基于實踐教學的醫學圖像分析教學改革探索

賀碧芳 李博文

摘 要：醫學圖像分析是一門醫學影像與圖像處理相結合的課程。主要講授如何采用信息學圖像處理方法解決醫學影像學問題，是一門醫學與信息學、實踐與理論相結合的課程。筆者在醫學院從事該課程教學中，發現目前該課程的教學過于偏向于圖像處理算法理論知識的講述，忽略了學生的實踐操作，使得他們難以運用圖像處理算法理論解決實際醫學影像問題。針對教學中存在的問題，筆者提出在教學環節加入實踐教學環節：（1）利用醫學院本身優勢，加入部分醫學影像數據實際采集環節，了解各種醫學圖像的特點;（2）圖像處理算法教學環節加入實踐操作，讓學生親身感受各類圖像處理算法的用處。在后續教學實踐中，學生能夠更好地掌握其學習內容。在此基礎上，本文還提出了一套醫學圖像分析實踐教學流程，為醫學院相關專業學生的醫學圖像分析教學提供了一種切實可行的實踐教學思路。

關鍵詞：醫學圖像分析;實踐教學;教學改革

一、課程背景

醫學圖像分析是一門醫學影像與信息學圖像處理相結合的課程。主要學習如何采用圖像處理方法對醫學圖像數據進行增強、勾畫、分割、識別等操作[1]。主要授課對象為醫工結合專業如生物醫學工程、醫學信息工程等的本科生或研究生。其主要教學目標是讓學生掌握醫學圖像的采集原理，各種不同類型的醫學圖像的特點，不同醫學圖像主要面臨的問題，不同醫學圖像遇到的問題的傳統解決方法，并啟發學生思考新的解決思路[2]。近幾年，由于計算機運算速度的進步以及機器學習算法的快速發展，醫學圖像分析發展迅速，在醫學臨床上應用越來越廣，例如肺結節的識別、腦灰質白質的分割以及輔助診斷等。總之，醫學圖像分析在臨床上扮演著越來越重要的角色。

目前醫學圖像分析在產業界的發展迅速，相關企業不斷涌現，國內目前相關企業超過100家，融資上億的企業近20家。因此，該課程的重要性也逐漸突顯。醫工結合是醫學與工科學科結合而產生的未來醫學的重要發展方向。近幾年，綜合類大學紛紛創辦醫學院，其中醫工結合是這些綜合類大學醫學院的重要方面，而醫學圖像分析又是目前醫工結合的優秀范例[3]。

然而，目前醫學圖像分析課程的教學存在重視理論講述，忽略實踐操作的現象。同時醫學圖像與傳統自然圖像存在著較大差異，例如信噪比低、圖像維度更高、與自然圖像紋理顯著不一致等問題。因此，醫學圖像分析與傳統圖像處理課程存在較大差異。筆者在教學過程發現，學生在學習該門課程后，存在理論與實際脫節的情況。大部分學生反饋在進行課程學習之后，嘗試將學會的圖像處理方法用于實際醫學圖像分析時，遇到各種問題，例如：由于數據維度不一，傳統二維自然圖像處理方法無法用于三維或者四維的醫學圖像中;由于信噪比的問題，傳統自然圖像處理方法運用到醫學圖像上后效果不佳。因此，醫學圖像分析的教學應該與傳統自然圖像的處理課程有所區分，需要針對醫學圖像進行分析與教學。

二、現存教學問題分析

在教學完成后，通過學生反饋，獲得的教學反饋問題如下：（1）課程中講授的圖像處理方法多基于二維圖像，但醫學影像中存在大量其他維度影像，如腦電信號為一維圖像，CT、磁共振為三維圖像，PET、功能磁共振為四維圖像，不知如何處理;（2）課程講授中出現的自然圖像大多分辨率較高，而醫學圖像分辨率較低，將算法運用于圖像分析后效果不佳;（3）構建輔助診斷模型時，自然圖像樣本量較大，而醫學影像樣本量相對較小，同時數據維度更高，構建出的模型效果較差。

如圖1所示，筆者分析與總結現存教學問題之后，認為主要是以下三個原因導致出現了上述教學問題。

（一）自然圖像與醫學圖像存在差異

如表1所示，傳統自然圖像與醫學圖像存在較大差異，目前醫學圖像分析課程講授的大部分課程內容與傳統圖像處理一致，涉及的醫學圖像多為與自然圖像性質相近的二維X光圖像或單層CT圖像。這種差異導致課程所學算法難以直接用于醫學圖像的分析與處理。

（二）學生缺乏對醫學圖像特性的了解

學生在學習課程的時候對醫學圖像的采集過程以及圖像特性不了解，導致難以對現有圖像處理方法進行改進或者提出新的圖像處理方法以適用醫學圖像。圖2所示為一個典型的三維大腦MRI醫學圖像，該圖像具有分辨率低、維度高等特點。

（三）缺乏與臨床影像科醫生的交流

本門課程的教學主要由圖像處理相關老師完成，臨床醫生沒有參與教學。這種缺失進一步導致學生對醫學圖像以及醫學圖像在臨床上遇到的實際問題缺乏了解，難以提出真正解決臨床實際問題的醫學圖像處理方法。

三、教學改革方案

鑒于目前醫學圖像分析課程教學存在的問題，筆者結合綜合類大學醫學院基礎條件，提出以下五方面的教學改革措施，并設計了一套醫學圖像分析教學流程。

（一）增加醫學成像原理教學

醫學成像原理是一門講解各種醫學影像的采集原理、采集方法的課程。該課程可幫助學生深入理解醫學圖像的由來，從圖像成像原理的部分深入理解各種醫學圖像的特性，例如腦電信號的位置坐標系統、磁共振圖像的無標度特性、PET圖像如何從四維圖像轉變為三維圖像等。學生通過該部分理論的學習，了解不同醫學圖像的特點。

（二）圖像處理老師與臨床影像科醫生攜手教學

綜合類大學醫學院教學相對于其他學院的一大重要優勢在于學院具有大批一線臨床工作者。相對于學校教師而言，一線臨床工作者對于目前醫學影像在臨床實踐中需要解決的問題更為熟悉。臨床醫生參與教學，可進一步讓學生了解自己所學知識可用于解決哪些臨床實際問題。在了解到這些的基礎上，學生能夠理清今后工作中的實際問題，對實際問題有了進一步的了解后才能思考如何對所學理論方法進行融會貫通，并在此基礎上進行創新改進。

（三）增加醫學影像采集教學環節

在完成醫學成像原理的理論教學之后，為進一步讓學生理解醫學影像采集原理及其特點，結合醫學院條件，可安排學生進行各種醫學影像采集的實踐操作。在影像采集實踐操作過程中，學生不僅能深入理解各種醫學影像的成像原理，還能進一步了解到各種圖像常見噪聲的來源與特點，例如磁共振圖像的運動偽影的由來及其特點。學生在進行圖像處理算法學習之后，能夠針對性地對各種不同噪聲進行處理分析，或者在了解噪聲特點的情況下，能夠針對性地提出圖像處理算法降低噪聲的影響。

（四）結合Octave進行實踐算法教學

傳統圖像處理是一門理論性較強的課程，近些年，該門課程的教學更多地提倡理論與實踐融合。Octave是一個類似MATLAB的數學計算軟件，其語法模仿了MATLAB。MATLAB是目前世界上最常用的數學分析軟件之一，其具有強大的圖像處理能力，是目前科研界常用的圖像處理平臺。Octave在繼承MATLAB語法的同時，還具有免費開源的優點。在講授完圖像算法理論之后，將要求學生基于醫學影像采集環節得到的醫學影像數據，基于Octave進行編程實踐，在實踐過程中學生將切實感受到各種圖像處理算法的作用，以及在醫學影像數據上與自然圖像不一致的效果，從而激發學生繼續探索，對算法進行改進以適用醫學影像數據。

（五）改變課程考核方式

基于實踐教學的醫學圖像分析課程在考核環節應該更加注重考核實踐操作[4]。筆者在教學過程中，最終考核環節題目設置為：基于課程講授以及實踐教學，提出一個醫學圖像問題，并給出解決方法。答題模板如表2。

學生通過回顧與總結本門課程中的醫學圖像實踐采集環節與后續圖像處理算法理論，思考一個現實生活中會遇到的醫學圖像問題，最后選用合適的圖像處理方法或者對現有的圖像處理方法進行改進來解決該問題。上述考核方式注重考核學生“提出問題”與“解決問題”的能力。

（六）醫學圖像分析的實踐教學流程總結

前面筆者提出了不同的醫學圖像分析課程的實踐教學環節，最后對全部環節進行一個總結，提出一套醫學圖像分析的實踐教學流程，如圖3所示。希望上述教學模式能給具備相應條件的綜合類大學醫學院的醫學圖像分析課程教學提供一定的幫助與啟示。

結語

通過總結與分析醫學圖像分析課程教學中遇到的問題與學生反饋，結合本單位的實際情況與優勢，本文提出在醫學圖像分析課程教學中增加諸多實踐環節，以提升學生對本門課程的認識，增強對醫學影像原理及問題的深入理解，在此基礎上培養與提高學生“提出問題”的能力。在圖像處理教學環節，提出基于Octave的實踐教學環節，在圖像處理理論學習的同時，增強學生理論結合實踐的能力。最終通過實踐考核，考核學生“提出問題”與“解決問題”的能力，通過提出并解決醫學圖像相關問題達到對本門課程教學內容的深入理解，從而培養出能夠學以致用，并能解決實際臨床醫學影像問題的學生。

參考文獻：

[1]湯敏，張士兵，沈曉燕.醫學圖像處理與分析課程的實踐教學改革研究[J].中國教育技術裝備，2014（2）：90-91.

[2]陳躍，楊建茹.醫學圖像分析實驗教學改革的研究與實踐[J].中華醫學教育雜志，2004（03）：45-46.

[3]黃忠江，姜增譽，陳文青，張智星.基于人工智能的醫學圖像分析在腦腫瘤中的應用進展[J].中國醫學影像學雜志，2021（6）：626-630.

[4]陳瑛，龔著琳，蘇懿，郁松.以能力培養為導向的“醫學圖像處理與分析”研究生課程教學改革初探[J].中國高等醫學教育，2010（6）：79-80.

作者簡介：賀碧芳（1988— ），女，漢族，湖南益陽人，博士，副教授，研究方向：醫學信息工程。