医学影像学生Python课程设计及实践

［摘 要］ 研究医学影像学生Python课程的设计与实践。Python编程语言在医学影像学领域的应用日益广泛，然而当前以生物医学数据为主的教学往往未能满足医学影像学生的专业需求。为此，设计了以医学影像数据案例驱动的教学模式，并增加了数据展示与可视化和影像组学分析的小组创新项目训练。教学实践表明，学生对课程设计表现出了较高的学习兴趣，小组创新项目训练培养了学生的实践应用和问题解决能力。然而，仍需要进一步加强专业方向内容，提供更多实践机会，以满足学生的学习需求。

［关键词］ Python编程语言；医学影像；数据展示；影像组学

［基金项目］ 2022年度广东省高等教育教学改革项目“Python生物医学计算基础在线教学平台建设与应用”；2022年度广东省本科高校在线开放课程指导委员会研究课题“用还原生物学思维改造生物医学类Python编程混合式教学”（2022ZXKC084）；南方医科大学生物医学工程学院信息技术系教学业务费（B100300005）

［作者简介］ 钟丽明（1990—），女，广东湛江人，博士，南方医科大学生物医学工程学院讲师，主要从事医学图像分析和医学人工智能研究。

［中图分类号］ G642.0 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1674-9324（2024）17-0153-04 ［收稿日期］ 2023-08-18

引言

随着科技的飞速发展，计算机科学和医学影像学在过去几十年里取得了巨大的进步。计算机科学为医学影像学的发展提供了强大的技术支持，而医学影像学又为计算机科学的应用提供了广阔的领域。在这个互相融合的时代，Python编程语言的应用在医学影像学中逐渐成为一种趋势［1］。

医学影像学作为医学的一个重要分支，通过成像技术为医生提供了人体结构和功能信息。随着影像设备的不断升级和数字化技术的应用，医学影像数据的产生和存储变得更加便捷，也使得数据的处理和分析变得更加复杂。传统的手工处理方法已经不能满足对大规模医学影像数据进行快速和准确分析的需求。而Python作为一种简单易学、功能强大的编程语言，正好满足了这一需求。

随着人工智能、大数据和科技的迅速发展，Python编程语言在各个领域都得到了广泛的应用和认可，尤其在高等院校中［2］。Python的简单易学、功能强大和开放性特点，使其成为许多高等院校开设的首选编程语言。越来越多的高等院校开设Python课程。南方医科大学开设了针对医学专业的Python课程，力求培养生物医学数据方面的科研创新能力［3-4］。教材选用Allegra Via等编写的Managing Your Biological Data with Python的中文译本。该教材包含许多Python管理生物信息数据的案例，可深度结合医学专业与Python编程，为学生提供丰富的实践案例和数据处理技能。

然而，尽管Python课程在医学专业取得了积极进展，如何更好地应用Python编程来分析医学影像数据，对于医学影像专业学生尤为重要。医学影像数据的处理和分析复杂多样，需要深入了解医学影像学的特点和领域需求，结合Python编程的特点，设计更切合实际的医学影像专业教学课程。

一、教学现状分析

目前，我们的Python教学课程面向临床医学八年制、基础医学、基础医学（院士创新班）等专业开设，主要以生物医学数据的案例为主，这种教学现状存在一些问题。

在医学影像学专业中，学生需要具备对医学图像数据进行处理和分析的能力。然而，当前的Python课程主要以生物信息数据为案例，未能很好地满足医学影像学生的专业需求。这导致学生在学习过程中难以将Python编程技能与实际医学图像问题相结合，缺乏对医学图像数据处理的实际应用能力。

医学图像数据的处理和分析相对复杂，涉及图像预处理、分割、特征提取等技术。然而，在当前的教学中，这些复杂内容并未充分涉及。缺乏对医学图像数据特有的处理方法和技术的深入了解，会影响学生对医学影像学的学习效果和兴趣。

学生解决实际医学影像问题的实践机会不足，缺乏对医学图像数据实际应用的实际操作经验。理论知识虽然重要，但对于掌握Python编程在医学图像领域的应用能力来说，实践是不可或缺的一环。缺乏实际操作，可能导致学生在面对真实医学图像数据时不知如何下手，影响他们的自信心和学习动力。

除了解决医学影像学方面的问题，我们也应关注数据展示和可视化的重要性。数据的有效展示对于传达信息和支持决策是至关重要的。然而，目前的课程可能未充分涉及数据可视化技术，导致学生在表达数据方面的能力有所欠缺。

针对以上问题，我们需要对教学内容进行调整和改进，加强医学影像学相关案例的教学，增加数据展示和可视化的教学和小组创新项目训练，以提高学生对医学图像数据处理和分析的理解和应用能力。

二、课程设计与实施

（一）整体设计

随着计算机科学的快速发展，Python编程语言在医疗领域的应用正在变得越来越广泛。本课程旨在针对目前以生物信息数据的案例为主的Python教学存在的问题，通过加强医学影像学相关案例的教学，提供数据展示与可视化技术的培训，以及小组创新项目训练，帮助学生有效处理和分析医学图像数据，同时提升数据展示和可视化的能力，以满足其专业发展和实践需求。通过本课程的学习，学生将学会使用Python处理生物医学数据，掌握Python编程语言在医学图像处理、人工智能等方面的应用。掌握Python绘图，用于绘制专业的科学图表和数据可视化。

（二）医学影像数据案例驱动教学模式

医学影像数据案例驱动教学模式是一种以真实医学影像数据为基础的教学方法。它将医学影像数据作为学习和教学的主要案例，通过让学生直接面对真实的医学图像数据，激发学生的学习兴趣和主动性，提高他们对医学影像学科的理解和应用能力。

在医学影像数据案例驱动教学模式中，课程中将引入来自临床实际的医学影像数据，如CT扫描、MRI图像等，作为学习的基础案例。学生将通过Python编程，对这些医学影像数据进行读取和可视化。通过实际操作，学生将更深入地了解医学影像数据的复杂性和特点，学会如何应用数据处理技术来解决医学影像学中的实际问题。

在这种教学模式下，学生将从抽象的概念中脱离出来，直接面对真实的医学场景和数据，使得学习更加贴近实际，增强了学生的学习动力。通过参与医学影像数据的处理和分析，学生将深刻理解医学影像学科在现实医疗实践中的应用价值，培养学生的科研创新能力和问题解决能力。这种教学模式不仅提供了数据处理和分析的技术培训，还能增强学生的临床思维能力和跨学科能力。学生将学会运用数据处理技术为医学诊断和治疗提供支持。这种综合性的教学方法将为学生未来的医学研究和临床实践奠定坚实基础。同时，通过学习医学影像数据案例，学生将更加深入地理解数据可视化的重要性，学会用图表和图形来展示医学数据，提高数据展示和表达能力。

（三）数据展示与可视化

医学领域的Python教学中，数据展示与可视化教学是一种重要的教学方法，旨在帮助学生学会如何使用Python编程语言来有效地展示医学影像数据、生物医学数据和相关信息。在医学相关专业中，学生需要掌握对生物医学数据和医学图像数据进行处理和分析的能力，同时也需要具备有效传达医学数据和研究结果的能力。

然而，之前的教学内容并未涉及数据展示与可视化。为此，我们在课程中设计这一内容。课程将引导学生学习使用Python中的数据可视化库，如Matplotlib、Plotly和Seaborn等，来创建适合医学数据展示的图表和图形。课程中将教授学生使用不同的图表和图形，如线图、散点图、条形图、柱状图、饼图、热力图等，来展示不同类型的数据。学生将学会根据数据的特点和目的，选择合适的图表类型，设计清晰明了的图表，并通过调整颜色、标签和图例等元素，使得数据呈现更具吸引力和表现力。学生将学会如何通过编程代码来处理医学图像数据，生成图像，绘制图表，并添加必要的标签和注释，以达到清晰地展示医学数据和研究结果的目的。

通过实践项目，学生将有机会运用所学的数据展示与可视化技能，处理真实的医学影像数据，并将其呈现在图表和图形中。这样的实践项目将增强学生的实际操作经验，使他们更加熟练地应用Python编程来展示医学数据，为医学研究和临床实践提供支持。

（四）小组创新项目训练

小组创新项目训练在医学领域专业Python教学中具有重要的作用。通过实践应用能力的提升、团队合作与沟通技巧的培养、问题解决与创新能力的培养，以及综合学科知识的应用，学生将为未来的医学影像学领域的职业发展和学术研究奠定坚实基础。同时，这样的实践训练也将培养学生的创业精神和自信心，激发他们在医学影像学领域持续学习和探索的热情。

目前，课程设计包括三个内容：COVID-19感染数据可视化；结合“德尔密克戎”新冠毒株的感染科学数据（一定要注明数据来源），建立人群传播仿真模型；汇总及分析至少十篇相关文献并绘制词云。然而，小组创新项目中缺少医学影像数据方面的训练，为此我们在课程内容中加入了影像组学（Radiomics）分析。

Radiomics是一种医学影像学领域的新兴研究方向，它结合了医学影像学、生物信息学和机器学习技术，旨在从医学影像中提取大量的定量特征，并与疾病的诊断、预后和治疗效果等进行关联。Radiomics的研究对于实现个性化医疗和精准诊疗具有重要意义。在Python教学中，小组创新项目训练可以以Radiomics为主题，让学生通过Python编程技术探索医学影像中的Radiomics特征提取和分析方法。

小组创新项目训练中，学生可以组成小组，每个小组负责一个具体的Radiomics项目。教师将提供医学影像数据集和相关问题，鼓励学生利用Python编程来实现Radiomics特征的提取和分析，例如：

1.特征提取。学生可以使用Python中的图像处理库，如SimpleITK和PyRadiomics，来提取医学影像中的定量特征，如形状、纹理、强度等。

2.特征选择与降维。学生可以运用Python中的特征选择算法和降维技术，筛选出与疾病相关的重要特征，减少数据维度和冗余信息。

3.建模和预测。学生可以使用Python中的机器学习库，如Scikit-learn，来建立Radiomics模型，预测疾病的诊断、预后或治疗效果等。

4.结果可视化。学生可以运用Python中的数据可视化库，如Matplotlib和Plotly，将Radiomics分析结果以图表和图形的形式进行展示和解释。

通过小组创新项目训练，学生将获得在Radiomics领域中应用Python编程解决实际问题的能力。他们将学会处理医学影像数据、提取Radiomics特征、运用机器学习算法进行预测分析，并最终将结果可视化呈现。这样的实践性训练将增强学生的实际操作经验和科研创新能力，为他们未来在医学影像学和Radiomics研究中奠定坚实的基础。

三、教学实践效果分析

本研究的教学实践效果从数据展示与可视化作业完成和小组创新项目训练成绩进行评估。

在数据展示与可视化章节，学生对于Python编程在医学影像学中的应用表现出了较高的学习热情。99%的同学在当天就完成了相关作业，并积极在爱课平台上提交作业。这说明学生对于数据展示和可视化技术的学习成果较为显著，为之后的小组创新项目训练和其他科研项目打下了坚实的基础。

在小组创新项目训练方面，课程中提供了包括影像组学在内的4个项目，其中21名同学（占总学生数的31%）对影像组学训练项目表现出了浓厚的兴趣，并自愿组成三个小组来完成这一挑战。两个小组在完整完成项目的基础上，还对模型进行了优化，并将其应用于脑胶质瘤的公开数据库中。最终，这两个小组取得了优秀的结果，充分展示了Python编程在影像组学领域的应用潜力。