面向醫療大數據的數字圖像處理課程建設的探索

摘?要：在現今醫療大數據應用與發展背景下，針對目前大學高等教育教學當中存在的不足，提出如何建設《數字圖像處理》課程的改革思路。結合《數字圖像處理》課程的當前研究進展、課程目標以及實踐探索進行分析，從教學方案、教學方式、考核辦法等幾個方面分析。探索《數字圖像處理》課程的建設方案，并立足新人工智能專業以及計算機專業學生的特點，基于醫療大數據背景下特征和特點，探索新的《數字圖像處理》課程建設模式。最終，本課題實現與大數據、人工智能、數字圖像處理等技術的交叉融合，并產生對高校課程改革提供探索及引導作用。

關鍵詞：大數據;數字圖像處理;計算機科學與技術;課程建設;教育教學改革

1 緒論

智慧醫療密切聯系到民生健康，是當代人工智能技術、電子信息技術以及數字醫療技術融合的領域，并提高醫療質量[13]。此外，健康也是人類追求的目標，是全人類生活、工作和發展的根基[4]。其次，大數據（Big Data）這個術語，目前已經越發地被關注。近年來，涉及智慧醫療領域的大數據目前正在迅速擴大，已經成為了醫療領域的未來發展方向之一。即便，現在部分地區的醫療領域仍然還沒認識到醫療大數據增長帶來發展機遇，但是，隨著社會的發展以及技術的進展，人們將越發認識到大數據對目前智慧醫療領域發展的重要性[5]。

數字圖像處理及識別技術是人工智能中的一個重要分支[6]。目前，為了模擬人類圖像處理與識別活動的計算機程序，人們已經提出了各種各樣的圖像處理與模式識別算法，如圖像/圖像模板匹配算法。另一方面，圖像處理中的模式識別（Pattern Recognition），其是一種基于大量圖像信息和數據，在專家經驗和已有認知的基礎上，借助計算機以及數學計算等方法對曲線、形狀、數字、模式、字符格式以及圖形自動完成識別與評價[2][3]。

本文在面向“智慧醫療”與“人工智能”兩大浪潮背景下，在多學科交叉融合特征和計算機專業人才培養在知識、能力與素質上的要求，在計算機類專業的信息技術類課程體系和教學內容改革方面開展研究與實踐，擬建設《數字圖像處理》課程，將醫療診斷、大數據、人工智能、數字圖像處理等概念和關鍵技術、前沿知識融入《數字圖像處理》課程體系，培養學生在智慧醫療和人工智能新浪潮下的學習能力和工程應用能力。

2 數字圖像處理課程建設措施

本課題擬在教學內容、教學方法和手段、考核方式等幾方面進行了教學改革，力圖把《數字圖像處理》這門課程建設成具有智能專業特色、符合計算機專業科學生培養目標的課程。

2.1 教學內容改革

注意到《數字圖像處理》涉及人工智能技術、電子信息技術以及數字醫療技術等多個學科領域相當廣泛的交叉性學科。同時，且其應用遍及工業生產、機器人視覺、電子通信、智慧醫療、大數據分析與人工智能系統等諸多領域。隨著計算機技術和人工智能、智慧醫療、大數據等學科的深入研究和迅速發展，數字圖像處理向更高、更加深層次進行發展。因此，應當適當介紹數字圖像處理在醫療、服務、工業中最新發展的技術和趨勢。

2.2 教學方法和教學手段的改革

在教學方法上，教師積極采用啟發式、與實踐相結合等教學方法，有效調動學生自主學習的積極性，激發學生的潛能。經常性地介紹相關數字圖像處理技術的研究背景，引導學生去主動地思索。由于《數字圖像處理》這門課程中，某些知識點是很難用傳統的教學方式進行口述清楚的，很難直觀形象地表達出來，需要用到大量的實例圖像/圖形的圖片或程序運行結果加以說明。為此，課題教學中采用多媒體教學和傳統教學方式手段結合起來，發揮兩種教學手段各種的優勢。

2.3 實踐教學改革

實踐教學是理論教學中不可缺少的一環。實踐教學目標是要培養出學生的動手能力、綜合能力和設計能力，對于學生的綜合素質的提高和創新能力的培養發揮著重要的作用。根據《數字圖像處理》這門課程的特點，將課程實踐分為實驗教學和綜合課程設計兩個環節。其中最重要的是實驗教學內容的改革。

2.4 考核方式

《數字圖像處理》課程中，改變考核單一考核方式，擬將采用期末考試和平時作業、數字圖像實踐與課程設計、企業項目實習等多種方式結合，期末考試和家庭作業以考查圖像處理與識別，以數據結構以及模式識別等的基本概念和基礎理論知識為主，成績約占總成績的40%。其中，學術報告、企業項目開發，課程設計包括選題、設計理念、代碼編寫、發現問題、學術展示、匯報答辯等環節，占總成績的20%。該考核方式激發學生的活力。

3 結語

本文對面向醫療大數據的計算機類專業學生的《數字圖像處理》課程建設和改革進行了探索與研究，推進了傳統的教育理念和教育教學方式方法，使其符合計算機專業學生的專業特點和培養計劃。同時，推進了在醫療大數據與人工智能背景下適應新行業、新業態的《數字圖像處理》課程專業知識體系，提出了合適的教育教學模式改革。隨著智慧醫療、服務和人工智能行業的不斷發展和創新，《數字圖像處理》這門傳統計算機專業課程，將會有更多的發展空間和改革需求。

參考文獻：

[1]張坤華，紀震.“數字圖像處理”可視化教學體系探索[J].電氣電子教學學報，2007（01）.

[2]姜珊，雙凱.“數字圖像處理”課程的實驗教學改革[J].實驗室研究與探索，2006（05）.

[3]賈永紅.“數字圖像處理”課程的建設與教學改革[J].高等理科教育，2007（01）.

[4]李月.設計性計算機實驗課中培養學生自主學習的興趣及創新能力[J].鞍山師范學院學報，2004（04）.

[5]丁一，夏紅，張慶偉.現代化教學手段與“工程制圖”教學[J].重慶大學學報（社會科學版），2002（03）.

[6]CHEN D.，ZHANG Y.，LI S.，Tracking Control of Robot Manipulators with Unknown Models：A JacobianMatrixAdaption Method.IEEE Transactions on Industrial Informatics：2018，14/7，30443053.

作者簡介：陳德潮（1990—），男，漢族，廣東云浮人，博士，副研究員，研究方向：機器人控制、人工智能。