“新医科”背景下医学图像处理教学软件的研究与开发

针对“新医科”背景下医学图像处理课程所面临的形势和教学现状,开发了与其教学过程高度契合的医学图像处理教学软件,该教学软件可实现医学图像的线性灰度变换、开窗显示、缩放、旋转、镜像、中值滤波、微分锐化、边缘检测、直方图获取和直方图均衡,并可在一定范围内调节线性灰度变换、开窗显示、缩放、旋转、中值滤波、微分锐化、边缘检测的参数,同时用不同算法实现了医学图像的缩放功能。该教学软件用于包头医学院医学图像处理课程理论与实验教学中,可提高学生学习的主动性和积极性,能强化学生对放射技师考点知识的理解,为后续课程的学习打下坚实基础,最终实现“新医科”背景下包头医学院医学影像技术专业“医工”“、医理”的深度交叉融合。

结合雨课堂和改进BOPPPS的医学图像处理教学方法改革研究

“互联网+”时代下,手机、平板电脑等电子设备已经成为学生必备的工具。为了因势利导,变负面因素为学习工具,激发学生学习的主动性和积极性,将雨课堂与改进的BOPPPS教学模式相结合,开展医学图像处理教学方法改革,可以真正打造以学生为中心的闭环教学模式,提高教与学的效率,为“互联网+”时代背景下的课堂教学改革提供借鉴和参考。

医学图像处理实验课程的混合式反抄袭设计

在生物医学工程专业的医学图像处理实验课中,为提高教学资料的自明性,提出了一种柔性反抄袭方法;为加强教学管理,建议实验题目进行差异化设计,同时在学生端和教师端进行图像查重检测。连续5年的教学改革表明,上述反抄袭方法的综合应用能够有效减少抄袭行为,确保教育的公正性。

《医学图像处理》课程思政案例库的建设与实践

课程思政是深入贯彻落实“立德树人”根本任务的重要举措。文章针对《医学图像处理》课程,结合徐州医科大学办学定位和生物医学工程专业人才培养方案,深入挖掘课程蕴含的政治元素,建设了课程思政案例库。案例库收集了典型的思政教学案例,将社会主义核心价值观、科学精神、创新精神等元素融入专业知识点。教学采用启发式、互动式、探究式、案例式教学的教学方法,强化实践教学,开展形式多样的教学活动,实现了专业教学和思政教育的有效结合,取得了良好的教学效果。课程思政案例库为课程思政教学提供了素材和支撑,是深化课程思政建设、提高人才培养质量的有效途径。

人工智能辅助医学图像处理专利现状

随着人工智能技术的飞速发展,人工智能(AI)在医学图像处理领域的应用日益广泛,人工智能辅助医学图像处理是将人工智能技术应用于医学图像处理领域中,上述人工智能技术主要涉及人工神经网络ANN、回归神经网络RNN、决策树、贝叶斯等人工智能算法。随着人工智能技术的成熟,人工智能技术在医疗健康领域的应用场景也在不断丰富,如疾病检测、诊断及治疗的计划的制定等方面均开始应用人工智能技术,这为居民健康质量的提升提供了新的方式。

小波分析在医学图像处理中的应用研究

对医学图像进行去噪、增强以及边缘提取等深层次处理,可提高信息的利用率。针对传统方法的缺欠和不足,利用小波变换的时频域特性与多分辨分析,提出了适合医学图像去噪、增强、边缘提取的算法,并给出了实验结果。

生物医学工程专业《医学图像处理》实践教学的改革

《医学图像处理》课程是生物医学工程专业的主干核心课程,是重要的专业课,学生学好这门课程对其今后的就业及工作有着重要的意义。本文针对《医学图像处理》课程中的实践课程作了初步的改革探索,利用学生MATLAB学习的基础,开发设计了一套实践课教学软件,改变了传统的讲授式的教学方法,更生动直观的辅助学生进行图像处理相关课程的学习,提高了学生的学习兴趣及动手操作能力。

分形几何学在医学图像处理中的应用

分形几何学是非线性科学中的一个活跃的数学分支，为描述、分析、生成各种自然景物、自然现象提供了合适的模型，具有巨大的实用价值．近年来，分形几何在医学图像处理方面得到了广泛的应用．本文介绍了分形理论的基本内容，而后综述了它在医学图像处理中的普遍应用，最后就应用中的有些问题做了讨论．

生物医学工程专业《医学图像处理》课程改革设计

从内容特色化、教学信息化、突出能力培养、突出实验教学、考核多样化5个方面介绍了《医学图像处理》课程的教学改革及探索,并详细分析了课程建设的效果,指出了该种课程教学新模式具有独特的教学风格和特色,可使生物医学工程专业的学生扎实掌握医学影像方面的基础知识,具备熟练的医学影像处理能力,从而为以后的相关工作打下良好的基础。

医学图像处理课程的创新性教学研究

目的:探寻我国医学院校生物医学工程专业学生的培养模式,将启发、自主与团结协作的创新性学习教学方式引入医学图像处理课程。方法:在医学图像处理课程的教学中,基于实际临床问题,将抽象和复杂的理论知识与临床医学、计算机科学等多学科相结合,利用启发式的提出问题、自主式的思考问题以及团结协作式的解决问题3个过程,培养医工学生的创新学习能力和思维模式。结果:针对生物医学工程专业学生的特点,通过医学图像处理知识与多学科知识相结合的教学模式,使学生加强创新能力和自主研发能力的培养,从而提高医工专业学生解决实际临床问题的能力。结论:培养具有创新思维、独立科研能力及团结协作精神的高级医学工程专业人才是人才培养的主要目标。

二维小波变换及其在医学图像处理中的应用

介绍了二维离散小波变换的一般形式 ,在图像分解的基础上 ,分析了二维小波变换在医学图像消噪和图像增强中的应用 ,同时给出应用实例。结果表明 ,应用小波分析进行医学图像处理 ,能够有效地改善图像质量 。

基于MPI的并行医学图像处理

本文就并行计算技术在医学图像处理领域应用的优势和现状,论述了医学图像处理算法的并行实现方法,并在并行计算集群上实现了CT图像Sobel算子边缘检测及基于互信息的单模PET图像配准的MPI并行算法。针对这两种不同应用和不同的机群规模分析了并行计算的性能,说明了并行计算技术在该领域的适用范围。

医学图像处理技术

随着医学成像和计算机辅助技术的发展,从二维医学图像到三维可视化技术成为研究的热点,本文介绍了医学图像处理技术的发展动态,对图像分割、纹理分析、图像配准和图像融合技术的现状及其发展进行了综述。在比较各种技术在相关领域应用的基础上,提出医学图像处理技术发展所面临的相关问题及其发展方向。

在医学图像处理中使用MMX及SSE指令

介绍了使用MMX及SSE指令来提高医学图像处理软件运行效率的原理和方法,并在深层次上对处理器工作原理进行了探讨,分析了在实际软件开发中使用的例程,并提供了部分源代码。

人工智能方法在医学图像处理中的研究新进展

目的:随着医学影像智能化诊断的快速发展,为了满足愈加复杂的医学图像分析和处理要求,人工智能方法成为近年来医学图像处理技术发展的一个研究热点。本文对近五年来人工智能方法在医学图像处理领域应用的新进展进行综述。方法:将应用在医学图像处理领域主要的几种人工智能方法进行了分类总结,讨论了这些方法在医学图像处理各分支领域的应用,分析比较了不同方法间的优缺点。结果:人工智能方法应用主要在医学图像分割、图像配准、图像融合、图像压缩、图像重建等领域;包括蚁群算法、模糊集合、人工神经网络、粒子群算法、遗传算法、进化计算、人工免疫算法、粒计算和多Agent技术等;涉及MR图像、超声图像、PET图像、CT图像和医学红外图像等多种医学图像。结论:由于医学影像图像对比度较低,不同组织的特征可变性较大,不同组织间边界模糊、血管和神经等微细结构分布复杂,尚无通用方法对任意医学图像都能取得绝对理想的处理效果。改进的人工智能方法与传统图像处理方法的结合,在功能上相互取长补短,将是医学图像处理技术重要的发展趋势。

医学图像处理远程虚拟实验教学平台的设计与实现

为帮助学生深入理解医学图像处理的概念和算法原理,提出了基于Matlab Web Server医学图像处理远程虚拟实验教学平台的构思。该平台采用B/S模式,利用ASP.NET和数据库技术结合Matlab Web Server组件实现。同时,指出该实验教学平台的构建,既满足了医学图像处理实验教学的需求,也解决了传统实验系统受时间和地域限制的问题,为教师提供了一种方便、快捷管理实验的平台,为学生提供了一个自主开放的实践环境。

医学图像处理技术新进展

分析了医学图像处理技术的最新进展 ,介绍了目前国内在三维医学图像的可视化和基于PACS的医学图像压缩在医学图像处理方面的进展 .在分析研究各种技术在相关领域中应用的基础上 。

基于C语言和MATLAB的混合编程在医学图像处理课程中的应用

利用计算机语言编程完成图像处理教学任务是目前国内关于《医学图像处理》课程的主要的教学方法,而应用计算机语言混合编程完成课程学习对学生学好这门课程乃至今后的就业及工作有着重要的意义。本文针对学生学习医学图像处理本科教学内容提出了一种新的混合编程教学方法,针对不同专业不同教学内容采用以C语言和MATLAB混合编程的方式进行图像处理实践教学,收到了良好的效果。

医学图像处理中的边缘检测方法进展(综述)

系统地介绍了边缘检测算子，也介绍多SE边缘金字塔。

基于DICOM格式医学图像处理软件的设计与实现

基于DICOM格式序列图像,使用可视化工具包(visualization toolkit)和MFC类库,以面向对象的方法在Visual Studio 6.0环境中开发医学图像处理系统。该软件实现了对DICOM格式序列图像的读取、文件基本信息显示、窗宽窗位的调节、特定区域勾画、注释及三维重建显示功能,为病理诊断提供直观、全面、准确的图像信息。