《医学影像图像处理》教学大纲.docx

第 PAGE 1 页/共 NUMPAGES \* Arabic 6 页 《医学影像图像处理》教学大纲 课程编号英文名称：Medical image processing 学 分：2.5学分 学 时：总学时48学时，其中理论32学时，实践16学时 先修课程：C语言，Matlab语言 课程类别：专业方向选修课程 授课对象：自动化专业学生 教学单位：机械与电气工程学院 修读学期：第6学期 一、课程描述和目标 本课程为自动化专业三年级开设的专业方向选修课，注重理论与实践操作、软件编程的结合。 本课程以数字图像处理基础知识为主线，以医学图像为对象，通过算法讲解、软件仿真等方式系统全面地介绍医学影像图像处理技术。包括：数字图像处理的基本知识、Matlab语言图像处理、医学图像算法分析等。 通过本课程的学习，使学生能够准确理解医学图像成像原理，掌握基本的医学图像算法处理能力，并能够运用所学的医学图像处理算法来解决典型的医学图像处理实际问题。为学习后续课程以及毕业后从事相关工程项目开发和科学研究打下基础。 本课程拟达到的课程目标: 课程目标1：理解医学图像的成像原理及应用，掌握基本的医学图像处理算法，能进行项目分析及设计；了解领域内的新技术、新趋势。 课程目标2：能够运用所学基本图像处理算法知识，完成基本的医学图像分析和处理任务，具备利用开发工具进行图像分析与处理的初步程序设计能力。 课程目标3：培养学生形成基本的图像分析处理思维和程序设计能力；使学生从中提升提出问题、分析问题、解决问题的能力。 二、课程目标对毕业要求的支撑关系 毕业要求指标点 课程目标 权重 对应关系 2.3 能认识并判断实际工程问题有多种解决方案，能分析文献寻求可替代的解决方案 课程目标1 1 M 3.4 能完成设计方案并分析阐明设计的合理性 课程目标2 1 M 4.2能基于专业理论和对象特征，选择研究路线和设计可行的实验方案 课程目标3 1 M （H—高，M—中，L—低） 三、教学内容、基本要求与学时分配 序号 教学内容 基本要求 学时 教学 方式 对应课程目标 1 概述 介绍数字图像处系统的概述，图像数据格式，医学图像处理工具及格式转换和基本处理。 了解图像处理的基本概念；了解医学图像与数字图像的异同；掌握医学图像基本概念、特点、及应用。 2 集中讲授 1 2 医学影像的运算 介绍医学影像的线性点运算、非线性运算；matlab开发环境；医学影像灰度阈值变化和伪彩色处理实现。 掌握典型线性点运算、非线性点运算、代数运算的计算方法及其作用，掌握matlab的程序设计方法。 4 集中讲授 1.2. 3 医学影像的几何变换 介绍医学图像的基本变换，内容有旋转变换、缩放变换、错切变换、平移变换、图像插值放大和剪切等。 掌握医学影像的旋转、缩放、平移、镜像、剪切等计算方法，掌握利用Matlab进行典型几何变换的程序设计方法。 4 集中讲授 1.2.3 4 医学图像增强 介绍医学图像的灰度变换、直方图均衡化、直方图规定化、图像平滑和锐化等概念，并在Matlab开发环境下进行相关算法设计。 了解直方图的用途，掌握医学影像的直方图均衡化、规定化计算方法，掌握典型的空域图像平滑和锐化方法，了解型的频域图像平滑和锐化方法，掌握利用Matlab进行医学影像增强的程序设计方法。 4 集中讲授 1, 2, 3 5 图像形态学 介绍二值图像形态学的基本概念、服饰、膨胀运算、形态学开启、闭合运算，形态学应用及二值图像形态学算法分析和实现。 掌握二值图像形态学腐蚀、膨胀、开启、闭合运算，熟悉灰度图像形态学基本运算，熟悉形态学运算的作用，掌握利用Matlab进行医学影像形态学处理的程序设计方法。 6 集中讲授 1, 2, 3 6 医学影像分割 介绍边缘监测算法、阈值分割算法、分水岭算法、区域生长算法等概念和在matlab环境下的实现。 掌握典型的边缘检测、阈值分割、分水岭分割及区域生长分割算法；单一阈值、自适应阈值、OTSU等阈值分割算法。掌握利用Matlab进行医学影像分割的程序设计方法。 6 集中讲授 1, 2, 3 7 医学影像配准 介绍医学影像配准与融合概念，掌握医学影像配准、多模医学影像配准、医学影像融合及医学影像开发包和医学影像分析软件等内容。 了解医学影像配准和医学影像融合的基本方法。熟悉利用Matlab进行医学影像配准与融合的程序设计方法及利用医学影像分析软件包分析内容。 6 集中讲授 1, 2, 3 合计 32 序号 实验项目 实验内容与要求 学时 类型 对应课程目标 1 医学图像的读取 理解医学图像的数据存储格式，利用matlab软件进行读取操作。 要求：必修 2 验证 1.2.3 2 医学图像运算 掌握医学图像的点运算及