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基于MatlabGUI的医学图像处理课程虚拟试验平台设计

医学图像处理是图像处理技术应用到医学领域所产生的交织学科，具有很强的理论性和实践性，也具有知识面广、理论难度大、试验内容深的特点[1]。在医学院校开设医学图像处理课程，不仅教授医学生医学图像处理的基本原理、方法及编程技术等，更重要的是培养医学生应用所学知识的能力。

医学图像处理教学需要课堂教授，更需要加强实践性教学环节[2-3]，但由于课时和试验条件的限制，传统授课有时难以达到教学要求，而虚拟试验则可弥补这方面的局限[4]：通过将Matlab仿真技术与GUI界面设计引入到教学中，开发可视化的医学图像处理虚拟试验平台，既取得理想的教学效果，也可培养医学生的自主学习能力、独立思考能力和综合应用能力[5]。医学生通过图像处理仿真熟悉各种医学图像处理方法的原理，并通过调整参数，了解参数变化对医学图像处理效果的影响。

1试验平台的结构

医学图像处理虚拟试验平台的设计思想是结合医学图像处理的基本理论，通过虚拟试验的方法加强医学图像处理的基本思想与核心概念，为医学生的理解和应用提供帮助[6]。

通过GUI界面，医学生可选择任意感兴趣的项目或教师指定的项目进行仿真试验[7]。试验平台还提供医学图像处理相关课件、图像处理Matlab编程的教学视频、仿真试验指导书、拓展试验题等资料，医学生可利用GUI界面随时调入进行自学。

同时，试验平台还提供脑肿瘤fmri处理例如，此例如选取于临床影像三维显示的实际应用，帮助医学生了解如何将自己所学的图像处理知识应用到工作实践中，从而提高医学生的综合素质。

根据教学计划的要求，医学图像处理虚拟试验平台包含医学图像处理教学内容中所有典型的试验项目，具体内容如下：

（1）图像插值试验。主要分析最近邻插值（NearestInterpolation）、双线性插值（BilinearInterpolation）和双三次插值（BicubicInterpolation）的原理[8]和Matlab编码。

（2）图像锐化试验。主要分析Roberts算子、Prewitt算子和Sobel算子的原理和Matlab编码，并且比较每种边缘检测算法对应的6个结果，包括原图、直接梯度输出图像、门槛判断图像、边缘规定图像、背景规定图像和二值图像。

（3）图像去噪试验。主要分析均值滤波、中值滤波、维纳滤波等图像平滑处理算法[9]的原理和Matlab编码。

（4）图像融合试验。主要分析像素灰度值极大/微小融合法、加权平均融合法、傅里叶变换法的原理[10]和Matlab编码。

（5）图像分割试验。主要分析全局阈值法、大津阈值法、迭代法、最大熵分割法和局部阈值法等图像分割方法[11]的原理和Matlab编码。

（6）头动校正试验。主要研究投影法[12]配准技术的原理与Matlab编码，并且展示投影法头动校正后的效

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