课程详情
课程评价
spContent=图像处理是生物医学工程领域学生中一门关键的专业基础课;面向对象是有着一定专业背景的计算机、软件专业,医学院和生物医学工程专业学生;课程的目的是培养学生对近年来迅猛发展的医学图像的构成、存储、分析、理解以及临床应用具备基本的知识掌握.
—— 课程团队
课程概述

本课程主要研究内容是医学影像处理与分析, 致力于运用信息科学的基本理论和方法,与临床医学相结合,探索新方法和新技术。针对医学图像的特征,结合临床需求,由浅入深地讲解医学图像的种类、特征、应用领域、数字化存储形式,并分类讲解图像处理的理论和算法,具体包括两个方面:数字图像分析与处理技术与医学影像数据应用技术。前者包括:图像增强、分割、配准、融合以及三维重建等;后者则包含人体解剖结构和病变区域定位、提取、三维再现与量化分析等。教学上通过结合应用案例和课程实践使学生熟练掌握相关领域的知识和技能,使其具备一定的动手能力,为进一步学习医学图像领域其他课程奠定基础。

该课程的特色:针对医学影像的特殊受众,为精准手术和治疗提供专业知识,内容上突出科学性和实用性,教学上引进现代教育理念和信息技术。相比传统国内外课程,该课程是以医学影像为特殊受众,且与医学图像处理相结合。课程内容涉及许多针对医学影像问题的专门解法,故而有着突出的科学性。与此同时,该课程内容将结合该领域相关最新研究,着重强调医学图像处理在现代医学影像实践。能有效为精准手术和治疗提供专业知识,有着较强的实用性。另一方面该课程还能为现今热门人工智能诊断读片提供基础知识,故而有着较强的前瞻性。

 

授课目标

课程的目的是培养学生对近年来迅猛发展的医学图像的构成、存储、分析、理解以及临床应用具备基本的知识掌握, 促进了解医学图像处理在医学临床、教学和科研中所发挥的作用,为有力地推动医学科学研究和临床医疗的进步提供了大量具有基础知识背景的人才提供了巨大的贡献。

课程大纲
预备知识

本课程的面向对象是有着一定专业背景的计算机、软件专业,医学院和生物医学工程专业学习者。

证书要求

为积极响应国家低碳环保政策, 2021年秋季学期开始,中国大学MOOC平台将取消纸质版的认证证书,仅提供电子版的认证证书服务,证书申请方式和流程不变。

 

电子版认证证书支持查询验证,可通过扫描证书上的二维码进行有效性查询,或者访问 https://www.icourse163.org/verify,通过证书编号进行查询。学生可在“个人中心-证书-查看证书”页面自行下载、打印电子版认证证书。

 

完成课程教学内容学习和考核,成绩达到课程考核标准的学生(每门课程的考核标准不同,详见课程内的评分标准),具备申请认证证书资格,可在证书申请开放期间(以申请页面显示的时间为准),完成在线付费申请。

 

认证证书申请注意事项:

1. 根据国家相关法律法规要求,认证证书申请时要求进行实名认证,请保证所提交的实名认证信息真实完整有效。

2. 完成实名认证并支付后,系统将自动生成并发送电子版认证证书。电子版认证证书生成后不支持退费。


参考资料

1. Kenneth R. Castleman <<DIGITAL IMAGE PROCESSING>>,清华大学出版社


2.Pierre Soille <<Morphological Image Analysis>>,Springer出版社


3.Haralick 教授和Shapiro共同专著 <<Computer and Robot Vision>>

常见问题

1. 本课程与一般的数字图像处理有什么区别?

本课程主要研究内容是医学影像处理与分析, 致力于运用信息科学的基本理论和方法,与临床医学相结合探索新方法和新技术。针对医学图像的特征,结合临床需求,由浅入深地讲解医学图像的种类、特征、应用领域、数字化存储形式,并分类讲解图像处理的理论和算法.