《医学图像处理》教学大纲

《医学图像处理》教学大纲适用范围：202X版本科人才培养方案课程代码：06151041课程性质：专业必修课学分：3学分学时：48学时（理论40学时，实验8学时）先修课程：医用传感器原理及应用、数字信号处理等后续课程：无适用专业：医学信息工程开课单位：电子信息工程学院一、课程说明《医学图像处理》是医学信息工程专业的一门专业必修课程。通过本课程的学习，使学生熟悉数字图像形成、分析及处理的基本过程，掌握医学图像处理的基本方法和编程技能，掌握数字图像处理的基本理论和常用算法，包括图像数字化、图像变换、图像增强(频域及时域)、图像恢复、图像重建、图像分割等技术的理论及实现，了解国内外医学图像处理重要进展，具有初步分析、处理医学图像的能力。课程中也穿插思政案例，使学生掌握专业知识的同时，培养学生树立正确的价值观。二、课程目标通过本课程的学习，使学生达到如下目标：课程目标1：了解数字图像及医学图像处理产生的历史背景及发展过程，掌握图像处理的基本理论、基本算法和实现方法，熟悉图像形成、分析及处理的原理，以及掌握常用的各种算法，包括图像数字化、图像变换、图像增强、图像恢复、图像重建、图像分割、图像配准及融合等技术的理论及基本算法实现，了解国内外医学图像处理的重要进展。课程目标2：学会图像处理常用算法，能够用于日常图像的处理及分析，具有初步分析、处理医学图像的能力，初步具备运用所学知识解决实际问题的能力，为其从事与医学图像处理相关领域的科研及实际应用打下必要的理论与技术基础。具有一定的创新意识、科学素养、人文情怀、工匠精神，富有爱国热情和民族自豪感，建立正确的人生观、价值观和世界观。接受劳动观念熏陶，培养基本操作规范、安全意识，树立正确的劳动观。课程目标3：掌握医学图像处理基本的研究方法，具备一定的编程技能和算法实现能力，能够综合应用数学、计算机及解剖生理学知识，了解成像特点，恰当选择成像装置，能够改进或设计算法解决一般生物医学影像处理过程中存在的常见问题。三、课程目标与毕业要求《医学图像处理》课程教学目标对医学信息工程专业毕业要求的支撑见表1。表1课程教学目标与毕业要求关系毕业要求指标点课程目标支撑强度2.问题分析2.3能够应用数学、自然科学和工程科学的基本原理，并通过文献研究，证实问题分析的合理性。课程目标1：了解数字图像及医学图像处理产生的历史背景及发展过程，掌握图像处理的基本理论、基本算法和实现方法，熟悉图像形成、分析及处理的原理，以及掌握常用的各种算法，包括图像数字化、图像变换、图像增强、图像恢复、图像重建、图像分割、图像配准及融合等技术的理论及基本算法实现，了解国内外医学图像处理的重要进展。H4.研究4.2能够基于科学原理并采用科学方法对器件、电路、功能模块、软件系统制定实验方案并实施。课程目标2：学会图像处理常用算法，能够用于日常图像的处理及分析，具有初步分析、处理医学图像的能力，初步具备运用所学知识解决实际问题的能力，为其从事与医学图像处理相关领域的科研及实际应用打下必要的理论与技术基础。具有一定的创新意识、科学素养、人文情怀、工匠精神，富有爱国热情和民族自豪感，建立正确的人生观、价值观和世界观。接受劳动观念熏陶，培养基本操作规范、安全意识，树立正确的劳动观。H5.使用现代工具5.2能够开发和利用现代工程工具、信息技术工具对复杂医学信息工程问题进行辅助设计、预测和模拟。课程目标3：掌握医学图像处理基本的研究方法，具备一定的编程技能和算法实现能力，能够综合应用数学、计算机及解剖生理学知识，了解成像特点，恰当选择成像装置，能够改进或设计算法解决一般生物医学影像处理过程中存在的常见问题。M注：表中“H（高）、M（中）”表示课程与相关毕业要求的关联度。四、教学内容、基本要求与学时分配1.理论部分理论部分的教学内容、基本要求与学时分配见表2。表2教学内容、基本要求与学时分配教学内容教学要求，教学重点难点理论学时实验学时对应的课程目标1.概论1.1图像处理技术的分类1.2数字图像处理的特点1.3数字图像处理的方法和主要内容1.4数字图像处理领域内的发展动向教学要求：使学生了解数字图像处理技术的起源及其发展；了解图像处理技术的分类；掌握数字图像处理的特点、方法和主要内容；了解数字图像处理领域内的发展动向。重点：数字图像处理的特点、方法和主要内容。难点：数字图像处理的特点、方法和主要内容。212.医学图像处理基础2.1图像的数字化2.2数字图像的数值描述2.3数字图像的类型2.4图像文件格式2.5灰度直方图2.6图像像素间的关系教学要求：使学生掌握图像的基本概念、图像的数字化；了解关于图像处理的基础知识。重点：图像的基本概念、图像的数字化。难点：图像的数字化。41、23.医学图像的运算3.1图像的点运算3.2图像的代数运算3.3图像的几何运算教学要求：使学生掌握图像的点运算、代数运算及其几何运算的方法。重点：图像的点运算、代数运算及其几何运算的方法。难点：图像的点运算、代数运算及其几何运算的方法。621、24.医学图像变换4.1傅里叶变换4.2离散余弦变换4.3小波变换教学要求：使学生了解机傅里叶变换在图像处理中的意义；重点掌握傅里叶变换在图像处理中的应用方法；了解离散余弦变换和小波变换的概念和应用。重点：傅里叶变换在图像处理中的应用方法。难点：离散余弦变换和小波变换的概念和应用。822、35.医学图像增强5.1直方图增强5.2图像平滑5.3图像锐化5.4伪彩色增强教学要求：使学生掌握图像增强的概念和方法，包括直方图增强、图像平滑、图像锐化、伪彩色增强。重点：图像增强的概念和方法。难点：直方图增强、图像平滑、图像锐化、伪彩色增强。822、36.医学图像分割6.1基于边界的图像分割6.2基于阈值的图像分割6.3基于区域的图像分割教学要求：使学生掌握基于边界的图像分割方法；了解阈值分割的方法及其原理。重点：基于边界的图像分割方法。难点：阈值分割的方法及其原理。422、37.医学图像重建和可视化7.1医学图像重建算法7.2图像三维可视化教学要求：使学生掌握医学图像重建算法；重点掌握傅里叶变换在图像处理中的应用方法；了解图像三维可视化。重点：医学图像重建算法。难点：图像三维可视化。42、38.医学图像的配准与融合8.1医学图像配准技术8.2医学图像配准的理论基础8.3医学图像配准的主要方法8.4医学图像融合技术教学要求：使学生了解医学图像配准技术；掌握医学图像配准的理论基础；了解医学图像配准的主要方法。重点：医学图像配准的理论基础。难点：医学图像配准的主要方法。42、3合计4082.实验部分实验部分的教学内容、基本要求与学时分配见表3。表3实验项目、实验内容与学时实验项目实验内容和要求实验学时对应的课程目标1.图像的运算实验内容：图像的点运算（线性点运算、非线性点运算）、图像的代数运算（加法运算、减法运算）、图像的几何运算（缩放、旋转）。实验要求：熟悉使用MATLAB进行数字图像的读出和显示；掌握运用点运算进行图像处理的基本原理；熟悉运用MATLAB指令进行图像代数运算和几何运算。21、2、32.图像的变换实验内容：绘制一幅二值图像，并显示其傅里叶幅度谱；设计频域理想低通滤波器，并加以验证其应用效果；对图像加入椒盐噪声后，实现Butterworth低通滤波；对图像进行DCT变换。实验要求：了解图像的傅里叶变换的原理；学会显示图像的傅里叶变换频谱；学会运用理想低通滤波、Butterworth滤波对图像进行滤波操作；了解图像的DCT变换原理和应用。21、2、33.图像的增强实验内容：直方图均衡化；图像的平滑；图像的锐化。实验要求：通过实验掌握图像灰度增强的基本方法；学会根据图像的不同情况选用不同的增强方法。21、2、34.图像的分割实验内容：图像阈值分割，学会函数im2bw、graythresh的使用方法；边缘检测，分别采用Roberts算子、Sobel、Prewitt、Canny算子方法来检测图像的边缘，并比较各种边缘检测算子的效果。实验要求：利用MATLAB研究图像分割的常用算法原理；掌握MATLAB图像域值分割与边缘检测函数的使用方法；了解边缘检测的算法和用途，比较Sobel、Prewiit、Canny等算子边缘检测的差异。21、2、3合计8五、教学方法及手段本课程以课堂讲授为主，结合讨论、案例、视频资源共享、实验等教学手段完成课程教学任务和相关能力的培养。学生比较全面地理解医学图像处理的基本理论与算法，以基础知识的学习来奠定学生扎实的数字图像分析技术的应用能力和培养灵活扩展的应用能力。在实验教学环节中，通过启发式教学、讨论式教学培养学生基本数字图像处理技术的基本理论、基本知识和基本技能。培养学生自主学习能力、实际动手能力，激发学生的创新思维。实验教学着重讲授如何用科学的手段来完成理论的验证；如何组织实验、处理数据和分析实验现象；介绍常用设备和仪器的原理、构造和使用维护方法以及综合实验内容的思路和方案设计等。采用教师讲授和学生动手操作的方法；在实验前学生应复习和掌握与本实验有关的教学内容、认真阅读实验指导书；在实验中要严格遵守实验纪律，按操作规程使用仪器；实验结束后，按规定对仪器进行维护保养；每完成一项实验，要认真完成一份实验报告。六、课程资源1.推荐教材：（1）聂生东等.医学图像处理[M].北京:科学出版社,2022.（2）龚声蓉等.数字图像处理与分析（第2版）[M].北京:清华大学出版社,2019.2.参考书：（1）阮秋琦.数字图像处理（第4版）[M].北京:电子工业出版社,2022.（2）余胜威,吴婷,罗建桥.MatlabGUI设计入门与实战[M].北京:清华大学出版社,2016.（3）程远航.数字图像处理基础及应用[M].北京:清华大学出版社,2018.（4）杨丹,赵海滨.Matlab图像处理实例详解[M].北京:清华大学出版社,2013.3.期刊：（1）程钢,张春义,张桓.基于Matlab的在线数字图像处理平台设计与开发[J].河南理工大学学报(自然科学版),2017,36(04):55-59.（2）JunGeunShin,JuWanKim,TaeJoongEom.Frequencydomainzeropaddingforaccurateautofocusingbasedondigitalholography[J].Journal-KoreanPhysicalSociety,2018,72(1):57-65.（3）SarrafzadehM,LaHJ,LeeJY,etal.MicroalgaebiomassquantificationbydigitalimageprocessingandRGBcoloranalysis[J].JournalofAppliedPhycology,2014,27(1):1-5.（4）Soomro,ShoaibR,Ulusoy,Erdem,Urey,Hakan.DecouplingofRealandDigitalContentinProjection-basedAugmentedRealitySystemsUsingTimeMultiplexedImageCapture[J].JournalofImagingScience&Technology,2017,61(1):10401-10406.4.网络资源：（1）中国大学MOOC:数字图像处理（武汉大学），/course/WHU-1002332010（2）西瓜视频学堂在线:现代图像分析（西安电子科技大学），/6802809894907937293?logTag=5ab8afb64945beaf9833（3）西瓜视频视觉与学习青年学者研讨会:医学图像分割（上海交通大学等），/6912305972912325133?logTag=68f42721772ddaf7ba0f七、课程考核对课程目标的支撑课程成绩由过程性考核成绩和期末考核成绩两部分构成，具体考核/评价细则及对课程目标的支撑关系见表4。表4课程考核对课程目标的支撑考核环节占比考核/评价细则课程目标123过程性考核课堂表现10（1）根据课堂出勤情况和课堂回答问题情况进行考核，满分100分。（2）以平时考核成绩乘以其在总评成绩中所占的比例计入课程总评成绩。√√√442实验20（1）根据每个实验的实验操作完成情况和实验报告质量单独评分，满分100分；（2）每次实验单独评分，取各次实验成绩的平均值作为此环节的最终成绩。（3）以实验成绩乘以其在总评成绩中所占的比例计入课程总评成绩。√√√6104作业10（1）主要考核学生对各章节知识点的复习、理解和掌握程度，满分100分；（2）每次作业单独评分，取各次成绩的平均值作为此环节的最终成绩。（3）以作业成绩乘以其在总评成绩中所占的比例计入课程总评成绩。√√√442期末考核60（1）考核形式：大作业。（2）主要考核医学图像处理的基础知识，针对工程问题图像处理算法的选用、分析与设计。（3）大作业分值100分，以大作业成绩乘以其在总评成绩中所占的比例计入课程总评成绩。√√√252510合计：100分394318八、考核与成绩评定1.考核方式及成绩评定考核方式：本课程主要以课堂表现、实验、作业、期末大作业等方式对学生进行考核评价。考核基本要求：考核总成绩由期末大作业成绩和过程性考核成绩组成。其中：期末大作业成绩为100分（权重为60%），试题类型为针对工程应用的医学图像处理算法设计，作业要求中的基本知识、基本理论不超过50%，综合分析与应用设计不低于50%；课堂表现、实验、作业