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医用数字图像处理课程教学模式
摘 要：医用数字图像处理是图像处理技术在医学领域的重要分支.传统数字图像处理授课中偏重对理论的讲述,限制学生的学习兴趣.该文探索以提高学生动手实践能力为主的教学模式,在讲授理论知识过程中,穿插实践动手环节,利用Matlab软件对医学图像进行处理,并与手机应用程序中的图像处理方法进行对比,提高学生积极参与课堂的兴趣,将以教师为主的课堂教学模式转变为以学生为主的教学模式.通过采用该教学模式提高学生对理论知识的理解,培养学生分析问题、解决问题的能力,提高学生的实践能力.
关键词：医学；数字图像处理；教学改革；实践能力
中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2018）50-0185-02
一、引言
数字图像处理是一门应用性较强的课程,涉及较多理论知识和多种学科领域[1-3].医用数字图像处理是图像处理技术在医学领域的应用,是针对生物医学工程专业开设的一门本科教学课程.传统的授课方式偏重对学生理论知识的介绍,烦琐的公式和抽象的理论削弱了学生对该门课程学习的积极性[4-8],学生的课堂参与率较低,很难达到理想的教学效果.为提高学生的学习热情,教师采用的教学模式包括项目驱动法、任务驱动法和案例驱动法[4],但这些方法均以教师为主体,学生参与度较低,学习过程中的成就感较差,更无法体会该课程在医学领域发挥的重要作用.
为提高本科生培养的质量,本文在教学过程中提出以学生实践为主的新型教育模式,借助Matlab软件让学生在课堂上积极练,以医学血管图像、CT图像等生物医学图像为例,对图像处理中涉及的图像增强方法、图像复原方法、图像变换方法等一一练习,熟练掌握如何利用Matlab对医学图像进行处理,并熟悉图像处理在医学领域的应用,从而在该课程的学习中获得成就感；教师对其中涉及的理论重点和难点进行有针对性讲解,引导学生更加有目的性的学习.本文以“医学图像增强”为例,对该教学模式进行阐述.
二、基于MATLAB的实践教学模式
医学数字图像处理实践性较强,传统的授课方式仅通过教师对图像处理理论知识的讲解要求学生掌握图像增强、图像复原、图像分割、彩像处理等多部分内容,难度较大,学生学习较为枯燥.学生在学完该门课程后,往往对如何实现图像处理仍然茫然无措[9,10],无法体会该课程在实际工程中的应用方法,这在很大程度上限制了学生的创新能力和综合素质.为突破该教育难点,本文提出基于Matlab软件的实践教学模式,让学生作为课堂的主体,利用Matlab对医学图像进行处理,在该过程中,教师对学生遇到的理论知识进行有针对性的讲解,加深学生对图像处理技术的理解和掌握.以“图像增强”为例[2],具体过程如下.
（一）教学资源准备
教师在教学前制作包括图像增强理论原理和处理方法的PPT、图像增强Matlab程序、血管图像等材料.将模糊的血管图像在课前发到学生手中或上传到教学平台,供学生下载使用.
（二）课前预习
学生上课前自行下载源图像,并对图像增强的方法进行简单的预习,利用手机中的图像处理软件如天天P图、美图秀秀等APP对模糊血管图像进行增强处理,观察图像增强处理前后的差别,引导学生产生学习图像增强方法的兴趣.
（三）课堂教学
教师先利用PPT和板书结合的方式,简单讲解图像增强的含义和方法,在讲解每种方法的过程中,让学生利用Matlab软件对血管图像进行图像增强处理,观察每种方法的优缺点,向学生提问,对其掌握程度进行分析,教师对教学过程中的重难点进行详细反复讲解.最后总结出每种图像增强方法所适用图像的特点,便于学生后续应用.同时,分析手机中的图像处理软件如天天P图、美图秀秀等应用程序所选择的图像增强方法,启发学生将图像增强方法应用于生活中,提高其分析问题、解决问题的能力.
（四）课后技能拓展
以测验形式对学生学习效果进行验证,具体做法为在教学平台中上传一幅医用CT图像,让学生选择一种图像增强的方法对该图像进行处理,写出Matlab处理程序,并得出处理前后效果对比,指出所选方法的优缺点,加深学生对图像增强方法的理解,培养其创新思维和学术思维.
本方法采用以上相同模式对图像处理中涉及的图像恢复、图像压缩、图像分割和彩像处理等技术展开教学.通过将图像处理技术与学生日常生活中的常见应用程序相联系,提高学生的学习兴趣；让学生利用Matlab软件设计图像处理方法,使学生成为课堂的主体,积极练习并掌握图像处理方法,实现对学生学习能力、分析能力、实践能力及解决问题能力的培养.
三、结束语
医用数字图像处理是现代医学发展中必不可少的一门技术学科,因此要求学生在学习该课程的过程中培养较强的技能水平,才能满足社会对生物医学工程专业本科生的需求.本文提出的基于Matlab的实践教学模式,让学生成为课堂的主体,通过其主动分析问题、解决问题实现对图像处理知识的理解和掌握,提高其学习自信心和成就感,培养其创新思维和学术思维,为社会输送动手动脑全面发展的技术型人才.
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