基于C語言和MATLAB的混合編程在醫學圖像處理課程中的應用

韓 婷，劉 暢，趙若晗，董 默，劉 欣

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基于C語言和MATLAB的混合編程在醫學圖像處理課程中的應用

韓 婷，劉 暢*，趙若晗，董 默，劉 欣

（牡丹江醫學院，黑龍江 牡丹江 157000）

利用計算機語言編程完成圖像處理教學任務是目前國內關于《醫學圖像處理》課程的主要的教學方法，而應用計算機語言混合編程完成課程學習對學生學好這門課程乃至今后的就業及工作有著重要的意義。本文針對學生學習醫學圖像處理本科教學內容提出了一種新的混合編程教學方法，針對不同專業不同教學內容采用以C語言和MATLAB混合編程的方式進行圖像處理實踐教學，收到了良好的效果。

醫學圖像處理；MATLAB；軟件實踐教學；C語言

0 引言

醫學圖像處理是一門綜合了數學、計算機科學和醫學影像學等學科的交叉科學[1]。其在醫學院校中尤其針對影像、影技、生物醫學工程專業屬于重點學習內容，是必修的專業課之一，學習本課程對學生今后就業從事工作打下一定的基礎。除此之外隨著計算機技術不斷的發展進步，醫學成像及圖像處理在生命科學研究、醫學診斷及臨床治療等方面起著越來越重要的作用。醫學影像圖片的質量高低直接影響著醫生對疾病的診斷能力[6]。醫學圖像處理技術已在現代醫學中占有了舉足輕重的地位[1]。

我校目前招收醫學影像學、醫學影像技術及生物醫學工程專業的學生，以上三個專業學生均在大學三年級學習《醫學圖像處理》課程，由于醫學圖像處理課程需要一定的數學基礎，因此學生在學習的過程中會出現“跟不上，聽不懂，學不會”的情況，由于醫學院校中針對5年制醫學影像學專業數學學習內容較潛，因此在理論課學習中在圖像處理的算法方面并未做重點講解，而作為工科的生物醫學工程和理科專業醫學影像技術專業數學學習深入，因此如何區分的針對不同專業開展醫學圖像處理課程一直是一個難點，在以往的教學經驗中，針對不同專業我院采用，不同學時、不同授課內容、不同實驗操作及不同考核內容的“四不同”原則進行，但由于授課老師均為同一批教師，因此在講課中難免會出現對不同專業講課出現重復甚至超出講課范圍的現象。除此受限數學基礎之外，醫學圖像處理課程還要求學生有一定的計算機基礎，包括計算機語言和操作，醫學影像學、醫學影像技術專業在C語言學習中較比生物醫學工程專業學習計算機語言內容較少，這又是一個如何區專業而合理安排授課內容的一大難點。在2017年下半年，我院以2015級學生展開試點教學，針對醫學影像學、醫學影像技術及生物醫學工程專業的醫學圖像處理課程采用了新的教學模式，即聯合C語言及MATLAB語言的混合編程方式，將其在醫學圖像處理實踐課程中加以應用，同時結合圖像處理實驗箱，以軟硬件相結合的方式完成醫學圖像處理實踐教學環節，本篇文章將以實完成教學改革內容的介紹。

1 教學環節介紹

1.1 計算機語言的學習

（1）C語言的學習

在試點教學改革中，學生在大二上學期完成C語言的學習任務，尤其針對醫學影像學專業，要求學生以VC++6.0或者QT為學習平臺，由于C語言語法繁瑣，學習困難，要求學生以看懂代碼為主要學習目標，無需編程技巧。

（2）MATLAB學習

在試點教學改革中，學生在大二下學期完成MATLAB語言的學習任務，其中生物醫學工程專業和醫學影像技術專業以30學時的必修課課程學習作為基礎，醫學影像學專業學生以20學時選修課課程學習作為基礎，無論課時多少，一定要保證學生對MATLAB軟件操作熟悉，能夠使用MATLAB完成簡單的編程及功能實現，不同于C語言的學習，要求所有學生均可實現簡單編程。（20學時的學習可以滿足此要求）

1.2 醫學圖像處理理論基礎學習

關于醫學院校的圖像處理與工科院校的圖像處理課程最大的區別在于，第一，醫學圖像處理不過分要求學生掌握算法技巧，往往更注重獲取圖像處理結果及通過操作獲取結果的方法；第二，醫學圖像處理需要學生針對醫學圖像有一定的了解，大型醫療設備如CT、MRI等獲取的圖片可以完成基本圖像的閱讀工作，這樣才能完成后續的處理任務。

我院在醫學圖像處理的理論學習中以以下幾個方面進行展開：

（1）醫學圖像處理基本概念及基礎（4學時）

（2）人眼的視覺基礎及圖像處理前的準備（6學時）

（3）圖像處理的基本運算、變換、融合、分割及重建可視化（20學時）

1.3 醫學圖像處理實踐內容學習

學生在有了上述數學、計算機語言及圖像處理理論基礎的前提下，可以開展本篇文章所涉及的基于C語言和MATLAB混合編程的實踐教學方法，首先整理可以使用此種方法的實踐教學內容，根據理論學習的內容不同，具體實踐內容如表1所示。

表1 不同專業下醫學圖像處理實驗內容編程開展情況

Tab.1 Content programming of medical image processing experiments under different professions

從表1中可以看出，除了較為復雜的三維重建沒有使用C語言編程外，其他醫學圖像處理功能全部使用兩種編程語言完成。

2 基于C語言和MATLAB混合編程的實現

下面將針對具體實例完成醫學圖像的處理，以對比兩種處理方式的應用。

針對醫學圖像的邊緣檢測（Sobel）我們分別采用兩種方式進行處理。

2.1 C語言的醫學圖像邊緣檢測

程序核心代碼：

for(i=0;i>1;i++)

{

for(j=0;j>1;j++)

{

/*屏幕上奇數行進行處理*/

d1 = (*(Uint8 *)(tempSrcYbuffer + (288+i)*numPixels + (j-1))) +

2*(*(Uint8 *)(tempSrcYbuffer + (288+i)*numPixels + j)) +

(*(Uint8 *)(tempSrcYbuffer + (288+i)*numPixels + (j+1))) -

(*(Uint8 *)(tempSrcYbuffer + (288+i-1)*numPixels + (j-1))) -

2*(*(Uint8 *)(tempSrcYbuffer + (288+i-1)*numPixels + j)) -

(*(Uint8 *)(tempSrcYbuffer + (288+i-1)*numPixels + (j+1)));

d2 = (*(Uint8 *)(tempSrcYbuffer + (288+i)*numPixels + (j+1))) -

(*(Uint8 *)(tempSrcYbuffer + (288+i)*numPixels + (j-1))) +

2*(*(Uint8 *)(tempSrcYbuffer + i*numPixels + (j+1))) -

2*(*(Uint8 *)(tempSrcYbuffer + i*numPixels + (j-1))) +

(*(Uint8 *)(tempSrcYbuffer + (288+i-1)*numPixels + (j+1))) -

(*(Uint8 *)(tempSrcYbuffer + (288+i-1)*numPixels + (j-1)));

intTemp = d1>d2?d1:d2;

if(intTemp<0)

{

intTemp = 0;

}

if(intTemp>255)

{

intTemp = 255;

}

//屏幕上奇數行進行處理

*(Uint8 *)(tempDisYbuffer + i*numPixels + j) = intTemp;

/*屏幕上偶數行進行處理*/

d1 = (*(Uint8 *)(tempSrcYbuffer + (i+1)*numPixels + (j-1))) +

2*(*(Uint8 *)(tempSrcYbuffer + (i+1)*numPixels + j)) +

(*(Uint8 *)(tempSrcYbuffer + (i+1)*numPixels + (j+1))) -

(*(Uint8 *)(tempSrcYbuffer + i*numPixels + (j-1))) -

2*(*(Uint8 *)(tempSrcYbuffer + i*numPixels + j)) -

(*(Uint8 *)(tempSrcYbuffer + i*numPixels + (j+1)));

d2 = (*(Uint8 *)(tempSrcYbuffer + (i+1)*numPixels + (j+1))) -

(*(Uint8 *)(tempSrcYbuffer + (i+1)*numPixels + (j-1))) +

2*(*(Uint8 *)(tempSrcYbuffer + (i+288)*numPixels + (j+1))) -

2*(*(Uint8 *)(tempSrcYbuffer + (i+288)*numPixels + (j-1))) +

(*(Uint8 *)(tempSrcYbuffer + i*numPixels + (j+1))) -

(*(Uint8 *)(tempSrcYbuffer + i*numPixels + (j-1)));

intTemp = d1>d2?d1:d2;

if(intTemp<0)

{

intTemp = 0;

}

if(intTemp>255)

{

intTemp = 255;

}

//屏幕上偶數行進行處理

*(Uint8 *)(tempDisYbuffer + (i+288)*numPixels + j) = intTemp;

}

}

處理效果如圖1所示。

2.2 MATLAB的醫學圖像邊緣檢測

程序核心代碼：

I=imread('CT.png');

BW1 = edge(I,'sobel');

Figure;

imshow(BW1);

處理效果如圖2所示。

圖2 MATLAB處理效果

2.3 兩種方式的對比說明

從代碼的復雜程度上看C語言遠超出MATLAB語言，這也是預期的效果，MATLAB作為高級語言及集成的環境很好的將代碼簡化，從實際處理的效果看并沒有太大的區別。但是，在C語言的處理過程中，學生充分的掌握了Sobel算子下的邊緣檢測是通過何種方式實現的，結合理論知識可以更好的掌握該種圖像處理方法，而MATLAB是無法實現的，只能查看處理結果。

3 結論

本文對比了MATLAB和C語言在醫學圖像處理實踐中的應用，目前為止采用C語言和MATLAB結合的實踐教學方式已經針對一屆學生全面展開，此種混合編程的方式主要有以下優點：

（1）可以根據圖像處理的需求采用不同的方式處理，若只關注處理結果我們可以使用MATLAB，其編程簡單高效，處理圖像速度較快，更容易使學生接受；若需要了解處理過程的詳細內容，應使用C語言的處理方式，C代碼更復雜且詳細概況了處理內部的實際方式，可以讓學生透徹的了解圖像處理原理，更深刻的學透處理方法。

（2）根據課程安排內容可以看出，不同專業不同實驗內容采用的方式是不同的，我們可以根據學生學習的實際情況做調整，這種方式可以更靈活的為不同層次的學生提供最好的學習方式。

在一學期的實驗教學過程中，通過課堂演示及學生上機實驗情況來看，使用混合編程的教學方式不僅極大的增加對醫學圖像處理課程學習產生了興趣，同時也對計算機、數學等相關學科有了更深入的學習，為學生就業考研提供了更深層次的基礎。

在接下來的教學改革中，我們將繼續使用新的軟件配合C語言和MATLAB，目前的研究中正在探索使用醫學圖像處理專用軟件Mimics，這也是未來我們針對醫學圖像處理教學改革的主要方向。結合多種語言和軟件混合編程的方式多樣化，立體化，具有較強的實用和推廣價值。

[1] 董默, 蘇奎, 周志尊等. 生物醫學工程專業《醫學圖像處理》實踐教學的改革[J]. 軟件, 2017, 38(2): 37-41.

[2] 鄧華. 淺談Matlab在數字圖像處理中的應用[J]. 科技資訊. 2006(8): 128-129.

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[5] 康曉東. 醫學影像圖像處理[M]. 北京：人民衛生出版社, 2009.

[6] 聶東升、邱劍鋒、鄭建立. 醫學圖像處理[M]. 上海：復旦大學出版社, 2014.

[7] 章毓晉. 圖像處理和分析[M]. 北京：清華大學出版社, 2001.

[8] 高向軍, 田聯房, 王立非等. 利用MATLAB實現醫學圖像處理與分析[J]. 計算機應用, 2008, 25(6): 1.

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Application of Mixed Programming Based on C Language and MATLAB in Medical Image Processing Course

HANG Ting, LIU Chang*, ZHAO Ruo-han, DONG Mo, LIU Xin

(Mudanjiang Medical University, Mudanjiang City, Heilongjiang 157000, China)

Using computer language programming to complete the teaching task of image processing is the main teaching method of medical image processing. The application of computer language mixed programming to complete the course of learning has great significance for students to learn this course and even for future employment and work.In this paper, a new mixed programming teaching method is proposed for the undergraduate course of medical image processing.According to the different teaching contents of different majors, the image processing practice teaching is carried out by using the mixed programming method of C language and MATLAB which has recieved good results.

Medical image processing; MATLAB; Software practice teaching; C language

G434

A

10.3969/j.issn.1003-6970.2018.10.006

2017年牡丹江醫學院教育教學改革研究項目(編號：MYYB20170007)；2016年牡丹江醫學院教育教學改革研究項目(編號：JY2016051)；黑龍江省省屬高等學校基本科研業務費科研項目(編號：2017-KYYWF-0632)；2018黑龍江省大學生創新創業訓練計劃項目(編號：201810229025)；牡丹江醫學院第八屆大學生科研立項(編號：201802)

韓婷(1983-)，女，牡丹江醫學院現代教育技術中心，計算機技術工程碩士，講師，主要研究方向：計算機編程與網絡信息安全；趙若晗(1990-)，女，牡丹江醫學院，第一臨床醫學院；劉欣(1997-)，女，牡丹江醫學院，醫學影像學院，本科在讀學生。

劉暢(1982-)，女，牡丹江醫學院現代教育技術中心，計算機專業碩士，講師，主要研究方向：計算機編程與多媒體設計。

韓婷，劉暢，趙若晗，等. 基于C語言和MATLAB的混合編程在醫學圖像處理課程中的應用[J]. 軟件，2018，39（10）：26-29