基于Matlab GUI的医学图像处理课程虚拟实验平台设计

针对医学生工程技术缺乏的状况,分析医学生学习医学图像处理存在的困难,提出利用Matlab图像处理工具和简单的GUI界面,设计和构建包含医学图像处理教学中典型仿真实例的可视化虚拟实验平台,使医学生熟练掌握实验基础知识及应用方法。     

计算机基础教学中医学生计算思维能力培养的实践与探讨

计算思维能力的培养是目前大学计算机基础教学研究的热点课题之一。该文从计算机基础教学中如何培养医学生计算思维能力出发,以提升医学信息技术为核心,从计算机基础课程体系、医学计算机应用课程教学内容和方法设计等方面进行了一些实践,进一步提升医学生应用计算机解决问题的能力和终身学习能力。     

计算机基础教学中医学生计算思维能力培养的实践与探讨

计算思维能力的培养是目前大学计算机基础教学研究的热点课题之一。该文从计算机基础教学中如何培养医学生计算思维能力出发,以提升医学信息技术为核心,从计算机基础课程体系、医学计算机应用课程教学内容和方法设计等方面进行了一些实践,进一步提升医学生应用计算机解决问题的能力和终身学习能力。     

在医学院校计算机基础课程中开展分层教学的思考

针对现阶段医学生的个体差异,提出在计算机基础课程中开展分层教学,因材施教,使学生获得个性化发展,合理构建医学生的IT知识结构以适应未来数字医学诊疗工作的需求.     

一种获取细胞免疫信息的图像分析方法

细胞免疫信息在医学和生物学上有着广泛的用途.通过分析彩色免疫荧光图像获此信息.给出一种动态种子值像素生长算法,在均匀颜色空间中提取荧光区域;提出了椭圆匹配方法,从得到的区域中提取细胞;提出了预计算和离散化的方法,计算并分解细胞颜色,以得到免疫信息.讨论了提出的图像分析方法对细胞免疫信息获取的影响.实验表明,获得的免疫信息满足实际医学分析的需要.     

医学院校计算机类课程教学改革初探

随着医院信息化建设进程的加快,医院信息管理系统等医学软件的应用越来越广泛,医学行业对卫生技术人才信息处理能力的要求也大幅度提高。医学生计算机操作水平的高低,不但反映学校的教学质量,同时也是学生毕业后就业竞争能力和医疗水平的重要方面。计算机教学在医学教育课程设置中处于重要的基础地位,而当前的教学方法和教学模式使得计算机教学很多医学院校中并没有达到预期效果,因此,很有必要进行改革。本文就医学院校计算机教学中存在的突出问题、主要成因和相应解决办法进行了初步探讨,着重对任务驱动教学方法进行了在教学实践中的应用进行了探索和完善。     

新课标引领下提升医学生信息技术综合应用能力路径探究

2021年3月，国家教育部印发《高等职业教育专科信息技术课程标准(2021版)》(以下简称《新课标》)，其中，课程实施教学要求部分，明确提出要突出技能，提升大学生的信息技术技能和综合应用能力，文章本着职业教育三教改革理念及以赛促教以赛促学宗旨，从编写医学信息技术活页教程及指导医学生参加大学生计算机应用能力及信息素养大赛两个维度出发，阐述探索中的实际经验，以提高医学生信息技术综合应用能力，提升他们在未来职场中的岗位胜任力与竞争力。     

离子敏感玻璃微电极的进展及在生物学中的应用

离子选择性微电极作为测量生物细胞内外及微量试样中离子活度的新型工具而迅速应用在生物学、医学及其他各学科中。微电极可直接插入活体组织细胞中监测离子活度的变化,研究许多生理、生化、病理现象及机制,这是其他仪器分析方法所不能胜任的。自五十年代以来,pH玻璃微电极及钠、钾离子敏感性玻璃微电极不断发展,并在生物学中有着     

医学高校计算机基础课程教学分析与探索

本文通过分析医学高校计算机基础教育的重要性和特点,并结合医学院校近年来计算机教学的实际,从社会需求和培养应用型人才的角度对计算机基础课程的教学进行了分析,在教学方法、教材、上机实践、教学平台建设等方面进行了有益地探索,并提出了一些关于计算机基础教育的教学思路与方法,以提高医学生的计算机应用能力和创新能力,使他们更加适应社会快速发展的需要。     

高等院校医学生的人文素质结构及培养途径

人文素质,是由知识、能力、观念、情感、意志等多种因素综合而成的一个人的内在品质。对于高等医学院校来说,对医学生进行人文素质教育已成为人们的共识,本文试从高等医学院校医学人文素质教育现状分析入手,探讨医学生人文素质教育结构及培养途径。     

DNA合成技术与仪器研发进展概述

基因组解读促使生命进入数字化时代,合成生物学赋予人类探索生命本质并改造利用的能力,且在医疗、化工、农业及信息等交叉融合领域实现快速发展.DNA合成是合成生物学的基础性技术,其重要性堪比测序技术对基因组学与精准医学的支撑.该文围绕DNA合成方法、技术路径及仪器研制与产业化进展进行了系统性的分析比较,并结合未来需求,对DN...     

从信息时代到人工智能时代：医生与医学生的新机遇和新挑战

医生、教师、医学生是临床医学教育中难以割裂的整体,人工智能技术的应用加速了精准医疗前进的步伐,从多个维度渗透到医学各个领域,对临床教育教学产生了巨大冲击。一方面,计算机辅助诊疗成为医学未来的发展趋势;另一方面,课堂智能化也给医学教育带来了深远的影响。本文从医生、教师和医学生三者的角度出发,以案例的方式概述人工智能给临床领域和教育模式带来的变化,阐述各方的态度,并分析背后的原因,以期为智能时代的医科人才培养模式创新提供有益经验和思路。     

基于OBE理念的医学生“Python语言程序设计”课程的教学案例研究与设计

在新医科建设背景下,本研究基于OBE理念,根据三大医学智能应用场景进行课程综合性的教学案例研究与设计,以期培养学生运用Python语言解决实际医学问题的能力,从而实现对医学生综合创新性竞争能力的培养。     

自下而上构建人工细胞及其生物医学应用

构建具有特定细胞模拟功能的人工细胞有助于探索天然生物细胞系统中复杂的生物反应过程和细胞功能,并为深入了解生命起源提供便利。对于人工细胞的构建方法而言,无论是基于自上而下的原则,还是基于自下而上的原则,在过去的几十年里,都取得了很大进展,并得到广泛应用。基于人工细胞构建策略的不同,人工细胞可分为“自上而下”的人工细胞和“自下而上”的人工细胞。自下而上的合成生物学是一个新兴的互补学科,它寻求从天然或合成成分中构建人工细胞。自下而上的合成生物学的目标之一是构建或模拟天然生物细胞中存在的复杂路径。人工细胞来源于脂质、聚合物、脂质/聚合物杂化体、天然细胞膜、金属有机框架和凝聚体等。真实细胞内各种物质如蛋白质、基因、线粒体等可以结合在人工细胞表面或包裹在人工细胞内部,从而使人工细胞被赋予各种功能。此外,人工细胞不仅可作为载药系统及信息交流载体,还可代替功能受损的细胞,恢复机体的正常运转。首先,介绍基于自下而上策略构建人工细胞的方法和分类;其次,讨论人工细胞的多种应用;最后,对人工细胞的未来发展前景进行展望。     

2022基因检测企业排行

解读生命密码 基因支持着我们生命的基本构造,记录和传递着有关生、长、衰、病、老、死等生命的重要信息. 对基因的探索一直在进行,在生物学意义上,是发现和解释普遍意义上的生命现象及其内在的演变规律;在医学应用角度,是希望以其为桥梁去推测、瞄准人与基因变异相关的疾病风险,从而实现预防性的、精准的医疗效果;甚至在哲学意义上,它...     

培养医学生利用网上信息资源能力的研究

本文提出在网络化和信息化时代培养学生利用网上信息资源能力的意义，结合实际调研认为目前在医学生中急需要进行网上信息资源能力的教育和培养。并在几年的教学实践中实施。研究认为应该从十个方面培养医学生利用网上信息资源能力，为跟踪网络时代步伐，适应医院信息化、数字化的发展，迎接医学信息全球化的竞争，奠定一个终身学习环境的基础。     

基因医学与未来的医疗保健

基因技术和计算机技术的飞速发展带来了生物学和医学信息化革命.细胞的分子作用过程的实验模拟和药物成分疗效的预测将大大加速药物的研制,并且将大大缩短临床试验的时间.基于基因类型和分子作用形态的临床数据信息,通过计算机来进行预测和诊断,将引起未来人类医疗保健的根本性变化.     

一门正在兴起的工程领域——生物医学工程

六十年代,由于生物学和医学的相互结合,形成了一门新的工程领域——生物医学工程。广义地讲,它是一门利用工程科学和技术科学的原理和方法来探知、定义和解决生物学和医学问题的工程技术科学。这个领域所包括的内容如图所示,主要有四大分支:1)生物工程;2)医疗工程;3)临床或病院工程;4)生物环境工程。     

医学显微图像识别与分析

随着生物医学的发展,医学已经从组织、器官的研究进入到显微细胞阶段,因此医学显微图像技术已经十分成熟,在医学领域的应用也越来越广泛。目前医学中常使用的医学显微图像多为细胞显微图像,通过对病变细胞显微图像的识别和分析来诊断疾病,诊断率较高。而能够准确的识别显微图像,选择合理的分割方法至关重要。本文简要的为大家介绍医学显微图像常用的分割方法。     

卷积神经网络在生物医学图像上的应用进展

生物医学成像领域的迅速发展引起相关图像信息的爆炸式增长,对其图像进行人工智能辅助分析日益成为科学研究、临床应用、即时诊断等领域的迫切需求。近年来深度学习,尤其是卷积神经网络在生物医学图像分析领域取得广泛应用,在生物医学图像的信息提取,包括细胞分类、检测,生理及病理图像的分割、检测等领域发挥日益重要的作用。介绍了深度学习及卷积神经网络相关技术的发展;重点针对近几年卷积神经网络在细胞生物学图像、医学图像领域的应用进展进行了梳理;对卷积神经网络在生物医学图像分析领域研究目前存在的问题及可能的发展方向进行了展望。