中英文對(duì)照幫助理解，這樣可以保證即使英語(yǔ)水平較低的學(xué)生也能夠領(lǐng)會(huì)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(shí)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(duì)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(wèn)，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(dòng)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(duì)于一些常用的專業(yè)術(shù)語(yǔ)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(huì)用英語(yǔ)結(jié)合專業(yè)知識(shí)進(jìn)行思考分析，提高學(xué)生分析解決問(wèn)題的能力，加深對(duì)授課內(nèi)容的理解。雙語(yǔ)教學(xué)難度大，只有充分調(diào)動(dòng)學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，發(fā)揮他們的主體意識(shí)，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(yǔ)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(jī)?？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(yǔ)答案的情況下進(jìn)行回答。課堂上的討論及問(wèn)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(yǔ)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(duì)于一些相對(duì)簡(jiǎn)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(wèn)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(jī)中所占的權(quán)重不同，如可定為平時(shí)成績(jī)占總評(píng)成績(jī)的30%，考試成績(jī)占總評(píng)成績(jī)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(guò)這些改進(jìn)措施，能夠提高學(xué)生對(duì)雙語(yǔ)教學(xué)的學(xué)習(xí)興趣，調(diào)動(dòng)學(xué)習(xí)的積極性，使學(xué)生通過(guò)學(xué)習(xí)不僅能夠?qū)W到專業(yè)知識(shí)，也提高了英語(yǔ)聽(tīng)說(shuō)讀寫(xiě)能力。雙語(yǔ)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(guò)程中不斷完善，只有不斷地發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、解決問(wèn)題、積累經(jīng)驗(yàn)，才能更好地發(fā)揮雙語(yǔ)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(guó)內(nèi)的一些本科院校紛紛設(shè)置了相關(guān)專業(yè)，開(kāi)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(duì)這一問(wèn)題展開(kāi)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(huì)（China Medical Board of New York，CMB）理事會(huì)批準(zhǔn)資助，成立了國(guó)際醫(yī)學(xué)教育專門(mén)委員會(huì)（1nstitute for Interna-
tional Medical Education，IIME）。該委員會(huì)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(shí)，特別是“醫(yī)學(xué)圖形圖像處理”被作為基礎(chǔ)知識(shí)要求被提出。[5][8]
當(dāng)前我國(guó)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(wú)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(chǔ)、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(shí)。但是醫(yī)學(xué)圖形圖像處理教學(xué)在?？茖哟谓虒W(xué)當(dāng)中處于盲區(qū)。經(jīng)過(guò)調(diào)查國(guó)內(nèi)各省的40多所相關(guān)大專院校，其中開(kāi)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(méi)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(méi)有進(jìn)一步的考慮醫(yī)學(xué)信息的處理，也就是說(shuō)沒(méi)有提升到技能的層面上。
二、國(guó)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(guó)?，F(xiàn)今美國(guó)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(guó)是國(guó)際醫(yī)學(xué)信息學(xué)會(huì)（IMIA）的官方國(guó)家成員，其醫(yī)學(xué)信息學(xué)、生物測(cè)量和流行病學(xué)協(xié)會(huì)（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(guò)程。具體研究?jī)?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(guó)外一些發(fā)達(dá)國(guó)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(lái)，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(duì)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(chǎng)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(dòng)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(mén)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(guó)內(nèi)政策對(duì)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(hào)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(guó)開(kāi)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(guó)“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(guó)醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)信息化建設(shè)對(duì)各類IT人才需求的重要依據(jù)；成為我國(guó)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(guó)門(mén)與國(guó)際接軌的橋梁和紐帶；成為我國(guó)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(mén)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(hào)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(shí)，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(huì)，快速培養(yǎng)符合我國(guó)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(zhǎng)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)需求。
衛(wèi)醫(yī)研教發(fā)[2007]03號(hào)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(duì)“醫(yī)信”復(fù)合型人才的需求已成為各級(jí)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(wèn)題。
作為國(guó)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(wú)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(huì)對(duì)于醫(yī)學(xué)信息處理方面的人才需求量大，通過(guò)課程建設(shè)能夠培養(yǎng)出符合社會(huì)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(wèn)題的能力，并通過(guò)圖像處理算法的編程來(lái)提高學(xué)生的動(dòng)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(jìng)爭(zhēng)力。[7]
五、?？茖哟伍_(kāi)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(mén)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(wèn)題的能力，并通過(guò)圖像處理算法的編程來(lái)提高學(xué)生的動(dòng)手能力。[7][8]
目前國(guó)內(nèi)的?？圃盒ｕr有開(kāi)展這門(mén)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?？圃盒＃瑹o(wú)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(lái)看，還是從為本科醫(yī)療院校輸送繼續(xù)教育人才方面來(lái)看，我們都有必要把這門(mén)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(jiǎn)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(duì)醫(yī)學(xué)信息技術(shù)的需求情況，查閱國(guó)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(guò)實(shí)踐教學(xué)進(jìn)行論證之后，完善出一套適合?？茖哟蔚慕虒W(xué)大綱和實(shí)驗(yàn)大綱。
通過(guò)對(duì)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(jìng)爭(zhēng)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：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(duì)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(kāi)展的一門(mén)課程。作為一門(mén)醫(yī)科院校的工科課程，《醫(yī)學(xué)圖像處理》課程的對(duì)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(mén)課程教授的是指將醫(yī)學(xué)圖像信號(hào)轉(zhuǎn)換成的數(shù)字信號(hào)用計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)其進(jìn)行處理的算法和過(guò)程，要求學(xué)生既掌握基礎(chǔ)的醫(yī)學(xué)常識(shí)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(guò)程中存在些許問(wèn)題和困難：如學(xué)生沒(méi)有較強(qiáng)的基礎(chǔ)理論知識(shí)，聽(tīng)課過(guò)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(shí)，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(guò)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(duì)提升教學(xué)效果有所幫助。
1 多媒體動(dòng)畫(huà)教案的優(yōu)勢(shì)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(dòng)畫(huà)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(guò)程,通過(guò)動(dòng)態(tài)模擬和局部放大的手段,動(dòng)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(dòng)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(dòng)畫(huà)直觀展現(xiàn)出來(lái)，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(hào)處理等抽象理論發(fā)展出來(lái)的，理解起來(lái)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(duì)應(yīng)的頻域圖，對(duì)應(yīng)高通濾波算法逐漸改變?yōu)V波范圍使原來(lái)的圖像相應(yīng)發(fā)生改變，讓學(xué)生對(duì)腦部CT圖片在計(jì)算機(jī)上進(jìn)行逐步動(dòng)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(duì)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(dòng)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(kāi)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(duì)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(duì)，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(guò)具體的醫(yī)學(xué)圖像實(shí)例進(jìn)行直觀生動(dòng)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(guò)程中來(lái)，成為教學(xué)中的主體。
多媒體動(dòng)畫(huà)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(guò)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(shí)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(guò)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(duì)于計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生，由于他們系統(tǒng)地學(xué)過(guò)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(xiě)好的圖像處理平臺(tái)代碼，然后交給學(xué)生如何在該平臺(tái)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(xiě)醫(yī)學(xué)圖像程序通常代碼都比較長(zhǎng)，學(xué)生比較難掌握，但是采用VC編程相對(duì)MatLab編程而言更容易實(shí)現(xiàn)可視化界面，編寫(xiě)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(duì)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(guò)實(shí)驗(yàn)鞏固和加深對(duì)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(duì)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(jī)引入總成績(jī)，占到總成績(jī)的10%-20%。
3 小結(jié)
本文對(duì)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(lái)越離不開(kāi)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(lái)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(chǔ)、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(dòng)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(jué)效果和圖像質(zhì)量，如對(duì)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(dòng)模糊恢復(fù)等。7)圖像壓縮：為了有利于圖像的傳輸和存儲(chǔ)，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(lái)，為后續(xù)圖像分析和理解打基礎(chǔ)，如邊界檢測(cè)、區(qū)域檢測(cè)等等，具體可以參考文獻(xiàn)[2]。9)圖像的表示和描述：對(duì)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(shí)別：根據(jù)提取的特征來(lái)分類識(shí)別圖像，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、模糊識(shí)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(shuō)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(guò)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(huì)出現(xiàn)噪聲，噪聲的存在對(duì)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(shí)別B超圖像信息，可以用不同的顏色來(lái)表示圖像中的不同灰度級(jí)，達(dá)到圖像增強(qiáng)的效果，可識(shí)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(wú)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(duì)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(lái)，以便測(cè)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(guò)計(jì)算機(jī)在排除散射線和重疊影像的干擾并對(duì)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(wèn)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(méi)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(kāi)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(duì)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(kāi)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(cè)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(duì)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(guò)觀察三維圖像中手術(shù)器械與病變部位的相對(duì)位置關(guān)系，對(duì)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(dòng)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(duì)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(yǔ)
現(xiàn)代醫(yī)學(xué)越來(lái)越離不開(kāi)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(huì)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(kāi)不計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)。
1結(jié)合學(xué)科專業(yè)特點(diǎn)精選教學(xué)內(nèi)容
我們開(kāi)設(shè)的《醫(yī)學(xué)圖像處理》課程是以《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)要求進(jìn)行課程設(shè)計(jì)J?！夺t(yī)學(xué)圖像處理》作為一門(mén)醫(yī)科院校的工科課程，有其自身的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)。優(yōu)勢(shì)在于醫(yī)科院校有大量的醫(yī)學(xué)圖像資源及相關(guān)科研項(xiàng)目，便于根據(jù)臨床和科研實(shí)際要求，進(jìn)行動(dòng)手操作，通過(guò)理論聯(lián)系實(shí)際的方式增加學(xué)員學(xué)習(xí)熱情。劣勢(shì)在于醫(yī)科院校相關(guān)工科課程開(kāi)設(shè)不足，學(xué)員基礎(chǔ)理論知識(shí)存在脫節(jié)的現(xiàn)象，不夠扎實(shí)牢固，在聽(tīng)課過(guò)程中遇到困難后容易失去學(xué)習(xí)興趣，從而導(dǎo)致不能很好地掌握相關(guān)知識(shí)。另外，由于醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)涉及面很廣、學(xué)習(xí)內(nèi)容繁多，要求學(xué)員在短時(shí)間內(nèi)完全掌握醫(yī)學(xué)圖像處理具有一定難度。對(duì)于實(shí)驗(yàn)技術(shù)專業(yè)的學(xué)員，我們要求學(xué)員通過(guò)對(duì)本課程的學(xué)習(xí)能夠掌握醫(yī)學(xué)數(shù)字圖像處理的基本概念、方法及原理，重點(diǎn)講解圖像的運(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)等內(nèi)容；對(duì)于生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)的學(xué)員則適當(dāng)增加課程難度，重點(diǎn)講授醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)、醫(yī)學(xué)圖像分割、醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)等知識(shí)，并適當(dāng)增加圖像復(fù)原、圖像壓縮編碼、形態(tài)學(xué)處理等內(nèi)容。
2教學(xué)案例充分利用多媒體教學(xué)優(yōu)勢(shì)
通過(guò)具體的醫(yī)學(xué)圖像實(shí)例進(jìn)行直觀生動(dòng)的課堂演示，可以提高學(xué)員的學(xué)習(xí)興趣，讓學(xué)員積極參與到教學(xué)過(guò)程中來(lái)，成為教學(xué)中的主體。比如講解圖像灰度變換時(shí)以CT開(kāi)窗技術(shù)為實(shí)例，講解圖像代數(shù)運(yùn)算時(shí)以數(shù)字減影、精子細(xì)胞活動(dòng)度檢測(cè)等為實(shí)例。教學(xué)案例的選擇要結(jié)合實(shí)際，除了讓學(xué)員掌握理論外，還要讓他們知道學(xué)到的知識(shí)可以用到什么方面、怎么用。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，因此在教與學(xué)上都存在一定難度。由于圖像處理課程的實(shí)例較多，可演示性好，因此可充分利用多媒體技術(shù)來(lái)進(jìn)行教學(xué)。多媒體教學(xué)具有圖文并茂、知識(shí)密集、動(dòng)態(tài)顯示等優(yōu)點(diǎn)，能向?qū)W員傳輸大量的信息J。在醫(yī)學(xué)圖像處理課程中講述的算法較多，但這些算法最終都要在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)，并且圖像處理算法中的參數(shù)選擇不同，處理的效果也不同，因此圖像處理課程教學(xué)不能脫離計(jì)算機(jī)。通過(guò)引入Matlab、Photoshop等軟件講述算法流程、算法的具體實(shí)現(xiàn)及處理結(jié)果。
3注重實(shí)踐教學(xué)培養(yǎng)學(xué)員的動(dòng)手能力
醫(yī)學(xué)圖像處理課程要特別注重實(shí)踐環(huán)節(jié)，要科學(xué)合理地安排實(shí)驗(yàn)內(nèi)容、實(shí)驗(yàn)時(shí)間與實(shí)驗(yàn)工具。實(shí)驗(yàn)內(nèi)容的選擇要與課堂上講授的理論知識(shí)緊密相連，以加深學(xué)員對(duì)理論的理解。為了使學(xué)員在學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)圖像處理基本原理的同時(shí)盡快掌握典型算法，我們要求學(xué)員采用Matlab語(yǔ)言進(jìn)行編程。因?yàn)镸atlab只有一種數(shù)據(jù)類型，一種標(biāo)準(zhǔn)的輸入輸出語(yǔ)句，不用指針、不需編譯，還具有強(qiáng)大而簡(jiǎn)易的繪圖功能。利用Matlab圖像處理工具箱在數(shù)學(xué)運(yùn)算和算法驗(yàn)證上的優(yōu)勢(shì)，結(jié)合教學(xué)實(shí)際，使學(xué)員在學(xué)習(xí)和實(shí)踐中充分體驗(yàn)醫(yī)學(xué)圖像處理的內(nèi)涵和魅力。我們根據(jù)教學(xué)大綱的要求，從實(shí)驗(yàn)學(xué)時(shí)數(shù)(20個(gè)學(xué)時(shí))出發(fā)，設(shè)計(jì)了一系列的實(shí)驗(yàn)，這些實(shí)驗(yàn)由易到難，同時(shí)兼顧了學(xué)員理解醫(yī)學(xué)圖像處理基本概念和自己動(dòng)手設(shè)計(jì)算法的要求。實(shí)驗(yàn)包括圖像的直方圖均衡、圖像的基本灰度變換、采用求和取平均的辦法對(duì)噪聲圖像進(jìn)行增強(qiáng)、空域平滑濾波器、空間銳化濾波器、圖像的頻率域?yàn)V波(低通、高通、同態(tài)濾波)等，基本覆蓋了教學(xué)大綱的內(nèi)容。總之，醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)在課程體系的設(shè)計(jì)上，緊緊抓住理論與實(shí)踐并重的原則，在課程教學(xué)中注重教學(xué)內(nèi)容的可實(shí)踐性及學(xué)員的參與性，盡量體現(xiàn)教與學(xué)的趣味性。實(shí)踐證明，這種教學(xué)方法可以有效提高學(xué)員各方面的素質(zhì)，有助于生物醫(yī)學(xué)工程等專業(yè)學(xué)員更好地掌握醫(yī)學(xué)圖像處理的基礎(chǔ)理論和基本技能，從而培養(yǎng)出高素質(zhì)的復(fù)合型人才。
1醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)
醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)包括很多方面，本文主要介紹分析圖像分割、圖像配準(zhǔn)和融合以及偽彩色處理技術(shù)和紋理分析在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展。圖像分割就是把圖像中具有特殊涵義的不同區(qū)域分開(kāi)來(lái)，這些區(qū)域使互不相交的每一個(gè)區(qū)域都滿足特定區(qū)域的一致性。它是圖像處理與圖像分析中的一個(gè)經(jīng)典問(wèn)題。目前針對(duì)各種具體問(wèn)題已經(jīng)提出了許多不同的圖像分割算法,對(duì)圖像分割的效果也有很好的分析結(jié)論。但是由于圖像分割問(wèn)題所面向領(lǐng)域的特殊性，至盡尚未得到圓滿的、具有普適性的解決方法[2]。
圖像分割技術(shù)發(fā)展至今，已在灰度閾值分割法、邊緣檢測(cè)分割法、區(qū)域跟蹤分割法的基礎(chǔ)上結(jié)合特定的理論工具有了更進(jìn)一步的發(fā)展。比如基于三維可視化系統(tǒng)結(jié)合FastMarching算法和Watershed變換的醫(yī)學(xué)圖像分割方法,能得到快速、準(zhǔn)確的分割結(jié)果[3]。圖像分割同時(shí)又是進(jìn)行三維重建的基礎(chǔ)，分割的效果直接影響到三維重建后模型的精確性，分割可以幫助醫(yī)生將感興趣的物體(病變組織等)提取出來(lái)，幫助醫(yī)生能夠?qū)Σ∽兘M織進(jìn)行定性及定量的分析，從而提高醫(yī)生診斷的準(zhǔn)確性和科學(xué)性[4]。
如何使多次成像或多種成像設(shè)備的信息得到綜合利用，彌補(bǔ)信息不完整、部分信息不準(zhǔn)確或不確定引起的缺陷，使臨床的診斷治療、放療定位、計(jì)劃設(shè)計(jì)、外科手術(shù)和療效評(píng)估更準(zhǔn)確，已成為醫(yī)學(xué)圖像處理急需解決的重要課題。醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)是通過(guò)尋找某種空間變換，使兩幅圖像的對(duì)應(yīng)點(diǎn)達(dá)到空間位置和解剖結(jié)構(gòu)上的完全一致。要求配準(zhǔn)的結(jié)構(gòu)能使兩幅圖像上所有的解剖點(diǎn)，或至少是所有具有診斷意義以及手術(shù)區(qū)域的點(diǎn)都達(dá)到匹配[5]。目前醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法有基于外部特征的圖像配準(zhǔn)(有框架)和基于圖像內(nèi)部特征的圖像配準(zhǔn)(無(wú)框架)兩種方法。后者由于其無(wú)創(chuàng)性和可回溯性，已成為配準(zhǔn)算法的研究中心。基于互信息的彈性形變模型也逐漸成為研究熱點(diǎn)。
互信息是統(tǒng)計(jì)兩個(gè)隨機(jī)變量相關(guān)性的測(cè)度，以互信息作為兩幅圖像相似性測(cè)度進(jìn)行配準(zhǔn)基于如下原理：當(dāng)兩幅基于共同的解剖結(jié)構(gòu)的圖像達(dá)到最佳配準(zhǔn)時(shí)，它們對(duì)應(yīng)的圖像特征的互信息應(yīng)為最大[6]。圖像配準(zhǔn)是圖像融合的前提，是公認(rèn)難度較大的圖像處理技術(shù)，也是決定醫(yī)學(xué)圖像融合技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)。近年來(lái)國(guó)外在圖像配準(zhǔn)方面研究很多，如幾何矩的配準(zhǔn)、利用圖像的相關(guān)系數(shù)、樣條插值等多項(xiàng)式變換對(duì)圖像進(jìn)行配準(zhǔn)。國(guó)內(nèi)研究人員也提出了一些相應(yīng)的算法：對(duì)于兩幅圖像共同來(lái)估計(jì)其正反變換的一種新的圖像配準(zhǔn)方法，稱為一致圖像配準(zhǔn)方法；采用金字塔式分割，進(jìn)行多柵格和多分辨率的圖像配準(zhǔn)，稱為金字塔式多層次圖像配準(zhǔn)方法；為了提高CT、MRI、PET多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像的三維配準(zhǔn)、融合的精度，還可以采用基于互信息的方法[7]。
在圖像配準(zhǔn)方面，在努力提高配準(zhǔn)精度的同時(shí)，目前提出的多種方法都盡量避免人工介入，力求整個(gè)過(guò)程自動(dòng)化，其結(jié)果導(dǎo)致實(shí)現(xiàn)算法的過(guò)程復(fù)雜而耗費(fèi)時(shí)間，文獻(xiàn)[5]已進(jìn)行研究，試圖實(shí)現(xiàn)基于人機(jī)交互的快速圖像配準(zhǔn)策略,同時(shí)根據(jù)圖像的不同成像模式選擇合適的配準(zhǔn)測(cè)度也十分重要。不同的醫(yī)學(xué)圖像提供了相關(guān)臟器的不同信息，圖像融合的潛力在于綜合處理應(yīng)用這些成像設(shè)備所得信息以獲得新的有助于臨床診斷的信息。利用可視化軟件，對(duì)多種模態(tài)的圖像進(jìn)行圖像融合，可以準(zhǔn)確地確定病變體的空間位置、大小、幾何形狀及它與周圍生物組織之間的空間關(guān)系，從而及時(shí)高效地診斷疾病，也可以用在手術(shù)計(jì)劃的制定、病理變化的跟蹤、治療效果的評(píng)價(jià)等方面。在放療中，利用MR圖像勾勒畫(huà)出腫瘤的輪廓線，也就是描述腫瘤的大??；利用CT圖像計(jì)算出放射劑量的大小以及劑量的分布，以便修正治療方案。
在制定手術(shù)方案時(shí)，對(duì)病變與周圍組織關(guān)系的了解是手術(shù)成功與否的關(guān)鍵，所以CT與MR圖像的融合為外科手術(shù)提供有利的佐證，甚至為進(jìn)一步研究腫瘤的生長(zhǎng)發(fā)育過(guò)程及早期診斷提供新的契機(jī)。在CT成像中，由于骨組織對(duì)X線有較大的吸收系數(shù)，因此對(duì)骨組織很敏感；而在MR成像中，骨組織含有較低的質(zhì)子密度，所以MR對(duì)骨組織和鈣化點(diǎn)信號(hào)較弱，融合后的圖像對(duì)病變的定性、定位有很大的幫助[8]。由于不同醫(yī)學(xué)成像設(shè)備的成像機(jī)理不同，其圖像質(zhì)量、空間與時(shí)間特性有很大差別。因此，實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)圖像的融合、圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、圖像數(shù)據(jù)相關(guān)、圖像數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)理解都是亟待解決的關(guān)鍵技術(shù)[9]。對(duì)一幅黑白圖像，人眼一般只能辨別出4到5比特的灰度級(jí)別，而人眼能辨別出上千種不同的顏色。針對(duì)這一特點(diǎn)，人們往往將黑白圖像經(jīng)過(guò)處理變?yōu)椴噬珗D像，充分發(fā)揮人眼對(duì)彩色的視覺(jué)能力，從而使觀察者能從圖像中取得更多的信息，這就是偽彩色圖像處理技術(shù)。
醫(yī)學(xué)圖像大多是黑白圖像，如X、CT、MRI、B超圖像等。經(jīng)過(guò)偽彩色處理技術(shù)，即密度分割技術(shù)，提高了對(duì)圖像特征的識(shí)別。通過(guò)臨床研究對(duì)X線圖片、CT圖片、MRI圖片、B超圖片、電鏡圖片均進(jìn)行了偽彩色技術(shù)的嘗試，取得了良好的效果，部分圖片經(jīng)過(guò)處理后可以顯現(xiàn)隱性病灶。例如對(duì)X線圖片，在乳腺照影中偽彩色處理能鑒別囊性病、良性和惡性腫瘤，同樣，鋇餐照影圖片和各種X線圖片也得到良好的診斷效果[10]。紋理是人類視覺(jué)的一個(gè)重要組成部分，迄今為止還難以適當(dāng)?shù)貫榧y理建模。為此有關(guān)專家進(jìn)行了大量的探索研究，但未能獲得有關(guān)紋理的分析、分類、分割及其綜合的有效解釋[11]。
有研究針對(duì)肝臟疾病難以根除、危害面廣的問(wèn)題，采用灰度梯度共生矩陣的方法，分別提取纖維化肝組織和正常肝組織的CT圖像的紋理特征，提出了基于灰度梯度共生矩陣的小梯度優(yōu)勢(shì)、灰度均方差、灰度熵等參數(shù)作為圖像的紋理特征量。通過(guò)選取的紋理參數(shù)，可以看到正常組和異常組之間存在顯著性差異，為纖維化CT圖像臨床診斷提供了依據(jù)[12]。
2三維醫(yī)學(xué)圖像的可視化
三維醫(yī)學(xué)圖像的可視化通常是利用人類的視覺(jué)特性，通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)二維數(shù)字?jǐn)鄬訄D像序列形成的三維體數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使其變換為具有直觀立體效果的圖像來(lái)展示人體組織的三維形態(tài)。三維醫(yī)學(xué)圖像可視化技術(shù)通常分為面繪制和體繪制兩種方法。體繪制技術(shù)的中心思想是為每一個(gè)體素指定一個(gè)不透明度，并考慮每一個(gè)體素對(duì)光線的透度、發(fā)射和反射作用。醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的可視化，已成為數(shù)據(jù)可視化領(lǐng)域中最為活躍的研究領(lǐng)域之一。實(shí)現(xiàn)三維數(shù)據(jù)可視化的方法很多，空間域方法的典型算法包括：射線投射法、足跡法、剪切－曲變法(目前被認(rèn)為是一種速度最快的體繪制算法)等；變換域方法的典型算法有頻域體繪制法和基于小波的體繪制法，其中小波的體繪制技術(shù)顯現(xiàn)出較好的前景[13]。
以上可以利用的三維可視化軟件有AVS、Analyze、amira、3Dslicer等，其中Analyze是專為生物醫(yī)學(xué)圖像的研究而開(kāi)發(fā)的圖像可視化軟件。利用二維斷層數(shù)據(jù)進(jìn)行三維重建，可以更為直觀地顯示人體器官的各個(gè)解剖結(jié)構(gòu)的形態(tài)及它們之間的毗鄰關(guān)系，為基礎(chǔ)研究和手術(shù)規(guī)劃及手術(shù)過(guò)程模擬提供參考。鼻部是人體內(nèi)解剖結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜的部位之一，可以利用3DSlicer來(lái)嘗試實(shí)現(xiàn)鼻部部分解剖結(jié)構(gòu)的三維可視化，以此為可視化虛擬人體模型的建立探索一種精確的重建方法和顯示手段，同時(shí)也可為醫(yī)療工作者提供更為細(xì)致、完全和快捷的觀察方案[14]。
隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷發(fā)展，跨越空間限制的遠(yuǎn)程虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)已經(jīng)逐步成為可能?；谔摂M現(xiàn)實(shí)技術(shù)利用美國(guó)國(guó)家醫(yī)學(xué)圖書(shū)館VHP(VisibleHumanProject)完整數(shù)據(jù)重建可視人體，綜合VTK、VRML、OperGL等可視化平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)，采用三維互動(dòng)、空間電磁定位、立體視覺(jué)等虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了全數(shù)字可拆裝人體骨骼的本地和遠(yuǎn)程互動(dòng)學(xué)習(xí)。三維虛擬現(xiàn)實(shí)讓“遨游”人體世界成為可能，可以呈現(xiàn)一個(gè)物理上并不存在但又實(shí)實(shí)在在“看得見(jiàn)”、“摸得著”的“真實(shí)”人體，使用者可以無(wú)數(shù)次地“解剖”這個(gè)虛擬人以了解人體的結(jié)構(gòu)[15]。在臨床方面，提出了一種用AVS/Express開(kāi)發(fā)的基于PC的LeFortI手術(shù)模型系統(tǒng)原型。
利用AVS/Express大量預(yù)制的可視化編程對(duì)象模塊，快速構(gòu)建系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框架和功能模塊，生成的原型能對(duì)以DICOM(DigitalImagingandCommunicationsinMedicine)格式存儲(chǔ)的顱頜面CT序列斷層圖像進(jìn)行預(yù)處理，并進(jìn)行三維重建，在交互式操作環(huán)境中，顯示顱頜面各種組織的解剖結(jié)構(gòu)，進(jìn)行相應(yīng)的三維測(cè)量，模擬LeFortI手術(shù)的截骨頭，對(duì)截骨段實(shí)行任意的平移頜旋轉(zhuǎn)[16]。
在體視化方面一直致力于提高重建速度(實(shí)時(shí)顯示利于交互操作)，使重建效果理想，減少冗余信息及存儲(chǔ)空間。具體需要考慮：1)不完全數(shù)據(jù)提出一個(gè)足夠精確的數(shù)據(jù)提取方案2)什么算法能夠快速準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)圖像重建。人體器官是一個(gè)高精度龐大的結(jié)構(gòu)，所建模型還應(yīng)考慮臨床實(shí)用方面的因素以及某些特殊部位的個(gè)體差異，針對(duì)不同的生理組織應(yīng)采用不同的分割方法[17]。3針對(duì)PACS的圖像壓縮PACS(PictureArchivingandCommunicationSystem，圖像存檔及通信系統(tǒng))是近年來(lái)國(guó)內(nèi)外新興的醫(yī)學(xué)影像信息技術(shù)，是專門(mén)為醫(yī)學(xué)圖像管理而設(shè)計(jì)的，包括圖像獲取、處理、存儲(chǔ)、顯示或打印的軟硬件系統(tǒng)，是醫(yī)學(xué)影像、數(shù)字化圖像技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物。顯然，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)是PACS的重要組成部分，它負(fù)責(zé)提供底層圖像傳輸服務(wù)，是PACS的軟硬件基礎(chǔ)，正是通過(guò)各個(gè)層次的網(wǎng)絡(luò)才將PACS中的圖像獲取、存儲(chǔ)顯示以及醫(yī)療數(shù)據(jù)的管理等單元連為一體，使之形成一個(gè)統(tǒng)一、高性能的系統(tǒng)。
PACS需要解決數(shù)據(jù)傳輸和圖像存儲(chǔ)的問(wèn)題，如何利用有限的存儲(chǔ)空間存儲(chǔ)更多的圖像，醫(yī)學(xué)圖像壓縮是關(guān)鍵的技術(shù)之一。醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)量是非常驚人的，建立PACS的許多技術(shù)困難都與之有關(guān)，如圖像的存儲(chǔ)、傳輸、顯示等。從圖像壓縮還原的角度出發(fā)，圖像壓縮方法可分為無(wú)損壓縮和有損壓縮兩大類，常用的無(wú)損壓縮方法有差分脈沖預(yù)測(cè)編碼、多級(jí)內(nèi)插方法等。常用的有損壓縮方法有離散余弦變換(DCT)、全幀離散余弦變換、重疊正交變換(LOT)、自適應(yīng)預(yù)測(cè)編碼和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等，近年來(lái)又出現(xiàn)了分形和小波變換編碼[18]。如何對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行壓縮，是近年來(lái)圖像處理技術(shù)中的一個(gè)重點(diǎn)研究的問(wèn)題[19]。
醫(yī)學(xué)圖像的壓縮無(wú)疑是減低應(yīng)用系統(tǒng)成本，提高網(wǎng)絡(luò)傳輸效率，減少存儲(chǔ)空間的一個(gè)重要途徑。DICOM作為醫(yī)學(xué)圖像與通信的重要標(biāo)準(zhǔn)，加入了對(duì)圖像壓縮算法的支持。目前DICOM正在研究對(duì)最新的壓縮標(biāo)準(zhǔn)JPEG2000支持的可能性。隨著新一代靜態(tài)圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)JPEG2000的發(fā)展，小波理論在這個(gè)領(lǐng)域成為研究的熱點(diǎn)，在這方面文獻(xiàn)[20]提出了面向任務(wù)的醫(yī)學(xué)圖像壓縮的概念。醫(yī)學(xué)圖像是醫(yī)學(xué)診斷和疾病治療的重要根據(jù)，在臨床上具有非常重要的應(yīng)用價(jià)值。確保醫(yī)學(xué)圖像壓縮后的高保真度是醫(yī)學(xué)圖像壓縮首要考慮的因素，現(xiàn)在醫(yī)學(xué)圖像上常常采用無(wú)損壓縮，因?yàn)樗軌蚓_地還原原圖像。但是無(wú)損圖像壓縮的壓縮比很低，一般為2~4；而有損圖像壓縮的壓縮比可以高達(dá)50，甚至更高。
所以將這兩種壓縮方法在保證使用要求的基礎(chǔ)上結(jié)合起來(lái)，在獲取高的壓縮質(zhì)量的前提下提高壓縮比。因此，醫(yī)學(xué)圖像被人為地劃分為兩個(gè)區(qū)域：1)包含重要診斷信息的區(qū)域，其錯(cuò)誤描述的代價(jià)非常高，所以此感興趣區(qū)域(ROIRegionofInterest)需要高重構(gòu)質(zhì)量的壓縮方案；2)非感興趣區(qū)域則要求達(dá)到盡可能高的壓縮比,即需要在某一框架下將無(wú)損壓縮與有損壓縮統(tǒng)一起來(lái)，這也是目前醫(yī)學(xué)圖像研究領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)。我們的工作就集中在小波理論框架下實(shí)現(xiàn)面向任務(wù)的醫(yī)學(xué)圖像壓縮,由于并非所有的小波基都適合于分解圖像，所以前期工作的重點(diǎn)在MATLAB的仿真上，考慮到部分所選醫(yī)學(xué)圖像的ROI區(qū)域和非ROI區(qū)域的對(duì)比度不很理想的情況，圖像分割的最優(yōu)算法是考慮的一個(gè)方面。
壓縮比方面在滿足一般性的圖像條件下針對(duì)某些特殊圖像也會(huì)有相應(yīng)的考慮，目前的工作是在VC平臺(tái)下實(shí)現(xiàn)面向任務(wù)的醫(yī)學(xué)圖像壓縮。在醫(yī)學(xué)圖像壓縮方面，許多學(xué)者結(jié)合模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論、小波變換和分形理論等探索圖像編碼的新途徑，同時(shí)人的視覺(jué)生理心理特性的研究成果也開(kāi)拓了人們的視野，給從事圖像編碼技術(shù)研究的學(xué)者帶來(lái)了新的啟迪。但隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，更加細(xì)致的要求也逐漸被提出來(lái)了。
4結(jié)束語(yǔ)
隨著遠(yuǎn)程醫(yī)療技術(shù)的蓬勃發(fā)展，對(duì)醫(yī)學(xué)圖像處理提出的要求也越來(lái)越高。以“千禧年的技術(shù)挑戰(zhàn)和全球機(jī)遇”為主題的IEEE生物醫(yī)學(xué)信息學(xué)和生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)(BIBE)國(guó)際會(huì)議的一個(gè)重要議題就是“多媒體、虛擬現(xiàn)實(shí)、可視化、高級(jí)圖像處理和機(jī)器人在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用”。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(shì)，其中還有很多亟待解決的問(wèn)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(lái)越重要?？傊t(yī)學(xué)圖像作為提升現(xiàn)代醫(yī)療診斷水平的有力依據(jù)，使實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)低、創(chuàng)傷性小的化療、手術(shù)方案成為可能，必將在醫(yī)藥信息研究領(lǐng)域受到更多的關(guān)注[21]。
1應(yīng)用于微球內(nèi)外徑等尺度指標(biāo)的自動(dòng)測(cè)定
將微球投入溶液中，使其分布較均勻，并置于顯微鏡下觀察，得到清晰的微球顯微圖像。根據(jù)我們先前的工作，通過(guò)測(cè)定微球的外徑D以及其在溶液中所成像的黑環(huán)內(nèi)徑的d，可以根據(jù)有關(guān)理論方程來(lái)確定微球或其周邊介質(zhì)的折射率。因此，需要精確測(cè)定D與d。下面介紹我們用VBAI編寫(xiě)的程序如何實(shí)現(xiàn)對(duì)微球像D與d的智能自動(dòng)測(cè)定。進(jìn)入VBAI的InspectionState編輯窗口，可以編輯整個(gè)程序的主要過(guò)程。我們的設(shè)計(jì)是:先在“Inspect”過(guò)程中對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理并找到物體，得到物體個(gè)數(shù);然后在“GOON?”過(guò)程中判斷檢測(cè)到幾個(gè)物體，是否已經(jīng)檢測(cè)完全部物體;隨后在“Measure”過(guò)程中對(duì)當(dāng)前序號(hào)的物體進(jìn)行檢測(cè)。進(jìn)入每個(gè)過(guò)程進(jìn)行具體步驟的編輯，只需雙擊右側(cè)工具中的相應(yīng)操作，就可以將該操作加入程序中，在屬性窗口中對(duì)操作的各項(xiàng)參數(shù)進(jìn)行設(shè)定。在“Inspection”過(guò)程中，我們首先打開(kāi)圖片，選中循環(huán)取圖將依次獲取目標(biāo)文件夾中的每個(gè)圖像文件。如要測(cè)量真實(shí)尺寸，則要對(duì)圖像進(jìn)行標(biāo)定，VBAI中Calibrateimage有多種方式。通常實(shí)驗(yàn)室顯微鏡采用顯微標(biāo)尺進(jìn)行標(biāo)定，選擇第一種模式，導(dǎo)入顯微標(biāo)尺的圖像，標(biāo)定完成后生成標(biāo)定文件，檢測(cè)時(shí)自動(dòng)讀取。
接著我們對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，這將打開(kāi)visionassistant窗口，可對(duì)圖像進(jìn)行LUT變換、濾波、分割、形態(tài)學(xué)變換等多項(xiàng)操作，在本實(shí)例中將圖像處理為適合尋找物體的二值化圖像。然后對(duì)處理過(guò)的二值化圖片進(jìn)行DetectObjects操作，得到物體數(shù)列。SelectImage操作將原圖像讀入，代替處理過(guò)的二值化圖像，為下一步檢測(cè)做準(zhǔn)備。SetVariable的操作是將DetectObjects操作中檢測(cè)到的物體個(gè)數(shù)存入代表剩余物體數(shù)的X?！癎OON?”過(guò)程中沒(méi)有圖像處理的具體操作，只在InspectionState編輯中有一個(gè)判斷，在指向end的箭頭定出編輯走向end的條件，為剩余物體數(shù)X＜1，當(dāng)X≥1時(shí)將執(zhí)行默認(rèn)箭頭，走向“Measure”過(guò)程?！癕easure”過(guò)程中，首先IndexMeasurements讀取之前DetectObjects中檢測(cè)得到的物體數(shù)列的的第X個(gè)物體。接著，要設(shè)置程序可以根據(jù)物體的位置、大小等自動(dòng)建立相應(yīng)的ROI，即檢測(cè)區(qū)域，由于要進(jìn)行微球圖像直徑的檢測(cè)，因此區(qū)域類型選擇圓環(huán)形。然后就可以在檢測(cè)區(qū)域內(nèi)進(jìn)行圓的直徑檢測(cè)了，利用FindCircularEdge操作可以很方便地做到這一點(diǎn)。在直徑檢測(cè)中，程序在檢測(cè)區(qū)域內(nèi)沿徑向生成一系列的檢測(cè)線，曲線為沿檢測(cè)線方向上灰度值變化曲線的一次導(dǎo)數(shù)曲線，反映了灰度值的變化速率，負(fù)數(shù)部分對(duì)應(yīng)圖像由亮變暗，正數(shù)部分對(duì)應(yīng)圖像由暗變亮，極值處即變化速率最快處，也就是邊緣所在位置。曲線上方的參數(shù)設(shè)定包括判斷邊緣的閾值，平滑算子的大小，取樣寬度，每條檢測(cè)線之間的間隔等。由于是根據(jù)擬合出的曲線確定邊緣位置，因此可以超越像素的限制，實(shí)現(xiàn)亞像素等級(jí)的超分辨率精確度。
檢測(cè)程序首先得到每條檢測(cè)線上的邊緣點(diǎn)位置，再根據(jù)所有邊緣點(diǎn)擬合出圓形邊界，計(jì)算出直徑數(shù)值，程序中給出精確到0．01個(gè)像素的結(jié)果。結(jié)果的穩(wěn)定性還要取決于拍攝環(huán)境、光照、相機(jī)穩(wěn)定性等。圖像中微球邊緣的黑環(huán)是由于光線折射造成的，根據(jù)我們先前工作，證明其粗細(xì)與微球與溶液的折射率比值成一定比例關(guān)系。因此，程序中通過(guò)分別測(cè)量各微球的D與d，調(diào)整FindCircularEdge操作中搜尋方向、邊緣種類等參數(shù)可以搜尋到內(nèi)徑圓和外徑圓。在精確測(cè)定D與d值后，可自動(dòng)根據(jù)我們先前工作導(dǎo)出的方程式，給出微球的折射率或是其周邊介質(zhì)的折射率。Calculator是界面類似LabVIEW圖像化編程工具的一項(xiàng)功能，可以由用戶自己選擇輸入輸出量、制定復(fù)雜的運(yùn)算程序等，本實(shí)例中為利用文獻(xiàn)的方程式計(jì)算出微球的折射率。DataLogging可以選擇需要記錄的數(shù)據(jù)寫(xiě)入指定的txt或csv文件，以便后續(xù)的數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)。最后SetVariable將變量X減1。VBAI應(yīng)用編寫(xiě)完成后可作為專用的檢測(cè)軟件使用，處理圖片時(shí)將需要分析的圖像放在同一目錄下，進(jìn)入VBAI文件，指定該路徑，點(diǎn)擊RunInspectioninLoop，就可以自動(dòng)完成所以圖片的分析，并得到記錄有數(shù)據(jù)的txt或csv文件。這樣生成的檢測(cè)程序智能、客觀、準(zhǔn)確、快速，實(shí)現(xiàn)了圖像中微球的識(shí)別尋位、移動(dòng)ROI建立、兩個(gè)直徑的測(cè)量、折射率計(jì)算、數(shù)據(jù)保存等操作的完全自動(dòng)化運(yùn)行。而且整個(gè)操作與運(yùn)算排除了人為操作中的主觀性因素，精度亦達(dá)到亞像素水平，平均單個(gè)微球的測(cè)量時(shí)間僅需0．20s。為了檢驗(yàn)其測(cè)定的準(zhǔn)確性，在對(duì)拍攝系統(tǒng)和環(huán)境進(jìn)行標(biāo)定和控制之后，選擇合適的微球作為檢測(cè)對(duì)象進(jìn)行多次檢測(cè)。同時(shí)，用以往常用的油浸法對(duì)微球折射率作對(duì)照測(cè)定，測(cè)得的折射率與本VBAI生成系統(tǒng)測(cè)定結(jié)果高度吻合，說(shuō)明VBAI檢測(cè)程序的測(cè)量準(zhǔn)確性可重復(fù)性較高。
2應(yīng)用于細(xì)胞檢測(cè)
2．1背景
細(xì)胞是生物醫(yī)學(xué)研究的重要對(duì)象之一，通過(guò)分析細(xì)胞的顯微圖像我們可以得到很多有用的信息。紅細(xì)胞是人類血液中存在的主要細(xì)胞，一直是研究的熱點(diǎn)。正常的紅細(xì)胞呈雙凹圓盤(pán)狀，而衰老和不健康的紅細(xì)胞會(huì)呈棘形、雙凹消失等不規(guī)則的形態(tài)。通過(guò)觀察與分析顯微圖像中紅細(xì)胞的形態(tài)可以評(píng)價(jià)其健康程度。所以這里以紅細(xì)胞為例說(shuō)明如何采用VBAI編寫(xiě)適合于進(jìn)行細(xì)胞圖像分析的技術(shù)過(guò)程。
2．2方法
將紅細(xì)胞懸浮于緩沖液中，置于顯微鏡下觀察，利用數(shù)碼CCD攝像頭拍攝下細(xì)胞的圖像。檢測(cè)程序上需要先尋找到各個(gè)細(xì)胞，再對(duì)每個(gè)細(xì)胞進(jìn)行檢測(cè)，與微球檢測(cè)的過(guò)程類似，程序總體設(shè)計(jì)上依然可以利用上節(jié)中微球的檢測(cè)程序的設(shè)計(jì)，但需要根據(jù)有關(guān)圖像處理分析的內(nèi)容更改具體的圖像處理分析操作。在圖像預(yù)處理操作中需要將原始圖像處理為適合物體識(shí)別的二值化圖像，利用VisionAssistant，先對(duì)圖像轉(zhuǎn)灰度圖像、適當(dāng)?shù)腖UT處理，在分割處理上，由于細(xì)胞邊緣處明暗對(duì)比較大，邊緣銳利，因此選用基于移動(dòng)窗口分割的算法可以較容易地找到邊緣。通過(guò)實(shí)驗(yàn)比較證明，選用Backgroundcorrection分割，可綜合局部和全局的灰度變化信息。分割移動(dòng)窗口大小設(shè)置為邊長(zhǎng)接近細(xì)胞邊緣寬度2倍的正方形最為合適。分割完成后再對(duì)二值圖像進(jìn)行一定的形態(tài)學(xué)變換操作，將邊緣盡量變得閉合并填充孔洞。最后進(jìn)行DetectObjects操。接著將對(duì)細(xì)胞形態(tài)進(jìn)行分析。首先根據(jù)DetectObjects操作中所檢測(cè)到的物體列表，對(duì)每個(gè)細(xì)胞進(jìn)行檢測(cè)區(qū)域的建立，即設(shè)置ROI。然后依然使用FindCircularEdge操作，在該操作中調(diào)整參數(shù)，使得檢測(cè)線能較準(zhǔn)確的發(fā)現(xiàn)邊緣。該操作完成后，將輸出一項(xiàng)名為Deviation的參數(shù)，該參數(shù)代表了細(xì)胞邊緣與標(biāo)準(zhǔn)圓的標(biāo)準(zhǔn)偏差。同時(shí)該操作還可以得到細(xì)胞直徑等相關(guān)的信息。將Deviation除以直徑后可以得到細(xì)胞邊緣與標(biāo)準(zhǔn)圓的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差，由于健康紅細(xì)胞的圖像是近似圓形的，因此Deviation參數(shù)可以一定程度上反映紅細(xì)胞的健康程度。將實(shí)驗(yàn)中拍攝到的采用不同保存格式、保存不同天數(shù)的紅細(xì)胞圖片歸類，用VBAI程序進(jìn)行分析，結(jié)果保存在csv文件中。為較健康的細(xì)胞，圖像中細(xì)胞外輪廓近似圓形，Deviation/R=1．2‰;為發(fā)生了一定形變的細(xì)胞，Deviation/R=3．2‰為嚴(yán)重變形的棘形細(xì)胞，Deviation/R=7．3‰。隨著細(xì)胞變形程度加重，細(xì)胞的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差值也隨之增加。通過(guò)軟件分析的優(yōu)勢(shì)在于:可以客觀而定量地給出每個(gè)細(xì)胞的變形程度;可以快速自動(dòng)地分析大量的圖片，得到大量的數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行后續(xù)的統(tǒng)計(jì)處理，具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。除此之外，還可以獲得細(xì)胞的大小信息，通過(guò)視野內(nèi)細(xì)胞個(gè)數(shù)，得到細(xì)胞分布密度信息等。
3應(yīng)用于圖像的改善
3．1背景
某些生物醫(yī)學(xué)樣品的顯微圖像，由于各種原因，其清晰度與對(duì)比度都不能滿意，對(duì)此，也可以運(yùn)用VBAI的圖像處理的方式對(duì)圖像進(jìn)行改善。下面介紹花粉孢子斷層掃描圖像中噪音及對(duì)比度不理想的斷層圖作改善的技術(shù)過(guò)程。
3．2方法
首先對(duì)整幅圖像中的噪雜進(jìn)行去除，通常改善的方法有空域?yàn)V波和頻域?yàn)V波，兩種方法都可通過(guò)VisionAssistant中的算法實(shí)現(xiàn)。其中空域?yàn)V波的算子較多，功能更加豐富。不僅提供了低通、高通等10多種算子、每種算子3×3，5×5，7×7三種尺寸，還可以由用戶自定義算子以滿足特殊需要。整幅圖像改善完成后對(duì)左右對(duì)比度及清晰度不理想的花粉孢子斷層圖像進(jìn)行增強(qiáng)，首先建立一覆蓋中央花粉孢子像的區(qū)域，使用一可旋轉(zhuǎn)的長(zhǎng)方形區(qū)域，長(zhǎng)方形的方向與左右像平移的方向垂直，寬度等于左右像平移的距離。接著利用Calculator操作計(jì)算圖11(a)左右像的位置。輸入中央像的中心點(diǎn)(X0，Y0)、角度α和平移距離L，則左像、右像中心點(diǎn)(X1，Y1)，(X2，Y2)分別為:X1=X0+L?cosαY1=Y0－L?sinαX2=X0－L?cosαY2=Y0+L?sinα以此為中心點(diǎn)坐標(biāo)參數(shù)，長(zhǎng)寬與角度參數(shù)使用中央?yún)^(qū)域的長(zhǎng)寬與角度，分別建立覆蓋左右像的區(qū)域，使用VisionAssistant對(duì)左右區(qū)域內(nèi)的圖像進(jìn)行對(duì)比度、明暗度的調(diào)整增強(qiáng)。得到處理后的圖像，三個(gè)層面的圖像的對(duì)比度基本相同。利用VBAI對(duì)圖像進(jìn)行處理與改善，不僅功能豐富，適用性強(qiáng)，且操作簡(jiǎn)單，易于掌握，程序建立完成后還可以快速的對(duì)其他同類圖片進(jìn)行處理，大大節(jié)省了時(shí)間。
4結(jié)語(yǔ)
使用VBAI創(chuàng)建圖像分析處理程序，可對(duì)各種生物醫(yī)學(xué)對(duì)象進(jìn)行分析和檢測(cè)，可對(duì)圖像進(jìn)行處理與改善，其優(yōu)勢(shì)在于:
(1)相比起人眼觀測(cè)和手動(dòng)測(cè)量，本方法能夠提供客觀和量化的數(shù)據(jù)，可快速對(duì)大量圖像進(jìn)行自動(dòng)分析并保存檢測(cè)結(jié)果。
(2)相比起通用化的測(cè)量分析軟件，本方法針對(duì)性強(qiáng)，針對(duì)各種特定情況和需要制定適應(yīng)的程序，準(zhǔn)確性、有效性和實(shí)用性高。
(3)相比起使用VC等編程軟件編寫(xiě)特定測(cè)量分析軟件，本方法簡(jiǎn)單，有大量強(qiáng)大的模塊化功能自由選用，程序開(kāi)發(fā)周期短，工作量小，不需要專業(yè)編程技能，一般人易于掌握，且程序易于調(diào)整改進(jìn)。綜上所述，使用VBAI可簡(jiǎn)單快捷的針對(duì)不同生物醫(yī)學(xué)圖像建立相應(yīng)檢測(cè)處理程序，可快速自動(dòng)地對(duì)大量圖像進(jìn)行分析，得到客觀量化的數(shù)據(jù)。VBAI是實(shí)驗(yàn)室快速建立生物醫(yī)學(xué)圖像處理與分析檢測(cè)程序的有力工具。
作者：查悅明 陀韋為 王卓 張剛平 黃耀熊 單位：暨南大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程系
