新工科背景下醫學影像分析人才培養研究與實踐

趙于前，陽春華，盧赫明，廖苗

(1．中南大學 自動化學院，湖南 長沙 410083；2.湖南科技大學 計算機科學與工程學院，湖南 湘潭 411201)

1 新工科背景下醫學影像分析人才培養定位

2017年，教育部印發《關于開展新工科研究與實踐的通知》，指出高等工程教育改革和研究要圍繞新理念、新結構、新模式、新質量、新體系展開，提出工程教育新理念，升級傳統工科專業，深化人才培養模式改革探究與實踐[1]。新工科建設對高校工程人才培養提出了新的方向和要求，即培養面向新經濟發展，著眼未來，能夠與世界接軌的卓越人才。2018年，教育部印發《關于公布首批“新工科”研究與實踐項目的通知》，指出要加快培養新興領域的科技人才，“實現從學科導向轉向產業需求導向、從專業分割轉向跨界交叉融合”，促進“工醫”交叉，推進人才培養機制改革[2]。醫學影像分析涉及圖像分割、配準、識別、跟蹤、可視化等內容，是計算機輔助診療的重要手段。高校醫學影像分析人才培養，應該積極響應新工科建設要求，加快改革，統籌規劃，明確定位，頂層設計，促進人才素質與時代需求相契合。

1.1 醫學影像分析介紹

醫學影像分析涉及高等數學、醫學影像學、數字圖像處理和計算機科學等多學科知識，是實現疾病篩查、精準治療的重要手段，其主要內容包括醫學影像分割、配準和可視化等。醫學影像分割是指根據某種均勻性或一致性原則，將PET、CT、MRI等模式的醫學影像中的感興趣區域(ROI)從背景中分離。涉及的算法包括基于區域的分割方法、基于邊界的分割方法、基于特定理論的分割方法等。醫學影像分割是三維重建、病理分析、臨床診斷、手術計劃的前提[3]。醫學影像配準是指通過尋找不同時期獲取的單模態、多模態醫學影像空間坐標對應關系，為醫生從不同角度觀察和分析內部器官空間位置關系和健康狀態提供輔助[4]。醫學影像可視化是指運用數字圖像處理技術，通過面繪制、體繪制等算法，將二維醫學影像序列映射為三維立體圖像，醫生可以通過旋轉、縮放、移動、分割等交互操作多角度觀察人體組織結構，輔助醫生準確判斷病灶[5]。

1.2 人才培養定位

1.2.1 依托新興產業，培養“人工智能+醫療”型人才

當前，人工智能、云計算、大數據、區塊鏈等新興產業正在成為推動產業升級、引領新一輪科技革命的重要驅動力。人工智能在醫療技術領域引發顛覆性變革，“人工智能+醫療”成為醫療現代化的發展方向。醫療信息化時代，海量的醫學影像是健康醫療大數據的重要組成部分，醫學影像分析成為“人工智能+醫療”的關鍵細分方向。對于醫學影像分析人才的培養，應該立足實際，著眼長遠，抓住機遇，加快改革，充分利用國家政策支持，發揮高校自身優勢，積極靠攏新興產業，深化改革人才培養模式，加快“人工智能+醫療”型人才培養。

1.2.2 注重學科交叉，培養高精尖復合型人才

復合型人才是指同時具備兩門以上專業知識和能力的人才，相對而言，復合型人才比專才具有更廣的知識面，比通才具備更優的知識、能力結構[6]。醫學影像分析多學科交叉的特點決定了該研究方向的人才必須兼具多學科知識背景。醫學影像處理的算法理論很多是建立在高等數學基礎上的，如模糊C均值聚類、貝葉斯(Bayes)分類器、馬爾科夫(Markov)隨機場等圖像分割算法都屬于統計學范疇。醫學影像學介紹了醫學影像的成像設備、原理及過程，了解這些知識是從事醫學影像分析工作的前提。數字圖像處理包含圖像處理的共性知識，對具體的醫學影像處理有理論指導作用，同時也涉及軟硬件知識、編程算法、程序設計等，是醫學影像分析的實驗基礎。例如，利用深度學習算法進行醫學影像分析，需要熟悉tensorflow、pytorch、keras、caffe等深度學習編程框架。復合型人才知識結構的形成，不是多學科知識的機械累加，而是知識碎片“疊加—整合—融合”的過程，是從“百納被”到“大熔爐”的過程。無論是科學研究，還是實踐應用，單一學科背景的知識結構越來越難以適應當前社會學科交叉融合的趨勢，成為嚴重制約學生發展的短板，而醫學影像分析領域問題的復雜性，要求從事該方向研究的人才必須有扎實的理論和實踐基礎。因此，要注重學科交叉，培養高精尖復合型人才。

2 新工科背景下醫學影像分析人才素質要求

新工科背景下醫學影像分析人才培養需要把握新工科建設內涵，考慮工科建設新要求，不僅要促進醫工交叉，還要加強文工、文醫交叉[2]，科學教育與人文教育并重、智育與德育并舉，重點加強學生理論研究能力、專業實踐能力以及創新思維能力的培養。

2.1 理論研究能力

醫學影像分析方向的理論研究重點是針對算法理論進行研究。理論研究能力包括“信息獲取—知識總結—理論形成”三個有序環節。(1)信息獲取主要包括掌握數據庫檢索工具，熟悉下載、檢索技巧，了解該方向的國內外核心期刊、會議，及時跟蹤熱點，高效、精準搜集有價值信息；充分利用網絡資源，包括國內外慕課平臺、教學網站、學術論壇、專業社區等；重視線下傳統教學資源的價值，注重課堂教學過程，吃透書本知識重點等。(2)知識總結是指對信息進行加工提煉，“去粗取精，去偽存真”，厘清脈絡，梳理重點，使之系統化、條理化、模塊化，成為知識；知識總結的過程，既是信息加工的過程，也是思維訓練的過程。(3)理論形成是指挖掘知識模塊之間的深層、本質、必然聯系，總結規律，將知識進一步系統化、抽象化，概括為理論。理論對實踐具有指導作用，知識只有上升為理論才能發揮更大作用。

2.2 專業實踐能力

醫學影像分析具有很強的實踐性，專業實踐能力的強弱直接關系到理論成果能否“落地”轉化為直接生產力。專業實踐能力包括“分析實際問題—提出解決方案—優化實驗設計”三個有序步驟。(1)分析實際問題是指通過文獻調研、專家訪談和資料分析來發掘不同人體器官、病變組織和醫學成像的特征差異性，根據待分析圖像的特殊性，具體問題具體分析。例如，關于肺結節的檢測，不僅要綜合分析兩肺輪廓、氣管、血管特征，還要重點分析肺結節所在位置、尺寸、形狀和結構特征，為肺實質分割和特征提取做準備。(2)提出解決方案是在分析問題的基礎上給出算法、程序設計的完整過程，保證算法的正確性和魯棒性。算法是解決問題的步驟，其具體實現依賴于程序設計，程序設計的過程是計算思維運用的過程。(3)優化實驗設計是指分析實驗結果，調整參數，優化算法，提高實驗準確率，提高敏感度和特異性，降低假陽性和假陰性，增強模型的泛化性能。

2.3 創新思維能力

醫學影像分析方向瓶頸的解決仍然依靠創新，尤其是原發性的技術創新。創新思維能力是指能夠針對某一問題提出新理論、新觀點和新方法，是創新的前提。創新思維能力包括“創新意識—發散思維—批判思維”三個有序關鍵點。(1)創新意識是在好奇心、求知欲和探索欲驅動下產生的創新動機。創新動機的產生一般與良好的軟硬件環境、濃郁的科研氛圍、優秀的合作團隊、強烈的自信心、扎實的專業基礎和豐富的想象力有密切關系。(2)發散思維是針對一個具體問題，通過想象、聯想、演繹和歸納，由此及彼，從多個維度觀察、思考、分析和論證，舉一反三，不拘一格，大膽假設，小心求證，提出多種解法，體現了邏輯橫向加工過程，拓展了思維廣度。(3)批判思維是一種自覺通過理解、質疑、查證和推理等探究活動判斷論證合理性的思維[7]。對待前人觀點，不盲從，由表及里，獨立思考，辯證審視，合理質疑，體現了邏輯縱向加工過程，拓展了思維深度。批判思維對思維訓練的完整性、創新思維的發展有重要影響[8]。

3 新工科背景下醫學影像分析人才培養措施

人才培養措施的制定，既要重視醫學影像分析多學科交叉特點，注重學科交叉融合，又要發揮導師關鍵作用，注重導師團隊建設；既要加強醫校協同合作，加強科研項目驅動下的創新能力培養，又要促進學術交流，培養學生的科研靈感和創新思維。這些因素之間又是相互關聯互為補充的，它們共同助力醫學影像分析創新人才培養，如圖1所示。

圖1 醫學影像分析創新人才培養關鍵因素關聯

3.1 注重學科交叉

醫學影像分析涉及多學科交叉知識，培養學生掌握全面、扎實、系統的知識結構，必須從醫學影像分析學科交叉的特點出發，改革傳統教育，由傳統的單一學科教育向跨學科教育轉變。(1) 構建跨學科交叉融合課程體系[9]，加強課程群建設。合理安排課程體系，注重不同課程間橫向的互補性與縱向的有序性，貫通相關學科之間的橫縱聯系，促進學生交叉學科知識系統的構建。(2) 探索交叉學科教師協同教學。課堂是高校教育的基礎陣地，教育教學改革必須重視課堂教學，實現課堂教學的學科交叉。例如，醫學影像處理課程，可以由醫院、醫學院的專家來講解醫學影像的成像原理及過程、噪聲產生的原因、臨床應用、技術改進等等，使學生了解醫學影像應用現狀；由計算機領域的教師來講解醫學影像處理算法，使學生掌握醫學影像分析的實驗工具；由醫療企業的專家來講解醫學影像處理技術的主要應用、主流算法和前沿技術，使學生熟悉醫學影像分析的發展動態、趨勢和方向等。(3) 跨校、跨院系聯合培養。打破學科限制，發揮協同優勢，促進高校間、院系間優質資源和教學平臺共建共享，開展工科、醫科院校人才聯合培養等。

3.2 加強導師隊伍建設

研究生管理實行導師負責制，導師是學生科研的引路人和啟迪者，在人才培養方面的作用至關重要。首先，導師需要根據學生的能力層次布置科研任務。指導老師有著豐富的理論研究經驗和教學經驗，能夠根據學生學科背景和知識結構，判斷學生科研的“最近發展區”，給學生布置合理的科研任務，避免學生產生“習得性無助”心態，提振學生科研自信，引導學生盡快入門。其次，堅持導師重點指導與學生自主探究相結合。科學研究是學生自主探索的過程，也是知識和技能積累的過程。導師對學生的指導，應該遵循認知發展規律，“不憤不啟，不悱不發”，一方面要鼓勵學生大膽嘗試新的方法和思路解決科研難題，培養學生獨立解決棘手問題的能力；另一方面，當學生科研陷入困境，多次嘗試解決無果時，導師要適時予以點撥，使學生跳出思維死角。

中南大學一直重視導師隊伍的建設，從思想政治、科研項目、經費和成果等方面制定了嚴格的導師遴選制度，以及對研究生思想政治教育的導師責任制，這也是導師對學生政治素質和理論研究能力培養的重要保障。項目組長期從事醫學影像分析領域的研究工作，根據項目需要設置了目標分割、三維重建、圖像配準、腫瘤追蹤、劑量計算和療效評估等方向，學生可根據自己的興趣愛好選擇其中一個研究方向。項目組所有老師都定期和學生研討課題的進展情況，并對他們在實際工作中遇到的問題予以指導。

3.3 促進學術深度交流

學術交流能夠引起思想碰撞的火花，是靈感產生的重要來源，是創新點形成的催化劑。人才的培養要采取多種措施促進學術深度交流，包括跨學科學術沙龍、國內外專家學術報告、高水平學術會議和學生交流互訪等。項目組對學術交流非常重視，這也是學生取長補短、相互學習、擴大視野的重要機會。不僅每周定期組織團隊內部的學術研討和經驗交流，而且經常邀請國內外知名學者進行學術講座，借助中南大學“醫學大數據分析理論與應用學科創新引智基地(111計劃)”以及“醫療大數據應用技術國家工程實驗室”等平臺優勢，資助優秀學生參加國際學術會議和聯合培養，取得了非常滿意的效果。

3.4 加強醫校協同合作

在醫校共同利益基礎上，加強醫校協同合作，促進資源共享，優勢互補，互利共贏。首先，醫院可為高校人才培養提供支持。提供脫敏醫療數據集，為高校科研給予數據支持；接收高校教師掛職鍛煉，促進雙師型教師培養；作為高校學生實踐基地，促進學生理論與實踐結合，提高學生實踐能力；派遣醫師到高校擔任兼職講師，傳授學生臨床經驗等。其次，高校“反哺”醫院。高校通過承擔醫院科研項目，為學生實踐鍛煉提供平臺，在實現人才培養的同時，推動醫院醫療技術進步，服務醫院發展。

中南大學擁有享“南湘雅”美譽的湘雅醫院、湘雅二醫院和湘雅三醫院3所大型三級甲等綜合性醫院及湘雅口腔醫院，這是我們得天獨厚的優勢。項目組長期與影像科、肝膽外科、神經外科、腫瘤科等有密切的合作，在數據采集、影像標注、臨床驗證和療效評估等方面給予了大力支持，我們的研發成果也在相關科室得到了推廣應用。學生通過理論與實踐的結合，大大提高了科研興趣，也有不少學生選擇留在了醫院。

3.5 科研項目驅動式教學

學生動手能力的培養、創新能力的提升，無不與科研項目的參與程度密切相關，否則，只能停留在紙上談兵、理論與實踐脫離的狀態。項目驅動式教學能夠解決實踐課程教學中存在的理論與實踐時空分離、學生實踐時間嚴重不足等問題，可以充分發揮學生的積極性和主動性，極大提高學生的實踐能力，實現“以師為主”到“以生為主”教學模式的轉變[10]。學生通過積極探索現實生活中的挑戰，解決實際存在的問題來獲取知識，同時將實踐能力的培養從課內延伸到課外，將理論學習與科研實踐融為一體，轉被動式教學為主動式學習，充分激發學生的學習興趣，使學生在充分理解理論的前提下，將理論轉化為實際項目的關鍵技術和解決方案，真正提高實踐能力和創新能力。醫學影像分析應用性很強，需求的知識面廣，與理論結合緊密。例如，早期癌癥的影像診斷與治療評估是智慧醫療領域應用范圍最廣且最具挑戰性的課題，基于這些科研項目的驅動式教學不僅體現在對知識的綜合交叉運用、國內外研究現狀的了解掌握，還體現在對項目的組織實施、內容理解和關鍵技術突破等方面，而這些都是學生創新能力培養的重要途徑。

4 結語

新工科建設背景下，醫學影像分析人才培養應該順應社會發展與時代需求，注重學科交叉教學，發揮導師關鍵作用，加強醫校協同合作，促進學術深度交流與科研項目驅動式教學，全方位改革傳統教育模式，培養具備理論研究、專業實踐和創新思維的服務于“人工智能+醫療”的專業素質過硬的工程技術人才。中南大學關于醫學影像分析人才的培養主要在生物醫學工程、計算機科學與技術、控制科學與工程等相關專業。作為醫、工科見長的綜合性高校，中南大學具有深厚的醫學底蘊和扎實的工科基礎，開展醫校合作有著得天獨厚的優勢，且已取得可觀的成果，建設了一批涉及醫學影像分析領域的校企人才培養基地、醫療大數據實驗室、工程研究中心等，多次舉辦醫工交叉研討會。學校老師積極組織學生參與科研項目，申報學生自主探索項目，參與全國大學生生物醫學工程競賽，取得一系列科研成果。通過定期邀請國內外學者作學術報告，資助優秀學生出國留學、參加國際會議，使學生受益匪淺。近年來，學校多次舉辦“醫學影像分析及其前沿技術國際研討會”，邀請了數十位國內外著名的專家學者共同探究該領域的前沿熱點問題，取得了圓滿成功，也為醫學影像分析領域創新人才的培養積累了豐富的經驗。