随着CT、MRI等新型医学成像技术和设备的出现和发展，医学图像处理技术对医学科研和临床实践的作用和影响也越来越大，其结果直接关系到对人体内部病变部位的观察。因此医学图像处理技术一直受到国内外相关专家学者的高度重视，对数字化医学影像的处理和分析逐渐成为国内外研究热点。

医学影像图像处理教学现状

人工智能的快速发展，使得其在医学影像处理中的应用越来越广泛，然而，人工智能与医学影像的交叉学科呈现出高门槛的特点。许多医学影像相关专业的人员想借助人工智能先进技术以实现精准医疗、辅助诊断等，而众多计算机相关专业的人员也想在医疗领域实现更多的应用突破，但是交叉学科的高门槛使得却让人望而却步。高门槛的结果就是医学专业人员只围绕着统计学转，而计算机专业人员只围绕着机器学习转，二者难以转到更加高效的交集当中。

医学图像处理教学系统

医学图像处理教学系统致力于解决医学影像学科教学过程中的数据处理门槛问题，通过开发医学图像处理教学系统，能够让医学院学生由浅入深学习到人工智能相关知识，并能够熟悉使用各种常用工具，以一站式实践教程的方式，突破教学过程中的交叉学科瓶颈，促进医学影像与人工智能交叉学科的快速发展。

该系统包括医学图像数据认识、基本医学图像处理、进阶医学图像处理、高级医学图像处理四个模块。每个模块包括一定数量的实验，每个实验包括实验介绍、示例数据、示例程序、教程视频、工具下载等子模块。

医学图像数据认知

包括医学图像格式转换和基本处理、常用医学图像软件介绍。

基本医学图像处理

包括医学图像灰度变换，医学图像几何变化，医学图像变换域，医学图像计算，医学图像增强。

进阶医学图像处理

包括医学图像分割，医学图像配准，医学图像融合，医学图像重建与可视化。

高级医学图像处理

包括功能医学图像处理、人工智能与医学图像，其中功能医学图像处理包括功能磁共振影像、动脉自选标记成像、扩散张量成像等子模块，人工智能与医学图像包括影像组学、机器学习、迁移学习、深度学习子模块。

医学图像处理教学系统功能介绍

登陆界面：实现学生端注册登陆。高效管理实验教学资源，实现校内外及更广范围内的实验教学资源共享，能在电脑、pad、手机等多媒体设备上运行，从而使学生随时随地都可以查看以及实验操作。

教学系统模块：可指导学生完成实验操作，首先通过【实验介绍】对实验进行详细介绍，学生根据【教程视频】观看教程进行学习，根据实现情况老师提供相应实验需要的图像数据【示例数据】和软件工具【工具下载】安装使用，并结合提供的参考程序代码【示例程序】进行实验操作。对于实验中的问题统一设置【答疑讨论】进行问题解答，实现学生和老师实现互动答疑。

实验报告：学生实验完成可提交实验报告，除获取实验信息和学生基本信息外，还可提交图片和视频形式的结果展示。学生可以一边操作一边录制视频提交报告，学习中的问题可直观表现，老师根据提交的图片以及视频的报告形式对学生学习情况进行合理性的评估和指导。

医学图像处理教学系统创新性

1. 学科交叉知识的高度融合，增加了人工智能等高级医学图像处理模块。

2. 医学影像交叉学科的一站式实践教程，提供完整的教程及实践工具包。

3. 层次化递进式学习，从医学图像数据认识到基本数据处理，再到医学图像数据处理进阶，最后到高级医学图像处理。

山东医影智能科技有限公司专注于“互联网+医学影像”技术的研发，拥有强大的技术核心团队，自主研发医学影像虚拟仿真系统、影像云平台、医学图像处理教学系统等产品，拥有多项软件著作权，公司秉承多元开放的理念，为客户提供最优的医学影像智能化实验室解决方案。