船舶電工基礎知識精選(九篇)

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第1篇：船舶電工基礎知識范文

1．1確立人才培養模式經過調研論證，學院確定了工學結合的人才培養模式:通過和神舟機械等合作企業的校企對接，在專業教學指導委員會建設、職業崗位典型工作任務提煉、人才培養方案優化、專業課程體系構建、專業核心課程標準制定、教學內容和教學方法改革、專兼結合師資隊伍建設、校內外實踐條件建設、定向或訂單學生的培養與管理等方面開展合作共建，最終實現學院船舶電子電氣技術專業“校企合作+學訓交替、項目引導+雙證融合”工學結合的人才培養模式。

1．2精心設計基于學分制的“2+0．5+0．5”三段式人才培養方案根據調研結論，校企聯合進行了以能力為本位的教學模式設計，精心設計基于學分制的“2+0．5+0．5”三段式人才培養方案，即前2年(四個學期)在校內外完成基礎學習領域、專業學習領域、拓展學習領域和相應的實踐教學內容(包括合作企業見習2周)，實現基礎知識教學、專項技能培養和職業資格證書獲取(96學分);第一個0．5(第5學期，從七月至十二月)在合作企業實施工學結合實習，安排船體、輪機、船電三個崗位輪崗，主要以技術骨干為師傅，以師帶徒的方式對學生進行專業技能強化和職業能力提升(20學分);第二個0．5(第6學期，從一月到六月)在合作企業實施頂崗(生產性)實習，有目的的安排實際生產任務對學生進行鍛煉，提升學生的崗位能力和綜合能力(20學分)。在編制方案時理論教學(含一體化課程)按16－20學時為1學分，專周實踐環節按1周為1學分，各類教學環節合計安排了2652學時計140學分。畢業最低要求學分為128學分，同時需達到相應職業資格證書要求。

2加強專業核心課程建設

2．1確定專業核心課程群，構建課程體系學院結合職業資格標準和合作企業崗位對專業人才的具體要求，確立以船舶電工崗位為主要培養方向，設計船舶電工電子工藝安裝、船舶電力拖動系統安裝調試、船舶電站的構建調試、機艙自動控制系統的安裝調試、船舶通訊導航設備的安裝調試等五門專業核心課程，按照以“校企合作+學訓交替、項目引導+雙證融合”培養為主線的人才培養模式要求，組織教學模塊，構建由專業基礎能力、職業崗位核心能力、職業綜合能力所組成的基于電子電氣設備安裝、調試、維修工藝流程的課程體系。

2．2校企合作實施核心課程建設與教學按照任務驅動、項目導向模式對船舶電站組建與調試等5門核心課程進行教學情境設計，實施“做中學、學中做”的教學模式，重點解決教學過程中師資搭配、實踐保障、學情分析、過程考核等關鍵問題;制定出5門專業核心課程的課程標準，設計出課程教學實施方案，制作教學課件、編寫相應教材(含實踐指導教材)和指導資料(含案例庫、技能測試題庫)。

3校企共建校內外實踐教學基地

3．1合作共建以職業能力培養為主線的校內仿真性船舶人才實驗實訓基地根據當前高等職業教育人才培養的改革趨勢和關鍵環節，以仿真性船舶儀器設備為對象，圍繞船舶電工職業資格標準和企業真實工作任務訓練目標，建設船舶電氣控制、船舶電工工藝兩個仿真性實訓室，滿足一次承擔50名專業學生船舶電氣系統設計、制造、裝配、調試、故障診斷與維修等專項技能及綜合實訓教學任務，每年可承擔50人以上的船舶維修電工崗位中級職業技能培訓、崗前培訓、崗位培訓、轉崗培訓等技術服務。

3．2建設蚌埠神舟“廠中校”式的實踐教學基地按照省船舶緊缺人才培養基地項目建設計劃，企校合作建立滿足30－50名學生現場見習、輪崗實習、頂崗實習和專業教師實踐培訓需要的神舟機械“廠中校”式的實踐教學基地，共同制定科學合理的實踐教學計劃，配合企業完成見習－輪崗－頂崗的實踐教學過程，幫助企業提高輔導教師(師傅)表達能力和示范能力，配合企業完成“廠中校”式的實踐教學基地各項管理制度建設，校企共同完成實習實訓考核等工作。

4校企合作進行專業教學團隊建設

學院高度重視專業教學團隊建設，結合專業建設需要和專業教師發展方向，制定專業師資培養計劃。2011年9月遴選出1名專業帶頭人和2名專業骨干教師，專項資金支持實施培養。自2010年起連續3年安排6名專業教師到神舟機械實習鍛煉，每人不少于3個月，提升專業教師的工程實踐能力和職業教學能力。專業團隊與2010年至今先后多次到蚌埠神舟機械公司、安陽船友自動化公司、武漢船舶職業技術學院、九江職業技術學院等企校學習、考察、交流，汲取經驗、拓展視野。充分利用加入安徽船舶協會、造船工程學會、蕪湖船舶協會和蕪湖造船工程學會的契機，通過協會平臺，積極拓展校企合作伙伴，及時了解行業動態，更好地掌握船舶人才培養質量要求，迅速響應船舶人才需求，擴大學院的影響。聘請新聯、神舟等合作企業專家組建了船舶專業教學指導委員會，組織開展了對人才培養方案、專業核心課程標準、實踐條件建設等核心問題的一系列論證會，確保了專業建設質量。聘請行業企業工程技術人員和能工巧匠6人參加實踐教學，優化師資隊伍結構，形成一支專兼結合的“雙師”結構教學團隊。

5結束語

第2篇：船舶電工基礎知識范文

關鍵詞：船體修理；學員；任職教育；雙師型；教員建設

中國分類號：U672.1

船體修理是船艇裝備技術保障的一項重要組成部分。隨著海洋戰略地位的不斷提升，新形勢下對船體修理專業學員人才也提出了更高的任職要求，所以應對船體修理專業學員的任職教育必須要緊跟形勢發展，積極探索崗位任職內容，充分發揮院校和基層兩級培訓的主渠道作用，切實為基層培養高素質的船體修理專業人才。

一、船體修理專業學員任職教育的特點

1、專業課程具有較強的實踐性

船體修理專業學員的培養課程除了基礎課程外，專業課程都是從修造船的生產實踐中總結出來的，所以在學習課程理論知識的時，必須結合一定的實踐性教學，才能加強學員對知識的理解。而學員所學的理論知識也必須經過實踐才能得到檢驗。所以培養課程具有較強的實踐性。

2.專業知識綜合性較強

根據教學培養計劃，船體修理專業學員任職教育包括有多門專業基礎理論課程，如高等數學、普通物理、普通化學、機械制圖、工程力學、金屬工藝學、電工學等。其今后的崗位任職所需技能也包括較強的綜合性，可能在維修的過程中會遇到如船體制圖、船舶原理、船舶強度與結構設計、船舶設備與系統、船舶焊接等相關知識。

3.需與維修實情相結合

船體修理專業學員在學校中學習的是專業基礎知識，然而基層的船型較多，船隊規模大小不一，修理設備不同，會造成不同的維修方法。這些都需要學員具有較強的業務素質，能夠將所學的知識的要領與基層實際相結合，發揮最大的保障效益。

二、發展船體修理專業學員任職教育必須要重視實踐性教學環節

船體修理學員任職教育的主要任務是面向基層培養技能型應用人才，使其畢業后具有較強的崗位適應能力。所以船體維修專業學員任職教育的課程體系應該從該專業的任職特點和水平出發，堅持以基層需求為導向，堅持以服務船艇裝備為宗旨。課程體系不但要設置具有寬厚的科學文化素養和專業基礎知識，更應該重視發展實踐性教學環節，加強學員實踐能力的培養。建立適于創新能力培養的實踐性教學基地，提供多種渠道、多種機會，培養學員的實際動手能力，分析問題和解決問題的能力。

同時，任職教育課程體系的建立也必須要注重全面發展，要將新知識、新技能、新裝備作為實踐性教學環節的重要訓練內容，強化學員要帶著問題去學，在實踐中去發現問題和解決問題。做到理論知識與維修實際相結合，專業知識同步更新。同時，也應加強與一線維修單位的合作，如修船廠和修理所，安排學員有序進入相關船艇實際維修操作。這樣，經過大量的實踐性強化訓練，讓學員提前進入崗位角色，做到具備“一崗多通，一專多能”教育訓練要求。

三、發展船體修理專業學員任職教育必須要強化學員的主體地位

目前，學員進校前普遍文化程度不高，由此導致了學員學員的自信心、進取心不強，自學能力和思維能力較差。傳統的教學方法強調“教”的多、強調“學”的少，在一定程度上制約了學員的主體意識，削弱了其主觀能動性的發揮。

任職教育中學員是教學的主體，我們必須要確立學員的主體地位。在教學活動中要將“學”作為教學內容的根本出發點，通過學員學習方式的變革來推動“教”的改革和教學質量的提高。在學員人才培養過程中，要充分發揮學員的主管能動性，教育理念要從“教員以教為本”轉變到“學員以學為本”上來，要鼓勵學員自我管理和自我調節。通過設立合理科學的培養模式，提高學員的任職能力。

例如，任職教育中較為注重對學員科研能力的發展和提高，而學員的科研能力培養更多的是要通過學員的自主學習來獲得。因此任職教育培養方案應積極鼓勵學員參加科研工作，并為他們從事科研創造條件，同時通過提供各種指導和服務，幫助他們建立科研的基本方法和手段，培養他們的科學精神和創新精神。學員通過參與科研工作進一步明確學習目的、提高學習興趣以及用專業知識創造性的解決問題的能力。

四、發展船體修理專業學員任職教育必須要加強“雙師型”教員隊伍的建設

構建更加適應任職教育的師資隊伍對于發展船體修理專業學員任職教育十分重要。教員要求不僅具備扎實的理論知識和豐富的教學經驗，而且必須具有較強的實踐經驗。建立“雙師型”教員隊伍是任職教育師資隊伍的特色，教員在教學過程中不僅是博學多才的講師，更應該做到在實際中解決問題技能嫻熟的工程師。

任職教育“雙師型”教員隊伍的建設是一項系統工程，必須制定長遠的教員人才培養計劃，可采取內部培訓、外部引進、合作外聘等多種措施。對于一些基層經驗薄弱的教員同志可以加強任職教育的培訓。有計劃、有針對性的將他們放到基層或修船廠代職鍛煉。通過在實際生產中積累經驗達到提高自身任職能力的目的。同時，通過人才的合理流動也可以從基層或修理廠等一線單位吸引一些既有工作經驗有具備扎實理論基礎的高級技術人才。這些舉措都有利于改善任職教育中教員隊伍的結構。

五、總結

總之，船體修理專業學員人才的培養關系到基層后勤保障體系發展，建立科學、合理的任職培養方案是一個長期、復雜的工程，這其中還有許多問題需要探索。我們應充分借鑒其他專業任職培養的成功經驗。研究、總結、探索出一套行之有效的培養模式，為培養出更多的船艇維修技術力量做出貢獻。

參考文獻

[1]金維宏.學員任職教育中創新人才培養模式探析[J].中國學員.2009，1

[2]李憲昌.搞好修理技術學員升級培訓應著力抓好“四個強化”[J].西北裝備.2005，5

第3篇：船舶電工基礎知識范文

關鍵詞：焊接 學習興趣 動手能力 產學結合

焊接技術目前已被廣泛應用于機械、建筑、船舶、汽車生產、航空、軍事裝備等領域。社會急需高水平、高素質的焊接專業技術人才。而傳統的教學模式無法培養具有良好動手能力的學生，對學生走上工作崗位適應生產需求十分不利。為有效提高焊接實習教學效果，理論結合實踐，提高學生的動手能力，筆者提出以下幾點教學建議。

一、生動教學，激發學習興趣

為避免焊工專業教學出現照本宣科、抽象難懂的現象，將生動的生產操作與專業教學有機結合起來，筆者在學習初期，就組織學生到相關企業觀摩焊接結構件生產過程，加強對焊接生產的感性認識，了解焊接過程在生產中的重要性，提高學生的焊接質量意識。由于焊接專業教學是一個循序漸進的過程，學生的理解、領悟能力也在不斷提升。同時，教師結合理論知識和實際操作過程進行詳細講解，耐心指導，還要在實習工廠讓低年級學生觀摩學長的技能訓練，了解焊工常用設備、材料、基本操作過程等，并在學長操作時，聯系理論現場講解。組織學生觀看焊接方面的影像資料，進一步加強感性認識，將枯燥抽象的專業知識形象化、具體化，從而逐步提高學生的學習興趣，確保良好的教學效果。

二、與相關課程充分鏈接

焊接專業教學與許多課程聯系緊密。若僅從焊接單方面教學，知識不夠全面、思路不夠開闊，難以取得良好的教學效果。因此，教師要充分運用相關學科知識，配合焊接專業教學。在教學中的許多機械專業基礎課程與焊接專業教學聯系最為緊密，如金屬材料熱處理、機械制圖、電工等。焊接專業課程中的冶金反應、焊接設備、工藝參數、識讀焊接圖等問題，都需要大量上述課程的知識作為補充。所以，在教學中除了正常的焊接專業教學外，還要與相關課程充分鏈接，夯實學生的專業基礎知識。

三、因材施教，培養動手能力

技工院校是為社會培養高技能人才的基地，學生的動手能力是衡量教學效果的重要標準。由于學生個體差異，很難用統一的實習教學模式和標準去要求，因此首先要分析學生的學習能力和動手能力，根據不同情況制訂相應的實習教學計劃，真正做到因材施教。焊接技能訓練采取遞進方式，加強基本功訓練。教師首先要現場演示，講解練習要領，明確學習目標;其次加強巡回檢查，及時發現學生練習中的問題并予以指正;最后要做好總結點評。為避免由于枯燥、反復訓練導致厭學情緒，開展以小組為單位的學習競賽。每天根據訓練課題制定相應評分標準，讓學生在練習過程中做到目標明確。訓練結束根據評分標準給每位學生打分，合計小組總分，評選優秀小組，給予不同形式的獎勵，以此激發學生的學習積極性，營造團結協作、互幫互助、共同進步的學習氛圍。

四、產學結合，提高焊接技能

為不斷提高學生的焊接技能，以適應未來工作崗位的需求，可以將基本功訓練與生產有機結合，承攬實習工廠焊接生產任務。選拔優秀W生參與到生產當中，同時鼓勵其他學生加強基本功訓練，盡快加入到生產實踐中。從焊接圖紙的識讀到焊接材料的準備及焊接坡口的加工、焊件的清理等前期準備，再到焊接工裝的設計制作，最后到產品的焊接加工及焊接產品的自檢，讓學生在教師的指導幫助下一步步實踐整個工作流程，通過實戰讓學生將所學所練都得到檢驗，從而明確下一步技能提高的方向，找準自身努力的目標，有效提高焊接專業教學效果。

焊接專業教學還有待進一步探索和改進。只有與生產實踐和焊接技術的發展緊密聯系，不斷創新教學方法，提高學生動手能力，才能為社會培養出更多優秀的實用型人才。

參考文獻：

[1]王長忠.電焊工技能訓練[M].北京：中國勞動社會保障出版社，2005.

第4篇：船舶電工基礎知識范文

論文關鍵詞：高等職業教育；機電專業；職業能力；教學一體化

機電專業是機械、電氣、計算機控制等學科的高度融合，機電技術是各種高新技術的基礎，以其特有的技術優勢與廣泛的應用前景受到企業的高度重視，近年來，隨著國際間產業轉移，沿海地區航運、造修船等機電行業得到了突飛猛進的發展，機電制造業迅速崛起，高新技術的應用越來越廣泛，再加上勞動力成本越來越高，企業對所需人才的知識結構和能力結構提出了更高的要求。各高職院校必須盡快適應高新技術產業的發展。深人了解現代機電產品的技術含量及企業對人才的知識技能需求，更新教育觀念，認真進行課程結構和教學內容及培養模式的變革。首先明確高職機電專業的培養目標：為現代制造業輸送高素質、高技能、具備良好職業道德的應用型技術人才培養的人才類型是技術應用型或操作型的高技能人才，但不能滿足于僅在第一線充當勞動力，其工作范圍主要是從事技術、生產、管理、營銷、服務等。不是從事科學研究和開發設計工作。職業教育培養的是面向市場的高技能的職業人，不是面向考場的博學的讀書人。為了突出高職高專的教學特點，提高教學質量。

本文探討了高職機電專業在課程體系設計、實踐環節、教學模式、考評方式等方面的問題。提出并試行了教學一體化培養模式。

一、高職機電一體化專業教學現狀分析

近年來，為適應機電技術的迅猛發展，各高職院校紛紛對機電專業教學進行了一定程度的改革，但這種改革是在原有機電專業教學框架下完成的， 即專科層次的教育只是將本科層次教育的專業課減少一些，并降低部分課程的難度，實踐教學沒有得到應有的重視。實踐表明，現有機電專業教學模式的效果不是很理想，主要存在以下問題：

1．重理論輕實踐

實訓教學從屬于理論教學，實訓學時分散在各門課程之中，數量較少，在課程的成績考核中所占的比例極小，且不少實訓缺乏合理、完善的考核辦法，期末以理論考試為主，導致學生對實訓課很不重視。重理論輕實踐的思想依然普遍存在。

2．理論教學與實踐教學脫節

伴隨著機電技術的迅猛發展，產生了許多新技術、新工藝．理論教學中已及時增加了這些新的內容，而實訓教學卻嚴重滯后，實訓內容長期不變，內容上以理論驗證為主要目的。有的則采用了集中一段時間進行實訓的方式，造成理論教學與實踐教學相脫節。教改之前，曾經有學生反映：“進校快一年了，家里的日光燈壞了都不會修。”

3．專業特色不明顯

各科實訓之間的關聯性較差，未形成有機的聯系，尤其是缺少工程實際案例，無法形成專業特色。實訓教學缺乏相對的獨立性與整體優化。專業實驗的工程特征不明顯，不能有效地提高學生的職業能力。

二、高職機電一體化專業教學改革探討

1．以職業能力為本位，優化課程體系設計

這里的“能力”不僅指操作技能，而且指以操作技能為中心的各種能力的綜合，是一種綜合的適應社會需要的職業能力。高職院校應結合本校學生實際，適應市場的需要，在人才培養模式上、課程設置上處處體現以職業能力建設為核心。切實加強學生技能訓練。這是因為，高等職業教育區別于普通高等教育。普通高等教育的專業教學是一種縱向為主的框架式教學體系．其核心要素是以學科知識結構的完整性和系統性為依據，以培養學生具有深厚的專業理論基礎、寬廣的專業知識面、較強的科學創造潛力為目標。但其畢業生出了校門并不能馬上獨立工作，需要一個見習期，有個師傅帶一帶才行。而高等職業教育的專業教學是一種橫向為主的模塊式教學體系。其核心要素是以職業崗位技能的專項性和操作性為依據。以培養學生具有扎實的職業技能、專深的崗位業務知識、較強的技術再現能力為目標。其畢業生離開學校，只需一個短暫的適應期，就能迅速上手，頂崗工作。機電專業課程設計應根據行業的發展需要。以職業能力為本位，以崗位群需求為依據，以提高學生的職業素質和社會需要的適應能力為核心，采用核心技術課程設置一體化(以專業核心技術為中心設置相關課程)和“四層一貫穿”(四層：公共課、專業理論、實訓模塊、崗位技能)的課程體系及“相互平行、融合交叉”的理論實踐教學體系．由基礎向專業、專長到實際應用方面的發展，把職業能力的培養貫穿始終。

以機電專業下的數控技術方向為例，來圖加工要求先看懂產品圖紙。來樣加工則需要進行產品測繪、圖紙設計，接著進行機械制造的工藝設計，再將毛坯通過數控機床的成產品，隨后進行產品質量檢測。為了保證這個生產過程的順利完成，應該在產品設計環節開設機械設計基礎、模具設計及制造課程：在機械制造工藝環節開設機械制造基礎、數控加工工藝及應用課程；在數控加工環節開設數控編程與加工、數控特種加工技術等課程；解決數控加工的操作與應用的問題，在產品質量檢測環節開設互換性與測量技術基礎等課程。大部分課程應該在數控實訓中心進行，采用“教學一體化”培養模式，邊講邊做邊學，切實提高職業能力。

2．以學生為中心，采用靈活多樣的教學方法

高職院校機電專業以往主要沿襲普通高校傳統的教學模式，在這種模式下，教師是學習的主導，主要由教師講解相關知識，學生被動接受知識，缺乏實際的知識應用能力和解決問題的能力。并且所授知識，存在理論與實踐相脫節的現象，圍繞一線生產和管理所需要的知識技能針對性不強。

靈活多樣的教學方法旨在使學生通過學習不僅具有專業技術能力，還具有職業關鍵能力并形成良好的職業道德素養。其基本特征是：以學生為中心，利用工作過程引導學習活動，側重于職業能力的培養，以真實工作任務及工作過程為依據．選擇和序化學習內容，教學內容針對性強，理論實踐一體化，學生在教師的引導下，利用必要的學習資料，完成各種項目任務。通過學習體會的方式獲得知識，教師是學習活動的幫助者和促進者。而不單純是知識的傳授者與灌輸者。

教師和管理者要樹立新的觀念：把課程從教師講解為主，變成由教師積極引導和創造學習的環境條件為主；把學生由被動聽變成主動積極參與操作，主動積極參與新知識的探索；教師可以少講理論知識，但要帶學生做事，在做事的過程中學生自主探索到了知識，真正提高了能力，這就是好課。故而對老師也有了新的要求：既要能講又要會做。

在教學中主要采用“教學一體化”模式。靈活地采用以下幾種教學方法：

(1)行動導向教學法。先帶學生到相關企業做短期的認識實習，由于高職生大多不是源自企業，感性認識會對其今后的學習產生重要的影響。接著的課堂講授主要在設有實訓設備的教室進行．面對實物現場教學，加上多媒體課件輔助教學，做中學，主要進行機械、電工電子以及微機控制基本原理、基礎知識等內容的教學。這些知識通用性強。適用于裝備制造、汽車、船舶、飛機等各機電行業。為學生將來的持續發展，打下扎實的、系統的專業知識基礎。在“電機拖動”等課程采用這個方法之后。學生分析搭建典型控制電路時增強了自信，教學效果良好。

(2)項目教學法。課程具體授課內容和訓練項目都來自企業實際。比如機電專業船舶電氣方向，可采用電動液壓起貨機控制系統、電站并車解列等案例，先讓學生經過思考，收集資料信息，并獨立進行復雜回路的分析，同時在實訓臺上進行元器件的選取、回路的搭建、調試運行、故障分析等，學生通過收集信息、方案實施、自我評價和相互評價等環節，為今后獨立工作奠定了堅實的基礎。

(3)頂崗實習。到關系緊密的企業，在教師和企業師傅的指導下，學生參與實際產品的安裝調試，比如電控箱、船舶配電板等，在實習過程中發現并解決問題，提早了解企業生產實際，樹立質量意識、安全意識、管理意識，學會與他人溝通協作、提高技術水平。

3．以職業技能鑒定為手段。改進考評方式

高職機電專業教育是把具備高中文化水平的學生。培養成為生產、管理、服務第一線具備綜合職業能力和全面素質的高級應用型人才。高職院校機電專業畢業生不僅獲得的畢業證書應達到這一標準，而且獲得的“雙證書”或“多證書”也應達到與此相應的標準。按照職業技能鑒定的要求，通過認證的學生的成績可以當作本專業相應課程的學習成績，或者把某項國家認證引入正常教學程序而取代相應的學科教學。

在對學生學習課程的成績進行評定時，應避免以往一卷評終身的評分方式。分別從動手能力、知識目標、方法能力、社會能力四個方面來考核學生的學習情況。以重視個性為指導原則，從重結果評價轉向重過程評價，重視學生的學習能力、獨立思考能力、解決問題的能力及創新思維能力的培養。

(1)動手能力方面，主要考核學生工作計劃制定、元件的安裝與調試工具的使用等方面的能力；

(2)對于知識目標，著重考核學生對元件工作原理、控制電路工作原理等方面知識的理解和掌握程度：

(3)方法能力方面，主要考查學生在完成項目的過程中解決實際問題時所表現出來的工作和自我學習的能力；

(4)社會能力，則注重學生的合作精神、責任心以及與他人的交流溝通能力。

動手能力、解決問題的能力、社會能力的考查通過學生自我評價。同學互評以及教師對學生完成任務后遞交的報告作綜合評分，知識目標方面則主要通過考試或通過回答教師給出的與項目相關的問題進行考核。

4．以提高實際操作技能為重點。開展“工學結合”教育模式

突出實踐性課程教學是高職教育的重要特色．實踐能力的培養應貫穿整個教學過程。通過校企合作充分發揮企業和院校的培養優勢，揚長避短，明確校企分工合作雙方的職責、權利和義務，共同制定培訓大綱、計劃和培訓課程。學生在校內進行理論教學和基礎技能訓練，在企業進行崗位綜合能力培訓和實踐，學校對教學質量進行過程監控，企業對人才質量進行目標評價；雙方實現設備設施技術信息與人才資源的共享，學校的教師到企業參加生產實踐，為企業提供員工培訓、技術咨詢和智力支持，企業專業技術人員到學校舉辦專題講座擔任兼職教師或指導學生實訓。

加強學校與企業的良好的合作教育，實踐教學的經費、實習場地。乃至課程和畢業設計的題目等問題都能迎刃而解。學生能在真正的工作環境中學習和鍛煉，企業能對學校的建設提出良好的指導，有利于高職院校“雙師型”教師的培養，在學校改善了師資隊伍的同時。企業還能獲得充足的人力資源，促進企業的發展和壯大。產學結合可解決高職教育實訓室建設資金不足、設備更新淘汰快、實訓教師不足等問題．又使高職院校有了造血功能。在實踐教學基地建設與發展中，注重開發和經營，創辦與專業設置相聯系的經濟實體和服務機構，以充分發揮實踐教學基地的功能與作用，通過自身積累資金，改善辦學條件。創辦經濟實體，學院可以采用靈活的資金政策和運行機制，鼓勵教師自己設計、制造與改造教學實訓設備，加強研發能力，創造經濟效益和社會效益。

第5篇：船舶電工基礎知識范文

關鍵詞：中職與高職 教育 銜接問題 研究

一、中高職教育銜接中存在的問題

我國高等職業教育迅速發展，隨著高職院校擴招和終身教育體系的構建，中職畢業生升入高職院校的人數持續增長，上海等地區中職學生的升學比例甚至超過30%，中高職教育銜接已成為培養高技能人才的重要途徑。而中高職銜接制的核心是課程的銜接，由于中職與高職的課程往往是各自獨立、相互分離，因此課程銜接中存在的問題凸現了出來。

1.非專業對口銜接，造成知識和技能錯位。

目前許多高職院校為了擴大生源，并未嚴格按專業對口招收中職畢業生，有的地區只是分成文、理兩大類 “對口”招生。由于非專業對口銜接，學生在中職階段所學的專業知識和技能大部分無用，幾乎從零起點開始學習新專業，而文化基礎又不如普通高中畢業生，嚴重影響高職教育質量。

2.非理實一體化設計的專業對口銜接，課程設置和教學內容重復。

高職院校的招生對象有中職畢業生和普通高中畢業生，許多學校按普通高中畢業生設計教學計劃，這樣專業對口的中職畢業生進入高職后，許多專業課程設置和教學內容出現重復，有些專業重復率超過60%。以汽車運用與維修專業為例，根據2004年教育部的職業院校制造業和現代服務業技能型人才培養培訓工程，分析比較三年制中職和兩年制高職汽車運用與維修專業（汽車電工方向）專業課程（見表1）。我們發現高職的三類專業課共開設15門，合計1460學時，其中有11門課程與中職出現重復，學時數超過1100學時，約占專業課總數的75%。

3.高職專業課程零起點，難以培養高技能人才。

高職與中職在人才培養的層次上理應有明顯的差異，然而實際情況并非如此。由于高職專業課從零起點開始，而且專業課學時數少于中職。仍以上述汽車運用與維修專業為例，高職的專業課比中職少790學時，可能出現高職畢業生的專業知識和技能水而不如中職畢業生。如果不計最后一學期的企業實踐，高職生在校專業學習僅1100學時，顯然難以達到培養高技能人才的目標。

二、中高職理實一體化課程結構設計的基本思路

根據上述分析，實施中高職教育銜接，如果沒有理實一體化設計的教學計劃，無論是非對口銜接專業錯位，還是對口銜接課程與內容重復，都存在很大損失，嚴重影響職業教育質量。設計中高職銜接理實一體化課程結構，實施理實一體化教學計劃，優化高技能人才培養的途徑，已是當務之急。

1.構建整體職業教育人才培養體系

設計中高職理實一體化課程結構的前提，是根據社會需要和職業崗位的要求，按照職業分類和職業標準，確定技能型人才從初級到高級的職業能力標準和層次結構，構建一個整體職業教育人才培養體系，明確中職培養技能型人才和高職培養高技能人才的目標及其標準，避免中職、高職培養目標出現職業能力水平和教育層次的重復和錯位。

2.實施中高職理實一體化教學計劃

要使中高職銜接達到最佳效果，關鍵是實現真正的專業對口銜接實施理實一體化教學計劃。應由教育主管部門組織高職院校、中職學校、行業專家和職業教育專家，根據企業相關職業崗位的工作分析，按照相關國家（行業）職業標準和職業鑒定考核要求，制定相應的職業能力標準，設計并實施理實一體化教學計劃，制定中職與高職的專業教學標準。

3.制定中高職銜接的接口標準

要確保中高職課程的高效銜接，關鍵是在理實一體化教學計劃的設計中，必須統一制定相應的專業接口標準。根據目前實際情況，接口標準可分為專業、文化基礎兩部分。專業部分接口標準，可按照相關國家職業標準四級（中級工）和相應的職業鑒定考核要求制定；文化基礎部分接口標準，與高職招收中職畢業生的考試要求一致。

4.構建整體性的課程結構體系

要培養適應企業需要的人才，專業課程設置和教學內容必須與企業的崗位要求相結合。應根據企業職業活動，以工作過程為主線，按照工作任務和職業能力要求來設置課程和教學內容，以職業能力為核心構建整體課程結構體系。這樣不僅能避免中、高職課程內容的簡單重復，提高教學效果，而且能突出職業教育的特色，有利于造就高技能人才。

5.采用“3+2”學制模式實現課程銜接

目前實行中高職理實一體化銜接的學制主要是五年制高職，但這種模式對辦學主體和專業設置等條件有特殊要求而受到一定限制。根據教育部鼓勵發展兩年制高職的精神，考慮到現行的中職、高職學制，我們認為采用“3+2”學制模式較合適，適用的范圍更廣。另外，借鑒德國的師傅培訓模式，結合我國的情況，也可以考慮中職畢業生工作兩年后通過選拔再進高職，這樣更加符合高技能人才的成才規律。

三、理實一體化課程結構的基本框架

課程結構是課程內部各部分、各要素之間的內在聯系和相互結合，具有一定功能的組織形式。中高職銜接理實一體化課程體系宏觀上采用“工”字形結構，分為專門化方向課程、專業核心技術課程、大類專業基礎課程和公共基礎課程四個層次。下層以大類專業為基礎，學生的專業基礎知識涵蓋多個專業，專業基礎面寬，適應性強；中間層以專業核心技術為支撐，專業穩定性好；上層以企業的職業活動為基礎，每個專業對應若干職業崗位，針對性強。這樣的課程設置和教學內容，不僅能夠符合企業要求，也有利于學生的就業和未來發展。

1.專門化方向課程

即按照專業相關職業崗位的工作要求，根據工作任務和職業能力設置的課程。通常一個專業對應若干個職業崗位，針對每個職業崗位要求設置專門化課程。課程教學內容注重與企業實踐相結合，并涵蓋相應的國家（行業）職業標準和職業技能鑒定考核的要求，與職業資格證書接軌。課程開發應以企業的職業崗位工作分析為基礎，采用“項目任務分析”法，以工作過程為主線，按照工作規范、工作內容和性質確定工作項目、任務；然后分析完成每項任務所需的職業能力；根據工作任務、職業能力，按照工作性質、邏輯關系和相關性，遵循教學規律，設置課程和確定教學內容。專門化方向課程作為限選課程，學生可以根據市場需要，結合自己特點選擇其中1-2門。此類課程可采用項目教學，根據企業的工作項目和職業技能鑒定考核要求設計項目，每個項目作為相對獨立的單元，具有特定的教學目標和功能。

2.專業核心技術課程

根據各專門化方向之間具有共同的職業能力，提煉能反映專業特性的技術，以此為基礎構建專業核心技術課程。學校職業教育與崗位培訓的不同，在于不僅要考慮當前企業的需求和學生的就業問題，也要考慮學生和專業未來的發展。根據技術發展的生命周期理論研究，一般技術的生命周期較長，可達幾十年，而產品的生命周期較短，因此以技術為基礎構建專業課程，專業的生命周期就比較長。而按照企業的工作任務設置的任務引領型課程，由于教學內容緊密結合企業實踐，有利于提高學生的實際操作技能，但若所有專業課程都按照工作任務設置也會存在弊端：一是有些專業覆蓋面廣，涉及的職業崗位多，相應的工作任務難以窮盡；二是由于技術進步和產業結構調整等，崗位變化大，畢業生實際就業崗位可能與所學不一致；三是各項工作任務分散獨立，難以形成有機的整體，不利于學生形成系統的職業能力。因此，有必要設置專業核心技術課程，培養學生掌握本專業的基本技術和方法，提高綜合職業能力。

3.大類專業基礎課程

大類專業是根據專業分類將相關的若干專業按照技術內涵劃分的專業群。根據教育部頒布的專業目錄，總體上可歸納為建筑、制造技術、機電（理實一體化）技術、信息技術、商貿、財經、醫藥衛生、外語、美術、管理等各大類，比如將機電應用技術、機電設備安裝與維修、電氣設備安裝、船舶機械裝置等專業歸為機電技術大類。

大類專業基礎課程也可稱為職業基礎課，是以大類專業共同的知識和技能為基礎構建的課程。大類專業基礎課與學科性專業基礎課不同，主要教學內容是相關職業領域的基礎知識和技能，注重實用性，如企業生產或服務的工作流程、基本的技術和方法等。像機械制造技術就可以壓縮機、汽車等典型的機械為例，闡述機器的組成結構，包括驅動部分、傳動部分、工作部分、控制部分、輔助部分等，以及各部分的基本結構和功能；典型零部件的制造工藝和材料選擇，包括鑄造、壓力加工、焊接、機加工、熱處理等；設備的裝配、調試、維修的技術。教學中可通過教學錄像，安排基本技能實訓，將相關知識和技能整合為綜合課程。設置大類專業基礎課程可以拓展學生的知識面，提高適應能力，有利于學生正確選擇專業和個性發展。由于中高職銜接學習周期長達5年，而學生入學時年齡較小且對專業知之甚少，選擇專業存在一定盲目性。故第一階段學習可不分專業，待學完大類專業基礎課后再分流，有助于他們選擇適合自己的專業學習。此外，根據現代心理學理論研究，學生原有認知結構對新的學習會產生影響，通過大類專業基礎課程學習，可拓寬學生掌握的知識、技能覆蓋面，增強適應能力，有利于將來就業、轉崗學習新技術和終身學習。

4.公共基礎課程

按照國家教育主管部門的規定要求，各專業一般都應設置包括德育、體育、文化基礎課等在內的公共基礎課。但目前關于中職文化基礎課的設置存在較大爭議：是否一定要作為必修課？是否要制定統一課程標準？如何確定標準？等等。我們認為，為提高學生的基本素質和學習能力，并為專業學習打下基礎，有必要制定統一的文化基礎課程標準。

四、理實一體化課程結構的技術設計

1.銜接層次結構

根據技能型人才培養目標的銜接，基本上可分為三種模式：一是縱向延伸，即學生在職業教育各階段都能獲得相同或相近工作領域的職業資格，高職獲得職業資格的層次高于中職；二是橫向擴展，即學生在各階段獲得不同工作領域的職業資格，但高職獲得職業資格的層次并不一定高于中職，主要適用培養復合型人才；三是縱橫拓展，即學生在各階段獲得層次和工作領域不同的職業資格，如機電理實一體化技術人才培養。我們認為根據我國目前情況，比較適合采用縱向延伸和縱橫延伸擴展模式。而依據職業標準確定專業課程銜接的接口標準，是解決中高職銜接最有效的方法。 2.各類課程的比例結構

不同的專業具體要求不同，專業技能訓練的時間也可能有所不同。一般在“3+2”模式的課程銜接中，“公共基礎課1”約800-1000學時，“公共基礎課2”約400-600學時，“公共基礎課3”約400-500學時；“大類專業基礎課”約200-400學時，“專業核心技術課1”約300-400學時，“專業核心技術課2”約400-500學時；“專門化方向課1”約400-700學時，“專門化方向課2”約400-600學時；企業實習為18-20周。中高職的接口標準為學生學完公共基礎課1-2、大類專業基礎課、專門化方向課1，達到規定的要求，合計約2600-3000學時左右。

3.分層遞進、分層教學

分層有兩層含義。在宏觀課程結構上，按專業的進程分為大類專業基礎課程、專業核心課程、專門化方向課程三層次，分層遞進，專業知識和技能逐步深化，有利于學生的學習。在微觀課程結構上，有些課程根據教學目標和要求，也可分為基礎、提高兩個不同的層次，適用于不同基礎和有不同需求的學生。至于層次的劃分標準，專門化方向課、專業核心技術課、大類專業基礎課可參照國家職業標準和職業技能鑒定規范考核要求中相應的要求確定。需要說明的是，分層主要是從課程結構上分析，具體各階段的課程安排在時間上是可以相互交叉的。

4.課程綜合化、模塊化、學分制

根據教學內容的有機融合，實現課程的綜合化，不僅可以避免教學內容重疊，提高教學效益，而且有利于學生提高綜合能力。而課程的模塊化和學分制的實行，則使學生能夠根據需要選擇不同的模塊組合課程，實現不同的教學目標。比如，若以中職畢業就業為目標，就可選擇文化基礎課的基礎模塊，以及專業核心技術課程、專門化方向課程的提高模塊，從而達到中級工考核要求；若以升學為目標，則可選擇專業核心課程的基礎模塊以達到初級工要求，同時選擇文化基礎課的提高模塊以達到高職的入學要求；若要獲得兩個職業資格證書，也可以在專門化方向課程、專業拓展課程中選擇兩個不同職業標準的相關課程。

參考文獻

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[2] 高原. 我國中高職銜接研究綜述[J]. 中國職業技術教育， 2004， （05）. [3] 郭翠蘭. 中高職銜接基本問題與協調發展若干對策[J]. 職教論壇， 2007， （05）.

[4] 張家寰. 中高職銜接課程結構一體化設計[J]. 中國職業技術教育， 2006， （31）.

第6篇：船舶電工基礎知識范文

摘要：顱腦病變的自動診斷是計算機輔助診斷領域研究的難點，本文的研究目的就是提出一種簡單的基于顱腦結構對稱性的病變區域分割算法并對病變區域提取特征信息。病變分割算法首先將圖像分割為固定的感興趣區域，采用二階統計矩的差值作為特征判斷出病變區域，然后采用自適應閾值分割算法分割出病灶。針對已分割出的病灶選擇平均灰度，二階統計矩，灰度共生矩陣的角二階矩，規則度等分別描述病變區域的紋理特征和形態特征。實驗結果表明，本文提出的分割算法對密度改變明顯的病灶可以自動地檢出并分割病變區域，并能提取病灶的特征信息，部分解決了顱腦病變的自動診斷難題。

關鍵字：顱腦病變分割；顱腦病變特征提取；計算機輔助診斷；Matlab

Research of automatic classification of CT brain

pathological changes

Abstract: The difficulty of the research about computer auxiliary diagnosis of medical image is how to automatically segment the brain and find the pathological region.The purpose of  this paper is to propose a simple segmentation method of brain which is based on the brain’s symmetry.After the segmentation the computer can automatically extract the pathological feature information.Image is segmented into fixed regions of interest The discrepancy of second order statistics is taken as description parameters to find out the pathological region.Then self-adapting threshold segmentation algorithm used to segment nidus. Characteristics like the average of gray scale,second order statistics and so on for the segmented nidus are selected to describe the texture feature and the morph feature of the pathological region.The experimental results showed that the segmentation algorithm could automatically segment pathology regions and could extract pathological information aboutpathology and partly be used to solve the problem of computer auxiliary diagnosis of medical image of brain.

Key words: brain pathological segmentation, brain pathological feature extraction, computer auxiliary diagnosis, matlab

目    錄

第1章 緒  論 1

1.1 研究目標 1

1.2 研究的背景和意義 1

1.2.1 研究的背景 1

1.2.2 研究的意義 1

1.3 論文主要內容 2

第2章 顱腦病變自動識別的整體方案設計 3

2.1 顱腦病變CT基礎知識 3

2.2 顱腦病變自動識別整體方案 3

2.3 顱腦病變區域的自動分割方案 4

2.4 顱腦病變區域特征提取方案 5

2.5小結 5

第3章 顱腦病變區域的自動分割 6

3.1 圖像預處理 6

3.1.1 中值濾波 6

3.1.2 直方圖均衡 6

3.2 顱腦病變區域自動檢出 7

3.2.1 顱腦圖片的分塊 7

3.2.2 分塊特征選擇 9

3.2.3 病變區域檢出 13

3.3顱腦病變區域的分割 14

3.4實驗及問題分析 19

3.4.1 實驗及問題分析 19

3.4.2 問題及分析 20

3.5 小結 21

第4章 顱腦病變區域的特征提取 22

4.1顱腦醫學診斷中的常用特征 22

4.2顱腦病變區域的特征提取 22

4.2.1 區域位置 23

4.2.2 面積 23

4.2.3 平均灰度 23

4.2.4 灰度對比度 24

4.2.5灰度共生矩陣 24

4.2.6 規則度 26

4.3小結 27

結  論 28

感  謝 30

參考文獻 31 

第1章 緒  論

1.1 研究目標

本文的研究目標為以下兩點：

1、尋找一種能夠自動識別出顱腦中病變區域的方法。

2、針對已經識別出的顱腦病變區域尋找合適的特征表示用于輔助診斷和識別病變類型。

1.2 研究的背景和意義

1.2.1 研究的背景

本文的研究從屬于基于醫學影像學的計算機輔助診斷，具體為顱腦病變的計算機輔助診斷。下面對基于影像學的計算機輔助診斷和其在顱腦方面的發展作一個簡要的介紹作為研究背景的闡述。

計算機輔助診斷簡稱CAD，其中D包含有Detection和Diagnosis兩個方面的含義，也即是發現病變區域和診斷病變種類這兩個主要的功能。上世紀50年代，美國學者首先將計算機應用于醫學診斷。上世紀80年代，一方面基礎的數學和統計學理論方法上有所發展，另一方面計算機技術的進步使得計算機輔助診斷在發達國家有了快速的發展。進入90年代后，在數字圖像處理技術和模式識別理論等相關學科發展的帶動下，計算機輔助診斷技術有了更快的進步，但是其依然處在一個不成熟的階段。

近年來基于影像學的計算機輔助診斷的發展狀況是在肺結節性病變和乳腺癌早期診斷方面的研究比較成功，其中有一部份成果已經通過了美國FDA認證而應用于臨床診斷，并對診斷起到了積極的作用。而我國的醫療設備制造商東軟的CT成像設備也具備對肺癌，冠狀動脈鈣化積分和結腸癌的早期檢測能力。但是，對顱腦病變的計算機輔助診斷的研究國內外都處于一個起步階段。對于顱腦病變計算機輔助診斷的研究，現階段多集中于圖片的篩選即對圖片是否含有病變的判斷和對顱腦結構的自動分割以及病變區域的自動劃分上，且尚無較好的方法。

1.2.2 研究的意義

對于顱腦計算機輔助診斷的研究主要有以下幾個方面的意義：

1、計算機有著精確，不會疲勞，速度快等等的優勢，在診斷中可以起到良好的輔助作用。醫生診斷的一些問題具體表現為：（1）放射科醫生的診斷是主觀判斷過程，因而會受到醫生經驗及知識水平的限制和影響；（2）醫生診斷時易于遺漏某些細微改變，如肺結節、乳腺內的細微鈣化等；（3）不同醫師間及同一醫師不同狀態時的閱片差異的影響，而計算機對于糾正彌補這些錯誤和不足具有巨大的優勢；（4）現代的影像設備所產生的圖片數量巨大，讀片醫生的工作量很大，利用計算機輔助可以從中篩選出需要閱讀的圖片從而大大提高工作效率。因此，計算機輔助診斷可以提高醫生診斷的準確性，速度和對疾病解釋的一致性。

2、顱腦疾病是對人類健康有著巨大影響的疾病，其種類繁多如腦腫瘤，腦溢血等等，往往會危害病人的勞動能力，思維能力和精神狀態，嚴重時甚至會危及病人的生命。而腦部疾病的診斷對醫生的要求較高，需要長時間的培養和實踐醫生才能滿足診斷需要。

3、顱腦病變的CAD研究在國內外尚處于起步階段。但是，在其他病變部位如肺部的CAD已經有商品問世。因此可見，隨著研究 的深入和技術的進步，顱腦CAD領域終會有成熟的商品出現。現階段的研究在學術和經濟意義上也都有一定的價值。

1.3 論文主要內容

    本論文按照課題要求，首先將對顱腦病變自動診斷的流程做一個大體的論述。其次會對顱腦病變區域的自動識別和分割方法進行論述，并給出相應的實驗和問題分析。再次會對適合于所采用的分割算法的病變選擇利于診斷的特征，并簡單分析特征的效果。最后，對整個工作進行總結，討論方法的不足和有待提高的算法。

    論文包含以下章節：第二章顱腦病變CAD系統的整體方案設計；第三章顱腦病變區域的自動分割；第四章顱腦病變區域的特征提取；總結。

第2章 顱腦病變自動識別的整體方案設計

2.1 顱腦病變CT基礎知識

對計算機輔助顱腦病變自動識別的研究，需要顱腦CT診斷學的知識。包括有顱腦的基本結構、顱腦疾病分類知識和CT腦圖的有關知識。下面首先對以上基礎知識做一個簡要的介紹。

人的頭部從外到內有以下幾層結構：顱蓋軟組織、腦顱骨、腦膜及其間隙、腦。腦部疾病多發于腦，腦分為大腦，腦干，間腦和小腦。大腦分左右兩個半球，基本對稱。大腦半球以三個溝裂為標記，分成四個葉和一個腦島。按Brodmann功能定位法，在CT圖像中進行定位，主要有：額葉、頂葉、顳葉、枕葉和島葉。大腦半球內部有側腦室、大腦半球內部的神經核團、大腦半球的白質等等。在CT圖片中，腦干、間腦、小腦較少被成像故不作介紹。

顱腦疾病種類相當繁多，這也是造成顱腦CAD研究艱難的一個原因。顱腦疾病可大體分為以下幾類：腦先天性疾病、腦血管病、顱內腫瘤性病變、顱內感染性疾病和腦白質病。其中，以顱內腫瘤性病變最為常見，占顱腦疾病的絕大多數。腦瘤有神經膠質細胞瘤、腦膜瘤、垂體瘤、顱神經瘤等等。其病變的表現多體現于密度變化、占位效應、水腫、鈣化等等。

CT是在現代醫院影像科中被廣泛使用的成像設備。CT圖片是由X射線透射人體斷層，射線被人體組織衰減后投影成像。較先進的有雙層螺旋CT，全身CT等等。顱腦CT圖片一般分為8層，最低層以聽眥線為基準，層厚約10毫米。有顱底層、蝶鞍層、第三腦室前后層、側腦室層等等。掃描分平掃和增強掃描。平掃的病變特征一般以密度的改變為主，增強掃描則主要為強化的種類不同。除此以外腦室系統的變化如占位效應，萎縮，梗阻等等也是醫生診斷時會注意的特征。

2.2 顱腦病變自動識別整體方案

本文研究顱腦病變自動識別方案的思路是首先研究醫生進行病變診斷的流程。在總結醫生診斷過程的基礎上，利用計算機模擬診斷的各個步驟。研究每個環節的計算機自動實現，最終達到顱腦病變自動識別的目的。

醫生對疾病進行診斷的基本流程可以概括為發現病灶、觀察分析病灶，最后根據觀察所得結合醫學理論和臨床表現確定疾病種類。發現病灶即是找出具體病變的區域，對于數字圖像就是分割問題。觀察分析病灶的目的是獲取病灶的表征其為區域特征提取問題。由特征來自動分類病變是模式識別問題。 綜上顱腦病變的自動識別方案如下圖所示。

圖2-1 顱腦病變識別過程

本文研究的重點是如何自動分割出病變區域以及對分割出的病變區域提取特征，下面將對這兩個模塊的方案進行介紹。

2.3 顱腦病變區域的自動分割方案

    現在研究中比較常用的顱腦病變區域自動分割方案是：第一步先對顱腦CT圖像進行分割，將整個顱腦包括病變在內的所有結構和組織都分割出。第二步或是利用基準灰度模板或是利用結構化的先驗知識，基于對照或是分布規則將病變區域識別出來。其流程如圖2-2。

圖 2-2 常規顱腦病變分割方案

針對顱腦結構的分割算法很多，有基于統計學的算法、基于信息論的算法、基于神經網絡的算法、基于小波變換的算法等等。較為常用的是閾值分割算法。其利用了顱腦不同結構的CT值不同進行分割。但是想獲得較好的效果則圖源必須為標準的DICOM格式圖片。

對比模板的建立同樣是建立在優良的分割算法的基礎上的。而利用結構化的判斷方法需要有關各個CT層的大量結構先驗知識。同時，由于每個病人的顱腦結構都有個體差異，所以在利用以上方法時還需要先進行配準，在初步判斷后再依據一個概率意義上的容錯譜解決個體差異問題。

    筆者缺少大量的醫學先驗知識，也沒有途徑獲得標準的CT圖源。通過對基礎醫學知識的學習，發現顱腦的結構對所有正常人而言都是對稱的這一先驗知識是一個很好的立足點。多數情況下，病變區域與對稱側腦的同區域是有著明顯不同的。這一點和所處的CT圖層無關，只和病變的具體情況有關。通過這一點，可以發現病變區域而排除正常的灰度值有變化的結構和組織。但是，在沒有進行分割之前是無法知道病變區域的，也就無法進行精確的基于對稱性的比較。

本文的思路如下：首先不對圖片進行分割，而只進行簡單的分塊。將顱腦CT圖片分為對稱矩形區域。其次對矩形區域選擇合適的特征并表達。根據特征和基于顱腦對稱性的先驗知識確定包含有病變的區域。將所有包含有病變的分塊進行合并。最后，利用基于閾值的分割算法分割出具體的病變區域。

圖2-3 本文設計的病變分割方案

2.4 顱腦病變區域特征提取方案

顱腦病變區域特征提取的合適與否關系到之后的分類器的設計。因為顱腦病變的種類多樣，判斷依據的特征較多，分類器多采用非度量的結構判斷，這也是符合醫生的判斷過程的。由此，特征的需要數量較多，選擇的標準應以醫生判斷病變時的選擇為依據，這樣可以在后續分類器設計時盡可能利用大量的成熟的醫學先驗知識。同時，也可以輔助醫生進行診斷。

通過學習相關的醫學理論，可以確定醫生在判斷時多會考察位置、邊緣、面積，灰度、病變區域內部紋理等等的特征。可以根據數字圖像處理的相關理論量化這些特征。選取平均灰度，灰度對比度，灰度共生矩陣的矩等等作為分類特征。

2.5小結

   顱腦CT病變的自動識別整體方案包含三個步驟，其中病變區域自動分割，病變區域特征提取為本文關注的兩個核心模塊。病變區域自動分割首先利用顱腦結構對稱的先驗知識和病變區域灰度變化明顯的特征確定病變的分塊區域，之后再利用常規的閾值分割算法分割出精確的病變區域。病變區域特征提取依據醫生判斷所考慮的特征，選取平均灰度，灰度對比度，灰度共生矩陣等作為分類特征。

第3章 顱腦病變區域的自動分割

3.1 圖像預處理

     本文中，圖像預處理 的目的有兩個。第一，濾除在圖片中的細小噪聲。第二，使所有圖像都能歸于一個標準統一的狀態，以利于后面的區域分割和特征提取取得良好的效果。

3.1.1 中值濾波

圖像中存在許多微小的噪點，其對后續處理的影響主要體現在對灰度對比度和紋理特征的計算上。會使灰度對比度增加和紋理的提取喪失一部份的規律性。對噪聲的處理采用空域平滑濾波，一般有中值濾波，自適應濾波等等具體算法。對于微小的噪點，中值濾波的效果較好，實現簡單。中值濾波的示意效果如下：

 

圖3-1 中值濾波效果示意

    雖然會使顱腦圖像模糊，但是通過選取合適的區域尺寸可以使模糊效果處于可以接受的范圍內。而且，后續的處理方法多基于灰度統計特征，對邊界的細微變化不敏感。

3.1.2 直方圖均衡

由于無法從醫院獲得標準圖片，本文所采用的圖像都系從網絡中的醫學圖片庫獲得。雖然這些圖片都是以標準圖片為母本，但是為了適應網絡傳輸的需要其灰度有所變化。而且，由于缺乏統一的標準不同圖像庫的圖片的灰度有一定的區別。這就對后續的病變區域的判斷閾值的確定造成了困難。使用直方圖均衡可以使不同圖源的灰度在直方圖意義上分布統一，從而方便處理。

            

            均衡前                                   均衡后

圖3-2 直方圖均衡效果圖

    但是，由圖可見其增大了全圖的灰度對比度，原本灰度對稱性很好地區域在處理后對比增加使得后續的分塊對稱計算特征效果變差。

3.2 顱腦病變區域自動檢出

顱腦病變區域自動分割是顱腦CAD的首要難題，其他研究者的思路是首先對顱腦區域進行分割再根據有關顱腦分層結構的先驗知識設計判斷算法。此類算法存在以下問題：（1）顱腦的分割算法不成熟且實現復雜；（2）不同人的顱腦結構有其一定的特異性，尚沒有兼具標準性和適應性的顱腦分層結構模板；（3）本文關注的是病變區域的特征，在實現上沒有必要對顱腦的全部結構進行分割。

本文的思路是先找到病變的大體區域之后再對其進行具體的分割。找到病變的流程為劃分區域，尋找分塊特征，識別包含病變分塊。下面分別就這三個方面加以討論。

3.2.1 顱腦圖片的分塊

顱腦圖片的分塊是一種非傳統意義的分割。其目的是為后續的特征提取確定一個適合的圖像層次，使得特征參數的提取對識別效果明顯。分塊是將圖片固定的分割為一定數量的感興趣的區域，這些區域關于顱腦的中心線對稱。

數字圖像的表達為f(x,y)，每組(x,y)代表了圖像的一個像素。設圖像的尺寸為M行、N列。需要將圖像分割為P*Q個矩形的方塊，其中水平方向上分割為P部分，垂直方向上分割為Q部分且Q必須為偶數。則有垂直和水平分割點分別為M/P、M*2/P、…M*(P-1)/P及N/P、N*2/P、…N*(P-1)/P。

對圖像分塊處理示意圖如下：

 

圖3-3 圖像分塊示意圖

在具體的處理中，由于圖片的來源的不統一以及在MATLAB中后續處理的方便，首先要統一轉換圖片為256階的灰度圖。同時，在分塊中要求Q為偶數且垂直方向上的分塊尺寸對稱，則必須使N為偶數。為了分塊劃分計算的方便，M也取偶數。實現方法為對奇數的M和N省略最后一行或列。在實際應用中對后續特征提取效果沒有影響。實現在map_format函數中。

圖片的分塊實現需要用到MATLAB中的元胞數組。元胞數組的基本組成部分為元胞，其可以是任何類型和大小的數據。在MATLAB中，圖像的儲存為二維矩陣，利用元胞數組可以將指定尺寸的元素組合成元胞實現圖像的分塊。

在實際的處理中，還會有圖像尺寸無法被分割參數均分的問題。列如尺寸為300*310，劃分的參數為6*8。雖然尺寸和劃分參數都為偶數，但是無法實現均分。通過對CT圖像的觀察發現，CT圖片的邊緣都為不含任何信息的黑色區域，在分塊中雖然會將顱骨包含在內，但是一般而言在顱骨附近的區域發生病變的可能性較小。因此，處理的方法是采用非均勻的劃分，在CT圖片的周邊一圈采用較大的分塊來解決無法均分的問題。對于對稱分塊的特征提取影響很小。分塊的實現在block函數中。

an = 2 * floor(an/2);   %行核心區域分割參數

bn = 2 * floor(bn/2);   %列核心區域分割參數

a1 = (x - (m - 2) * an) / 2;  %行邊界區域分割參數

b1 = (y - (n - 2) * bn) / 2;  %列邊界區域分割參數

a = zeros(1,m);    %行元胞分割數組

b = zeros(1,n);    %列元胞分割數組

元胞數組處理過后的分塊圖像使用subplot函數的多塊顯示即可。

 

圖3-4 待識別的顱腦CT圖

 

圖3-5 分塊后的顱腦CT圖

3.2.2 分塊特征選擇

     選擇分塊處理是出于顱腦結構的對稱性考慮，這點前文已經多次說明。在選擇分塊用于識別的特征時，有兩個方面的因素是考慮的基點。（1）顱腦結構對稱性的具體表現。（2）有哪些可供考量的特征。在確定的備選的特征后，即需要對其的效果進行評估。下面首先討論特征選擇的思路。

人的顱腦結構是基本對稱的。在CT圖像中，顱腦結構從聽眥線開始，從圖像處理的角度來看主要可以分為兩種結構：骨結構和組織結構。前者的灰度穩定，一般較高，后者情況復雜，依層次而定，一般為等密度。就對稱性來看，骨的形態對稱性較好，但是包裹腦的顱骨對稱性不佳。組織的形態對稱性一般，而且其邊界在CT圖片中常常模糊或彌散。但是其灰度的對稱性較好。

在數字圖像處理理論中，將區域的表示與描述大致分為兩類：邊界描繪子和區域描繪子。邊界描繪子主要針對圖像的邊界特征如邊界長度、形狀數等等進行數字化的表示。區域描繪子則對如區域面積、連通區域、紋理等等特性給以表達。

前面已經將圖片分割成了關于顱腦中線對稱的多個矩形區域，考慮特征選擇中的邊界描繪子和區域描繪子。因為前面的分塊是完全沒有引入顱腦結構的先驗知識而計算機又不具備人類關于圖像的配準能力，人的顱腦形狀結構在空間上并非嚴格的結構對稱而邊界描繪要求較為嚴格，如果在正常范圍內顱腦結構發生細微改變就會使得對稱效果變的極差。所以，沒有選擇邊界描繪子。在圖片的分塊中，必然會有一定量的圖片中的病變結構被分割到多個分塊中，如果分塊大小選擇合適，一般不會出現某個分塊完全為病變的內部的情況。而病變區域的密度亦即是像素的灰度相比正常組織結構會偏高或偏低表現為高密度或低密度病變，因此區域的灰度平均值可以作為一個特征。同時考慮到分塊會造成病變結構分割的不確定性和矩形分塊通常會包含一定量的正常結構（很少有矩形的顱腦病變結構）選擇區域 的二階統計矩即是灰度對比度作為另一個特征。

圖像的灰度平均值和灰度對比度都是圖像區域灰度直方圖的統計量。令Z為一個代表灰度級的隨機變量，則可得P(Zi)，i=0，1，2，……，L-1，為圖像的直方圖。L為處理圖像的灰度級，本文中一律為256級灰度。

圖像區域的第N階矩為：

          (3-1)

其中m是z 的均值亦即平均灰度級：

            (3-2)

從公式可見，m即是灰度平均值，二階統計矩即是灰度對比度。而三階和四階統計矩也有對應的意義，為直方圖的偏斜度和相關平直度。在分塊的特征提取中，意義不明顯故未使用。

灰度平均值的實現簡單，可以直接對元胞數組中的元胞應用函數mean。對于二階統計矩，元胞數組的元胞不支持直接使用函數var，故需要先將元胞中的元素轉賦給一個數組再用函數var即可。灰度平均值的實現在函數avr_gray中，二階統計矩的實現在函數d_gray中。下面為圖3-4所示圖像分塊后的特征提取效果。

 

圖3-6 分塊的灰度平均值

 

圖3-7 分塊的灰度對比度

從數據可見，灰度對比度的數值與正常區域的分離較為明顯，而灰度平均值的數值則有不穩定性。其表現為在病變區域的數值變化較大。原因是分塊中可能包含不同比例的正常區域。通過一定量的樣本圖像的實驗，發現總體而言灰度對比度的效果要明顯好于灰度平均值。

但是在后續的分類判斷中，灰度對比度特征的判斷閾值難以選擇。原因有以下兩點：

（1）顱腦不同層次和同層次的不同結構的灰度對比度情況較復雜，包含病變后的區域特征值會和包含有內部骨結構的分塊近似。

（2）采用的是固定的分塊，面對顱腦的復雜情況下無法保證對所有圖片的分塊中正常和非正常部分的比例相同。因此考慮將關于顱腦中線的對應分塊的特征值做差值，再以差值作為識別的特征值。這樣，對顱腦CT圖像的任何區域和圖層都有適用性。在理論上，顱腦關于中線對稱的區域的灰度統計特性是相同的。雖然因為CT圖片中的噪聲干擾以及顱腦結構個體差異會造成的一定的差別，但是如果區域的比較大時，灰度統計特性對此是不敏感的。之后，選擇合適的閾值就可以完成病變區域的識別。

分塊對應的規則如下圖。

 

圖3-8 對稱區域差值計算示意圖

在實現中建立一個和元胞數組同尺寸的數組用于存放對稱區域的差值。區域的對稱規則如下圖。由函數diff_gray實現以上功能。其也適用于灰度平均值的計算。圖3-5圖片的特征提取效果如下。

 

圖3-9 灰度平均值差值

 

圖3-10 灰度對比度差值

從數據可見，灰度平均值差值和灰度對比度差值的分類效果比其自身更好。通過實驗可以確定，灰度對比度差值的分類準確性和完全性效果仍然要好于灰度平均值差值。而且與病變種類的關聯較小。其能夠對大部分包含病變區域的分塊給出明顯區別于正常分塊的數值。

3.2.3 病變區域檢出

根據前面特征提取的結論，灰度對比度差值可以作為一個良好的特征用于分塊是否包含病變區域的識別。可以使用模式識別中的模糊聚類或者人工神經網絡的方法，也可以使用簡單的閾值判斷的方法。通過實驗發現閾值判斷的效果基本符合要求而實現簡單故選擇閾值判斷識別包含病變區域的分塊。

閾值的確定是通過實驗的方法確定的。閾值選擇為20。實驗表明其效果對腦腫瘤等灰度變化明顯的高密度、低密度和混合密度病灶的識別效果較好。對于大小基本和一個分塊相同的病變區域識別效果較好，對于彌漫性的病變和病灶多且小的病變如腦寄生蟲病的識別效果不佳。同時也發現邊緣的區域是假陽性誤判較多的，原因將在后文分析。對于此的處理是強制使所有邊緣默認為非病變。其實現比使用模式識別理論構建的分類器要簡單。由函數qypd實現初步的識別。

 

圖3-11 病變區域識別結果

3.3顱腦病變區域的分割

    在初步判斷出包含了病變的分塊區域后，就可以針對這些分塊區域使用分割算法找出真正病變病灶的區域。而后續的特征提取的工作，就是針對這個真正的病變區域，這樣才能保證特征提取的有效性。

在對分塊區域使用分割算法之前，必須對已經判斷出的區域進行一定的預處理。這樣，可以保證分割算法的有效執行。預處理包括分塊的補全融合及病變對稱區域的濾除。

對分塊進行補全，以使得全部的分塊可以融合為一個矩形。原因有以下兩點：（1）分割算法的要求使得被分割的圖像輸入必須為矩形；（2）在加入了包含病變區域的分塊后，從融合后的圖片區域的整體灰度統計特性來看，雙峰的特征會得到一定程度的加強。這是有利于分割算法的實現和獲得更好的分割效果的。

因為前面的包含病變區域的判斷算法的原因，在判斷出的區域中，出現非矩形的區域情況很常見。例如：三角形、十字形等等。補全的目標是找到一個最小的包含非矩形病變區域的矩形。實現的思路很簡單，平掃整個圖像至第一個標記為病變的區域，對此區域的四個對角元胞進行是否為標記的判斷，如果被標記，則將以此元胞和中心的矩形區域都標記。如此往復，直至圖片的最后一個點。

 

圖3-12 區域補全前識別效果

 

圖3-13 區域補全后識別效果

從前面閾值判斷可知，包含有病變區域的分塊的對稱分塊。這樣在病變區域的分割中需要多處理一倍的數據，而且就結果而言其應該被視為假陽性。本方案暫時采用的處理方法為分別計算兩區域的灰度平均值和二階統計矩，再與圖像中正常區域的灰度均值和灰度對比度對比，如果有任何一值與正常值偏離較大則判定為包含病變區域。此方法的效果如下。

 

圖3-14 假陽性處理效果

通過實驗，發現此處理方法的效果不佳。表現在對含有一定正常腦灰度變化結構的分塊無法被濾除。但是，假陽性區域是可以接受的、其影響即是會降低后續處理的效率。在輔助診斷結果中出現一定的正常區域對診斷結論沒有危害。

 

圖3-15 分割處理源圖

在完成了以上的工作后，即可使用分割算法，應用區域為標記的元胞。

如第二章所述，應用于醫學圖像的分割算法很多，其中很多如基于神經網絡的分割、基于模糊聚類的分割，其算法復雜，實現困難。常用的分割算法是基于統計學的分割。本文也采用基于統計學的算法。具體的原因如下：（1）本文所提取的病變區域有很明顯的灰度對比度，其統計直方圖的雙峰較為明顯，如下圖；（2）基于統計學的分割算法實現相對簡單，分割速度比上文提及的分割算法有明顯的優勢。

在分割中，圖像可以認為有對象和背景兩部分構成。對象和背 景的灰度級是可以被分為兩組不同的支配模式。因此，從背景中提取對象的一種很直觀的思路是選擇一個合適的門限值，對全圖根據門限值進行判斷就可以將兩中模式分開。當圖像是更為一般的情況時，模式的種類更多則可以使用多門限處理的方式。

從以上敘述可見，應用此種算法的關鍵是尋找合適的門限值。為了保證算法可以適應不同密度變化的病變和不同層次的CT圖像，門限值最好是自適應的。下面將討論自適應門限值的確定。

如前文的定義，數字圖像為f(x,y)其尺寸為P*Q。若在圖像中灰度級i出現的次數為n,則有灰度級i的概率為：

                            且 ，                       (3-3)

在本文中是分割為兩類，背景類S1和目標類S2。以t為閾值。因為在顱腦病變中存在高于和低于正常灰度的病灶，因此以分塊圖像的邊界點的灰度值與閾值t的關系來確定背景類和目標類與閾值t的大于小于關系。現本文假定背景類灰度值i<t，目標類灰度值i>t。則可得背景類和目標類的出現概率分別為：

                                (3-4)

                                       (3-5)

對于一幅圖像的閾值的自適應確定，本方法有以下兩點需要考慮：（1）兩個類的類間距，類間距越大則分割的效果越好；（2）兩個類中的內聚性，內聚性越高則表示每個類的分散度越小同時分割的效果越好。

對于類的類間距的度量，首先需要得出類的類內中心。定義為：

          (3-6)

         (3-7)

則類間距被定義為：

         (3-8)

對于類的內聚性可以用類中的每一個像素到類內中心的距離來定義：

         (3-9)

                    (3-10)

自適應的最佳閾值要能夠同時使得類間距最大而類的內聚性最小。此時的分割是最佳的。綜合考慮這兩個要素，可以定義分類的判別函數：

        (3-11)

明顯，使得H(t)取最大值的灰度值t為自適應的最佳閾值。以此閾值進行分割得到S1和S2有：

 且        (3-12)

在此情況下，背景類和目標類的分割效果最好。

實現過程即是首先獲得圖片的灰度直方圖，根據上文所述對每個灰度級計算其判別函數的值，選擇使判別函數值最大的灰度做為分割閾值對圖像進行二值化。

 

圖3-16 分割所得目標區域標記圖

分割后可以獲得一個二值圖像，以此二值圖像中的目標區域為標記結合原始圖像進行針對區域的特征處理。

3.4實驗及問題分析

3.4.1 實驗及問題分析

本實驗所采用的測試圖片都系從網絡上的醫學圖片庫中獲得。雖然和醫院所使用的標準的DICOM格式的圖源質量無法比較，但是作者認為其基本符合驗證算法的需要。因為圖片所包含的信息基本不變，而且前文也對此類圖片做了相應的預處理以保證其符合算法的需要。

實驗的流程如前所述，首先做預處理；其次分別進行分塊、提取特征、識別分塊區域；最后對識別及融合后的圖片進行分割。實驗結果的評定為是否正確找出病變區域及對病變區域分割的準確度也即是否找出了完整的病變區域。病變區域的評定標準為網上醫學圖片庫中的醫生意見。部份實驗結果如下表：

表3-1 實驗結果

病灶類型 病灶大小 正確性 準確性

低密度 大于分塊 正確 全部找出

低密度 近似等于分塊 正確 全部找出

高密度 大于分塊 正確 未全部找出

低密度 小于分塊 正確 全部找出

高密度 近似等于分塊 正確 全部找出

高密度 大于分塊 正確 全部找出

高密度 近似等于分塊 正確 未全部找出

混合密度 大于分塊 正確 未全部找出

混合密度 大于分塊 正確 未全部找出

高密度 大于分塊 正確 未全部找出

從上表中可以得出以下結論：（1）本文所采用的方法對密度表現為高密度和低密度、大小為等于或稍小于圖片每一分塊面積的病灶的識別分割效果較好。（2）分割的準確度有待提高，往往會出現無法找出完整區域的問題。基本可以認為，算法有其一定的適應病變表現。在先驗知識大大減少的情況下可以分割出病灶，但是分割的準確性不高。

對于結論（1），因為所采用的特征為灰度對比度，所以對于密度變化較大的高密度和低密度病灶的識別效果較好。在合適的分塊大小下其特征表現極為明顯。而因為提取特征的層次為每個分塊，因此，當病灶的大小與分塊大小基本相同或稍小時，其灰度對比度的值也較高。但是，當某個分塊完全為病灶的內部時，其灰度對比度很低，特征不明顯。關于結論（2）將在問題分析中討論。

以上所有的處理在matlab7.0.1中實現，在主頻為1.4GHz的閃龍2500處理器、448MB內存的環境下，處理一幅400*400大小的圖片用時少于20秒。如果進一步優化完善算法，并使用VC實現則處理速度還可以有所提高。

3.4.2 問題及分析

本文的算法在設計和實現上存在以下的問題：

1、分塊的大小的確定。本文中所使用的分塊系數為6*6。依據前文所述，分塊大小的選擇對別病灶的大小的影響是很大的。在6*6的系數下，對如腦寄生蟲病之類的病灶較小的病變的識別效果不佳。可見，如果想拓寬本算法的使用范圍則分塊系數的確定必須為自適應的，其可根據預先對圖片的某一特征如紋理的計算來有針對性的選擇分塊系數。如果是使用醫院的標準圖源，則可以考慮引入一定的先驗知識，如顱腦CT的分層來估計可能病變從而根據經驗大小確定分塊系數。

2、顱骨的影響。在本文中，對圖片的周邊一圈的包含顱骨分塊的區域是默認為無病變。因為人的顱骨有其一定的不對稱性，而這種不對稱性從實驗結果看常常會影響特征的有效性，從而使分類識別有假陽性。筆者尚未找到較好的解決辦法。

3、對稱區域的影響。從前文的效果可見，對于病變區域的對稱區域其也被標記而所采用的濾除方法效果不佳。因為特征為灰度對比度的絕對差值。如果想將此對稱的假陽性區域去除則需要加入灰度平均值。因為病灶的灰度平均值與周圍區域是不同的。初步的思路是構造一個結合灰度對比度絕對差值和區域與周圍分塊的灰度平均值對比的算子用于分類器的判斷。但是，此時灰度平均值對比的效果決定于病灶大小與分塊大小的關系。分塊近似等于病灶大小并恰好包含是理想狀況。

4、分割的遺漏部分問題。這個問題也是由分塊造成的。因為分塊會造成病灶的割裂。而一些包含病灶小部分的分塊不會被識別出，也不一定會被補全。這樣在分割時會遺漏此部分。解決的思路是對已經分割好的區域，再在全部分塊上采用區域生長的方法再次進行分割。生長的起點選擇為已分割區域的邊緣。

綜上可見，本算法的多數問題都是由分塊這種處理方法造成的。分塊方法在大大降低分割算法難度和對先驗知識的要求上有上佳表現，但是也表現出了一些問題。

3.5 小結

本章介紹了病變區域自動分 割的流程和采用的算法。其首先進行必要的預處理；其次運用分塊和顱腦的對稱性確定出病變的大體區域；最后，使用自適應的分割算法找出精確的病灶區域。通過實驗和分析，發現此算法有一定的適用性，判斷的正確率在某些類型的病變中較高，但是分割的準確性有待提高。本章最后對一些問題如分塊系數的選擇等提出了大致的解決思路。

第4章 顱腦病變區域的特征提取

與一般的某種特定類型疾病的自動識別不同，顱腦病變自動診斷的目標是自動獲得病變種類信息。一般的某種類型疾病特征提取的要求是找出與此疾病最相關的特征用于疾病的識別。而本文特征提取的目的是尋找足夠的、合適的特征以輔助醫生進行疾病類型的診斷和作為疾病分類器的輸入。關鍵在于疾病種類是未知的，僅僅知道病灶的區域。因此特征的選取一方面要考慮到醫生診斷時會注意的特征，另一方面要全面的描述病變區域的情況。下面首先介紹診斷中常用的特征，再以此為基礎尋找合適的特征描述。

4.1顱腦醫學診斷中的常用特征

醫生在進行診斷時所綜合考慮的信息包括：病人的臨床表現、病人的病史、CT腦圖的表現和輔助檢查結果等等。在CT腦圖的閱片中，根據圖像的成像方式是普通的平掃還是增強掃描具體關注的重點略有不同。而不同種類的病變其擁有的特征表現也是不同的。

1、考慮普通的平掃中的一般通用的特征。對于病灶而言，其特征可大體分為病灶內的特征如紋理、密度的對比度等等和病灶的形態特征如形狀、邊緣的清晰程度等等。除此之外，還有一些物理信息可用于診斷，如病灶的位置、面積等。

2、對于增強掃描而言，最重要的特征是增強的類型。有均勻性強化、非均勻性強化、環狀強化和無強化。強化是指在靜脈注射含碘的造影劑后，腦的某些結構有成像加強的效果。

3、是一些含有醫學意義的特征表現。這些表現較為復雜，很難用數字圖像中的已有特征描述子描述。但是其對病變的診斷有著重要的意義。因為這些特征的組合往往能夠大體確定病灶屬于哪幾類病變。這些特征有：占位效應、水腫、鈣化、梗阻、交通、囊變和膿腫等等。在這些特征中，如占位效應和移位等等的特征的提取還需要一定的關于被處理圖像的正常結構表現的先驗圖譜。

4.2顱腦病變區域的特征提取

根據上文所述，可以將需要的特征大體分為三類：（1）如病灶所在的位置、面積、周長等等基本信息，這些無須再為其選擇特征描述子；（2）病變區域的區域特征如密度、密度混合程度、紋理等等，可以考慮應用區域描述子如平均灰度、統計矩等描述；（3）病灶的形狀特征、邊緣特征等形態特征，需要在邊界描述子中選擇合適的特征。

本文選擇面積、位置、平均灰度、二階統計矩、灰度共生矩陣的統計量和規則度作為特征簡單描述病變區域。

4.2.1 區域位置

   在診斷中病變位置是重要的信息，許多疾病都有其較為固定的多發位置。確定了位置可以縮小疾病可選種類，具體方法為為每一CT層的區域建立該位置可能發生疾病種類的數據庫。數據庫可以通過醫學理論得出，其可以使后續識別速度和精度大大增加。

   利用本文的分塊方法很容易確定位置，只需要得到包含病灶的元胞數組的坐標，再分別對橫軸縱軸歸一化，最后根據歸一化的值進行判斷即可。

4.2.2 面積

病變的面積也是診斷是判斷疾病發展程度和分期的重要依據。利用在分割時得到的二值圖像標記可以計算病變的面積。對標記的區域記數即得面積。對病灶面積的提取如下表，其面積數字代表病灶點的數量，具體面積的計算還需要聯系設備參數，確定每個像素點所代表的面積。

表4-1 病灶面積

圖片 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

病灶面積 11940 10213 9784 3091 19615 16552 13652 10021 4426 18265

4.2.3 平均灰度

   平均灰度是簡單的區域特征，它是區域的統計特征。定義為；

               (4-1)

   如上所述，在顱腦CT的平掃中，關于灰度的變化中有四種。平均灰度對于低密度和高密度病變而言是重要良好的特征，可以直接進行判斷。但是對于等密度和混合密度病變而言，其值區別不大。

   在matlab 中可以用mean函數對區域計算即可。從下表可見，灰度對高密度和低密度的病變其特征值距離較大，可初步用于分類

表4-2 平均灰度表

圖片 1 2 3 4 5

病灶類型 低密度 高密度 低密度 高密度 高密度

平均灰度 94.1244 183.0749 110.8837 215.8641 223.4328

圖片 6 7 8 9 10

病灶類型 高密度 高密度 混合密度 混合密度 高密度

平均灰度 199.6623 226.3612 134.2215 164.0129 231.6241

4.2.4 灰度對比度

灰度對比度為圖像的二階統計矩，它可以用于描述區域的紋理特征，但是在這里則主要是用于等密度和混合密度病變的判斷。定義為：

        (4-2)

雖然灰度平均值無法區分等密度和混合密度病變，但是混合密度病變內部為低密度和高密度組織的混雜，其灰度對比度遠大于等密度病變的在0附近的低值。

在matlab中的實現可以參考在第三章中分塊的特征提取。從下表可見，混合密度病灶的灰度對比度值與其它病變種類此值距離較大，可用于識別混合密度病灶。而有部份的高密度病灶的對比度較高，其原因是在子圖的分割中存在和病灶類似的小區域，其灰度略低但也被分割入病灶區。

表4-3 灰度對比度表

圖片 1 2 3 4 5

病灶類型 低密度 高密度 低密度 高密度 高密度

灰度對比度 79.1311 103.8946 84.0401 64.7789 128.0430

圖片 6 7 8 9 10

病灶類型 高密度 高密度 混合密度 混合密度 高密度

灰度對比度 205.3641 66.7496 469.3216 349.1668 135.1564

4.2.5灰度共生矩陣

灰度共生矩陣實際上是圖像中呈一定位置關系的兩像素點間的聯合灰度直方圖。其作用類似于灰度直方圖。同是在生成之后，根據需要在其上計算紋理特征系數。其類似于的統計矩即上文所使用的特征。

紋理通常被定義為“任何事物構成成分的分布或特征，尤其是涉及外觀或處決的品質”，圖像紋理反映了物體表面顏色和灰度的某種變化，紋理特征是從圖像中計算出的一個值，它對物體內部灰度級的變化性質進行量化。通常，紋理特征與物體的位置、走向、尺寸、形狀有關，但與平均灰度級（亮度）無關。

灰度共生矩陣p(a,d)的定義：圖像中灰度為i的點離開某個固定位置的點上灰度為j的概率。d為兩像素點的相隔距離，a為兩像素間的方位。d值的選取由實際應用決定，a的取值通常為0°、45°、90°、135°。灰度共生矩陣如下圖所示。

 

圖4-1 灰度共生矩陣示意圖

灰度共生矩陣p(i ，j | d, a)反映了圖像灰度分布關于方向、局部鄰域和變化幅度的綜合信息，比較常用的紋理特征系數有五種：角二階矩（能量）、慣性矩（對比度）、相關性、熵、局部均勻性（逆差矩）。

其中角二階矩和局部均勻性從理論上看對本文有一定意義。

角二階矩（能量）：角二階矩是圖像灰度分布均勻的度量，是灰度共生矩陣元素值平方和，也稱為能量。當灰度共生矩陣中的元素分布較集中于主對角線時，說明從局部區域觀察圖像的灰度分布是較均勻的。從圖像整體來觀察，紋理較粗，此時 E ( d，a) 較大，即粗紋理含有較多的能量；反之，細紋理則E ( d，a)較小。

            (4-3)

局部均勻性（逆差矩）：用于均衡對比度程度，對比度較高的像素被賦予較低權重，對比度較低的像素被賦予較高權重。

                 (4-4)

角二階矩可以反映病變區域的內部的紋理的粗細程度。逆差矩可以反映病變區域內部的紋理對比度情況。

在matlab中可以利用graycomatrix生成灰度共生矩陣、graycoprops從灰度共生矩陣中提取紋理特征。函數的輸入為包含病變區域的最小分塊。其改變函數graycoprops中參數可以提取不同的紋理特征。

從下表可見，有少量紋理時，角二階矩較大，一般在紋理不明顯時，兩個統計矩都體現了一定的規律性。但是，由于分割效果不佳，當有干擾時，特征的效果極差，完全偏離正常數值。

表4-4 灰度共生矩陣的矩

圖片 1 2 3 4 5

紋理 不明顯 不明顯 有干擾 不明顯 不明顯

角二階矩 0.2309 0.2256 0.4308 0.3749 0.2425

逆差矩 0.9487 0.9571 0.9560 0.9638 0.9455

圖片 6 7 8 9 10

紋理 少量 少量 不明顯 不明顯 有干擾

角二階矩 0.4757 0.5001 0.2367 0.3325 0.3356

逆差矩 0.9716 0.9695 0.9512 0.9579 0.9713

4.2.6 規則度

設CS為病灶區域面積，Cl為病灶區域周長，Cr為區域的規則度。Cs通過累加區域內所有點，Cl等于病變區域邊界象素的總和。區域的規則度定義如下：

                       (4-5)

規則度可以用于衡量一個區域的致密性。其為無量綱的量且對方向性不敏感。可知圓形的致密性最小，在一定程度上，特征規則度可以反映病變區域的形狀。

因為具體病灶的區域已經提取出，故面積的計算直接對標記為病變的點進行記數即可。周長的計算需要得出其邊界。算法思路如下：第一步對包含病變區域的分塊進行掃描、檢出第一個邊界象素P0（i0，j0）則轉第二步執行；第二步對檢出的象素點的八領域進行考察、以逆時針為順序。將其中第一次出現的邊界點記為P1，存儲其坐標當標記點數等于周長時轉第三步執行。第三步逆時針方向從Pk-1的后一點像素開始考慮Pk的八領域像素，最先檢出的區域內像素記為Pk+1，存儲其坐標并將此點賦為檢測點，轉入第四步。第四步判斷檢測點和初始點是否相同，相同則結束，不同則回第三步繼續。得出邊界后對邊界點記數即得到周長。

由下表可見，在一定程度上，規則度可以反映病灶的形狀特征如是圓形或者不規則。其可用于后續對病灶形態的分類從而診斷病變。

表4-5 規則度

圖片 1 2 3 4 5

形狀 近似圓形 不規則 不規則 近似橢圓 不規則

規則度 0.1527 0.1291 0.0135 0.1633 0.1257

圖片 6 7 8 9 10

形狀 不規則 不規則 不規則 近似圓形 不規則

規則度 0.1186 0.1023 0.1235 0.1556 0.1211

4.3小結

本章是針對已經提取出的病變區域選擇并提取合適的特征參數。其目的是獲得可用于描述病灶以輔助醫生診斷和后續分類器設計的特征信息。根據醫生在診斷中的需求和數字圖像處理的相關理論，選取了平均灰度、灰度對比度和基于灰度共生矩陣的紋理特征用于病灶內部的特征描述。其反映了病灶的密度、密度構成和紋理的情況。選取了規則度用于描述病灶的形狀特征，其可以反映出病灶形狀的整體信息。

結  論

    顱腦病變的計算機輔助診斷研究在國內外尚處于起步階段，其研究的難度較高。簡而言之，顱腦病變的復雜性多樣性和相關數字圖像處理技術的不成熟是研究的困難所在。本文作者通過一定的學習和思考，對此問題尤其是病變區域的自動分割做了一些研究。現總結和分析如下。

1、本文的工作包括如下幾個方面：

（1）研究了自動分割病變區域的方法。此方法的核心思想是利用顱腦結構的對稱性進行病變區域的預先識別，對判斷出的大區域再使用分割算法確定出病灶。此方法所需要的顱腦先驗知識較其他方法少，同時因為無須對全腦分割故使用的分割算法也要簡單的多。但是由于圖源的問題，測試的病變較少。

（2）針對分割出的病灶區域，研究了提取何種特征用于計算機輔助診斷。根據醫生的判斷經驗和理論，具體選取了描述區域內部關于密度和紋理的特征以及描述病灶外部形態特征的規則性等。

2、本文存在以下問題：

（1）由上文第3章所述可見，對于自動分割病變區域的方法存在的最主要問題在于分塊的自適應性問題無法解決。分塊的固定化無法適應某些病變，而基于顱腦對稱的分塊在用于判斷的特征上僅僅使用灰度對比度的差值也是無法適應更多病變的原因之一。

（2）對于特征的提取上，問題在于所使用的特征過于基本，使得特征的作用限于輔助診斷。而對于病變的診斷相當重要的醫學特征的提取較為困難。其原因為以下兩點：首先部分特征的提取需要全腦的信息和標準的醫學先驗知識，例如占位效應、萎縮等等；其次特征沒有合適的數字圖像描述子表達。

（3）在研究過程中：首先前期的準備工作略顯單薄，體現在CT診斷學的學習不夠充分，沒有能夠更多的發現顱腦疾病的復雜性使得后續的算法在適用性上存在硬傷。而對疾病診斷特征理解不深刻，難以找出對應的數字表達。在分塊判斷上可以采用模式識別的方法，但因為搜集的圖源非標準而放棄。其次在論文的閱讀上多集中于國內，較少涉及外文文獻尤其是IEEE文獻使得思路不夠開闊。最后在實驗數據的分析上，隨意性較大，沒有很好的依據科學規范和理論，造成對研究效果和存在問題認識不足。

3、對于后續的工作，還有以下需要完善和深入研究的：

（1）要解決圖源的問題。需要獲得標準的DICOM格式的圖片，其灰度、位置和附加信息都標準化故對于后續的處理有著重要的意義。

（2）對于分塊系數的確定，考慮引入含有一定的顱腦先驗知識和自適應性的分割系數。分塊系數的改進可以提高之后特征提取的效率。

（3）進一步學習顱腦CT診斷學的內容，考慮在分割和特征提取的過程中可以更多的加入醫學先驗知識，例如引入正常顱腦灰度分布圖用于病變區域 的提取。更多的背景知識對于優化算法和設計更好的整體識別流程有積極作用。

（4）對于如鈣化、水腫等重要的特征的數字表示加以研究。考慮組合多種基本的數字描述子加以表達。

感  謝

在論文完成之際，首先，衷心感謝我的導師蔡波老師。在半年多的學習中，我都得到了蔡老師的悉心指導和鼓勵。蔡老師淵博的學術知識、嚴謹的治學作風、忘我的工作熱情、一絲不茍的工作態度以及對學科前沿發展的敏銳洞察力給我留下了深刻的印象，使我受益匪淺。蔡老師給我樹立了良好的榜樣，對我以后的學習和工作將產生深遠的影響，在此，我要向他表示最誠摯的感謝。

在具體的做畢業設計過程中，我還得到了韓雪梅老師的細心指導，在這個過程中給予我的幫助和支持，在此非常感謝她。

同時，我還要感謝所有對本論文提出過寶貴意見的老師和同學以及將要評審該論文的各位專家們。

最后，我要感謝我的父母和朋友。沒有他們的理解、關心和支持，要順利地完成該論文是難以想象的。特別是我的父母給予了我大量的理解和支持，使我能夠專注于畢業設計工作，借此機會向他們表示深深的謝意。

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