教学课程资源库 更多>>

关键词： 医学影像学   自主学习体系   网络教学  

摘要： 处在当前的教育改革发展背景下,作为临床医学桥梁课程,医学影像学教学需注重从创新的模式方法应用角度,将自主学习体系的建设作为重要的任务.结合网络教学优势,从整体上提升课程教学的质量水平,促进学生可持续学习,有助于改善本学科教学效果.本文总结了网络教学中医学影像学自主学习体系建设的应用心得,就医学影像学自主学习体系的构建和应用效果进行探索,希望能从理论层面就医学影像学自主学习体系的建设分析,能为实际体系构建起到积极作用.

关键词： 影像医学生   医学影像   思维导图   PBL教学模式   实践能力  

摘要： 医学影像在我国医学中占据重要地位,但是受传统医学影像学教学观念的影响,导致影像医学生的实践能力方面还存在一些不足,必须及时改进。本文阐述了思维导图和PBL教学模式的概念,分析了在培养影像医学生实践能力方面出现的问题,提出了通过思维导图和PBL教学模式培养影像医学生实践能力的具体措施,旨在提高影像医学生的实践能力。

关键词： 虚拟仿真   医学影像   实验教学  

摘要： 虚拟仿真技术在高等教育医学影像教学中有非常广泛的应用,虚拟仿真技术的引入极大地弥补了传统教学的不足,同时为学生提供了反复可练习的空间,对于降低教学成本,提升学生综合素质有良好的促进作用。在虚拟仿真技术为本应用的过程中,教师要做好有效的引导,以更好地帮助学生了解医学影像检验技术的前沿动态和发展方向。

关键词： 中级职称   广东省中医院   影像医学   中国医师协会   核医学科   人工智能   专委会主任   医学影像  

摘要： 广东省中医院是全国知名的综合性中医院,包括六个分院区。目前为中国医师协会中西医结合医师分会影像分会主委单位,广东省中西医结合医学影像分会主委单位、广东省基层医药学会医学影像人工智能委员会主委单位。影像医学部大科主任刘波教授任上述专委会主任委员。影像医学部含普通放射、CT、MRI、超声、核医学科室,现有人员200余人,其中高级职称29人,中级职称74人。

关键词： PACS系统   微信读片   影像教学   对比研究  

摘要： 目的探讨医学影像见习教学过程中应用PACS读片及微信读片两种方法的教学效果及质量评价。方法选择陕西中医药大学2017 级五年制医学影像专业 110 名学生作为研究对象,按学号平均分组,A组PACS组55人,B组微信组55人。学期结束后通过不记名调查问卷、卷面测试和读片实践操作进行两种方法的教学效果评估。结果不记名调查问卷和读片实践操作得分两组间差异有统计学意义(P<0.001),B组较A组读片实践操作得分有显著提高,调查问卷结果显示B组学生大多数认可该教学方法。两组间试卷得分差异无统计学意义(P=0.487)。结论在影像读片教学过程中,与PACS相比较,使用微信读片能提高学生的学习兴趣和临床读片能力,是学生欢迎的教学方式,且有利于丰富教学资源库。但对理论知识的传授,微信教学并无明显优势。

关键词： 深度学习   计算机视觉   医学影像   图像分割  

摘要： 医学影像分割是计算机视觉在医学影像处理中的一个重要应用领域,其目标是从医学影像中分割出目标区域,为后续的疾病诊断和治疗提供有效的帮助。近年来深度学习技术在图像处理方面取得了巨大进展,基于深度学习的医学影像分割算法逐渐成为该领域研究的重点和热点。叙述了计算机视觉下的医学影像分割任务及其难点,重点综述了基于深度学习的医学影像分割算法,对当前具有代表性的相关方法进行了分类和总结,介绍了医学影像分割算法常用的评价指标和数据集。对该技术的发展进行了总结和展望。

关键词： 影像技术   质量控制   放射科   本科  

摘要： 目的:探讨在本科医学影像技术专业中开设"影像技术质量控制"课程的必要性。方法:总结我校在医学影像技术本科专业中开设"影像技术质量控制"课程的情况。结果:通过开设"影像技术质量控制"课程,增强了学生对影像技术质量控制重要性的认识,在实习及工作中能正确开展影像技术质量控制工作。结论:在本科医学影像技术专业中开设"影像技术质量控制"课程非常必要。

关键词： 医学影像技术   超声   超声技师   本科教育   实习手册   医技协同   教育  

摘要： 现代医学影像学是涉及多专业的交叉学科,影像技师与影像诊断医师是医学影像工作的两支主力军。在欧美等国的各级医疗机构中,超声成像及诊断由分工不同的医师、技师协同完成,但在国内医院超声基本由超声医师检查和诊断。四川大学华西临床医学院于2016年率先在国内开设了四年本科医学影像技术专业的超声技术方向,前三年课程为通识课程、基础医学课程和专业理论课程,最后一年为临床实习。文章旨在探讨如何编写本科超声技术学历教育的临床实习手册,达到将专业理论知识结合医院实际、并解决超声临床实际操作问题,同时进行团队协作和人文关怀。

关键词： U-Net   医学影像分割   结构改进   深度神经网络   技术综述  

摘要： 深度学习在医学影像分割领域得到广泛应用,其中,2015年提出的U-Net因其分割小目标效果较好、结构具有可扩展性,自提出以来受到广泛关注.近年来,随着医学图像割性能要求的提升,众多学者针对U-Net结构也在不断地改进和扩展,比如编解码器的改进、外接特征金字塔等.通过对基于U-Net结构改进的医学影像分割技术,从面向性能优化和面向结构改进两个方面进行总结,对相关方法进行了综述、分类和总结,并介绍图像分割中常用的损失函数、评价参数和模块,进而总结了针对不同目标改进U-Net结构的思路和方法,为相关研究提供了参考.