智能医学工程学科评估

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智能医学工程学科评估范文第1篇

目前，我国开设工科专业的本科高校有1003所，占本科高校总数的90%；高等工程教育的本科在校生达到371万人，研究生47万人[2]。但是，我国工程教育仍存在不少问题，主要体现在：人才培养模式单一，多样性和适用性欠缺；工程性缺失和实践教学薄弱问题长期未得到解决；评价体系导向重论文、轻设计、缺实践；对学生的创新教育和创业训练重视与投入不足；产学研合作不到位，企业不重视人才培养全过程的参与[3]。工科创新人才培养需要产学研合作教育。当前，我国工科大学生创新实践能力从总体上看显得比较低，表现在有些学生缺乏创新实践的理念和愿望，缺少创新实践能力的毅力与意志；有些学生有创新实践意识但不能很好利用，有创新实践热情但创新实践能力不够；有些学生虽有创新实践灵感但缺乏创新实践技能等。每年毕业生招聘会上反馈的信息表明，有些毕业生专业技能、创新能力和实践能力等与用人单位的要求还存在不少差距，企业很难招收到需要的高素质人才来承担企业继续发展的重任，出现了学生“就业难”和企业“人才荒”的两难境地。工科院校应正视现状、分析原因，从教育理念、课程体系、教师素质、实践教育、课外科技实践、社会实践等多方面入手，构建有利于工科大学生创新实践能力的培养模式［4］。生物医学工程是一门实践性很强的学科，动手与创新能力的培养对生物医学工程专业人才培养来说显得尤为重要。而生物医学工程专业虽然已成长和发展了几十年，但是，由于其本身“新兴学科”与“交叉学科”的特点，并随着科学技术的进步与发展，对生物医学工程学科的认识及基本定义都还在不断地创新、调整、补充和完善，特别是社会上对这个专业的认识和接受程度还不高，不大清楚这个学科的性质、作用和地位，相关的产业部门认识也较模糊。高等教育人才的培养，不仅要适应科学的进步，更要满足社会对人才的需求。当前，数字化医疗技术正在蓬勃发展中，相关的医疗器械、医疗技术服务产业也在迅速壮大。珠江三角洲、长江三角洲及京津环渤海湾三大区域已成为本土三大医疗器械产业聚集区。据不完全统计，三大区域医疗器械总产值之和及其销售额之和均占全国总量的80%以上。因此，如何结合学科的创新与发展，充分利用产业成长及壮大的时机，培养满足社会需求的人才，是摆在生物医学工程教育者面前的当务之急[5]。为了提高本科生的实践和创新能力，在生物医学工程专业中，实践教学在培养学生的动手能力和创新能力方面是十分重要的，具有不可替代的作用。工程实践能力与创新能力更是教学改革的核心目标。工程实践能力和创新能力是知识经济社会对优秀工程技术人员素质的要求，是现代企业应对全球经济一体化、参与国际竞争的需要，也是企业可持续发展的需要，同时也是建设创新型国家与科教兴国发展战略的需要。实践是实现、发展、创新知识的源泉，是检验真知的标准，也是深刻认识、理解、学习知识和技术的最好课堂与老师。人们根据经验总结出一句格言：听到的会忘掉，看到的能记住，只有亲自做过的才会真正明白，并深深地刻在记忆中。只有亲历亲为，才能深刻理解、掌握、运用事物的本质、原理、规律，并有新的发现和发展。过去高等学校培养的毕业生虽然掌握了一定的知识和技术，但与企业工程师相比，他们在综合素质、实践与创新能力方面存在着很大的差距。经验告诉我们：知识≠能力，两者之间有一个传动的链条叫做实践，即应用知识解决工程问题。因此要培养未来的卓越工程师，提高工程师教育质量，充分开发学生的实践与创新能力就必须要按照其成长的特点和规律改革教育体系和教学模式，让工程师教育回归工程。

2引进荷兰特色化教学模式DCL培养生物医学工程专业学生实践与创新能力

东北大学中荷生物医学与信息工程学院在对生物医学工程专业实施国际化教学的过程中，结合教学实践，以培养满足社会需求的、“用得上、留得住、干得好”的实用创新型生物医学工程专业人才为目标，从培养模式、专业课程设置、实践教学、本科生导师制等多个方面，深入开展了教学改革与尝试，并成功探索出“以项目为中心的课程设计”本土化实践教学方法，取得了较好的效果。“以项目为中心的课程设计”是一种开展“学习+研究”的教学模式，引进了合作方荷兰埃因霍温科技大学DesignCenteredLearning(DCL)教学模式，基于问题进行研究、面向实践探索学习，在教学中研究、在研究中教学，把学生的科技能力培训列入教学计划，校企合作，发挥资源优势。它是以学生为主体、教师为主导，以学为中心，采取学生分组合作、查阅资料、调查研究、讨论、交流等方式学习设计方法的课程。以培养能力为宗旨，以项目为载体，基于问题研究，以课题研究和问题解决为核心，学思结合、知行合一的教学活动，注重方案设计、过程训练，激发学生科学研究兴趣，培养学生自主学习能力、团队协作能力，以及提出问题、分析问题、解决问题的能力，让学生提前了解企业运作机制，为学生就业乃至创业搭建一个良好的平台。

3DCL在研究中教学，在教学中研究——以“老年人摔倒测试”案例教学过程为例

3.1案例的选择和设计——整合各类知识、解决实际问题

“老年人摔倒检测”是本科生第6学期进行的DCL项目。这个案例针对当今老龄化社会的热点问题——独居老人的健康智能监护，在生物医学工程专业领域是非常有实际意义和研究价值的课题。当今独居老人逐年增多，老人的健康问题已经成为一个社会问题。摔倒是威胁老年人健康的一个恶性杀手。如何利用生物医学工程的专业知识，研发可以对老年人行为动作进行实时监控的仪器设备，设计有效的摔倒检测的算法，能够在老人发生摔倒危险的第一时间，通知家属和社区医院，从而最大程度的减轻伤害，正是这个课题需要解决的关键问题。而这个课题也是在学生已经学习了信号与系统和数字信号处理两门前序课程的基础上展开的，让学生们能够直接理论联系实际，学以致用，对知识有更加感性的认识。总之，从案例的选择和设计上，首先变以教为主为以学习研究为主[6]。教师根据教学和科研经验，提炼出能够涵盖本课程主要知识内容的项目或研究设计课题。选择提炼项目的原则是项目知识化、知识问题化、问题层次化。然后成立由中外教师和企业专家组成的教学小组，编写该案例的教案、提炼项目、讲授工程案例，选择可以引导学生对此项目和问题开展自主学习、合作探索研究的问题作为主要教学任务和目标。

3.2案例进行过程中——提高团队协作精神、自主学习能力

教师通过案例描述的形式提供给学生信息，通常是这样的描述：介绍一些简单的关键词、主要目标（可以是简单的建议），并给出案例方面的一些暗示。学生需要在小组里（最多不超过8人）完成这个案例。为此，他们需要在助教的协助下每周进行一次会议，每个案例持续10周。与传统课程不同的是助教的职责是作为一名观察者为学生提供改善方案的建议，而不是传统意义上单纯地传授知识。在每次会议期间，学生需要确认自己欠缺的知识、明确自学作业中自己需要完成的任务。每个学生都需要做这些任务并且需要在下次会议中向整个小组汇报自己做的结果。除了专业知识部分的任务，学生还会讨论到各自的进步，如由于在小组里担任讨论组长、会议记录秘书和板书等角色而学会的相应技巧。总的来说，DCL主要是鼓励学生自主学习，鼓励组员之间进行团队合作，鼓励学生独立思考如何组建实验、如何做报告、如何开展一次有效的会议以及如何成为领导者[7]。

3.3案例完成效果考核方式——颠覆死记硬背的传统方式、改善被动抄袭的学习态度

教学模式、目标改变了，成绩考核方式也改变了——小组、教师评价学习研究成果。因此评价学生的学习研究成果时要用新的方法来评价。要从学习知识转向学习能力转变，从关注结果向过程与结果并重转变。要重点考核自学能力、研究能力、实践能力、创新能力、学习研究的态度和学习研究的成果。小组和教师要结合个人在项目中完成任务的情况、工作量的大小、难易程度、贡献大小、自主学习与研究的态度、创新等情况给出该门课程的成绩。值得注意的是教学观念转变的体现标准是：只要经过学习和研究学会了知识，收获了能力，不看成果和贡献大小，都在合格以上。考核评价方法的改革，就是要解放学生，让其轻松快乐地学习，使学习成为一种有趣的研究活动。就“老年人摔倒检测”这个案例来说，最终的考核结果来源于多个方面，包括指导教师根据平时学生的表现、每周的自学报告、会议记录、会议日程完成的情况给定的分数，小组中期答辩的分数，期末答辩时评委根据小组仪器设备展示以及PPT讲述情况给定的分数，其他小组评价的分数，组员之间互评的分数等多个方面，从不同维度对学生成绩进行评估，使考核方式脱离传统，更加科学合理，更有效地调动学生们的积极性[8]。实践表明，这门课程很受学生喜爱，“老年人摔倒检测”这个案例也取得了比预期更好的成效。学生们普遍反映，对前序的信号与系统和数字信号处理的课程理论知识的理解更加深入，而对怎么分工合作完成项目也有了初步的了解，对未来的工作或者继续深造都有很多益处。

4实践效果

经过多年的中外校企合作、学研产医结合，利用教学资源和优势，实施以项目为载体、基于问题的研究，学研一体，在研究中教学，在教学中研究的DCL教学改革，使教学得到了真正意义上的回归，变以教为中心为以学为中心，学生回归了学习的主体地位，教师变成了主导的角色。把学习和研究集合于项目之中，学习知识与收获能力共生并进，用新的考核评价方式评价学生的学习，减轻了学生的学习负担，使学习变成了一种积极快乐的研究活动。东北大学中荷生物医学与信息工程学院本科生大学4年中除基本实验实践类课程外，主持并实际参与的项目案例达10余项，共计2400余学时，学生的英语能力、动手能力及创新能力得到显著提高。几年来本科生的就业率达到100%。在实习与实训考核中，绝大多数学生被东软集团一类的企业纳入人才储备库。这种研究型的教学模式的优势越来越凸显，正在改变着教学的水平和质量，也在改变着教师的教学观念，同时也改变着学生的学习观。

5结语

智能医学工程学科评估范文第2篇

关键词：大数据；海量存储；数据挖掘；标本库；医学生物信息；数据挖掘

随着信息技术在医学临床和科研中的应用，临床医学、生物学、信息学发生了一次交叉融合， 这种以生物大数据信息是未来生物医学研究发展的核心点。这种以海量、高维度、数据变量复杂、为特征的数据结构， 需要我们在传统的医学基础之上集数学、统计学、工程学、计算机信息科学的交叉综合、理论和实验相结合，建立新的新方法和手段。使得我们的临床医学模式从经验医学进一步向循证医学转变，无序医疗向着有序医疗发展，医学研究也会进入从发现、研究、验证、应用到再发现、再研究、再验证、再应用的迭代式良性循环过程中。

1实现大数据的大价值是医学信息建设的新目标

信息化时代各行业信息数据量呈现指数上升，医疗行业的数据信息增长更快。经研究表明，未来10年医学数据将高爆式地增长，其增长来源于医院医疗信息运行数据的积累、新的临床信息系统的嵌入（如电子病例系统）、新医疗诊疗设备接入等。随着医学的进步以生物芯片为代表的高通量生物技术的飞速发展，基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学的信息也会涌入医学生物信息领域。这种大量高速增长的数据被称之为海量数据或者大数据（big data）。大数据的特点是海量、高维度、数据变量复杂、分析处理复杂。

随着信息技术在医学临床和科研中的应用，临床医学、生物学、信息学发生了一次交叉融合，形成了生物医学信息学（Biomedical Informatics）。这种以生物大数据信息是未来生物医学研究发展的核心点。我们可以看到，生物医学领域的大数据时代正在来临，其发展将促使我们尽快构建一个实时、便捷、全方位的医学生物信息挖掘和应用系统。在医学信息研究方面，我国还主要处在对医疗流程的信息化管理、质量控制等初级阶段，尚未开展面对"大数据"挖掘的系统研究与应用，但这种研究与挖掘应用必将成为生物医药科学技术发展的趋势。大数据时代的到来，既对临床医生、研究人员、医院管理者、医疗监管机构等都提出了巨大的挑战，也为生物医学研究带来了前所未有的机遇。生物医学领域里科学研究的一个重要发展趋势就是数据驱动。以前进行实验研究的目的是获得结论或者是提出一种新的假设，大数据技术通过对海量数据的研究来探索其中的规律，可以直接提出假设或得出可靠的结论。

当前，以临床医疗信息为基础的计算机信息系统可扩展到多个相联的信息系统，包括：电子病例系统、随访信息管理系统、实验室信息管理系统、生物信息分析系统、基因组学数据库系统、药物临床试验信息系统等，在医学科研与临床应用之间架起了一道不可或缺的桥梁。收集大数据、整合大数据、处理和分析大数据，形成价值密度高、利用价值高的数据资源体系，实现"大数据"的"大价值"，是医学信息建设的新目标。

2大数据挖掘将盘活医学生物信息资产

医学生物信息的大数据包括医疗对象以及与医疗对象相关的信息特征集合，生物标本以及与生物标本信息相关的特征集合，这些大数据集带有自己的、潜在的、未被揭示的规律趋势特征，这才是医学生物信息价值的核心所在。这些医学生物信息是我们进行用于人类健康研究价值的资产，研究、分析、挖掘海量医学生物信息就是盘活人类健康研究的资产。数据挖掘，也称知识发现，是盘活这些宝贵的医学生物信息资产的有力工具。

大数据的挖掘和应用不同于传统的采样分析法，它有自身的一些独特特点，如：①大数据挖掘分析与事物相关的所有数据，而非少量数据样本，研究的样本数量趋近于总体数量；②大数据挖掘追求的是效率和趋势，而非绝对的准确性；③大数据挖掘更多关注事物的相关关系而非因果关系，这种信息与信息之间的相关关系会提醒我们某件事情正在发生。

同时，从数据中发现价值的实践也由来已久。横跨数据库技术、统计学和机器学习等交叉学科和技术的数据挖掘是大数据分析的基础，传统的数据分析实践是无法适应大数据的发展的。

近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注。其主要原因是，由业务系统产生的大量数据，迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识，并广泛使用于业务中。获取的信息和知识可以广泛用于各种实践应用，包括商务管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索等领域。数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想和方法：统计学、人工智能、模式识别、机器学习等。数据挖掘的很多算法都采用了以上领域中的理论算法、建模技术和学习理论等。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化技术、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索技术等。数据挖掘也需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理得支持。源于高性能并行计算的技术在处理海量数据集方面常常是也重要的。分布式计算技术也能有效地帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要的[2]。

医学生物信息的数据挖掘应用比较广泛，医学样本库领域的应用就是其中的一个实例。通过建立临床医学样本信息筛选和侦测交互信息平台来建立协作样本库和虚拟样本库。建立样本库协作单位的协作机制、严格的样本筛选策略（根据研究项目协议和国家地方相关标准诊断、归转标准[5-7]）、应答式的标本收集机制、样本区域内（研究机构、转化中心、医院）权利共享机制，以建立全新模式、响应一致、反应迅速、整齐划一的样本收集研究管理的体系。建设样本从标筛选、采集、管理策略运转的实例，是以一个研究中心结合4～5个医院以及4～5个样本筛选医院，建立研究临床医学转化知识发现和研究验证系统信息平台和建立临床医学样本信息筛选和侦测交互信息平台的基础。

医学生物信息的数据挖掘应用的另一个实例是医学科研。生物医药领域里科学研究的一个重要发展趋势就是数据驱动。以前进行实验研究的目的是获得结论或者是提出一种新的假设，而现在通过对海量数据的研究来探索其中的规律，可以直接提出假设或得出可靠的结论[8]。另一方面，必须清楚的是，大数据作用与价值的重点在于能够引导和启发科研者的创新思维、并辅助决策。简单而言，若是处理一个问题，通常人能够想到一种方法，而大数据能够提供若干种参考方法，将解决问题的思路拓宽、拓广、拓深。当然我们需要在学科知识的结合上下内功，不能单纯依靠智能挖掘技术及工具就能解决大数据的应用问题，实际上我们还要有熟悉掌握和运用智能挖掘技术及工具的业务技术人才，才能在浩瀚的信息资源中遨游，才能真正利用好医学信息这个巨大的资产。

3挖掘和利用医学生物信息的技术方法

医学科学的第三次革命需要在传统的医学基础之上集数学、统计学、工程学、计算机信息科学的交叉综合、理论和实验相结合，建立新的新方法和手段。目前，我国医院信息系统存在着许多问题，集中体现在：医学生物信息内容缺失、信息标准化程度低以及发展目标不明确等问题上。我们建设目的①坚持医疗一线的工作需要，②坚守医学大数据信息资源的理念，③做好大数据收储分析的准备工作。 大数据时代医院该如何挖掘和利用医学生物信息？我们通过与国内外有关数据挖掘的技术专家的合作，总结了医学生物信息的挖掘和利用的一些方法。

3.1数据集成（多种数据源可以组合在一起） 把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为医院和研究机构提供局部的或全面的数据共享。

3.2数据选择（从数据库中提取与分析任务相关的数据） 根据确定的数据分析对象，抽象出在数据分析中所需要的特征信息，然后选择合适的信息收集方法，将收集到的信息存入数据库。对于海量数据，选择一个合适的数据存储和管理的数据仓库是至关重要的。

3.3数据规约 数据挖掘时往往数据量非常大，在大量数据上进行挖掘分析需要很长的时间，数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小得多但仍然接近于保持原数据的完整性，数据挖掘的结果与归约前结果相同或几乎相同。

3.4数据清理（消除噪音或不一致数据） 在数据库中的数据有一些是不完整的（有些感兴趣的属性缺少属性值）、含噪声的（包含错误的属性值），并且是不一致的（同样的信息不同的表示方式），因此需要进行数据清理，将完整、正确、一致的数据信息存入数据库中，否则会影响数据挖掘的结果。

3.5数据变换（数据变换或统一成适合挖掘的形式；如，通过汇总或聚集操作等） 通过平滑聚集、数据概化、规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。对于有些实数型数据，通过概念分层和数据的离散化来转换数据也是重要的一步。

3.6模型运算（使用智能化的算法提取数据模式） 根据数据库中的数据信息，选择合适的分析工具，应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集、神经网络、遗传算法等方法处理信息，得出有用的分析信息。通过对数据的挖掘，①可以发现数据的历史规律，对过去进行总结；②可以根据数据对未来进行预测，研究者可以根据预测对未来行情趋势做出预判，并作出相关决策。

3.7模型评估 根据某种兴趣度度量，识别提供知识的真正有趣的模式。

3.8知识表示。（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识） 将数据挖掘所得到的分析信息以可视化的方式呈现给用户，或作为新的知识存放在知识库中，供其他应用程序使用。使用各种图表、三维地图、动态模拟以及相关的动画技术使原本枯燥乏味的数据变得生动起来。数据可视化把数据以更加直观的形态展现出来，使人们对相关数据做到一目了然。经过上面几步我们就把原先认为毫无价值的数据变成了信息，最后演变为有价值的知识。

对于医学生物信息挖掘系统的建设者（这里包括医院科研部门和信息部门）来说，数据挖掘项目不因该是一个普通的IT项目，不能依照原来信息项目模式建设，更不能理解成为是个管理工具，在项目各个阶段，数据信息每一次挖掘、演绎、分析是建设者和研究者全程参与的艺术性结合。目前对于各行业、各类典型问题的数据挖掘应用，还缺乏标杆模式作为参考。数据挖掘工作更像一个年轻医师，需要通过不断尝试来积累经验，面对如潮水般涌来的海量数据，她必将成为了生物医学研究的支柱技术之一。

综上所述，在今后的发展中计算机硬件性能的巨幅提升和数据库技术的飞速发展，使得企业级大数据量的计算成为现实，数据挖掘涉及的数据量会更大。数据挖掘工具也将越来越强大，汇合的挖掘算法越来越多，并将逐步实现算法的自动选择和参数自动调优，数据挖掘各类算法的巨大潜力将得到充分发挥。

我们设想在不久的将来，生物信息大数据的应用将会改变着医学临床实践。临床医学模式从经验医学进一步向循证医学转变，无序医疗向着有序医疗进一步发展，医学研究也会进入从发现、研究、验证、应用到再发现、再研究、再验证、再应用的迭代式良性循环过程中。古老的医学走到了今天，已经发展成为多学科、多领域结合交汇的领域，生物信息科学、计算机科学和计算应用数学的介入为大数据信息时代开创了新的前景，未来数据资源将会成为极具研究价值的医学资产，而且我国又是一个医学研究资源丰富的大国，我们有理由相信，我们的医学研究者会通过医学生物信息的挖掘和利用，在医学的研究和发展中为广大人民的健康事业做出更多贡献。

参考文献：

[1]中国医药生物技术协会生物样本库标准（试行）[J].中国医药生物技术，2011， 6（1）：71-79.

[2]朱凌云，吴宝明.医学数据挖掘的技术方法及应用[J].生物医学工程学杂志，2003；20（3）：559-562.

[3]卫生信息数据元.中华人民共和国卫生行业标准[S].VS 363.3-2011.

[4]科学技术部.十二五"生物技术发展规划[S].2011；11.

[5]刘淑珍，骆岩林，黄永峰.基于XML的电子病历存储管理系统的实现[J].医院数字化，2007，22（7）：24-26.

[6]孙荣国，贾晓蓉.对我国临床标本库建设的建议[J].卫生软科学，2012，26（9）：772.

智能医学工程学科评估范文第3篇

(一)背景及意义

二十一世纪我国将面临人口众多、交通拥挤、医院容量有限,以及由于独生子政策导致的日益严重的人口老龄化等一系列严重的社会问题,远程医疗技术的发展可望为我们提供一个缓解上述问题的有效途径。最简单的远程医疗形式是通过PSTN(公共电话网络)进行心电(ECGs)的远程解释,但目前的远程医疗技术研究与试验则是伴随当前IT技术的发展而发展的一个范围更加广泛,意义更加深远的新兴领域。它是现代通讯技术和计算机与现代医学相结合的产物,它利用电子通讯及多媒体技术实现远距离医学检测,监护,咨询,急救,保健,诊断,治疗,以及远距离教育和管理等等。远程医疗旨在通过提供一种管理良好、高效和跨越时空障碍的全新医疗保健服务模式,最终达到共享医疗保健资源,降低医疗保健费用,提高医疗效率和质量的目的。另外,在战场救护,交通等意外事故危重病人的紧急处理等方面,远程医疗技术也有很大的应用价值!广义地讲,远程医疗是指医护人员利用通讯和电子技术来跨越时空障碍、向人们提供医疗保健服务。根据不同的应用,远程医疗又可分类为远程监护,远程治疗,远程会诊和远程教育等等。

(二)发展过程

最早的远程医疗雏形可以追溯到1905年Einthoven等人利用电话线进行的心电图数据传输实验。但真正具有一定实用价值的远程医疗系统在50年代才开始出现,该系统可以通过电话线和专用线传送简单的医学数据。而在70~80年代远程医疗开始利用电视系统传输医学图像,即以远程放射医学(Tele-radiology)为主。随着现代微电子学、通讯技术、计算机及网络技术的发展,在90年代人们开始实践与评估该系统在远程医疗咨询、远程教育、远程专家会诊等多方面的应用。近几年来,随着医用数字影象设备如CT、MRI、B超以及DSA等的迅速普及,促使越来越多的医院采用数字图像存储通讯系统(PACS,PictureArchivingandCommunicationSystem),逐步实现医院的无胶片管理,为普及远程医疗奠定了良好基础。当前,远程医疗系统技术的技术支持有:交互视频影像设备(interactivevideo),高分辨监视器(high-resolutionmonitors),计算机网络(computernetworks),蜂窝电话(cellulartelephones),高速开关系统(high-speedswitchsystems),以及以光纤和卫星通信为核心的信息高速公路等。需要说明的是,在目前的中国,由于网络的普及面仍然十分有限,在一些中小县城市,既缺少高水平的医疗专家又缺少足够带宽的信息网络,患者的经济能力也十分有限。在这种背景下,基于电话线的远程医疗服务在一定程度上满足了当前的需求,显示出了一定的发展空间,值得国内的医疗电子企业重视。

(三)适宜范围和初步的临床效果

远程医疗技术(Tele-medicine)最大的作用在于它对农村和不发达国家的那些得不到良好服务的人群提供健康护理服务。在这些地方,合格医生的缺乏是一个很大的问题。其他需要远程医疗的地方包括:边远的兵站,需要保密的地方,出院后病人的监护,家庭监护,病人教育,医学教育等。有些医学部门,如放射学(radiology),病理学(pathology)和心脏病学(cardiology),他们需要高保真的电子医务数据和图像为诊断服务,因而特别适合于采用远程医疗。随着远程医疗技术的成熟,它能够提供服务的医学部门和范围也会随之相应地增加。比如,以下这些领域的远程医疗实践正在逐步增多:矫形外科学(orthopedics),皮肤病学(dermatology),精神病学(psychiatry),肿瘤学(oncology),神经病学(neurology),儿科学(pediatrics),产科学(obstetrics),风湿病学(rheumatology),血液学(hematology),耳咽喉科学(otolaryngology),眼科学(ophthalmol-ogy),泌尿科学(urology),外科(surgery)等。总的来说,有关报告显示,远程医疗提供了医生与远端之间的可靠的高质量的数据和音频视频通信。通过将远程医疗和直接的医生诊断相比较发现,二者没有大的差异。这些初步的结果说明,远程医疗提供了与医院相当的服务质量。目前,远程医疗已被成功地用于直接的病人监护,它明显地改进了医生的诊断能力和对病人的处理选择。远程医疗在临床医学中的作用已被完全证实,它的使用情况已经超过了立法和行政部门的步伐。因此,在未来健康监护工业的发展策略中,远程医疗应是一个不可忽略的因素。一个重要的目标是实现两个“所有”:方便地实现所有的医学服务和面向所有的地方。

(四)远程医疗系统与信息技术

很显然,远程医疗(Tele-medicine)应当有许多不同的系统和技术要求(分级的)。但大致可分为两类:实时的(RealTime,RT)和先收集后处理的(store-and-forward,SAF)。对于RT交互模式,病人与现场医生或护理人员一起在远处,专家在医学中心。对于SAF模式,所有相关的信息(数据、图形、图像等)用电子方式传到专家处,在这里,专家的反应不必是立即的。在大多数情况下,几小时或几天后才能收到专家的报告。一种理想的远程医疗系统当然是同时具备RT和SAF两种模式,但显然这种复合模式意味着显著增加的费用。例如,一个理想的RT-SAF组合,需要在急诊室内或附近有一个基站,并在远处有多个对病人实施治疗计划的地方,那里带有诊断室或移动的监护单元。基站需要有控制系统或工作站、在线的医学数据库、视频相机和监护仪、微型耳机和话筒以及图形图像输入设备。在远端,需要有完全可移动的视频相机和监护仪、各种诊断设备、图形图像输入设备、PC或工作站等。如上所述,当前的技术可以使得远程医疗系统具有可靠的高质量的数据和视频-音频通信(在医学中心的医生和远端病人之间),能够提供与到医院就诊相当的服务。随着远程医疗的范围和广度的扩展,需要进一步关注的技术和临床问题包括:传输的图像、视频信息的知觉质量以及其他临床完善性所要求的程序;当前技术能够提供的检查的透彻性,以及远程医疗服务和当前临床常规检查的有机结合问题等。远程医疗当中的一个重要技术成份是通信系统,它的基本的传输介质是铜质电缆、光导纤维,微波中继,卫星转发。一个混合的网络可能是,卫星传送用于很远距离的情况,光纤用于视频图像,铜电缆传数据、信号和控制信息。RT、SAF两种模式的通信要求都可以预测。RT模式要求短时间内传送大量的信息,它强调的重点是传输、交换和交互的时间。它的决定性因素是容许能力(传输速率和带宽)。而SAF模式则对传输速率和带宽的要求不大。只要能将整块的数据传送就行。一般的多媒体远程医疗系统应具有获取、传输、处理和显示图像、图形、语音、文字和生理信息的功能。按照远程医疗系统的组成划分,它一般由三个部分构成:用户终端设备,医疗中心终端设备和联系中心与用户的通讯信息网络。不同的远程医疗应用,对通讯系统和系统终端设计又有不同的要求。相应的设备费用也依要求的不同而变动较大。

(五)相关的有待解决的技术问题

仍然有待解决的,与远程医疗全面、广泛地实施有关的关键技术问题包括:数码医院的建立,目前有些医院己有医院信息系统(HIS)和图像归档与通信系统(PACS—picturearchivingandcommunicationsystem)和DICOM(Digitalimagingandcommuni-cationsinmedicine)。医院现有的这些系统是远程医疗的重要组成部分,它们的扩展是建立远程医疗系统的一个有利条件。此外,还需要建立标准的医学信息库;开发功能可靠、操作方便的终端设备•以及接口技术问题,因为远程医疗系统涉及多种医疗设备与通讯系统的连接,建立通用的标准接口将会减少系统建立时的复杂程度和节省费用;系统加密问题,以确保医疗数据在通讯网络传输中的安全性,维护病人的隐私权;家庭以及偏远地区的宽频通讯问题,初期通讯网络的铺建应考虑到远程医疗的用途。目前,有关研究主要集中在:(1)人-机接口和通讯网络的研究,主要解决各种信息的有效上网和传送;(2)传感器技术的研究,目标在于研制有源、无线和小型的换能器,实现生理信号的方便而可靠、准确而无损的测量;(3)各种先进的数据与图像压缩方法的研究,在尽可能减低有用信息丢失的同时,达到尽可能高的压缩率,最终实现远程医疗数据与图形图像信息的的高效传输;(4)医学信息与数据传输安全问题的研究,为相应的立法等提供技术保证。

二、医学成像技术与三维医学图像处理

(一)医学成像技术

1895年德国物理学家伦琴发现了X射线,并被应用于医学,产生了以X光照片为标志的医学影象学。此后的整个20世纪可以说是医学成像的盛世。面对各种纷纷涌现的众多成像模式,我们不仅要问:这些成像技术各有何特点?它们的发展前景又如何呢?到目前为止出现的所有成像方法,几乎都与核或电磁有关。如果从利用的电磁波的频率高低上对医学成像模式进行分类,在静态场领域有电生理成像,低频领域有阻抗CT,高频领域有微波CT,光领域有光学CT,在更高的频率领域有X线CT。其中X线CT早已进入实用的阶段。此外还有利用磁场相互作用机制的磁共振成像技术(MRI)。加上最近受到重视的一些功能成像方法,如功能磁共振成(fMRI)和正电子发射断层扫描技术(PositronEmissionTomography,PET)等,如此众多的医学影象手段提供了大量的有关病人的各种信息,包括形态的和功能的、静态的和动态的等,被广泛应用于诊断和治疗,成为现代化中必不可少的手段和工具。

1•电阻抗断层成像技术

电阻抗断层成像技术(ElectricalImpedanceTomography,EIT)是近些年来兴起的一项医学成像技术。其基本思想是利用人体组织的电特性差异形成人体内部的图像。它通过体表电极向人体送入一交流电流,在体表不同部位测量产生的电压值,由此重检一幅电极位置平面的人体组织电特性图像。这种图像不仅包含了解剖学信息,更为重要的是,某些组织和器官的电特性随其功能状态而改变,因此图像也包含了功能信息在内。此外加上对人体几乎无创伤、廉价、操作简便等优点,EIT受到了日益广泛的关注。但由于受到数据采集系统和算法等因素的限制,目前该技术并不十分成熟,基本处于实验室阶段。EIT技术根据测量目标的不同可以分为两类:静态EIT和动态EIT。静态EIT以测量对象内部电阻(导)率的分布为成像目标;而动态EIT则是测量对象内部的电阻(导)率的相对变化量的分布为成像目标。由于动态EIT技术只需反映阻抗的相对变化量,相应地,其算法简便、快速,可以实时成像,而且系统对具体目标形状有较高的鲁棒性。虽然由于假设条件难以满足、推导过程不严格等缺点使得动态EIT的成像质量不高,但由于其对人体形状和电极摆放位置的适应性强、能反映变化的信息等优于静态EIT的这些优点,它已被用来进行临床研究。相信随着算法的改进和成像质量的提高,动态EIT有望在临床上发挥更大的作用。

2•电生理成像技术

电生理成像技术指基于体表电磁信号的观测,进行的体内电活动情况成像的技术。具体有心电磁和脑电磁问题两大类。但两类问题在技术上是密切相关的,它们分别是利用测量得到的心电图(Electrocardiogram,ECG)和脑电图(Electroen-cephalogram,EEG)来研究人体的功能。这里以脑电为例,其中又可以分为两个层次,一为脑电源反演,一为成像。在成像方面,人们希望能从头皮上获得的空间分辨率较低的电位分布推算出皮层表面上空间分辨率较高的脑电电位分布,因也称为高分辨率EEG成像。人们相继发展了等效源方法(Sidmanetal,1992;Yao,2000),有限电阻网络法(杨福生等,1999),和球谐谱分析方法(Yao,1995)。脑电源反演就是利用测得的头皮电位,推算颅骨内脑电活动源的空间位置的一项技术。其具体方法有非线性优化算法和子空间分解算法。在这些方法中,大都是以某一时刻的电位观测值为已知信息,唯有子空间分解算法是直接建立在一段观测记录之上,从而较好地同时利用了观测记录中的时间和空间信息,因而受到了广泛的重视(Mosher,1992;尧德中,2000)。电生理成像技术与其它的医学成像技术如CT、MRI等相比,具有其不可替代的独特功能。它检测的是生物体的自发(或诱发)的功能信息,是一种真正的非损伤性的成像技术,且可以进行长期检测,而fMRI等只能检测诱发的间接的功能信息。另外一个优点就是它具有很高的时间分辨率。目前的一个重要发展方向是,电生理成像技术与其它影像技术相结合(如EEG与fMRI结合),实现优势互补,以得到两“高”(高时间分辨率和高空间分辨率)的结果,帮助研究人员进行更精确的分析和判断。

3•微波CT

微波CT可以说是一种比较新的成像模式,它是1978年才被提出来的。它的基本原理是:利用电磁波的传输特性,通过测定透过身体的电磁波来重建体内图像。微波CT大体可以分为两大类:被动测定型和主动测定型。被动测定型也可以称为无源型,利用的是由生物体发出的属于微波范围的那一部分电磁波,如人体热辐射等,最终获得热图像(因此,类似的还有红外成像);主动测定型也叫有源型,是用外部入射微波照射生物体,然后利用透过微波和反射微波重构图像,获得的是形态图像。微波CT作为一种医学成像模式,它的主要特点是,同X-CT相比更容易查出癌变组织;与超声相比更有利于肺的诊断;不存在电离辐射的危险性。微波CT需要解决的最大问题是如何提高空间分辨率。要想提高分辨率,必须缩短波长,提高频率,但波长愈短其在体内的衰减愈大。同时,微波在介质中传播时产生的衍射和散射会造成重建图像的模糊。所以提高微波CT的图像分辨率是一件极为困难的工作。随着技术的进步和图像分辨率的提高,微波CT将很有希望成为新一代的医学成像手段。

4•光学CT

光学CT也将是21世纪的重要研究领域。其基本思路是将光输入待测组织,测量其输出,重建该组织。由于人体对可见光是屏蔽的,但对红外或红外波段的光有一定的穿透能力,利用它进行断层成像。光学CT大致可以分为内禀(Intrinsic)光学成像、光学相干层析成像、光子迁移技术成像等几种。内禀信号指的是,由组织活动(如神经元活动)引起的有关物质成分、运动状态的改变而导致起光学特性发生变化,而这种变化在与某些特定波长的光量子相互作用后得到的包含了这些特性的光信号。通过成像仪器探测到这些光信号的某一时间间隔内的空间分布,进而重建组织图像。无损伤内禀光学成像方法近年来正加紧研究,以期用于人脑功能的研究。光学相干层析成像,即将光学相干剖析术(OCT)用于成像,它是采用低相干的近红外光作为光源,采用特制干涉仪完成光的相干选通,这样接收到的信号就只包含尺度相应于相干长度的一薄层生物组织的信息。若同时加以扫描,就能得到三维剖析图像。OCT技术从提出至今虽然只有短短几年的时间,但已表现出极为诱人的应用前景。目前它已在视网膜及黄斑疾病的早期诊断,皮肤、肠、胚胎检测等领域发挥出巨大的作用。这种技术已成为国内外在生物光学方面的一个活跃点。利用灵敏的探测器和适当的重检算法,就可以确定测量组织的光学特性。通过检测组织的光学特性,可用于肿瘤诊断、代谢状态动态监护、药物分析及光动力学治疗等场合。光子迁移技术成像(PhotonMigrationImaging,PMI)利用的是在红光和近红外光谱区,生物组织的某些不同成分对于光的散射和吸收表现出不同特性,而且在不同生理状态下的组织光学参数也不大相同。高频调控的正弦入射光经组织传播后,由于吸收和散射延迟了光子行程时间,引起了相位和光子能量密度的变化,显著和精确的相位变化体现了吸收的变化。光学方法正处于迅速发展之中,一方面,与XCT、MRI等其它成像方法相比,光学CT具有价格低廉、运行安全,另一方面,它体积小重量轻,特征信号容易获得,技术发展成熟。光学CT还有一个吸引人的优势是,它在空间分辨力和时间分辨力这两个基本的成像性能上可以说是首屈一指,目前已达约5mm的物方象素和每秒25帧以上的视频速度。因而可以预料,光学CT会在医学研究和临床等方面发挥越来越大的作用。

5•正电子发射断层扫描技术

正电子发射断层扫描技术(PositronEmissionTomography,PET)作为一种传统的核医学成像技术,它的历史可以追溯到1932年,在那一年CarlAnderson在研究宇宙射线所拍的云室照片时发现了β+的存在;此后不久ErnestLawrence发明了可发射β+核素的回旋加速器,这些是实施PET的两个不可缺少的前提条件。PET的成像原理是,将由发射正电子β+的核素标记的药物由静脉注入人体,随血液循环至全身。正电子与人体内的电子相遇并湮灭产生两个背对背的γ光子,这对具有确定能量的光子可以穿透人体,被体外的探测器接收,从而得到正电子在体内的三维密度分布及这种分布随时间变化的信息。PET的标记药物很丰富,且这些核素的半衰期都很短,病人所受到的辐射剂量可以说是微乎其微,并可在短期内进行重复测量。尽管PET具有近乎无损的测量、三维动态成像、定量检测化学物质分布及实现真正的功能成像等独特的优点,但早期由于对短寿命核素认识的不足及探测技术缺乏等原因,直到1976年第一台全身(whole-body)PET才正式投入市场并应用于临床。此后PET才真正开始进入了一个蓬勃发展的时期。目前全世界已有上百家的PET中心,利用PET进行临床医学、基础医学、脑科学等方面的研究。在临床方面,主要用于诊断神经类疾病、心脏疾病、癌症等,也可辅助设计治疗方案和评估药物疗效,并可用于探讨一些神经类疾病的发病机制。因为各种精神类疾病,如癫痫、精神分裂症、痴呆等,以及脑肿瘤、脑血管病等,都将引起血流、葡萄糖和氧代谢的异常,PET即可通过测量这些生理参数来诊断疾病。同时,PET的独特优点也给神经科学提供了观测手段,被越来越多地用来研究人类的学习、思维、记忆等的生理机制,帮助人类进一步了解自身。因为给正常人不同的刺激(如光、语言等)或让其进行不同的活动(如记忆、学习、喜怒哀乐等),也将引起不同脑区域的血流和代谢的变化,进而帮助研究脑的功能。相信在不远的将来,随着PET技术的进一步成熟,PET将会成为诊断和研究上不可缺少的工具。

6•X-线成像技术

X-线成像技术可以说是在医院当中应用的最传统、最广泛的一种医学影象技术。X-线图像建立在当X-线透过人体时,各种脏器与组织对X-线的不同吸收程度的基础上,因而接收端将得到不同强度的射线,传统的做法是将之记录在胶片上得到X胶片。随着电子技术的发展,这种传统方法的弊端日趋突显出来。当X-线图像一旦形成,其图像质量便不能做进一步改善;不便于计算机处理,也不便于存储、传输和共享等。在评价20世纪X成像技术时,多数资深专家均认为影像的数字化是最新、最热门及最重要的进展。数字化成像可以利用大容量磁、光盘存储技术,以数字化的电子方式存储、管理、传送、处理、显示医学影象及相关信息,使临床医学彻底摆脱对传统硬拷贝技术的依赖,真正实现X-摄影的无胶片化。目前采用的直接数字化X-线影象的方法主要有两种:直接X-线影象探测仪(DirectRadiographyDetector,DRD)和平板探测仪(FlatPanelDetector,FPD)。DRD最早由Sterling公司申请专利,现已进入商品化阶段。FPD由Trexell公司研制成功。这两项技术的发展方向均是设法进一步提高分辨率和实时性。数字影像可以说是伴随着计算机技术的发展应运而生。1981年第15届国际放射医学会议上首次展出了数字放射新产品。进入90年代中后期,国外已经推出了多种新型的数字化X-线影象装置;传统X-线装置中的X-线乳腺影像设备也已数字化。到目前为止,市场上的数字化的X-线影像设备已占70%以上。可以预期,数字化的X-线影像设备将逐步成为市场的主宰,并将使21世纪的X-线诊断发生令人瞩目的变化。

7•磁共振成像(MRI)

在磁共振成像(MagneticResonanceImaging,MRI)领域,自从1946年哈佛大学的E•M•Purcell和斯坦福大学的F•Bloch发现了核磁共振现象并因此获得1952年诺贝尔物理奖起,直到70年代初,它一直沿着高分辨核磁共振波谱学的方向发展,成为化学、生物学等领域研究分子结构不可缺少的分析工具。1972年R•Damadian注册了第一个关于核磁共振成像的专利,提出了磁共振成像的思想,并指出可以用磁共振成像仪扫描人体检查疾病。1982年MRI扫描仪开始应用于临床。由于质子(1H)结构简单,磁性较强,是构成水、脂肪和碳水化合物的基本成分,所以目前医学上主要利用质子(1H)进行MRI成像。其成像主要利用磁共振原理,以一定宽度的射频脉冲磁场使具有磁性核的原子产生共振激发;被激发的原子核的退激时间的长短反映了磁性核周围的环境情况。通过测量生物组织退激过程中磁化强度的变化,即可获取反映内部结构的图像。磁共振成像由于其空间分辨率高、对人体危害性小、又能提供大量的解剖结构信息等优点而被广泛应用于临床诊断。随着技术的发展和需求的提高,动态成像或功能成像是未来世纪MRI的研究方向(functionalMRI,fMRI)。一个成功的应用是用外面的造影剂或内生的血氧度相关效应(BOLD)描述视觉皮层的活动。BOLD的成像原理是基于血红蛋白的磁化率随脱氧过程而急剧变化。在静脉血管内脱氧血红蛋白浓度发生变化时,会在血管周围引起磁场畸变,而这种变化可以被探测记录下来。在功能神经科学研究领域中,BOLD成像有很多优点。这类研究完全非侵入性,产生的图像数据与解剖结构的数据是完全配准的。BOLD技术已经发展得比较好,它在解释大脑在正常和病理状态的功能方面很有前途。迄今为止,fMRI虽然只有短短几年的历史,但理论与实验都已取得了许多有重要意义的结果。它的最大优点是无损伤(不用外源介质),可以直接进行反复的非侵入性的功能测量。与同样属于功能成像的PET相比,fMRI则是更新的技术,成像速度比PET快,而且提供了更好的空间分辨率。fMRI未来的发展方向是,一要进一步加强对fMRI信号的实质的认识和理解,这是基本的前提。另一方面,从实验设备的硬件和软件的结合上进一步提高灵敏度和分辨率(包括时间分辨率和空间分辨率),这是核磁共振现象的本质决定的一个永恒的研究主题。除了以上与电磁或射线相关的成像技术外,还有基于超声波的多种结构、组织和功能的成像技术,这里不再详述。

(二)三维医学图像处理

医学图像处理是指对已获得的图像作进一步的处理,其目的或者是使不够清晰的图像复原,或者是为了突出图像中的某些特征信息,或者是对图像做模式分类等。随着技术的发展,医学图像的处理已开始从二维转向了三维,以求从中获得更多的有用信息。三维医学图像分析所包含的研究问题很广,目前主要有:图像的分割、边缘检测、多模式图像和数据的配准(Registration)和融合(Fusion)、虚拟现实技术、图像的快速重建和显示、图像处理算法性能评估、信息集成(Informationintegration)和传输技术等。所有这些的研究都可以集中到如下两个方面:

1•图像的融合和可视化

医学影象技术的发展为临床诊断和治疗提供了包括解剖图像和功能图像在内的多种图像模式。临床上通常需要将同一个病人的多种成像结果结合起来进行分析,以提高医学诊断和治疗水平。比如在放射治疗中,CT扫描可以用于计算放射剂量的分布,而MRI可以很好地定位病灶区域的轮廓。常规的方法(如将几张图像胶片挂在灯箱上)使医生很难对几幅不同的图像进行定量分析,首先要解决的这几幅图像的严格对准问题。所谓医学图像配准与融合,就是通过寻找某种空间变换,用计算机图像处理技术使各种影象模式统一在一个公共坐标系里,融合成一个新的影象模式显示在计算机屏幕上,使多幅图像的对应点达到空间位置和解剖结构上的完全一致,并突出显示病灶或感兴趣部位,帮助医生进行临床诊断,制定放射治疗计划和评价等。近年来医学图像配准和融合技术的研究和应用日趋受到医学界和工程界的重视。对医学图像匹配方法的分类可以有多种不同的标准。1993年,VandenElsen等人对医学图像匹配的方法进行了分类,归纳出了多达七种分类标准。一般的匹配方法的实现步骤为:特征提取;特征配对;选取图象之间的几何变换、确定参数;执行变换。基于特征点选取的不同,匹配算法可以分为两种:基于外部特征的图像配准方法和基于内部特征的图像配准方法。基于外部特征的图像配准通常是在研究对象上设置一些标志点(如采用螺丝植入骨头方法固定立体定位框架等),使这些标志点在不同的影象模式中均有显示,然后以这些共同的标准点为标准对图像进行配准。这种配准方法因为不受图像畸变等因素的影响,所以精度很高,可达1~2mm,可以作为评估基于内部特征的图像配准方法的标准。但其植入式的特点会给患者带来一定的痛苦,一般仅限于手术室使用。目前的研究集中在基于内部特征的图像配准方法上,这种方法一般是用图像分割方法提取医学图像中相对运动较小的解剖结构,如点(血管分叉点等)、2D轮廓线、3D曲面等。用这些提取出来的特征对之间的位置变化和变形来确定图像之间的变换和配准。配准的精度取决于图像分割的准确性。这种方法优点之一就是其回溯性,即以前获取的图像(没有外标记点)也可以用内部特征点进行匹配。目前,基于内部特征的图像配准方法比较成熟并已广泛应用于临床。但目前大多数模糊动态图像的精确分割和特征提取仍是一个尚未完全解决的问题。最近又发展了一种直接利用所谓的基于体素相似性的配准方法,又称为相关性方法,它是直接利用不同成像模式的灰度信息的统计特性进行全局最优化匹配,不需要进行分割和特征提取。因此这种方法一般都较为稳定,并能获得相当准确的结果。但是它的缺点是对图像中的噪声信号敏感,计算量巨大。在目前出现的各种相关性算法,如互相关法(correlation)、联合熵法(jointentropy)、相对熵法(relativeentropy)等算法当中,临床评估的结果是相对熵法(又称为互信息法,mutualinformation)是最精确的。医学影像的三维重建和可视化也是一个值得关注的问题。常规影像如CT、MRI等得到的均为组织的二维切片,医生很难直接利用它们进行分析、诊断和治疗。三维医学图像的重建将有助于观察复杂结构的立体形态;有利于医生制定放射治疗计划;有助于神经外科手术的实施;有助于对不同治疗方案进行评估等。对三维图像重建算法的研究,近几年来国内外学者进行了许多探讨。目前通用的做法是,先从切片图像中提取出物体轮廓信息,重建三维结构,再由计算机图形学中的光线跟踪法(RayTracing),根据一定的光照模型和给定的观察角度、光源强度和方位来模拟自然景物光照效果,计算物体表面各点的灰度值,最终构成一幅近似自然景物的三维组织或器官图像。目前各种各样的图像所涉及的数据量越来越大,各种算法也越来越复杂,所以处理时间也较长,而用户则希望实时、快速地得到图像处理结果,及时用于诊断与治疗。因此,医学图像处理的加速也是一个主要的研究方向。为了提高系统的运行速度,当然有许多方法可以考虑。除了算法上的改进外,应用多处理器进行医学图像处理与分析的加速是一种不错的方法。在有些情况下可以直接利用DSP进行加速。

2•基于影象的计算机辅助治疗方法及系统

发展各种医学影象的最终目的就是为了更细致的了解人体的结构和功能,辅助医生对病人做出诊断和治疗,提高人类的生活质量。目前以此为目标的研究主要有:基于影象的三维放疗计划系统、立体外科手术仿真系统、医学中的虚拟现实系统等。在过去的放射治疗时,先有医生根据CT或MRI胶片上的定位标志点来计算病灶的三维坐标,然后根据病灶位置和形状布置焦点,经计算机计算出等剂量线,在灯箱上用打印输出的剂量线与胶片上的病灶进行对比,如不吻合则重新规划焦点。反复重复直到满意为止。最后计算出每个焦点的治疗时间。总的说来这个过程很不方便,而且可能会引起很大的误差。目前临床上开始采用的三维放射治疗计划系统则大大方便了肿瘤医师的工作。在整个治疗计划的计算机化过程中,可以说是涉及到了三维医学图像处理的各个环节,如图像配准与融合、轮廓提取、三维重建等。三维放疗计划系统的推出不仅提高了医生的工作效率,而且精度大大提高,是以后肿瘤治疗中心制定放疗计划的常规工具。今后放射治疗的方向是适形放射治疗(ConformalRadiotherapy,CR)。该方法通过旋转照射或静态多射野照射,使得高剂量区剂量分布的形状在三维上与靶区(病灶)的实际形状一致,同时尽可能地降低靶区周围的健康组织和重要器官(如脊髓)的照射量,从而大大提高治疗效果。CR由于能够调整射野内的射线强度分布,故又称为调强放疗(Intensity-modulationRadiotherapy,IMRT)。调强算法根据医生指定的限制因素计算每个射野的最接近医生要求的强度分布,是一个典型的多参数优化问题。1989年,英国科学家S•Webb首次提出采用模拟退火法求解最佳强度分布。此后各种调强算法可以说是层出不穷,成为当今放疗中的一个热点。随着多叶准直器技术(Multiple-LeafCollimator,MLC)的发展,医生可望给出单次肿瘤致死剂量,起到外科手术的效果。虚拟现实(VirtualReality,VR)就是力求部分或全部地用一个计算机合成的人工环境代替一个现实世界的真实环境,让使用者在这个三维环境中实时漫游和交互操作。VR是综合人机界面、图形学、传感技术、高性能计算机和网络等的一门新兴学科,涉及学科面广且发展十分迅速。VR在医学领域的应用前景非常广泛,Rosen认为,VR将构成最终实用的手术模拟器。随着医学成像可视化和虚拟现实技术的发展,科学家们已经有可能建立起一个具有部分人体特性的虚拟人体。由美国国家医学图书馆(NLM)发起的可视人计划(VisibleHumanProjects,VHP)正是基于这样的目的。虚拟人体可以提供模拟的诊断、治疗、计算机成像、内窥镜手术等等。例如在内窥镜手术中,外科医生通过观察电视屏幕来操作插入病人体内的手术器械。虚拟环境技术可大大改善这种手术过程。事实上,虚拟内窥镜系统(Virtualendoscopy)是目前发展比较快的一个方面。

三、网络化医学仪器人才的培养

生物医学工程专业的范畴很广,各高校的侧重点各不相同。我校本学科专业与其它高校相比具有明显的时代特色。我们一向以电子学、计算机科学为支撑平台,强调与生物医学、医疗仪器相结合,在医疗仪器的智能控制、管理方面有很强的优势。随着以上医学信息技术的发展,我们提出了依拓本校的优势专业如通信、计算机、自动控制、仪器测试等,在我校生物医学工程学科培养网络化、智能化医学仪器方向人才的设想。

(一)培养网络化医学仪器人才的依据

计算机及网络技术飞速发展,世界正进入一个数字化的时代。在医疗领域,数字诊断设备也逐渐成为一种新标准,被越来越多的医院和用户所接受。各大厂商相继推出数字X光机、CT、B超等,在一些发达国家,已经取代常规设备成为临床诊断的主流。医疗设备已经到了一个更新换代的时期。而DICOM标准的制订,则使医疗信息实现了网络模式的资源共享和远程传输。无疑,数字化、网络化将是21世纪医学发展的主流。而远程医疗系统则以其迅猛的发展势头为人们勾画出了一幅“让每一位医生都成为专家,让每一位患者都能请得到专家”的美好前景。社会的需求为高等院校的人才培养提出了新的要求,同时具有医学知识和网络技能的复合型人才将会受到社会的广泛青睐。“网络化医学仪器”作为本学科领域出现的新方向,在国内外没有现成的模式可以借鉴,为此我们提出了以下建设计划。