医学形态学范文（精选9篇）
医学形态学 第1篇
1 医学教育的三种教学模式及存在的问题
目前国内外医学教育有如下三种模式:(1)以器官系统为中心的教学模式,欧美多数医学院及受欧美影响较大的国家和地区医学院多采用这种教学模式。(2)以问题为基础的教学模式:自上世纪60年代开始,北美一些医学院开发出该教学模式,强调基础医学与临床结合,以淡化学科的界限,我国个别医学院曾进行过试点。(3)以学科为中心的教学模式:新中国成立以后在前苏联医学教育模式的影响下,医学教育以学科为中心进行,分为基础医学和临床医学两部分,其中基础医学又分为形态学与机能学,形态学课程包括解剖学、组织胚胎学、病理解剖学和病原生物学等。每门课程都有独立的教研室,其教学内容包括理论课(国家有统一或规划教材)和实验课(多为本教研室自编或协编实验讲义),由该教研室的教师负责理论和实验教学,一般先上理论课,后上实验课,先后同步进行[3]。
由于医学需要记忆的东西多、学生课业压力大,我国的医学教学仍延续着以往的应试教育模式[4],主要存在如下问题。
(1)系统的完整的知识被人为分成的诸多学科所分割。机体是由多个系统构成的,生命的意义在于机体内各系统功能有机结合形成的“整体性”,健康的机体一定能够在神经体液调节下,各系统器官的功能互相协调,保持内环境稳定,而且内环境一定能够与外界环境相协调。但传统的教学模式使系统性的完整知识被人为分成的独立课程所分割,例如“肺结核”这一疾病,解剖课讲解肺脏的正常形态,组胚课讲解其组织结构,一年后微生物课讲解肺结核发生的原因,病理课程讲解肺结核的病理变化。这样“肺结核”这一完整知识的学习就在两年多的时间内,由四个教研室分割成四段完成,而每讲一门课时必须有一定的重复,同时又都不是一个完整的知识。
医学教育应注重“整体性”和“系统性”,因此淡化学科界限,促进各学科知识的交叉、渗透和融合是基础医学教学改革的一个重要议题。
(2)实验教学投入效益差和对实验课重视不够。以四个形态学教研室为例,原来每个教研室分别独立地进行实验教学。但由于同属于医学形态学范畴,实验方法相近,部分实验内容重复,许多实验仪器和设备相同,因此,学校有限的教学经费只能分散投资到各个教研室,造成一定程度的重复投资。这不仅对各教研室的实验教学经费投入不足,还降低了各教研室的实验仪器设备利用率。
实验课的一个重要目的应该是让学生掌握各种基本实验方法,进而综合运用多学科的融合知识,培养其进行科学研究的能力。然而目前我国高校大多是按照课本设定的内容进行验证性实验,实验教学内容根据各教研室条件可多可少,没有全国统一要求。学生实验主要是按照教师设计好的技术路线进行操作,以保证成功率,这样培养的学生很少积极主动地思考问题,甚至很少向老师提出问题,缺乏探究真谛的热情,其结果表现为学生知识面狭窄,缺乏想象力和创造力[5]。实验过程中,仪器太少时就采用示教方式,减少了学生的动手机会。每次实验为3~4个学时,除了进行实验操作外,还要完成实验报告,所以实验内容较简单。最后在期末成绩中实验课成绩只占10~15分。这种传统的实验课教学方式决定其难以得到师生的高度重视。验证课堂讲授的理论是传统实验课的主要目的,近年来理论教学内容愈来愈深入,在教学实验室里验证课堂教学内容几乎是不可能的。
2 医学形态学实验课程改革的设想和做法
医学教育应尽量淡化学科界限,注重“整体性”和“系统性”教学,可以设想在课堂上按系统进行理论课教学。但对理论课教学的改革将打乱整个教学秩序,需要重新编写所有的教材,教师知识结构也不适应。在当前进行系统性理论教学改革,难度太大。按学科分段进行教学已形成了完整的体系,有了成熟的经验,在几十年的教学实践中培养了成千上万的医学专业优秀人才,绝非一无是处。“以器官系统为中心的课程模式”亦非完美无缺。所以按系统进行理论课教学改革可行性差。
实验教学不仅可以帮助学生加深基本理论、基本原理的理解,且在培养学生观察能力、操作能力、综合创新能力以及职业意识方面具有极其重要的作用[6]。另外,改革实验教学模式也有利于提高教师的教学水平[7]。笔者所在学校将细胞生物学、组织胚胎学、病理学、免疫学、微生物学和寄生虫学等合并成为医学形态学实验室,实现了实验教学资源优化组合和共享。同时学校投入大量资金,显著改善了实验教学条件,为进行深层次的实验教学改革提供了平台。
实验课教学应该能够达到如下的目的:(1)传授知识:通过实验课学到“系统性”、“整体性”的医学知识,而且学到的知识与理论课知识不一样,是“看的见,摸的着”的知识。(2)培养创新能力:创新是一个民族进步的灵魂,是国家前进永不衰竭的动力。培养学生“创新性思维”能力应该是教育的核心任务。创新能力是多种能力的综合,包括观察、分析和解决问题的能力,包括动脑和动手的能力。因为实验课就是在“看得见、摸得着”的实践中学习知识,所以在实验教学的实践中最可能发现问题,因此,实验课就可能成为培养创新能力的突破口,能够在实验课教学过程中培养创新思维,提高整体素质和能力。(3)培养学生一定的科研能力:实验课教学的特点是“办实事”(实践),例如在实验课上学生自己动手做细菌的革兰染色,亲眼看见不同的细菌被同样的染料和染色过程染成不同的颜色,由此验证了革兰阳性菌和阴性菌细胞壁的差异的理论。这只是验证已知,不是科学研究。严格意义上的科学研究应该是探索未知。实验课的一个重要目的应该是让学生学习一些基本实验方法,进而培养学生综合运用多学科知识,进行一定科学研究的能力。
对于临床专业七年制学生的实验课程,在系统实验教学法的基础上引入研究型实验教学,以培养学生的逻辑思维和综合设计能力。首先通过系统实验的教学让学生掌握基本的实验技术,在完成了形态学所有基础课程实验课后,又将组织胚胎学、细胞生物学、病理学、免疫学、微生物学和寄生虫学等6门课程的实验课联合起来,独立开设了《基础医学形态学》这门课程。学生在已掌握的以生物学和组织器官为分类的形态学实验及仪器应用基础上,在教师指导下建立病原生物和肿瘤实验动物模型,通过模型制作技能训练,系统地掌握正常组织、病理学、病原学和肿瘤学形态,在学科间实现交叉性融合,围绕病案进行实验设计。随着分子生物学和免疫学等学科的兴起,大量新的实验技术已经应用在生命科学和医学领域研究,因此现代病理学应该在保留传统的细胞形态观察(肉眼、光镜和电镜)的同时,更注重机能、代谢改变和形态学改变的内在联系,才能更全面地、系统地和完整地阐明疾病的发生机制。
学生在教师引导下,通过病案分析、进行实验设计并检测、分析实验结果,最后以书面报告给出结论,由教师组织讨论和总结。通过训练,学生可基本掌握医学形态实验学内容以及多学科实验的基本研究方法,用学到的知识进行独立思考。有一位同学在课程小结中写道:“实验过程生动有趣,比看固定、静态的组织切片深刻的多。当我在显微镜下看到徐徐摆动的上皮纤毛、看到流动着血液的毛细血管、解剖我亲自制作的实验动物模型时,心里特别激动,因为这是我第一次近距离观察、解剖奇妙的生命。通过本课程使我学习到了生动的医学知识,感觉到了与以往教学方法不同的学习方式,收获到了自我操作的本领”。
随着“科教兴国”战略的提出,教育与科研的互补作用愈加突出,加强教学与科研的结合显得更为重要[8]。应鼓励学生加入教师的科研队伍。通过参与科研课题,学生经常和导师探讨实验内容,可以培养科研思路、创造性思维、逻辑能力和实践能力,正确认识科学研究的目的和意义,努力提高专业知识水平,培养独立分析问题和解决问题的能力[9]。
总之,实验教学作为理论联系实际的重要环节对学生实践能力和创新思维的培养具有重要作用[10],通过融合性的实验课程把学生在理论课堂上学到的知识系统化、整体化,引导实验教学模式从以学科为中心转变为以器官和系统为中心,从而创建一个以传授系统性知识、培养学生创新性思维和科研能力为目的的实验课程体系。医学形态学实验课程体系的改革,不仅加强学生实践能力的培养,而且有助于学生综合素质的提高,为培养实用型人才开辟新的途径。
摘要：我国本科医学教育分为基础医学和临床医学两部分,医学实验等实践教学改革是培养实用型人才的重要途径。医学教育应注重“整体性”和“系统性”,因此,淡化学科界限,促进各学科知识的交叉、渗透和融合是基础医学教学改革的一个重要议题。本文就医学形态学实验课程体系的改革进行探索,引导实验教学模式从以学科为中心转变为以器官和系统为中心,从而创建一个以传授系统性知识、培养学生创新性思维和科研能力为目的的实验课程体系。
关键词：医学形态学,实验课程体系,改革
参考文献
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医学形态学 第2篇
1 Motic数码显微互动实验室的组成
Motic数码显微互动教学系统由学生用内置数码显微镜、教师用数字化多功能数码显微镜、软件教学平台、双向语音交流系统、图像处理与分析模块、多媒体教学设备等组成。在医学形态学实验课教学过程中，教师可以实时观察到课堂上每个学生的显微镜画面,及时发现实验中存在的问题,并通过语音处理系统指导学生改正。学生也可通过提问系统主动请求教师帮助。通过高清晰的CCD摄像头,把微观图像视频信号输出到计算机、电视、投影机等输出装置，方便进行直观的图像显示和讨论，同时具备图像处理、分析、数码录像等功能,可实现对图像的定量分析与资料的长期保存和随时再现[1]。
2 传统教学模式在医学形态学实验课教学中的.局限性
在传统医学形态学实验课教学中，教师利用挂图、幻灯片等教具进行讲解，学生独自使用显微镜观察。但教师的描述性讲授与学生镜下观察的切片不完全一致，教学的指导性差。学生在观察标本的过程中看没看或者是否看懂，老师都不完全清楚。另外，在观察标本的过程中，教师与学生之间没有有效的交流手段，老师常常行走于有问题的学生之中，进行示教或对学生进行个别指导，而大部分的学生不能得到及时有效的辅导。
3 Motic数码显微互动实验室的特色与优势
3.1 数码图像系统使师生之间的图像资源能够共享 我院每个Motic数码显微互动实验室配有一台教师用的数码显微镜和45台学生用的数码显微镜，用分配器和软件将学生显微镜内所显示的数码信息用数据线连接在教师主控的电脑上，教师就可通过放在讲台的电脑观察到每一位学生观察的显微镜视野，继而通过投影仪把所有的图像投影到大屏幕上，这样，使每位学生不但可看到自己所观察的图像，而且可看到教师和其他同学观察到的图像。LED显微镜指针系统，亮度可调，可指示显微镜画面中的任意位置，使讨论双方对于讨论的内容一目了然，师生间的交流更直观、有效[2]。
3.2 语音问答系统使师生、学生之间进行有效交流 教师与每位同学都配备一套耳机和电子呼叫系统，这个系统具有双向语音通话功能，共有四种通话方式(全通话模式、学生示范模式、师生对讲模式、分组练习模式)，可在课堂上实现师生的对话交流，教师不但可以向全体同学示教讲解，也可以个别提问，或小组讨论，从而实现了良好的师生互动交流的教学氛围，从原来效率较低的“点到点”的教学模式，转变成为效率较高的“点到面”的教学模式[3]，改变了已往那种不和谐的实验场面，不但调动了学生的学习积极性，同时也减轻了教师的劳动强度，提高了工作效率。
3.3 实验课教学内容更丰富 Motic数码显微互动实验室与视屏展示台、录像机连接，使实验教学三种方式(观看大体标本和组织切片，观看相关教学电影、幻灯电视录像，临床病理讨论)充分融为一体，将抽象复杂的教学内容通过图像、声音以及显微镜下内容直观、准确地表达出来，使学生在最短的时间内最大程度地接受信息，并掌握所学知识，达事半功倍的效果。
3.4 捕捉功能使老师和学生有各自的个性化显微镜图谱 Motic数码显微互动实验室教师端和学生端对图像均可进行静态捕捉、自动定时捕捉和动态录像捕捉。这样教师可以选择实验教学的重点和难点对学生进行巩固和加强。学生可以通过拍照，将重要或难理解的显微图像记录下来储存在计算机的个性显微化图谱中，便于自己及时复习巩固，同时使学生从被动学习变为主动学习。
3.5 进行实验考核全面评价学生 实验考核是检测实验教学质量和反映学生能力的必要手段。利用Motic数码显微互动实验室，教师可以在每次实验课结束前5 min随机抽考3～4名学生(每次考核不合格的同学，下次实验课补考)，使每个学生的实验能力都得到较为客观的评价。每位学生的实验成绩按一定比例记入学科成绩。还可以提前将试题储存在教师计算机内，随时进行个人、小组或是全班测试，该考核方法显著提高了学生的实际能力和水平。
Motic数码显微互动实验室是近年来形态学实验教学领域的一项重大革新,是一种新的实验教学手段，对于医学形态学实验课教学具有巨大的推动作用[4]。Motic数码显微互动实验室有利于开展师生互动讨论式教学、个性化教学和远程教学，有利于培养学生的自主学习能力和提出问题、分析问题及解决问题的能力，显著地提高了医学形态学实验教学水平。
【参考文献】
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★ 大学实验教学改革论文
★ 运动生理学实验教学改革论文
★ 中药化学实验教学改革探析论文
★ 化工专业实验教学改革探讨
★ 体育教学改革论文
医学形态学 第3篇
关键词：多媒体教学;医学形态学实验;应用;问题
医学形态学是医学教育的基础学科之一，在基础医学教育领域举足轻重，涉及的科目广泛，包括病理解剖学、病原生物、组织学、胚胎学等。与其他学科相比，医学形态学实验教学具有相对的独立性和发展性。它包括实验内容和实验方式两部分内容，其中实验教学方式从传统的实物观察发展到多媒体互动模式，在此过程中，现代信息技术对它的影响极为深远。近年来，多媒体教学在医学形态学实验中的广泛应用，给教学工作的顺利开展提供了有力的技术支持。
一、现代多媒体教学在医学形态学实验中的应用
1.实现了教育资源的共享。第一，学院建立医学形态学网络教学实验室，通过网络连接，给每位学生配备电脑和双目显微镜，方便学生实时进行跟踪实验，并通过资源共享调用各方面内容进行学习。第二，通过现代网络技术和多媒体教学手段，建立合理的医学形态学实验教学体制。将解剖学、组织与胚胎学和病理学与临床相结合，共同形成形态学教学的网络。第三，医学形态学的每一种课程都是具有独立性的，因此需要通过信息技术与其他学科的网络教学资源建立良好的联系，提供与教学内容相关联的实验资源资料。
2.实现有效沟通，提高了教学效果。多媒体教学使实验课堂的表现形式更加丰富生动的同时，也给教师的备课和教授提供了方便，使教学更加有效。课前，教师可通过网络发布备课方案，然后将学生的反馈意见整合，提高授课的有效性和针对性。课中，教师通过多媒体方式从形声文等方面，向学生呈现相关学习内容，激发学生的学习兴趣，提高教学质量。课后，学生也可以通过教师做好的PPT教案进行巩固学习。
3.建立了网络管理系统，实现实验室实时管理。多媒体的应用，为教学提供了完善的教学管理系统，包括学生注册、信息发布、网上考试、学生成绩管理以及对理论教案、实验教学资源的实时动态管理，而且实验室还可以通过多媒体网络系统，提供计划课时与自主选课相结合的方式安排课程，实现实验室的全天候实时开发，使实验室资源得到充分利用，提高学生学习的积极性和主动性。
二、实验室多媒体教学中存在的问题
1.教学资金不足，设备技术陈旧。多媒体教学系统作为一门新的技术体系，对软硬件的配置很高，而且需要高技术的支持，因此对很多院校来讲，在财力与人力上很难满足多媒体教学的全方位应用，特别是医学形态的实验教学，它所涉及的学科内容较庞杂，实验精准性要求很高，因此在资源配置上耗费的资金较大，使得多媒体教学只停留在表面，无法最大限度地发挥其促进作用。
2.实验教师无法驾驭多媒体教学系统。多媒体网络教学系统的运用具有很强的高科技性，对人员的素质要求极高，而大多数院校的实验教学人员在知识储备和技术水平上无法达到要求，不能充分地利用、操作和维护该系统资源，造成了多媒体资源的严重浪费。
3.多媒体大容量教学内容，学生难以“消化”。实验室多媒体教学的内容多，速度快，它与学生有限的接受能力发生矛盾，学生在短时间内无法消化所学的内容，不能对学生的学习起到助推的作用，反而影响了学生的学习效率，不利于学生对知识的“消化”和理解。
4.实验室多媒体资源管理滞后。目前，实验室多媒体的管理体制是相对落后的，很多院校不注重多媒体资源的更新与维护，更没有专门对实验资源结果进行整合管理，致使学生无法有效利用实验资源，造成资源的浪费和数据的混乱。
三、实验室多媒体教学的改进措施
1.规范操作，提高实验效果。实验的操作规范是实验教学的重要内容，只有掌握实验操作规范，才能保证实验安全进行和实验结果的精准。充分运用现代信息技术，使各种技术手段有机地结合起来，能实现模拟实验与实验操作的统一。这样的教学模式既是实验教学开展的有力保证，又解决了实验科目多样与教学场地有限的矛盾。
2.充分利用现代信息技术，实现开放性教学。现代信息技术在实验教学中的应用，不仅改变了传统的教学手段，更重要的是将数字化、智能化和网络化的教学方式方法融进了医学形态实验教学的过程中，实现了新时代实验教学的新目标，推进了教学的有效发展。另外，通过实验网络教学平台，实现开放性管理。开放式教学是以学生为主体开展教学活动，通过开放的教学环境，实现学生实践能力和创新能力的提高。
总之，加快推进教育体制改革，充分利用多媒体技术丰富教学内容、提高教学质量是教学发展的时代要求。只有建立健全多媒体实验教学体制，才能有效地提高教学效果，实现教与学的共同发展。
参考文献：
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医学形态学 第4篇
在医学图像处理中,图像分割是病变区域提取、特定组织测量以及实现三维重建等的关键技术。医学图像分割方法的研究有两个显著的特点:一个是要用到医学领域中的知识,如组织的大致形状等;另一个是经常采用的三维分割的方式,这是因为一般的图像中仅仅具有二维数据,即三维景物通过摄像机或其它成像设备得到的二维投影,而医学图像中则直接给出了以二维切片形式组织的三维数据,这就为三维分割提供了可能。
1 图像分割
按照图像工程学的观点,图像分割是指将图像中具有特殊涵义的不同区域区分开来,这些区域是互相不交叉的,每一个区域都满足特定区域的一致性[1]。其实质是一个按照像素属性(灰度、颜色、纹理等)进行聚类的过程。图像分割是由图像处理过渡到图像分析的关键步骤。一方面,它是目标表达的基础,对特征测量有重要的影响;另一方面,因为图像分割及其基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转换为更抽象、更紧凑的形式,使得更高层的图像分析和理解成为可能[2]。
医学图像分割技术是医学图像处理和分析中的关键技术。医学图像分割是一个根据区域内的相似性以及区域间的不同把图像分割成若干区域的过程。从图像中把有关结构(或感兴趣区)分离出来是图像分析与识别首要解决的问题,也是制约医学图像处理中其它相关技术发展和应用的瓶颈。从医学研究和临床应用的角度来看,图像分割的目的是对原始的二维或三维图像划分成不同性质(如灰度、纹理等)的区域[3],从而把感兴趣的区域提取并显示出来,并使它尽可能地接近解剖结果,为临床诊疗和病理学研究提供可靠的依据。
2 数学形态学
数学形态学(Mathematical Morpholgy)是一种应用于图像处理和模式识别领域的新的方法[4]。形态学是生物学的一个分支,常用它来处理动物和植物的形态和结构。数学形态学诞生于1964年,法国学者Serra对铁矿石的岩相进行了定量分析,以预测铁矿石的可轧性。几乎在同时,研究了多孔介质的几何结构、渗透性及其两者的关系,他们的研究成果直接导致数学形态学雏形的形成。此后,Eular和Matheron在法国共同建立了枫丹白露(Fontainebleau)数学形态学研究中心。在以后几年的研究中,他们逐步建立并进一步完善了数学形态学的理论体系,此后,又研究了基于数学形态学的图像处理系统。
数学形态学是一种特殊的图像处理技术,它的描述语言是集合论,它设计一整套的基于集合运算的概念和方法,提供了统一而且强大的工具来处理图像中遇到的问题。它通过研究图像中对象的几何特征等来描述图像中各个研究对象的特征和对象之间的相互关系。因此利用数学形态学的几个基本概念和运算,将结构元灵活的组合、分解,应用形态变换序列达到处理和分析的目的。数学形态学进行图像处理的基本思想是:用结构元素对原图像进行位移、交、并等运算,然后输出处理后的图像。数学形态学算法的思想简单直观并且几何描述的特点非常适合和视觉信息相关的信息处理与分析。
利用数学形态学进行图像分析的基本步骤一般有:
(1)提出所要描述的物体的几何结构模式,即提取物体的几何结构特征;
(2)根据这种模式选择相应的结构元素,结构元素应该简单而对模式具有最强的表现力;
(3)用选定的结构元对图像进行形态变换,便可得到比原始图像更显著突出研究对象特征信息的图像。若赋予相应变量,则可对得到的结构模式的定量进行描述;
(4)用经过形态变换的图像提取我们所需要的图像信息。
3 医学图像分割主要方法
下面主要从医学应用的角度,介绍有代表性的图像分割方法,并简单分析各种方法的特点和问题。
3.1 边缘检测
边缘检测的结果往往作为其它复杂的分割算法的基础。边缘检测方法是人们研究得最多的方法之一,它试图通过检测包含不同区域的边缘来解决图像分割问题,基于在不同区域之间的边缘上像素灰度值的变化往往比较剧烈[5]。这类方法大多是基于局部信息的,一般利用图像一阶导数的极大值或二阶导数的过零点信息来提供判断边缘点的基本依据。边缘检测技术可以按照处理顺序分为串行边缘检测及并行边缘检测。常用的边缘检测方法有:并行微分算子法、曲面拟合法、边界曲线拟合法和串行边界查找。
3.2 阈值分割法
阈值分割法是将灰度图像变为二值图像以达到分割目的的方法。阈值分割法是一种简单但是非常有效的方法,特别是不同物体或结构之间有很大的强度对比时,能够得到很好的效果。此分割法通常是交互式的,一般可以作为一系列图像处理过程的第一步。它的局限是:最简单形式的阈值法只能产生二值图像来区分两个不同的类。另外,它只考虑像素本身的值,一般都不考虑图像的空间特性,这样就对噪声很敏感。针对它的不足,有许多经典阈值法的更新算法被提了出来,基于最大熵原则进行阈值选择是最重要的阈值分割方法之一。
3.3 区域生长法
区域生长法是根据预先定义的标准,提取图像中相连接的区域的方法,它可分为基于区域的分割方法和基于边界的分割方法。这个标准可以是灰度信息,也可以是图像的边界,或者是两者的联合。
基于区域的分割方法依赖于图像的空间局部特征,如灰度、纹理及其它像素统计特性的均匀性等。典型的基于区域的分割方法有区域生长、区域分裂以及区域生长与分裂相结合的方法等。由于这些方法直接依赖于图像的灰度值,因此它们的主要优点是对噪声不敏感。但是,这些方法常常造成图像的过分分割问题,而且分割结果很大程度上依赖于种子点的选择,这样有多个区域就必须给出相应的种子个数,分割所得到的区域的形状也依赖于所选择的分割算法。基于边界的分割方法主要是利用梯度信息确定目标的边界,包括局部微分算子,如Roberts算子,Sobel算子,Prewitt梯度算子和Lapla Cian二阶差分算子等。这些方法不依赖于己处理像素的结果,适于并行化,但缺点是对噪声敏感,而且当边缘像素值变化不明显时,容易产生假(false)边界或不连续的边界。
3.4 统计学方法
统计学方法的实质是从统计学的角度出发对数字图像进行建模,把图像中各个像素点的灰度值看作是具有一定概率分布的随机变量。例如,观察到的噪声图像是对实际物体做了某种变换并加入噪声的结果:
其中F表示实际景物,H表示涂污(blur)为非线性变换,N表示噪声,+表示加入噪声的方式,可以是加性噪声,乘性噪声等。由上式的变换可见,从F得到G是唯一的,但反过来从G得到F却是典型的没有唯一解的结构不良问题。因此,要从观察到的图像中恢复实际物体或正确分割观察到的图像,从统计学的角度看,就是要找出最有可能即以最大的概率得到该图像的物体组合。从贝叶斯定理的角度看,就是要求出具有最大后验概率的分布。
基于随机场的方法是一类考虑空间像素点之间空间关联的纯粹统计学方法,如基于Markov随机场(MRF)方法以及基于Gibb、随机场(GRF)的方法,后面将进行详细的介绍。
标记法是较常用的一种基于统计学的方法,这种方法就是将图像欲分割成的几个物体各以一个不同的标号来表示,对图像中的每一个像素,用一定的方式赋予其中一个标号,标号相同的像素就组成该标号所代表的物体。
另一种较常用的基于统计学的方法是混合分布法,这种方法把图像中每一个像素的灰度值看作是几个概率分布(一般用高斯分布)按一定比例的混合,通过优化基于最大后验概率的目标函数来估计这几个概率分布的参数和它们之间的混合比例。
4 基于数学形态学的医学图像分割方法
基本的形态学操作是腐蚀和膨胀,他们的一些基本运算相互结合可以产生复杂的效果,而且他们适合于用相应的硬件构造查找表实现。形态学理论在图像分割中的应用比较有代表性的是分水岭算法。
分水岭算法是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法,计算它的算法有很多,其中具有代表性的一种算法是基于浸没模拟(immersion simulation)模型的,它是由Beucher和Lantujoul最先提出的[6]。其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌,图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度,每个区域都有它的局部极小值,每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆地,该盆地的边界形成分水岭,如图1所示:
分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明。在每一个局部极小值表面,刺穿一个小孔,水从这些孔中以匀速溢出,当不同集水盆地的水面不断升高到将要汇合在一起时,在两个集水盆地汇合处构筑大坝,这些筑起的坝确定了对应集水盆地的分水岭,因而对应图像的轮廓。
在利用分水岭算法分割图像时,我们把图像的梯度图像作为分割的参考图像,将梯度值较底的区域内部点看成一个集水盆地,而将梯度值较高的目标边界当作山脊,当水淹没盆地时,山脊下的较低的梯度点逐渐形成一片。当水到达两个盆地相遇之处保留山脊线,梯度的极大值点也保留。这样,保留点就把图像分割成了一个个的盆地,也就是图像的目标区域。
分水岭算法是一种广泛应用的图像分割算法,主要应用于图像分割、梯度图像的提取。分水岭变换的图像分割方法具有计算负担轻、分割精度高、提取的边界连续性好等优点,但是由于图像中通常存在噪声和局部不规则性,局部极小值的个数会大于实际的目标对象,这也就造成了大量的虚假轮廓,干扰了实际轮廓的识别,给算法的应用造成了一定的障碍。
5 总结
数学形态学作为一种有效的图像处理的非线性方法和理论,在图像处理、模式识别和计算机视觉等领域都有非常重要的应用。本文对医学图像处理中的医学图像分割的有关概念和分割方法进行了介绍,主要论述了基于数学形态学的分水岭分割算法。
医学图像分割技术是医学图像处理和分析中的关键技术。目前针对医学图像分割的算法可谓成千上万,但并没有任何一种算法可以很好地处理所有的图像和分割出图像中所有的目标对象,再加上医学图像数据信息量大、拓扑结构复杂等特征,给医学图像分割带来了很大的麻烦。也正是由于医学图像数据的这些特点,研究适合医学图像分割的算法及混合算法是下一步的工作。
参考文献
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医学形态学 第5篇
组织学、病理学、胚胎学、细胞学、寄生虫学和微生物学是高等医学院校学生非常重要的医学基础课程,其实验教学占有较大比重。传统医学形态学实验教学主要是依靠幻灯片、挂图等和光学生物显微镜相结合的封闭的教学方式进行组织形态结构观察,而显微数码互动系统是由显微图像分析仪组成的网络教学系统,学生与教师能有效地进行互动教学,方便各种多媒体课件的使用,丰富了显微形态学教学的手段,尤其对于教学质量的提高更加具有重要意义,是医学形态学教学的发展方向。
1 医学形态学传统教学方法的局限性
1.1 指导性差,效率低
在传统形态学教学时,教师利用挂图、幻灯、显微闭路电视、数码相机图片等讲解切片内容,学生独自使用显微镜观察。教师对学生的学习情况不能完全监控和了解,无法做出针对性的指导;而且,教师不可能对每个学生的每张切片内容亲自在镜F——指导,常常出现学生自以为理解正确而实际错误的情况。因而,教师只能指导有限的个别学生,大部分学生不能得到及时有效的指导,教学效率低。
1.2 互动性差,难以激发学习兴趣
这种传统的用显微镜进行组织形态结构观察的教学方式,由于显微镜的特殊性与个体性,教师与学生及学生之间的沟通和交流受到时间、空间的限制,带来了诸多不便。使得教师经常重复回答不同学生提出的相似问题,学生也只能单独观察操作自己的实验内容,看不到老师或其他同学的实验过程。教师的抽象讲解机械、枯燥,学生与教师不能有效利用显微图像互动交流,学生主动学习的兴趣不高。
1.3 缺乏共享,信息量不大
传统显微镜的图像信息是封闭的,不能实现图像的远距离传送和储存,资源无法共享。一些好的材料、好的现象和好的结果只能局限于某一次实验课或某一个实验室中,实验结果再现重复性差,教学中典型结构图像不易保存,教师多媒体课件内容不丰富,教师与学生及学生之间的信息共享效果差,不能满足学生现代医学形态领域大量信息的需求。
1.4 教学效果不好,学习效率低
在传统的显微镜教学中,某些观察性实验由于材料昂贵或标本切片稀缺而不得不取消,教师只有挂图、幻灯或数码相机摄取的图像示教。教师不能真实地把握学生的学习情况和对每一个学生学习的全过程跟踪了解。互动性差,有问题时不能得到及时的发现和纠正。信息资源不丰富,满足不了学生的需求。以上局限性造成教师的教学效果不好,学生的学习效率不高。
2 显微数码互动系统的发展背景
上个世纪八十年代末期九十年代初期,因计算机采集处理和存储的医学显微图像具有存储便捷、携带方便及图像处理多样性的优点,医学工作者和计算机工作人员不断尝试这一领域里的研究工作,并成为热门研究课题。由于当时数字化设备的硬件、软件技术和成本限制,使得医学显微图像处理技术的研究在那个时期局限在科研课题的范畴里。二十世纪九十年代中期,随着计算机设备和软件的性能价格比的飞跃性提高,在临床上开始使用显微图像处理系统,并发展为普及状态。
二十世纪九十年代末期,随着计算机硬件性价比的进一步提高,在显微图像分析仪的基础上发展形成的第一代显微数码互动系统在部分学校开始装备。该系统主要由教师计算机和数码显微镜通过分配器和软件将学生显微镜内所显示的数码信号用数据线传输到教师主控计算机上,授课教师就可观察每一位学生正在观察的显微镜视野,继而通过与主控计算机连接的投影仪,把所有的图像投影到大屏幕上,学生通过显微镜中的LED显微镜指针系统指示电脑屏幕,每位学生都配备一副耳机和电子呼叫系统语音交互使用。该系统的特点是图像信号和语音信号的传输是模拟信号,图像的数字转换都由教师主控机完成,并为每个终端分配独立的存储空间。因此,图像的分辨率和传输速度都受到限制。学生与教师的交互是通过单独的语音呼叫系统和连接教师主控机上的投影仪屏幕进行,基本缓解了互动交流和图像存储的矛盾。
近几年来,由于计算机网络和接口技术的发展,把现代计算机网络技术和先进的视频流技术相结合,组建全数字化的多媒体网络教室,是计算机辅助教学(CAI,Computer Assisted Instruction)发展的必然趋势和方向。因此,基于计算机多媒体网络技术的第二代显微数码互动系统面世,它是由学生用内置数码显微镜、教师用数字化多功能数码显微镜、软件教学平台、双向语音交流系统、图像处理与分析模块、多媒体教学设备等组成。其主要特点是将学生端也用上显微图像分析仪,组成图像分析仪的网络教学系统。这样学生操作的显微图像能通过网络系统实时地传输,其传输信号完全数字化,教师与学生的交互是通过各自控制计算机进行,实现了在同一时间,同一界面的高效沟通。同时,还可以通过网络直接访问校园网和互联网WEB网站,享受WEB网站提供的网上教学、网上查询等诸多网络资源。
3 显微数码互动系统的组成特点
3.1 数码显微镜系统
数码显微镜系统的主要任务是完成显微图像成像和显微图像数字化两大功能。它是在普通显微镜的基础上采用内置摄像系统技术,这种密封式结构具有性能稳定、防霉防潮、不易损坏的特性。摄像系统分别采用200万或300万级数码摄像芯片,可保证镜下图像和电脑屏幕图像都同步清晰,色彩还原真实,分辨率可达1600×1200像素,有效避免了显微镜外加摄像系统导致图像质量下降,即可显示面积缩小和显微镜和电脑图像不同步的问题。采用了USB2.0接口或IE1394接口技术,以保证大量高清晰度图像数据的快速传输。
3.2 数码显微互动软件系统
数码互动系统的教师和学生计算机上分别安装有显微镜图像处理系统软件,利用其可以实现数字图像的处理、存储、数据计算、统计功能、远程管理等功能。主要功能模块有①文件操作及管理:支持多种常见图像文件格式,将图像捕获到数据库存贮起来;②图像处理操作:支持图像的增强、均衡、边缘增强、形态学算法、函数运算、伪彩色编码、窗口调节、选择性分割等处理功能;③图像标注及测量:具有绘制图形、文字注解、直方图和灰度图显示、位图数据分析与编辑、几何尺寸测量与分辨力设置、标注测量信息等功能;④图像编辑操作:支持图像的剪切、拷贝、粘贴、清除等操作;⑤系统工具管理模块:具有工具条、状态条、综合工工具箱、调色板信息及图像浏览、播放、图层管理、放大与缩小工具等;⑥图像数据库管理:对图像进行数据库进行管理;⑦多媒体控制:实现教师与学生、学生与学生的网络通信管理,自主考试、阅卷评分、分数统计分析。
3.3 语音问答系统
学生可借助语音问答系统随时向老师提问,老师可以选择多种通话模式(如:全通话、学生示范、师生对讲、分组讨论等)与学生进行交流,真正实现一对一、一对多、多对一和多对多的可选择式无障碍沟通模式。
4 显微数码互动系统在医学形态学实验教学中的重要性
4.1 转变了传统的形态学教学模式
显微数码互动系统具有显微图像数字化及网络交互的特性,使教师通过系统主控计算机系统可实时监控每个学生,统筹终端显微镜上的图像,了解学生的学习情况,教师与学生及学生之间可以用语音或数字图像方式互相交流,数字双向交互。利用网络系统教师能够将各种显微图像进行示教,并通过远程控制指导学生对自己显微镜下的图像进行识别。
4.2 改变了学生的学习理念
显微数码互动系统老师能通过系统对每一个学生终端下的图像细节进行指导,非常直观形象,学生容易理解。同时,其具有开放性和扩展性的特点,每个学生可以调用老师主控机和其它同学终端机的丰富资源,可以与老师或同学进行图像多层次、多角度的交流和探讨,即使课后也可通过远程访问进行资源调用,为学生创造了图像知识描述具体化、形象化、自由的学习空间。
4.3 改变了传统的形态学考试方式
显微数码互动系统具有联机考试功能,学生终端可通过调用教师机题库进行考试,并在考试结束后给出评分结果;也可以通过自己的终端显微镜观察切片,在图像上给出标注和答案,通过网络通信上传至教师主控机指定文件夹评分;或以两者相结合的形式进行。其所具有的多种考试功能实现了对学生掌握理论和动手能力的综合考核,实现了无纸化考试。
总之,随着计算机技术、图像处理技术、网络通讯技术的不断发展,硬件成本的下降,显微图像互动教学系统在医学形态学教学领域会逐渐普及,引导形态学教学方法朝数字化、信息化方向发展,使医学形态学的教学方法和手段发生革命性的变化。
参考文献
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医学形态学 第6篇
医学形态学作为医学教育的基础学科之一,在基础医学教育中发挥着十分重要的作用,涉及的学科主要包括病理解剖学、组织学与胚胎学、病原生物学等。医学形态学实验教学与其他学科相比具有独特性,包括实验内容和实验方式,其实验方式经历了传统显微镜实物观察教学、电视引导、多媒体互动等发展阶段。现代信息技术的应用对医学形态学教学模式的改革具有深远影响。南通大学基础医学实验教学中心是江苏省高等学校实验教学示范中心,近年来在医学形态学实验教学中充分运用多媒体技术、网络技术等信息技术,保证了教学工作顺利高效开展,实验教学取得了较好成绩。
1 在医学形态学实验教学中应用信息技术,规范实验操作,以提高实验效果
信息化教学是以现代信息技术为基础的新型教育体系,主要有四个特点,即教学的网络化、多媒体化、智能化和数字化[1]。信息技术与传统媒体有机结合,克服实验器材和空间因素的制约,可有效提高实验教学质量。信息技术在实验教学中的应用主要是进行计算机辅助实验教学(CAI),即利用计算机接口技术、多媒体技术和虚拟仿真技术对实验进行数据采集、储存、处理和监控以及对实验进行模拟、重现的教学过程,充分调动发挥信息技术的多种优势,与传统实物实验优势互补,化抽象为形象,提高实验教学的效果。数字化网络互动系统作为形态学实验教学手段中的新生力量,对推动形态学教学的发展和培养高素质创新型人才起到重要作用[2]。
实验的基本操作是实验教学的重要内容。学生只有掌握了实验操作规范,才能保证安全地进行实验并得到准确的实验结果。充分利用现代信息技术,使计算机、网络、摄录等多媒体技术手段相结合,实现模拟与实际操作并存、传统与现代相结合的新型实验教学方法,这也是南通大学医学形态学实验教学改革中实施的重要步骤。它即保证了实验教学开展,又解决了实验教学场地有限的问题,实验效果良好。作为江苏省实验教学示范中心,自2006年引进数字化显微网络互动系统以来,已建立起四个数字化显微互动实验室,可同时容纳224位学生上实验课。从根本上改变了传统形态学教学中较为单一、抽象和封闭的教学模式,创造了师生互动、图像共享、高效率的教学环境,提高了学生的学习热情和学习实效[3]。运用数字化显微网络互动系统中多媒体技术和视频信息,为学生展示规范、严格的操作过程,同时也模拟出不规范操作所造成的错误实验结果。近年来,由于学校医学形态学实验教学进行了教学改革,充分运用了现代信息技术,医学形态学教学质量、任课教师的工作效率、以及学生对医学形态学知识的掌握水平均得到明显提高。整个实验过程井然有序,学生充分掌握了专业技术,大大提高了实验效果。
2 利用计算机和网络技术,建立实验教学中心网站,开发实验教学网络操作平台
实验教学是高校教学工作的重要组成部分,在培养应用型、创新型人才方面发挥着十分重要的作用。为适应教育现代化、网络化、信息化的发展趋势,有必要利用校园网建立网络虚拟实验平台,确立实际操作与计算机模拟仿真相结合的新型实验教学方式,以不断提高实验教学水平。考虑到医学生将来要上医院临床的特点,南通大学基础医学实验教学中心结合现代信息技术,建立了实验教学中心网站,充分利用所建的网络操作平台及高科技实验设备,在教学中构建了医学形态学网络实验教学体系,形成了一个由简单到复杂、由单一到综合、由虚拟到实际的实验环境。网络虚拟实验平台是一个集虚拟实验教学管理系统、实验课教学指导系统、网络实验仿真等为一体功能强大的网上运行系统,系统具有成本低、效率高,不受时空限制、操作安全、高度交互性、实时的信息反馈等优势[4]。具体体现在以下几方面:①克服了实验时间与空间上的限制,通过计算机网络系统,师生课后将不受时空的限制,可以自由地、随时随地进入网络虚拟实验平台操作,学生可方便地进行所需课程的实验学习,并及时获取与实验教学及管理有关的各种信息。学生还可以得到教师的远程指导以及同学们之间的互相研讨。实现了实验教学在时空上的扩展。②促进了学生创新意识和创新能力的培养,学生可以在网络环境下开展综合性的实验和创新型实验,摆脱原有实验条件的约束,在更深、更广的知识领域内探索。③与网站结合,节省了实验经费,轻松实现与学校网站资源的无缝有效链接,建立虚拟实验室。给学校节省了实验室建造费、设备标本采购及制作费、仪器设备保养维修费等相当大的开支。④完善了网络教育技术,做到资源共享。虚拟实验系统对深入开展网络教育是一个很大的促进,通过实验教学辅助系统,极大地方便了学生的自学和自我检查,提高了实验教学管理的现代化水平。教师可以共享教学信息资源,促进互相交流,节省教学资源和快速反馈教学问题,使整个办学规模和质量实现快速、优质、高效、低耗。
实验教学示范中心作为实验教学的平台和载体,其建设和管理水平直接决定着实验教学质量的高低,建设的核心是将教学资源、教学软件、实验室仪器设备等采用现代化的手段加以科学管理和有效重组,为实验室管理者提供有效的管理环境,为教师提供有效的网络教学和科研环境,为学生提供有效的网络学习环境。
开展网上虚拟实验教学,有利于各高校之间的教学资源共享。通过建立高校网上虚拟实验教学中心,带动整个网上虚拟实验教学的发展,形成辐射状教学网络,从而提高整个教学资源的利用率[5]。现在南通大学的校园网建设日益完善,教学信息化工程开展得有声有色,为实验教学的改革提供了有利的环境。医学形态学通过教学改革,在实验教学方法、手段上都有了很大改进,形成了一个循序渐进的完整体系。
3 建设网络教学资源库,丰富实验教学内容,培养学生解决实际问题的能力
为了丰富医学形态学实验教学资源,方便学生做好实验准备,全面掌握实验内容,学校实验教师和专业技术人员应充分利用计算机网络技术,借助网络教学平台,将实验课程的教研教改与现代教育技术的应用紧密结合,构建了医学形态学实验教学资源、网络辅助教学平台、软件和多媒体学习资源和专业类数据库等网络实验教学资源库,实现资源开放。开放教学资源环境,满足学生自主学习需要,培养学生解决实际问题的能力,提高其综合素质,为打造适应新时期的医学人才创造条件。
能否对教学资源综合有效运用决定着信息化教学的成败。作者从教学的实际需要出发,编写了脚本,并拍摄了大量的图片、视频动画资料。根据临床本科教学标准的要求,参考教学的实际经验,将教学内容按照影视创作的格式编写脚本,同时制作和收集医学形态学实验教学各方面的资料,包括文字、照片、图像、视频、动画等。文字素材的制作一般先在Word中进行编辑整理,整理完后将Word文档转为HTML格式文件;图片素材的制作主要使用Photoshop9.0 来进行加工和处理,将制作好的图片存为JPG或GIF文件格式;动画素材的的制作主要使用Flash、3DMAX等软件。近年来,相继推出了医学形态学数字切片库系统和医学形态学实验教学三维立体动态标本软件系统。 实现网上教学资源共享,通过信息化教学、网络化教学,改变以教师传递、灌输知识为主的传统课堂教学模式,创造出高水平、个性化、高效率的崭新学习与教学模式。通过对学生进行调查问卷、学生座谈会、个别交谈等,了解学生对网络教学平台的评价意见、态度和反映。结果表明:接受调查的学生中有86.2%对教学网站设计和图像、动画、文字等内容满意;89.6%的学生认为对自主学习、提高学生分析和解决实际问题能力的培养有积极意义。作为江苏省实验教学示范中心构建共享型专业教学资源库平台,体现了示范性数字化实验教学的成果。
4 改革教学方法,实现开放性实验教学,引导与组织学生进行自主创新型实验
信息技术应用于实验课程的教学,其作用不仅是改变传统的实验教学手段,更重要的是将数字化、多媒体化、智能化和网络化等信息化的教学内容和方法融于实验学科课程的过程之中,实现新的更高的教育教学目标和更好的教学效果。在现代信息技术的支持下,教师对实验教学方法进行全面改革,倡导以学生为主体、以教师为主导,以学生自主学习为主的教学理念。教师从传授知识为主转变为策划教学内容,创设学习情景,配置学习资源,引导学习方向,点拨学习疑难,监控学习过程,评估学习效果为主,给学生充足的自由空间,发掘学生的潜能,培养学生的创新能力。
信息时代的来临,对高等教育提出了更新更高的发展要求。近年来学校利用现代信息技术,依托实验教学网络平台,实现了网上辅助教学,创建了信息化、网络化和虚拟化的医学形态学实验教学管理体系,完成了医学形态学课堂和课后的实验教学。通过实验教学平台的建设应用,学生从原来的被动接受转变为自主学习,学习方法和内容由课堂拓宽到网络。该方式方便了师生间的交流与互动,学生通过用户名和密码登陆网络平台,完成操作流程进行学习,突破了制约实验教学实效的时间、空间及人数的限制,大大提高了实验教学的实效。另外,还可以通过实验教学网络平台实现对实验教学的开放管理。如网上选课、预约实验时间等,直接推动了实验教学体系、管理模式的改革创新。与传统实验教学相比,开放式创新性实验教学具有更多的优点。开放式创新性实验教学是以学生为本的教学活动,通过开放教学内容、教学环境和教学资源,实现学生实践能力和创新精神的增强。学生可以根据实验教学目的和自己的兴趣爱好,自主选择实验内容,实验时间和实验地点等[6]。实验教学内容的来源具有多源性,有利于引起学生兴趣、激发其主动性和创造性的发挥。实验教学实现形式和过程具有灵活性,有利于满足学生的个性化发展需要,有利于创新性人才的脱颖而出。运用现代信息技术,进行医学形态学实验教学改革,从而使学生的实践技能不断提升,为学生进入工作岗位后解决实际问题奠定了坚实的基础。从本校医学生临床实习和毕业生就业情况反馈中得知,医学生临床诊断能力得以提高,得到了社会的认可。
5 结语
充分利用信息技术、网络资源,是教学发展的时代要求,加强现代信息技术的教学应用已成为教学改革的重要方向。高等院校实验教学与实验室建设在高层次创新人才培养过程中有着重要的地位,如何建立有利于提高学生综合素质、培养学生实践能力和创新能力的实验教学体系显得尤为重要。教育部在实验教学示范中心信息化建设方面,对高等院校提出了明确的要求。高等院校作为国家创新体系中的关键因素,主、客观两方面均应加快信息化建设。在飞速发展的高科技时代,只有不断探索进取、积极实践创新,才能使信息技术真正应用于实验教学,并促进实验教学进一步的完善和发展,使信息化环境成为实验教学的新的环境,达到提高实验教学质量的目的。为适应高等院校培养高层次创新性人才实验教学要求,南通大学在医学形态学实验教学中应用现代信息技术,优化了实验教学手段,有效提高了实验教学效益,实现了教与学的双赢,也为医学形态学实验教学的可持续发展拓宽了空间。
摘要：数字化、网络化、智能化和多媒体化的信息技术在现代教育中的应用已成为中国教育领域的一大热点。本文论述了南通大学在信息化环境下,在医学形态学实验教学中充分应用现代信息技术,优化实验教学手段,以提高实验教学质量。
关键词：现代信息技术,医学形态学,实验教学
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医学形态学 第7篇
随着现代医学的不断发展,医学图像所提供的信息对疾病的诊断和治疗起着越来越重要的作用, 所以对于医学图像的处理也变得尤为重要。边缘检测[1]是进行图像分割、目标识别等后续图像处理的基础,因此,研究图像边缘检测具有重要意义。传统的边缘检测算法很多,例如: Sobel算子、Robets算子、Prewitt算子、Log算子和Canny算子[2]等。但在实际处理当中,这些算子的抗噪能力差,效果不太理想。数学形态学[1]是以形态为基础对图像进行分析的数学工具,它具有简化图像数据,保持图像基本形态特征,除去不相干结构等优点,近年来已经广泛应用于图像处理中[3,4]。但是单一的结构元素对于边缘信息的提取不够全面,使得检测出的边缘往往较宽且分辨率低。另外,在滤除噪声的同时也损坏了部分信息[5,6,7]。
针对这些问题,本文提出一种双结构的形态学边缘检测算子,对图像的轮廓和细节信息的提取更灵活。考虑到小波变换具备良好的时频局部化性质,小波阈值去噪[8,9,10,11]对高斯噪声有很好的去噪效果。因此将两种方法结合使用,充分发挥它们的优势,使得边缘更准确且抗噪性更强。由于噪声大多在高频信息当中,因此将图像小波分解后利用小波阈值去噪处理高频信息,而利用双结构的形态学边缘检测算子对低频信息进行处理,最后用新的系数经小波逆变换后得到重构图像。本文通过实验仿真验证了该方法的有效性。
1形态学边缘检测算法
1.1形态学基本运算
数学形态学[1]的基本思想是: 用具有一定形态的机构元素探测目标图像,通过检验结构元素在图像目标中的可放性和填充方法的有效性,来获得相关图像的形态结构信息。二值形态学运算是数学形态学的基础,是针对图像的处理过程,它有4种基本运算,分别是腐蚀、膨胀、开运算和闭运算。设A为灰度图像,B为结构元素,y为集合平移的位移量。 4种运算定义如下:
腐蚀运算定义为:
膨胀运算定义为:
开运算定义为:
闭运算定义为:
1.2双结构形态学边缘检测算子
腐蚀运算具有缩小图像的作用,可以消除比结构元素小的成分; 膨胀运算具有扩大图像和填充比结构元素小的成分的作用,它们具有对偶性。开运算是先腐蚀再膨胀,其作用是去除比较细小的部分, 平滑了边界; 而闭运算是先膨胀再腐蚀,它连接了狭窄的间断,填充小的孔洞,并填充轮廓线的断裂,它们也具有对偶性。
另外不同尺度的结构元素对边缘检测的效果也不同,大尺度的结构元素有利于确定原图像的大体轮廓,但是细小的边缘信息就会丢失; 而较小的结构元素在边缘细节上保持得较好,但会使得大轮廓不够平滑。
综上,本文将4种运算和不同尺度的结构元素结合起来提出一种双结构形态学算子,如式 ( 5) 所示。
其中A为灰度图像,B1和B2分别为3 × 3十字型和5 × 5钻石型结构元素,如下所示:
2基于小波变换和形态学的边缘检测算法
1选用coif4小波基对图像进行一层小波分解, 得到LL低频子图像和HL、LH、HH4个高频子图像。
2对HL、LH、HH三个高频子图像进行阈值化去噪。
3针对LL低频子图像,利用双结构数学形态学方法,采用公式( 5) 算子进行边缘检测。
4对于处理后的4个子图像,进行小波逆变换重构图像。
5将重构图像二值化处理,得到边缘检测的结果。
3仿真实验
为了检验本 文方法的 有效性,在MATLAB R2012b平台上进行了仿真实验。本次实验选用512 × 512大小的腹部CT图像,并对图像加入方差为0. 01的高斯噪声。用不同的边缘检测方法对含噪图像进行了仿真,其中除了本文方法,其他方法均是先去噪,然后进行边缘检测。实验结果如图2所示。
从实验结果可以看到,本文方法检测的效果明显优于其他方法,整体轮廓清晰,内部组织的细节也基本表现出来,取得了良好的视觉效果,从而验证了本文方法的有效性。
4结束语
本文对含有高斯噪声的医学图像边缘检测进行研究,提出利用小波阈值去噪与形态学相结合的方法。首先对图像进行小波变换分解,然后对高频系数阈值化去噪,对低频系数采用3 × 3十字型和5 × 5钻石型双结构形态学算子进行处理,最后用新的高低频系数进行小波逆变换图像重构。实验证明: 本文方法在整体轮廓和组织细节上都保持良好, 与传统的边缘检测方法相比,其视觉效果有明显提高,是一种有效的边缘检测方法,且在实际应用中也具有参考价值。
摘要：针对传统边缘检测算子对噪声敏感的缺点,结合小波阈值去噪和形态学边缘检测提出一种改进方法。首先对含高斯噪声的图像进行小波分解,然后再通过小波阈值法对高频系数进行处理,采用新设计的双结构形态学边缘检测算子对低频系数进行处理,最后用新系数重构出图像。实验结果表明:这种方法在去除噪声的同时较好地保留了边缘轮廓信息,是一种有效的边缘检测方法且具有实际参考价值。
医学形态学 第8篇
关键词：显微数码互动系统,医学形态学,实验教学
医学形态学是从宏观和微观的角度来研究正常和疾病状态下人体形态结构及机能代谢变化的一类医学学科,包括人体解剖学、组织胚胎学和病理学等,具有高度的实践性,其学习过程重在观察。实验教学是形态学教学中的一个重要环节,其微观教学方式是学生使用显微镜进行组织形态结构的观察,由于显微镜的特殊性与个体性,使传统的教学方式中教师与学生间的沟通受到限制。以“互动”为特征的显微数码互动系统的应用,解决了传统形态学实验教学中沟通不便的问题,形成了以师生互动、图像共享为特征的新的教学模式,使教学质量和效果有了显著提高[1,2,3,4]。
1 显微数码互动系统的组成及特点
显微数码互动系统由数码显微镜、图像系统、计算机软件系统及语音问答系统组成。教师所使用的计算机和显微镜与所有学生使用的显微镜相连,教师可根据需要选择性地放大显示任一画面并通过投影仪将图像放到大屏幕上,以便给学生讲解示范,实现图像共享。在实验中能全程实时监控每位学生显微镜下画面,通过语音系统对学生进行集体授课或单独答疑辅导,学生也可以分组讨论。该系统还包括图像分析系统和考试系统,能对图像进行处理分析,组织学生考试并分析统计考试成绩。
2 显微数码互动系统在形态学实验教学中的应用[5,6,7]
显微数码互动系统集图、文、声、动画为一体,为形态学实验教学提供了清晰的显微图像画面和丰富的交互手段,是多媒体技术与显微镜技术的完美结合,克服了传统形态学实验教学的局限性,简化了实验考试方法,开创了形态学实验教学新模式。
2.1 实验全程实时监控
传统形态学实验教学中教师利用挂图、幻灯或通过显微闭路电视讲解切片内容,学生独自使用显微镜观察,往往教师讲解的图像与学生镜下观察的图像并不完全吻合,常常出现学生自以为理解正确而实际错误的情况。例如,在实习炎症时,要观察肾小球脓肿的病变,由于病变局限,有的学生找不到病变部位,更有甚者,把正常肾小球当作脓肿病灶。显微数码互动实验室实现了实验全程实时监控,教师随时可观察到课堂上每个学生的显微镜下画面,及时发现实验中存在的问题,有的放矢的对学生进行指导。学生可通过光标指针指出问题,避免传统教学可能出现的指东看西, 看偏看错的现象,增强了教师的教学指导作用。
2.2 师生互动交流
传统实验教学中,师生交流限于有疑问的同学,如果学生不提问或轮不上提问, 教师就无法了解学生学习情况。学生之间的交流也受限制,因为过多交流, 会影响课堂纪律, 干扰他人学习。在显微数码互动实验室中,教师与学生之间可进行双向语音交流。学生可随时呼叫提问,老师可选择不同通话模式与学生进行交流,针对具体问题,教师可以单独解答疑问,也可集体解答,同学之间还可进行分组讨论而不会干扰他人,真正起到师生互动效果。生动形象的图文,多样的交流方式活跃了课堂气氛,激发了学生的学习兴趣,提高了学生学习的主动性。
2.3 图像资源共享
传统教学中,学生只能观察自己的显微镜,即使遇到一些典型结构也不能与其他学生共享。在新的教学模式下,教师可随时通过教师显微镜即时动态示教,也可随时把某一学生显微镜画面切换到大屏幕展示给全班同学看,或在学生示范模式下由学生本人向全班同学演示,实现了图像资源共享,打破了传统显微镜只能一对一观察的局限性。对不容易找到的典型结构还可拍照保留,建立图片库,以备随时调用,反复观察、辨析。
通过计算机可存储大量的教学资料如图片、影片、动画、文献等,通过互联网还可下载最新信息,及时掌握学科动态,随时调出给学生查看。课堂上可进行相关内容之间的对照比较, 如在实习肿瘤时,可分别调出正常组织、良性肿瘤、恶性肿瘤相互比较,加深学生对知识的理解掌握。同时也使教学内容得到极大的丰富和充实,教学资源得以充分利用,在有限的时间内获取更多的知识,开拓了学生思路,提高了学习效率。
2.4 简化实验考试方法
通过多媒体图像系统和考试软件,教师可随时随地对学生单独提问或全班集体进行标本和切片考试,也可建立试题库,随机抽取试题进行测试,并可将成绩输入计算机,自动进行统计分析,改变了目前病理学实验考试组织繁杂、耗时、费力的现状。通过实验考试可促使学生加深印象,强化实验观察效果,并可随时掌握学生学习情况。
3 显微数码互动系统对教师的影响
显微数码互动系统的使用,一方面降低了教师的劳动强度,提高了教学效率,另一方面对教师提出了更高的要求。
传统实验教学中,教师要一对一的对学生进行辅导,经常会不断回答学生相同的问题,并反复帮助学生寻找相同的典型结构,受课堂时间的限制老师不停来往于学生之间,即使这样还会有部分学生得不到有效、及时的指导,使得教师劳动强度大,教学效率低。通过显微数码互动系统,教师不用走下讲台,即可解答学生的问题并帮助学生寻找典型结构,相同的问题还可通过示教同时解答,减少重复劳动,降低了劳动强度,提高了教学效率。
显微数码互动系统同时也对教师提出了更高的要求,除掌握医学专业知识外,还必须有更广泛的知识面,具备一定的计算机多媒体操作技术,才能更好地将传统教学方法与现代科学技术有机的结合起来。教师应该转变教学观念,充分利用数码显微互动系统,进行教学设计,优化教学过程,做到真正意义上的教学互动,激发学生的学习热情,提高形态学教学效果。
显微数码互动系统能将示教、讲解、观察、问答、讨论、监督和测试等环节有机地结合起来,使形态学实验课教学的模式发生历史性的改变,但该系统进入教学使用时间不够长,还有许多功能需要进行不断的摸索和开发,如何充分发挥数码互动系统的优势,更好地培养学生的自主学习能力,提出问题、分析问题及解决问题的能力,提高形态学实验教学水平尚有待进一步探讨。
参考文献
[1]彭安,郭冬生,张维.生命科学创新教育模式——显微数码互动系统[J].现代教育技术,2003,13(4):56-57.
[2]郑黎明,马思敏,成少利,等.浅谈数码互动系统在医学形态学实验教学中的应用[J].西北医学教育,2004,12(4):323-324.
[3]林雪梅,李芳菲.利用显微数码互动系统,探索组织胚胎学实验互动教学法的实施[J].山西医科大学学报(基础医学教育版),2005,7(2):177-179.
[4]杜丽坚,冷静.Motic数码显微互动实验室在病理学实验课教学中的应用[J].南京医科大学学报(社会科学版),2005,21(4):368-370.
[5]马思敏,张秉义,成少利,等.数码互动教室在组胚实验课教学中的应用[J].中国医学教育技术,2005,19(2):105-107.
[6]程丽,张晓,黄琼,等.数码显微镜多媒体互动系统在实验教学中的应用[J].实验室研究与探索,2006,25(7):832-834.
医学形态学 第9篇
边缘是图像最基本的特征, 也包含了图像大量的信息, 通过边缘检测可以极大地降低图像处理的数据量[1], 简化图像的分析过程, 是图像分析与识别的重要环节。医学图像已成为临床诊断、病理分析及治疗的重要依据。在对医学图像进行处理的过程中, 边缘检测的结果会直接影响到后续的治疗过程[2]。然而, 一些医学图像由于病变组织侵蚀周围组织造成边界模糊, 使其边缘更难于检测。
传统的边缘检测算法是基于空域的, 如Sobel、Prewitt和Canny算子等。这些算子的主要作用是高通滤波, 各有针对性和特点, 但涉及方向性, 对噪声比较敏感, 因此很难检测出复杂的边缘。为此人们提出很多新算法, 将各种数学理论和工具应用到图像边缘检测中。本文提出了一种基于提升小波和多尺度形态学熵权边缘检测方法, 结合提升小波变换与数学形态学的优点, 即提升小波不仅继承了传统小波的时频局域化特性及多尺度分析能力, 同时具有计算速度快、占用内存少等优点, 非常适合于图像处理[3]; 数学形态学是一种非线性滤波方法, 可以简化图像数据, 保持它们基本的形状特征, 并除去不相干的结构[4]。利用上述这些特点, 首先对图像进行提升小波变换, 然后分别采用小波变换和多尺度形态学算子提取边缘, 采用一定的融合规则将两个边缘图像进行融合, 再通过提升反变换得到最终的边缘。实验结果表明该算法融合过程简单, 有效地保护了图像的细节, 检测出连续、清晰的边缘。
1 基于提升小波的边缘检测
提升小波是构造小波的一种新方法, 它与经典的Mallat算法的主要区别是它的构造不依赖于Fourier变换, 也不是某个函数的伸缩和平移, 而是从“惰性”小波开始的有限次的提升步骤的级联[5]。只要构造出具有小波变换特性的正变换, 就可以很容易地得到它的逆变换。提升小波变换的正反变换都比传统的Mallat算法快两倍[6], 因而被广泛应用于图像处理。一般的提升方案包含以下三个步骤:
( 1) 分裂, 将原始信号x ( n) 按奇偶性分为偶子集xe ( n) 和奇子集xo ( n) , 分裂过程表示为: x ( n) = ( xe ( n) , xo ( n) ) ;
( 2) 预测, 利用相邻信号之间的相关性, 用一个子集预测另一个子集。通常用偶子集xe ( n) 预测奇子集xo ( n) , 定义预测算子P[·], 则预测过程可表示为: d ( n) = xo ( n) - P ( xe ( n) ) ;
( 3) 更新, 目的是用d ( n) 来修正偶子集xe ( n) , 使得修正后的xe ( n) 只包含信号x ( n) 的低频成分, 更新过程可表示为: c ( n) = xe ( n) + U ( xo ( n) ) 。正是由于更新算子U[·]的存在, 因此称为提升。
对于二维图像f ( x, y) 的提升小波分解一般采用行列逐层分解法, 即先对图像矩阵的行做提升分解变换, 再对得到的结果按列做提升分解变换。经过一层分解后可得到四个子图像, 分别是反映原始图像平滑特性的低频子图和反映亮度突变及细节特性的水平、垂直和对角三个方向的高频子图[7]。边缘属于突变信号, 图像经过提升小波变换后, 小波系数的局部极值代表着图像上的边缘点。通过检测沿幅角方向上模值的极大值点, 即可得到图像的边缘点。
在尺度2j下, 图像f ( x, y) 的二维小波变换为: W12jf ( x, y) 、W22jf ( x, y) , 则每一像素点的模值和幅角的计算公式如下:
2 多尺度形态学熵权边缘检测
数学形态学基于集合运算, 具有非线性特性, 在进行边缘检测时既能体现图像集合特征, 很好地检测出图像边缘, 又能通过改变结构元素的尺度来克服噪声影响[8]。形态学的基本思想是利用结构元素对信号进行“探测”, 保留主要形状, 删除不相干形状 ( 如噪声、毛刺) 。作为探针的结构元素, 可直接携带信息, 如方向、大小、色度等, 来探测和研究包含了图像主要信息的结构特征[9]。各种形态学算法均可分为形态学运算和结构元素选取两个基本问题, 而形态学运算的性能取决于结构元素的选择。
2. 1 形态学边缘检测算子
形态学的基本运算包括腐蚀、膨胀、开启和闭合。将这四种运算进行组合, 可以构造出许多形态学边缘检测算子。下面是几种简单常用的形态学边缘检测算子。设f是输入图像, B是结构元素, E为检测出的边缘, 则:
由此可以看出, 形态边缘检测算子是一种非线性的差分算子, 实质上是传统线性差分算子在一定意义上的推广。腐蚀型提取的是图像的内边缘, 膨胀型提取的是图像的外边缘, 膨胀腐蚀型提取的是图像骑跨在实际边缘上的边缘[10]。然而这三种检测算子对噪声较敏感, 抗噪性能较差。考虑到形态学腐蚀和开运算对正向噪声有抑制作用, 而膨胀与闭运算对负向噪声有抑制作用, 可以构造一种抗噪边缘检测算子:
2. 2 结构元素的选取
结构元素的选取一直是形态学检测的一个难题, 它的选择直接影响了图像边缘检测的效果。不同形状的结构元素对图像边缘的感应能力不同[11], 常用的结构元素有矩形、圆盘形、菱形、线形等, 其中矩形结构元素可以检测到图像上下左右的边缘, 可得到强连通边界。多尺度形态学边缘检测就是利用不同尺度的结构元素提取图像边缘信息, 将各尺度下的边缘信息通过某种方法合成新边缘。许多研究表明, 采用多尺度形态检测算子, 可克服结构元素尺寸选择的困难。
多尺度结构元素定义如下, n是尺度参数, 是一正整数。可以看出大尺度的结构元素是由小尺度结构元素膨胀运算得到。对一个给定的多尺度结构元素序列, 不同尺度大小的结构元素可用于抽取不同尺度上的边缘, 但当尺度选取较大时会增加运算负担, 并会在一定程度上模糊检测到的边缘图像[12]。综合考虑以上问题本文选取矩形作为结构元素, 尺度参数n取4, 初始结构元素选取3×3大小, 膨胀后分别得到5×5、7×7、9×9的矩形结构元素。
2. 3 熵权计算
熵的概念由Rudolf Clausius在1865 年提出的, 它反映了一个事件给予人们信息量的大小, 可以说它是信息量的一个度量。因信息熵为图像的内在特性, 由它来决定不同尺度结构元素提取的边缘在最终合成边缘中所占的权重, 是自适应且客观的[13]。熵权值计算方法如下:
( 1) 用膨胀得到的不同尺度的结构元素对图像进行形态学开闭、闭开运算, 然后分别求出这些结构元素的开闭、闭开运算的均值图像。设处理后的图像为gn, 即:
( 2) 计算不同尺度下图像的信息熵:
其中, L图像的灰度级, Pi是各灰度级像素出现的概率。
( 3) 用不同尺度下的图像信息熵确定权值:
3 医学图像边缘检测算法步骤
经上述讨论, 医学图像边缘检测算法主要步骤如下:
(1) 输入原始图像;
( 2) 利用sym4 小波对原始图像作二维提升小波变换, 因为sym4 小波具有很好的对称性, 可以减少图像重构时的相移[14];
( 3) 计算小波变换系数的模极大值找出边缘点, 得到边缘图像;
( 4) 结合式 ( 5) 和2. 2 节中构造的多尺度结构元素分别提取各尺度下的边缘图像, 通过计算不同尺度下边缘图像的信息熵确定权重系数, 再通过加权求和得到合成边缘图像;
( 5) 将上述两种方法提取的边缘图像按与的规则进行融合, 得到融合边缘图像;
( 6) 对融合后的边缘图像进行最优阈值二值化和骨架提取, 得到单一像素、连贯、完整的边缘图像。
本文利用Matlab语言编程进行仿真, 部分程序如下:
4 实验结果及分析
为验证算法的可行性和性能, 本文使用CPU为Intel Penti-um G630, 内存为2 GB的硬件平台, 在Matlab R2011a的环境下编程实现了上述算法, 以医院提供的肺部CT图像作为实验图像, 图像大小为512 × 512。通过仿真实验比较不同算法下边缘提取的结果, 如图1 所示。
图1 ( a) 是肺部病灶CT图像, ( b) 、 ( c) 分别是采用传统的边缘检测算子prewitt和canny算子检测到的边缘图像, ( d) 、 ( e) 分别是采用小波变换法或经典形态学法边缘提取的结果, ( f) 是本文算法提取的边缘图像。本文算法对经过提升小波变换后的图像, 分别采用两种方法先后提取边缘: 一种是小波模极大值法得到边缘图像, 另一种是多尺度形态学熵权方法, 选取多尺度结构元进行形态学边缘检测后, 由各尺度下边缘图像的信息熵来决定权值系数, 信息熵和权值计算结果如表1 所示。由表可以看出由于小尺度结构元素能够检测到好的边缘, 因而所占比重大, 而大尺度结构元素去噪能力强, 边缘检测能力弱, 占比重就小; 然后将两种方法得到的边缘图像进行融合, 再经过提升小波反变换获得连贯、清晰、完整的边缘图像。
比较图1 中各种算法的检测结果可以看出, 传统的边缘检测算子采用卷积运算, 对边缘比较敏感使得检测结果不清晰; 小波变换依赖于傅里叶变换, 采用卷积运算, 计算量较大, 而且有虚假边缘存在, 从而导致边缘提取结果不理想; 经典形态学边缘检测算法由于采用单一尺度的结构元素, 只提取了一个精度的边缘, 检测效果下降, 所以造成了边缘的断裂和不完整; 相比之下本文算法提取出了不同尺度下的边缘, 避免了边缘信息的丢失, 得到了完整平滑连贯的边缘, 边缘定位精度显著提高。本实验选取了大量的肺部CT图像进行处理, 均得到了上述相同的结果, 表明该算法能够快速、精确地检测出图像的边缘, 相比小波变换和数学形态学边缘检测算法, 计算量减小, 算法实现简单, 检测效果显著提高。
5 结语