医学院校医药卫生信息化特色人才培养体系的探索

随着信息化技术在医药卫生行业的不断应用,急需信息化技术与医药卫生知识有机融合的应用型人才,通过分析医学院校自身的优势,提出了医药卫生信息化特色人才的培养目标、培养方案、课程体系、教材体系、实践教学体系、"双师型"师资队伍建设及人才培养保障措施等。

高等医学院校计算机教学改革初探

随着计算机在医学中应用的不断发展,对高等医学院校的计算机教学提出了更高的要求。但在实际的教学过程中,却面临着许多问题。本文对医学高等院校的计算机教学现状进行分析,并提出相应的教学改革初步思路和改革内容。

医学工程专业DSP课程教学方法的研究

DSP是一门工程性、技术性和实践性很强的课程,对医学工程专业,采用传统教学方法,学生不易接受。而结合医学实践,采用"融合、仿真、实践"的教学方法,通过典型医学应用系统设计及实现,使学生完全掌握课程内容,有利于提高教学质量,提高学生的综合应用素质及培养学生的创新能力。

医学信息工程专业人才引进的SWOT分析

为了提高医学信息工程专业人才培养质量,提出已有资源优化和专业人才引进的师资配备方案,通过SWOT分析满足人才引进内部需求与人才外部竞争环境,同时通过合理人才引进措施加强已有资源的力量,提高专业人才建设的竞争实力,为人才强校战略提供支持。

医学图像三维重建的算法研究

医学图像的三维重建是医学可视化的关键技术之一,目前已成为国内外研究的热点。作者针对医学图像三维重建的总体流程进行介绍,并对面绘制和体绘制的研究算法进行了总结。

基于NEViewer的医学科研主题演化可视化分析

获取22种学报类医学期刊2005-2013年文献的题录信息,建立高频词的共词网络,利用网络演化可视化分析软件NEViewer对医学科研主题进行演化分析,发现我国医学科研集中在基础研究与应用研究层面,多发病病种(如糖尿病、肿瘤等)的防治研究及技术方法的研究是两大主流方向,医学科研主题将在较长时期内保持稳定发展状态,最后对热点医学主题进行了阐释。

小波变换在医学图像压缩中的应用

目的:探讨利用小波变换进行医学图像压缩的方法。方法:通过小波变换对图像进行时频局部化分析,将图像分解到多个尺度上,进行多分辨分析。然后对变换后的子图像的小波系数特点进行了分析,讨论了其适用于图像压缩编码的特性和优势。嵌入式零树小波图像编码算法是一种有效的图像压缩方法。在分析嵌入式零树小波图像编码算法的基础上,针对传统嵌入零树小波编码方法存在的不足之处,提出了一种改进的零树小波编码算法。结果:在获得较大压缩比的同时能保证医学图像的重建质量,可以较好地满足PACS对医学图像存储和传输的要求。结论:仿真实验表明,本方法是一种有效的医学图像压缩方法。

虚拟医学教学系统的实践应用研究

为了合理的利用现有医学教学资源、解决医学实验教学资源紧张的问题,利用虚拟现实及模拟技术,在传统教学及平台的基础上,结合已有教学资源与软件平台开展虚拟教学系统的实践应用研究。利用虚拟医学系统不仅形象生动的体现了复杂的教学过程,对于医学教学中不能开展的实验或有限的教学资源提供一种新的教学及实验方式。实践证实在医学教学过程中开展虚拟医学教学与实验是可行的。

基于孤立点分析的医学图像处理

背景:在进行临床诊断的时候,医学影像中许多微小的纹理变化细节和形态特征不容易被发现,会影响对病情的早期判断。目的:为数字医学图像中病变的计算机诊断提供一种新的思路和方法,帮助医生及早发现和诊断恶性病变、提高诊断效率和准确性。方法:运用孤立点数据挖掘技术,分析提取医学图像数据集中隐藏、不为人所注意、易被抛弃的但非常有用的信息,找出其中的医学诊断规则和模式,从而辅助医生进行疾病诊断。结果与结论:实验证明基于医学图像象素聚类的孤立点分析算法对于发现脑部病变是切实可行的。

医学影像专业《单片机原理与应用》实验项目及教学模式改革实践

目的:针对医学影像专业传统单片机实验教学的各种弊端,开发设计适合医学影像专业特点的实验项目,探索构建一种实验环境宽松、实验指导及时有效的全过程实验教学模式,由此提高医学影像专业单片机实验教学的质量。方法:首先分析医学影像专业传统单片机实验教学的各种弊端并找出相应原因;然后选取人性化智能十字路口交通信号灯系统作为实验主题,围绕实验主题开发设计紧扣理论知识并前后内容相关、知识点连贯的全新实验项目;最后针对传统实验教学方法的弊端,为学生创造宽松的实验环境,构建并实施实验前辅导、实验中指导、实验后答疑的全过程单片机实验教学模式。结果:在医学影像专业近两年的实践效果表明,开发设计的全新实验项目和宽松的实验环境及探索构建的全过程实验教学模式,不仅提高了学生的实验兴趣和实验积极性,还加强了学生对理论知识的理解和灵活应用,为学生将来的学习打下了良好的基础。结论:全新开发设计的实验项目、宽松的实验环境和探索构建的全过程单片机实验教学模式可以大大提高医学影像专业单片机实验教学的质量。

改进的KNN算法及其在医学图像处理中的应用

目的利用最近邻KNN算法对MR图像分割时,要靠人的经验从图像中选出部分像素作为训练样本,本文就是为了减少人的劳动并且使算法自动进行。方法用速度快的k-均值聚类算法得到的聚类中心作为参考,将与之相近的部分像素作为训练样本。此外,在应用KNN方法前,还利用边界跟踪法剔除人脑MR图像中颅骨和肌肉等非脑组织,避免非脑组织对大脑结构分割的干扰。结果能较好地将MR图像分割出脑白质、灰质、脊髓三部分图像。结论实验表明,改进的KNN方法减少了对人工的参与,并且取得了很好的分割效果。

医学信息技术类课程建设与优化策略研究

随着信息技术与现代医学的高度融合,医学信息类专业的人才供需矛盾凸显,毕业生的规模逐年加大,但合格人才的缺口越来越大。现分析了这种尴尬局面的形成原因,提出了切实可行的医学信息学与医学信息技术(工程)课程的建设策略和优化策略,并对课程建设中各交叉学科的教学比重划分、学时分配、选修课设计、教材建设的具体策略进行了深入研究。

制药工程专业实验教学改革的探索与实践

围绕如何提高学生的动手能力,不断改革实验教学,提高学生的综合素质,对制药工程专业的专业实验课程进行了探讨.改革传统的实验教学模式,打破学科界限,重新整合成以实验方法为主导,以课程内容为主线,探讨了一体化、多层次的实验教学体系.以培养学生运用知识解决实际问题的能力训练为目的,选择最适当的训练内容和最适合的训练手段,提高学生的观察、动手、思维和创新能力.

改进的遗传模糊聚类算法对医学图像的分割

利用遗传算法全局随机搜索的特点,可以解决模糊C均值聚类(FCM)算法在医学图像分割中容易陷入局部最优解的问题,但确定遗传算法的初始搜索范围时,需要借助于人的经验。为此,用收敛速度快的硬聚类算法得到的聚类中心作为参考,上下浮动划出一个较小的数据范围,作为遗传算法的初始搜索空间。该方法在避免FCM算法陷入局部最优化的同时,也加速了遗传算法的收敛过程。实验表明,该方法相对于标准的遗传模糊算法,效果要好得多。

医学专业教学过程中的人文教育尝试

在医学教育过程的备课、课堂互动以及课后师生交流等不同环节,从人文教育的核心内容出发,分别对医学生进行了崇尚生命、敬畏生命的人文精神培育,医学发展史中的人文知识传输,人文知识与医学的互动,人际交流中的人文关怀等实践,既取得了较好的教学成效,又使师生的人文素质得到提高。

医学图像分割技术及其进展

医学图像分割是医学图像处理中的一个经典难题。图像分割技术的发展不仅影响到医学图像处理中其它相关技术的发展 ,如可视化、3D重建、不同模式医学图像的配准和融合等 ,而且在生物医学图像的分析中也占有极其重要的地位。近年来 ,由于一些新兴学科在医学图像处理中的应用 ,医学图像分割技术取得了显著的进展。本文对近年来的医学图像分割技术、发展趋势。

一种基于粗糙集属性约减的医学图像分割

医学图像分割过程中,存在图像特征空间维数过高、需处理的数据量太大等问题。为此,利用粗糙集理论中知识约简的思想,对图像高维特征空间进行降维。文中先对图像特征数据离散化,再将粗糙集中基于不可分辨关系的属性约简方法和基于逻辑运算的推理方法相结合,对图像特征集进行约减,最后用模糊C-均值算法进行聚类分割。实验表明,该方法能够找出有效特征集,使图像特征空间的维数减少1半多,分割速度提高了2倍多。

基于“省级卓越工程师计划”的单片机课程实践教学的改革

利用"省级卓越工程师计划"的契机,以"提升学生的工程素养,培养学生的创新精神和实践能力"为目标,从构建新型的实践教学体系、转换传统的师生角色、摒弃落后的实践考核机制三方面出发,对单片机课程的实践教学进行了改革。

基于需求导向的医学人才强校战略探索

为了提高高校人才培养质量,增强高校科研创新能力和服务能力,从人才培养的需求出发,提出以需求导向为目标的人才引进策略,通过人才强校的战略促进高校教育教学、科学研究和服务能力的提高,进而达到人才培养的目标。结合学校现有资源状况,在双向需求基础上,制定独立需求、需求优化、多目标需求和阶梯性需求的人才引进与强校策略。