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面向医疗大数据的数字图像处理课程建设的探索

来源:用户上传      作者:陈德潮

  摘 要:在现今医疗大数据应用与发展背景下,针对目前大学高等教育教学当中存在的不足,提出如何建设《数字图像处理》课程的改革思路。结合《数字图像处理》课程的当前研究进展、课程目标以及实践探索进行分析,从教学方案、教学方式、考核办法等几个方面分析。探索《数字图像处理》课程的建设方案,并立足新人工智能专业以及计算机专业学生的特点,基于医疗大数据背景下特征和特点,探索新的《数字图像处理》课程建设模式。最终,本课题实现与大数据、人工智能、数字图像处理等技术的交叉融合,并产生对高校课程改革提供探索及引导作用。
  关键词:大数据;数字图像处理;计算机科学与技术;课程建设;教育教学改革
  1 绪论
  智慧医疗密切联系到民生健康,是当代人工智能技术、电子信息技术以及数字医疗技术融合的领域,并提高医疗质量[13]。此外,健康也是人类追求的目标,是全人类生活、工作和发展的根基[4]。其次,大数据(Big Data)这个术语,目前已经越发地被关注。近年来,涉及智慧医疗领域的大数据目前正在迅速扩大,已经成为了医疗领域的未来发展方向之一。即便,现在部分地区的医疗领域仍然还没认识到医疗大数据增长带来发展机遇,但是,随着社会的发展以及技术的进展,人们将越发认识到大数据对目前智慧医疗领域发展的重要性[5]。
  数字图像处理及识别技术是人工智能中的一个重要分支[6]。目前,为了模拟人类图像处理与识别活动的计算机程序,人们已经提出了各种各样的图像处理与模式识别算法,如图像/图像模板匹配算法。另一方面,图像处理中的模式识别(Pattern Recognition),其是一种基于大量图像信息和数据,在专家经验和已有认知的基础上,借助计算机以及数学计算等方法对曲线、形状、数字、模式、字符格式以及图形自动完成识别与评价[2][3]。
  本文在面向“智慧医疗”与“人工智能”两大浪潮背景下,在多学科交叉融合特征和计算机专业人才培养在知识、能力与素质上的要求,在计算机类专业的信息技术类课程体系和教学内容改革方面开展研究与实践,拟建设《数字图像处理》课程,将医疗诊断、大数据、人工智能、数字图像处理等概念和关键技术、前沿知识融入《数字图像处理》课程体系,培养学生在智慧医疗和人工智能新浪潮下的学习能力和工程应用能力。
  2 数字图像处理课程建设措施
  本课题拟在教学内容、教学方法和手段、考核方式等几方面进行了教学改革,力图把《数字图像处理》这门课程建设成具有智能专业特色、符合计算机专业科学生培养目标的课程。
  2.1 教学内容改革
  注意到《数字图像处理》涉及人工智能技术、电子信息技术以及数字医疗技术等多个学科领域相当广泛的交叉性学科。同时,且其应用遍及工业生产、机器人视觉、电子通信、智慧医疗、大数据分析与人工智能系统等诸多领域。随着计算机技术和人工智能、智慧医疗、大数据等学科的深入研究和迅速发展,数字图像处理向更高、更加深层次进行发展。因此,应当适当介绍数字图像处理在医疗、服务、工业中最新发展的技术和趋势。
  2.2 教学方法和教学手段的改革
  在教学方法上,教师积极采用启发式、与实践相结合等教学方法,有效调动学生自主学习的积极性,激发学生的潜能。经常性地介绍相关数字图像处理技术的研究背景,引导学生去主动地思索。由于《数字图像处理》这门课程中,某些知识点是很难用传统的教学方式进行口述清楚的,很难直观形象地表达出来,需要用到大量的实例图像/图形的图片或程序运行结果加以说明。为此,课题教学中采用多媒体教学和传统教学方式手段结合起来,发挥两种教学手段各种的优势。
  2.3 实践教学改革
  实践教学是理论教学中不可缺少的一环。实践教学目标是要培养出学生的动手能力、综合能力和设计能力,对于学生的综合素质的提高和创新能力的培养发挥着重要的作用。根据《数字图像处理》这门课程的特点,将课程实践分为实验教学和综合课程设计两个环节。其中最重要的是实验教学内容的改革。
  2.4 考核方式
  《数字图像处理》课程中,改变考核单一考核方式,拟将采用期末考试和平时作业、数字图像实践与课程设计、企业项目实习等多种方式结合,期末考试和家庭作业以考查图像处理与识别,以数据结构以及模式识别等的基本概念和基础理论知识为主,成绩约占总成绩的40%。其中,学术报告、企业项目开发,课程设计包括选题、设计理念、代码编写、发现问题、学术展示、汇报答辩等环节,占总成绩的20%。该考核方式激发学生的活力。
  3 结语
  本文对面向医疗大数据的计算机类专业學生的《数字图像处理》课程建设和改革进行了探索与研究,推进了传统的教育理念和教育教学方式方法,使其符合计算机专业学生的专业特点和培养计划。同时,推进了在医疗大数据与人工智能背景下适应新行业、新业态的《数字图像处理》课程专业知识体系,提出了合适的教育教学模式改革。随着智慧医疗、服务和人工智能行业的不断发展和创新,《数字图像处理》这门传统计算机专业课程,将会有更多的发展空间和改革需求。
  参考文献:
  [1]张坤华,纪震.“数字图像处理”可视化教学体系探索[J].电气电子教学学报,2007(01).
  [2]姜珊,双凯.“数字图像处理”课程的实验教学改革[J].实验室研究与探索,2006(05).
  [3]贾永红.“数字图像处理”课程的建设与教学改革[J].高等理科教育,2007(01).
  [4]李月.设计性计算机实验课中培养学生自主学习的兴趣及创新能力[J].鞍山师范学院学报,2004(04).
  [5]丁一,夏红,张庆伟.现代化教学手段与“工程制图”教学[J].重庆大学学报(社会科学版),2002(03).
  [6]CHEN D.,ZHANG Y.,LI S.,Tracking Control of Robot Manipulators with Unknown Models:A JacobianMatrixAdaption Method.IEEE Transactions on Industrial Informatics:2018,14/7,30443053.
  作者简介:陈德潮(1990—),男,汉族,广东云浮人,博士,副研究员,研究方向:机器人控制、人工智能。
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