医大“金”课 | 《数字图像处理》省级线上线下混合式一流课程

一、基本信息

《数字图像处理》

省级线上线下混合式一流课程

课程负责人

张 鑫

团队成员

张 娟、张理兵、柯大观、姜培培

开课学院

眼视光学院（生物医学工程学院）

课程平台

https://www.zjooc.cn/course/2c9180847a7ff5ef017a9e72432b4e9

二、课程介绍

数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术，不仅是数字信息可视化的基础，而且能够准确定量分析，为临床应用提供可靠的辅助诊断手段。

本课程结合数字图像的特点，向学生介绍数字图像处理和分析基本知识、方法和技术。培养学生具有生物医学图像预处理和分析能力。通过本课程学习使学生掌握数字图像处理的基本原理和基本分析方法。了解数字图像的获取、显示、存储等基本技术，深刻理解图像变换、压缩编码、增强、复原、分割、分类、描述和图像知识表示等基本原理，并能结合MATLAB图像处理工具箱，编程解决实际问题。

根据专业特点，制定九章教学内容，引入前沿技术及医学案例，制定讨论题目及设计题目，采用线上-线下混合教学，多元素考核。在省共享平台建设6期，包括授课视频34个，总时长293.07分钟，非视频资源46个，测验总次数16次，习题总数94道，发帖总数1493帖，考试1次，总题数4。

课前：布置任务，线上平台预习，找痛点、整理笔记。

课中：多种教学形式，优秀笔记分享、学生小组讨论、生讲生评、设计自评互评、思政案例分享等。

课后：线上复习，团队协作完成设计，微信群，QQ群交流互动，思政教育润物细无声。

三、课程特色与创新

1.聚焦学生高阶能力培养

教学内容结合人工智能与医学背景，教学形式多样化，有案例驱动、小组讨论，学生课程设计汇报等，教学模式采用线上-线下混合教学，充分开展各类教 学资源，聚焦学生高阶能力培养。

2.形成具有课程特色的WARM教学模型

以OBE理念引导，形成具有课程特色的WARM教学模型。WARM模型注重“以生为本”，实现从传统课堂到智慧课堂的转变，让学生乐学、会学、学会，让教学有温度。

3.思政教育润物细无声

通过知识点融入思政元素，将前沿技术、高科技案例等融入思政内涵，关注热点与焦点问题（如在疫情特殊时期也会给学生讲解戴口罩人脸识别技术，CT影像诊断等）。

四、课程评价

学生对课程学习体验的评价较好，学生评教分数列学院前 5%，在问卷星调查中显示学生更喜欢线上-线下混合教学模式，并认为相比传统教学，对自己更有帮助。督导评价成绩为优秀，被认定为精彩课堂，教学团队被评为学院“优秀课程团队”。