基于实践教学的医学图像分析教学改革探索

贺碧芳 李博文

摘 要：医学图像分析是一门医学影像与图像处理相结合的课程。主要讲授如何采用信息学图像处理方法解决医学影像学问题，是一门医学与信息学、实践与理论相结合的课程。笔者在医学院从事该课程教学中，发现目前该课程的教学过于偏向于图像处理算法理论知识的讲述，忽略了学生的实践操作，使得他们难以运用图像处理算法理论解决实际医学影像问题。针对教学中存在的问题，笔者提出在教学环节加入实践教学环节：（1）利用医学院本身优势，加入部分医学影像数据实际采集环节，了解各种医学图像的特点;（2）图像处理算法教学环节加入实践操作，让学生亲身感受各类图像处理算法的用处。在后续教学实践中，学生能够更好地掌握其学习内容。在此基础上，本文还提出了一套医学图像分析实践教学流程，为医学院相关专业学生的医学图像分析教学提供了一种切实可行的实践教学思路。

关键词：医学图像分析;实践教学;教学改革

一、课程背景

医学图像分析是一门医学影像与信息学图像处理相结合的课程。主要学习如何采用图像处理方法对医学图像数据进行增强、勾画、分割、识别等操作[1]。主要授课对象为医工结合专业如生物医学工程、医学信息工程等的本科生或研究生。其主要教学目标是让学生掌握医学图像的采集原理，各种不同类型的医学图像的特点，不同医学图像主要面临的问题，不同医学图像遇到的问题的传统解决方法，并启发学生思考新的解决思路[2]。近几年，由于计算机运算速度的进步以及机器学习算法的快速发展，医学图像分析发展迅速，在医学临床上应用越来越广，例如肺结节的识别、脑灰质白质的分割以及辅助诊断等。总之，医学图像分析在临床上扮演着越来越重要的角色。

目前医学图像分析在产业界的发展迅速，相关企业不断涌现，国内目前相关企业超过100家，融资上亿的企业近20家。因此，该课程的重要性也逐渐突显。医工结合是医学与工科学科结合而产生的未来医学的重要发展方向。近几年，综合类大学纷纷创办医学院，其中医工结合是这些综合类大学医学院的重要方面，而医学图像分析又是目前医工结合的优秀范例[3]。

然而，目前医学图像分析课程的教学存在重视理论讲述，忽略实践操作的现象。同时医学图像与传统自然图像存在着较大差异，例如信噪比低、图像维度更高、与自然图像纹理显著不一致等问题。因此，医学图像分析与传统图像处理课程存在较大差异。笔者在教学过程发现，学生在学习该门课程后，存在理论与实际脱节的情况。大部分学生反馈在进行课程学习之后，尝试将学会的图像处理方法用于实際医学图像分析时，遇到各种问题，例如：由于数据维度不一，传统二维自然图像处理方法无法用于三维或者四维的医学图像中;由于信噪比的问题，传统自然图像处理方法运用到医学图像上后效果不佳。因此，医学图像分析的教学应该与传统自然图像的处理课程有所区分，需要针对医学图像进行分析与教学。

二、现存教学问题分析

在教学完成后，通过学生反馈，获得的教学反馈问题如下：（1）课程中讲授的图像处理方法多基于二维图像，但医学影像中存在大量其他维度影像，如脑电信号为一维图像，CT、磁共振为三维图像，PET、功能磁共振为四维图像，不知如何处理;（2）课程讲授中出现的自然图像大多分辨率较高，而医学图像分辨率较低，将算法运用于图像分析后效果不佳;（3）构建辅助诊断模型时，自然图像样本量较大，而医学影像样本量相对较小，同时数据维度更高，构建出的模型效果较差。

如图1所示，笔者分析与总结现存教学问题之后，认为主要是以下三个原因导致出现了上述教学问题。

（一）自然图像与医学图像存在差异

如表1所示，传统自然图像与医学图像存在较大差异，目前医学图像分析课程讲授的大部分课程内容与传统图像处理一致，涉及的医学图像多为与自然图像性质相近的二维X光图像或单层CT图像。这种差异导致课程所学算法难以直接用于医学图像的分析与处理。

（二）学生缺乏对医学图像特性的了解

学生在学习课程的时候对医学图像的采集过程以及图像特性不了解，导致难以对现有图像处理方法进行改进或者提出新的图像处理方法以适用医学图像。图2所示为一个典型的三维大脑MRI医学图像，该图像具有分辨率低、维度高等特点。

（三）缺乏与临床影像科医生的交流

本门课程的教学主要由图像处理相关老师完成，临床医生没有参与教学。这种缺失进一步导致学生对医学图像以及医学图像在临床上遇到的实际问题缺乏了解，难以提出真正解决临床实际问题的医学图像处理方法。

三、教学改革方案

鉴于目前医学图像分析课程教学存在的问题，笔者结合综合类大学医学院基础条件，提出以下五方面的教学改革措施，并设计了一套医学图像分析教学流程。

（一）增加医学成像原理教学

医学成像原理是一门讲解各种医学影像的采集原理、采集方法的课程。该课程可帮助学生深入理解医学图像的由来，从图像成像原理的部分深入理解各种医学图像的特性，例如脑电信号的位置坐标系统、磁共振图像的无标度特性、PET图像如何从四维图像转变为三维图像等。学生通过该部分理论的学习，了解不同医学图像的特点。

（二）图像处理老师与临床影像科医生携手教学

综合类大学医学院教学相对于其他学院的一大重要优势在于学院具有大批一线临床工作者。相对于学校教师而言，一线临床工作者对于目前医学影像在临床实践中需要解决的问题更为熟悉。临床医生参与教学，可进一步让学生了解自己所学知识可用于解决哪些临床实际问题。在了解到这些的基础上，学生能够理清今后工作中的实际问题，对实际问题有了进一步的了解后才能思考如何对所学理论方法进行融会贯通，并在此基础上进行创新改进。

（三）增加医学影像采集教学环节

在完成医学成像原理的理论教学之后，为进一步让学生理解医学影像采集原理及其特点，结合医学院条件，可安排学生进行各种医学影像采集的实践操作。在影像采集实践操作过程中，学生不仅能深入理解各种医学影像的成像原理，还能进一步了解到各种图像常见噪声的来源与特点，例如磁共振图像的运动伪影的由来及其特点。学生在进行图像处理算法学习之后，能够针对性地对各种不同噪声进行处理分析，或者在了解噪声特点的情况下，能够针对性地提出图像处理算法降低噪声的影响。

（四）结合Octave进行实践算法教学

传统图像处理是一门理论性较强的课程，近些年，该门课程的教学更多地提倡理论与实践融合。Octave是一个类似MATLAB的数学计算软件，其语法模仿了MATLAB。MATLAB是目前世界上最常用的数学分析软件之一，其具有强大的图像处理能力，是目前科研界常用的图像处理平台。Octave在继承MATLAB语法的同时，还具有免费开源的优点。在讲授完图像算法理论之后，将要求学生基于医学影像采集环节得到的医学影像数据，基于Octave进行编程实践，在实践过程中学生将切实感受到各种图像处理算法的作用，以及在医学影像数据上与自然图像不一致的效果，从而激发学生继续探索，对算法进行改进以适用医学影像数据。

（五）改变课程考核方式

基于实践教学的医学图像分析课程在考核环节应该更加注重考核实践操作[4]。笔者在教学过程中，最终考核环节题目设置为：基于课程讲授以及实践教学，提出一个医学图像问题，并给出解决方法。答题模板如表2。

学生通过回顾与总结本门课程中的医学图像实践采集环节与后续图像处理算法理论，思考一个现实生活中会遇到的医学图像问题，最后选用合适的图像处理方法或者对现有的图像处理方法进行改进来解决该问题。上述考核方式注重考核学生“提出问题”与“解决问题”的能力。

（六）医学图像分析的实践教学流程总结

前面笔者提出了不同的医学图像分析课程的实践教学环节，最后对全部环节进行一个总结，提出一套医学图像分析的实践教学流程，如图3所示。希望上述教学模式能给具备相应条件的综合类大学医学院的医学图像分析课程教学提供一定的帮助与启示。

结语

通过总结与分析医学图像分析课程教学中遇到的问题与学生反馈，结合本单位的实际情况与优势，本文提出在医学图像分析课程教学中增加诸多实践环节，以提升学生对本门课程的认识，增强对医学影像原理及问题的深入理解，在此基础上培养与提高学生“提出问题”的能力。在图像处理教学环节，提出基于Octave的实践教学环节，在图像处理理论学习的同时，增强学生理论结合实践的能力。最终通过实践考核，考核学生“提出问题”与“解决问题”的能力，通过提出并解决医学图像相关问题达到对本门课程教学内容的深入理解，从而培养出能够学以致用，并能解决实际临床医学影像问题的学生。

参考文献：

[1]汤敏，张士兵，沈晓燕.醫学图像处理与分析课程的实践教学改革研究[J].中国教育技术装备，2014（2）：90-91.

[2]陈跃，杨建茹.医学图像分析实验教学改革的研究与实践[J].中华医学教育杂志，2004（03）：45-46.

[3]黄忠江，姜增誉，陈文青，张智星.基于人工智能的医学图像分析在脑肿瘤中的应用进展[J].中国医学影像学杂志，2021（6）：626-630.

[4]陈瑛，龚著琳，苏懿，郁松.以能力培养为导向的“医学图像处理与分析”研究生课程教学改革初探[J].中国高等医学教育，2010（6）：79-80.

作者简介：贺碧芳（1988— ），女，汉族，湖南益阳人，博士，副教授，研究方向：医学信息工程。