二、背景（300 字以内） 重点阐述所解决的高等教育领域痛点或关键问题，简要介绍必要性和实施目标。 当前，高等医学教育在《医学影像信息学》、《医学图像处理》及《人工智能Python语言》等医学影像技术的核心专业课程教学中，面临如图1中的三大“瓶颈”。 图1 本课题的项目背景和实施目标 “临床脱节”下的“纸上谈兵”困境：传统教学模式使影像信息学的流程管理、图像处理的算法优化以及AI Python的编程应用，往往与复杂多变的真实临床场景相去甚远，学生所学沦为“屠龙之技”，难以有效应用于临床实践。 “知识孤岛”引发的“AI黑箱”迷思：影像技术的专业课程知识体系被人为割裂，学生难以将信息学的DICOM与PACS应用、图像处理的分割与重建技术、AI的深度学习模型进行有机串联，对AI在临床影像中的具体运作机制常感“云山雾罩”，视其为难以理解的“黑箱”。 “视界局限”造成的“能力短板”瓶颈：缺乏将理论知识与前沿AI技术相结合的交互式、沉浸式临床案例实践，导致学生面对真实临床影像问题时，其认知“视界”受限，无法构建从原始影像数据获取到AI辅助诊断决策的完整认知与技能链条，临床问题解决能力和技术创新能力严重不足。 这些痛点直接导致学生在未来的临床工作中，面对海量医学影像数据时，可能无法高效管理、精准处理、智能分析，最终影响临床诊疗效率与质量。 本课题《AI赋能·视界拓展：医学影像交互式案例教学的创新实践》应运而生，旨在通过AI技术深度赋能，构建一个高度贴近临床实际的交互式案例教学新范式，重塑学生临床导向的医学影像“认知视界”，培养能够驾驭和创新AI赋能医学影像技术的复合型临床应用人才。具体实施子目标包括： 构建智能影像教学平台，沉浸式模拟临床实践情景，击破“纸上谈兵”。以“构建智能影像教学平台”为基石，首先“建立覆盖多病种、多模态的临床影像数据库”，整合真实、匿名的CT、MRI、PET-CT、超声等临床影像及脱敏病历信息，形成结构化教学资源。在此基础上，“模拟全景式临床影像实践情境”，平台将仿真从影像检查申请、模拟PACS/RIS中DICOM数据流转、MPR、MIP、VR优化的临床级图像后处理到初步影像智能分析的完整临床工作流。学生通过 “角色化浸入式操作”与“案例导向式演练”，深度体验《医学影像信息学》、《医学图像处理》及《人工智能Python语言》等核心影像课程在真实临床流程中的整合应用价值，实现理论知识向临床实践能力的“无缝迁移”，彻底打破“纸上谈兵”的教学困境。 AI赋能影像信息智慧教学，拆解“AI黑箱”。聚焦“AI赋能影像信息智慧教学”，关键在于“建立模块化、可交互的医学影像AI仿真平台”，集成多种经典与前沿AI算法，并提供友好的Python编程接口与“可视化AI建模环境”。在此基础上，“设计基于临床问题的影像智慧知识库与案例”，将疾病影像特征、信息学标准、图像处理参数与AI算法逻辑编织成“可导航的临床影像知识图谱”。学生针对具体临床挑战（如早期肿瘤微小病灶智能识别、复杂解剖结构精准分割、基于影像组学的预后智能预测等），进行从数据智能清洗与增强、AI模型选择与“超参数自适应寻优”、性能多维度评估到“可解释性AI技术应用”的全链条探究。通过“引导式算法复现”、“交互式参数调控”与“透明化结果溯源”，赋能学生透视AI模型内部机制，洞悉影像技术课程知识如何协同驱动临床智能诊断，从而有效拆解“AI黑箱”，培养其对AI技术的深度理解、审慎评估与创新应用能力。 拓展跨学科融合的医学影像实践案例，弥补“能力短板”。致力于“拓展跨学科融合的医学影像前沿实践案例”，核心是激发学生的“临床问题驱动型创新思维”。本课题开发一系列“可配置、可扩展的交互式影像智能应用模块”，允许学生基于真实临床痛点和联邦学习保障数据隐私、多模态影像智能融合提升诊断精度等新兴AI技术，开展“研究型、探索式”学习与创新实验。进一步地，引导学生“设计与实现面向特定临床场景的可视化影像智能系统原型”，例如，针对早期肺癌筛查的低剂量CT智能阅片助手、基于术中超声的肿瘤边界智能勾画系统、或服务于基层医院的远程影像智能诊断支持平台。通过这些“项目化学习”、“设计思维导入”与“敏捷原型迭代”的实践，学生将亲历从临床需求洞察到AI解决方案构建的完整创新周期，显著拓展其技术“视界”，提升其运用AI解决复杂临床影像问题的综合实战能力与临床科研转化潜能。 三、案例实施情况（1000 字以内） 包括但不限于需求分析、技术研发或个性化定制、应用优化等方面所做的探索实践。可图文并茂。 为将《AI赋能·视界拓展：医学影像交互式案例教学的创新实践》的理念落到实处，本课题秉持“临床问题导向、AI技术融合、课程实践驱动”的原则，在需求分析、技术研发、应用优化三个维度上，开展了系统性的探索与实践。这些实践不仅是教学工具的开发，更是将《医学影像信息学》、《医学图像处理》和《人工智能Python语言》等影像技术核心课程知识进行深度融合与可视化的教学范式重构。 3.1 需求分析：从教学痛点到技术需求的具象化拆解 本课题深入分析了背景中提到的“三大瓶颈”，并将其转化为具体的技术研发需求，旨在通过工程化手段解决影像教学难题。 3.1.1 破解“临床脱节”——临床工作流仿真需求。针对学生“纸上谈兵”的困境，申请人明确了“全景式临床工作流仿真”的需求。这要求不仅要模拟单个诊疗环节，更要构建从患者入院、信息登记、影像检查申请、数据采集、处理分析到诊断报告的全链条。为此，申请人开发了“医疗信息系统（HIS，Hospital Information System）模拟器”（如图3所示），并将其与“临床决策支持系统（CDSS，Clinical Decision Support System）原型”（如图4所示）相结合，让学生在模拟的临床信息流中进行角色化操作，将抽象的管理流程和决策逻辑变得触手可及。 图3 医疗信息系统（HIS/RIS）模拟器 图4 临床决策支持系统（CDSS）原型 3.1.2 击破“AI黑箱”——核心技术原理的可视化与可交互需求 为了让学生理解影像技术与AI的“黑箱”，申请人确立了“核心技术原理可视化”的需求。这意味着需要将复杂的物理、数学和算法原理，转化为学生可以直观感受和亲手调控的交互界面。 解构影像生成黑箱：打造OCT影像重建全流程可视化平台，彰显临床技术价值。为了将抽象的医学影像生成原理具象化，并深刻揭示其临床应用价值，申请人针对《医学影像信息学》等核心课程中的核心难点，自主研发了“OCT影像重建与分析可视化平台”，如图5所示。该平台旨在将复杂的物理与算法过程彻底“白盒化”，其创新实践不仅是技术层面的突破，更是教学理念的重塑。平台首先加载源于真实OCT医学设备采集的原始二进制干涉光谱数据（.bin文件），确保了教学案例的临床真实性。随后，系统引导学生开启一场沉浸式的“影像诞生之旅”：学生能清晰观察到一维的原始干涉信号（图中蓝色曲线），通过核心的傅里叶变换等算法处理后，如何转化为反映组织深度的A-scan信号（红色曲线），最终由数千条A-scan堆栈，动态重构成一幅完整的二维断层B-scan结构影像（右下角图像）。这一“信号-处理-成像”三层可视化的闭环设计，让学生亲手操作并亲眼见证了“从一维物理信号到二维临床影像”的精密转化。更重要的是，它直观地回答了临床医生“这张影像从何而来？”的根本问题，深刻阐明了图像处理算法的优化如何直接影响最终影像的信噪比、分辨率和对比度，从而决定其在眼底病、心血管内斑块等临床场景中的诊断价值。通过这种实践，学生不仅掌握了技术原理，更建立了技术优化与临床诊断质量的强关联认知，真正将《医学影像信息学》的知识与《医学影像学》的临床应用紧密结合，培养了其作为未来医学影像工程师或技术型临床医生解决实际问题的核心素养。 图5 OCT影像重建与分析可视化平台 破译医学影像的“数字身份证”：DICOM标准交互式构建实践。为攻克医学影像课程中DICOM标准抽象难懂的教学痛点，申请人摒弃了纯理论灌输，开发了“DICOM文件定制化生成与解析平台”。该平台的核心理念是让学生亲手缔造一份标准的医学影像文件，从而“解剖”其内在结构。学生不再是被动接收者，而是主动构建者：他们需要在一个引导式的界面中，手动定义并填写关键的元数据标签（Tags），包括患者人口学信息、检查信息（Study/Series UID）、设备参数以及至关重要的影像模态（Modality）等。其教学成果在图6中得到了直观验证：学生使用平台封装好的OCT影像数据，生成了一个全新的.dcm文件。该文件能在标准的RadiAnt DICOM Viewer中被成功打开和解析，这本身就证明了其合规性。更关键的是，在浏览器下方的“Dataset.file_meta”区域，清晰地展示了学生亲手“注入”的元数据，例如(0008,0060) Modality:'OCT'、(0008,0020) Study Date: '20250423'以及(0008,0070) Manufacturer:'Lianying' 等。这一“所填即所得”的即时反馈，使DICOM标准从一本枯燥的手册，变成了一个可交互、可验证的鲜活对象。这一实践远超简单的文件生成，它深刻揭示了DICOM作为现代临床医学信息交互基石的本质价值。学生通过此过程深刻理解到，正是这些看似繁琐的标签，构成了每幅影像独一无二的“数字身份证”，是确保影像数据在医院内部PACS/RIS系统中精准流转、实现不同设备与院际间互操作性、保障数据完整性与法律可追溯性的生命线。这种“从无到有”的构建体验，让学生对《医学影像信息学》的核心知识产生了具身体验式的认知，为其未来从事影像设备研发、系统管理或临床科研工作时，能够从源头理解并解决数据标准化问题，奠定了坚实的基础。 图6 定制化DICOM文件的生成与元数据解析验证 临床影像图像处理层面：开发了“医学影像压缩对比系统”（如图7所示），通过调节压缩比，实时观察对图像质量的影响，直观理解数据压缩在存储与传输中的价值与代价。 量化影像压缩的“得”与“失”：构建交互式临床影像质量评估平台。为将图像压缩这一抽象知识点具象化，申请人开发了“影像压缩系统-压缩比控制”交互式平台，如图7所示。该平台的核心是让学生在“得”与“失”的权衡中进行审辩性思考。学生通过拖动“压缩强度”滑块，可实时观察一幅临床CT影像在压缩后的视觉退化（如图中右侧图像出现的明显块效应），并即时读取下方文件体积急剧减小（从524288 bits降至39176 bits）的量化数据。这种“视觉冲击+交互调控+数据量化”三位一体的设计，将一个工程问题转化为一个鲜活的临床决策挑战。它迫使学生直面远程医疗和云PACS应用中的核心矛盾：为追求数据传输效率，能在多大程度上牺牲诊断信息的保真度？这一实践让学生深刻领悟到，技术选择背后是沉甸甸的临床责任，从而将《医学图像处理》的知识内化为严谨的工程素养与临床问题解决能力。 图7 医学影像压缩的交互式分析与量化评估 3.2 技术研发与个性化定制：AI赋能的教学工具矩阵构建 为将教学理念转化为可触、可感的实践，申请人利用Python及其丰富的生态库，自主研发了一系列深度融合《医学影像信息学》、《医学图像处理》与《人工智能Python语言》三门课程知识的“AI赋能教学工具矩阵”。该矩阵旨在通过技术手段，系统性地引导学生实现从定性到定量、从孤立到整合、从当前到未来的认知跃迁。 3.2.1 认知跃迁一：从“定性阅片”到“精准量化”——拓展影像数据分析视界。为引导学生从传统的影像“阅片”模式，跃迁至精准的“量化”分析思维，申请人开发了面向真实临床任务的智能分析工具，将《医学图像处理》的分割算法与《人工智能Python语言》的模型应用无缝结合。 冠状动脉智能量化实践：如图8所示，在“冠状动脉影像智能标注与定量测量系统”中，学生不再是旁观者。他们需要通过交互式操作，对冠脉血管进行半自动分割与中心线提取。系统则会实时量化反馈，自动计算出血管的长度、曲度等关键指标。这一过程让学生亲身体验到，如何将一幅二维的造影图像，转化为可用于临床研究的影像组学（Radiomics）特征数据，深刻理解“精准影像量化”的临床价值。 图8 冠状动脉影像智能标注与定量测量系统 心脏功能智能评估实践。如图9所示，在“心脏超声智能分析系统”中，学生通过对左心房、右心室等区域进行交互式勾画，系统能即时计算出面积、周长、形态学因子等核心参数。这不仅是简单的测量，更是将动态的超声影像与心脏功能评估直接关联。学生在此过程中，将《医学图像处理》的形态学分析知识，直接应用于模拟的临床功能诊断场景，认知视界从“看清结构”拓展到“评估功能”。 图9 心脏超声智能分析系统 3.2.2 认知跃迁二：从“知识孤岛”到“流程整合”——拓展系统思维视界 为打破课程间的知识壁垒，我们构建了从临床问题到AI解决方案的端到端（End-to-End）教学案例，让学生在完整的业务流程中理解多学科知识的协同作用。 临床科研流程模拟实践。如图10所示，申请人通过自主设计的“宫颈癌信息一体化管理系统”向学生阐述该系统远不止一个信息录入工具。它整合了病历信息结构化录入、知情同意书（二维码生成/PDF预览）、数据安全存储与导出等功能，完整复现了临床科研项目的数据采集与管理流程。学生在此平台中扮演“初级研究员”，将《医学影像信息学》的理论知识，应用于一个具体、连贯的科研实践中，系统性思维得以建立。 图10 宫颈癌科研数据结构化录入与报告生成系统 AI建模全流程体验实践。如图11，申请人结合临床实践，设计的“胃间质瘤疾病的分级案例”为学生提供了一个“一站式”的AI建模沙盒。如图所示，学生可以在MATLAB平台上完成从“输入影像数据”、“选择神经网络等分类模型”、“点击训练”到最终“结果展示”（如混淆矩阵、ROC曲线）的全过程。这种“低代码”的交互方式，让学生能够聚焦于AI建模的核心逻辑与实验设计，而非陷入复杂的编程细节，极大地降低学习门槛，使其能够快速构建对AI工作流的宏观认知。 图11 胃间质瘤疾病的分级案例 3.2.3 认知跃迁三：从“数据集中”到“联邦智能”——拓展前沿伦理视界 为培养学生的未来视野与科研伦理素养，我们紧跟技术前沿，将隐私保护计算技术引入教学。申请人在课堂上展示图12的“医学数据的联邦学习演示界面”直观地展示了这一前沿技术的核心思想。学生可以启动模拟程序，观察在多个“客户端”数据不出本地的情况下，模型的全局精度（Global Accuracy）如何随着训练轮次（Rounds）逐步提升。这一实践，让学生超越了传统AI建模的“数据集中”思维定式，开始思考在真实世界中如何兼顾模型性能与数据安全隐私，为其未来应对多中心临床研究挑战，拓展了至关重要的技术与伦理视界。 图12 医学数据的联邦学习的演示界面 3.3 应用优化与教学融合：构建“AI+”探究式学习新范式 技术工具的生命力在于其教学应用的深度。我们探索将上述工具矩阵融入日常教学，重构教学方法与评价体系，构建以学生为中心的探究式学习新范式。 3.3.1 重构教学评价：从主观判断到客观量化的精准反馈 影像质量的量化评估实践：为解决教学评价中的主观性问题，申请人开发了如图13所示的“医学影像质量模糊综合评判系统”。学生可以通过拖动滑块，设定图像的灰度阶数、伪影程度、信噪比等多个主观感受指标，系统则通过模糊数学模型，将其转化为一个客观、量化的综合评价值。该工具不仅可以用于评价学生图像处理操作的优劣，更可以用来横向对比不同AI算法生成影像的质量，使教学评价与科研探索过程更科学、更精准，为学生的学习提供了清晰的优化方向。 图13 基于模糊综合评判法的客观量化教学评价工具 3.3.2 升维学生能力：构建以真实临床问题为导向的PBL创新实践孵化器 为将教学创新落到实处，申请人将项目制学习（Project-Based Learning，PBL）的理念，固化为一门贯穿三门核心课程的学期综合大作业——“AI赋能的医学影像综合创新实践”。在这项大作业中，学生扮演一个“AI解决方案初创团队”，自主选择一个真实的临床挑战，并利用课程提供的“乐高式”教学工具矩阵作为开发套件来构建解决方案原型。这个创新周期无缝整合了三门课程的知识：学生的征程始于运用《医学影像信息学》的原理，利用DICOM生成器为项目定义数据标准；接着，他们运用《医学图像处理》的技能，通过交互式标注工具从影像中提取精准的量化生物标志物；最终，他们运用《人工智能Python语言》的知识，在“AI建模沙盒”中构建、训练并验证一个完整的预测模型。最终交付的不是一份简单的报告，而是一个包含需求文档、设计思路和运行原型的完整项目包，并录入ppt答辩视频。这种沉浸式的端到端实践，是学生“视界拓展”的终极体现，它从根本上将学生从知识的被动消费者，转变为AI赋能下临床问题的主动解决者与创新者，全面孵化其解决复杂工程问题的综合能力与技术创新潜能。 四、案例创新突破（1000 字以内） 本课题《AI赋能·视界拓展：医学影像交互式案例教学的创新实践》不仅是一次教学内容的更新，更是一场围绕教育理念、技术应用与实践模式的系统性革命。其创新与突破体现在以下四个层面： （一）创新内容：构建“问题驱动、虚实结合、全程可视”的沉浸式教学新范式 本课题在教育教学模式与技术应用上实现了三大核心创新，从根本上重构了传统医学影像技术教学范式： 1、教学模式创新：从“知识灌输”到“PBL创新孵化器”的范式实践。 申请人摒弃了以教师为中心的单向知识传授模式，构建了以真实临床问题为导向的项目制学习PBL新范式。创新性地将学期大作业升级为“AI赋能的医学影像综合创新实践”，让学生组建“初创团队”，临床选题、设计方案、开发模型。这不仅是对知识的应用，更是对学生创新能力、团队协作能力和项目管理能力的全方位孵化，实现了从“学会”到“会创”的质变。 2、教学方法创新：从“理论抽象”到“认知跃迁”的可视化教学路径。申请人设计了“三大认知跃迁”的进阶式教学路径，引导学生影像视界的拓展。 从定性到定量的视界拓展：通过冠脉/心脏量化工具，让学生从“看影像”跃迁到“算数据”，建立精准医学思维。 从孤立到整合的视界拓展：通过一体化科研/AI建模平台，让学生从掌握“知识点”跃迁到运用“影像数据工作流”，建立系统工程思维。 从集中到前沿的视界拓展：通过联邦学习演示，让学生从思考“技术实现”跃迁到兼顾“影像伦理安全”，建立前瞻性科研视野。 3、教学技术应用创新：从“黑箱工具”到“乐高式白盒化”的交互体验。 申请人将复杂的AI与影像技术进行“白盒化”拆解，自主研发了“AI赋能教学工具矩阵”。这些工具如同“乐高积木”，学生可以自由组合、亲手调参、即时验证。例如，在OCT平台中见证一维信号到二维影像的诞生，在DICOM平台中亲手构建一份合规的影像“数字身份证”。这种“所见即所得、所调即所变”的交互设计，彻底打破了技术黑箱，将学生的学习过程从被动的旁观，转变为主动的探索与创造。 （二）技术突破内容：教学专用型“全链条医学影像信息流”仿真与交互技术 本课题的技术突破不在于发明了全新的底层AI算法，而在于教育技术领域的系统集成与临床教学工程化突破。 1、突破内容：申请人实现了国内首个覆盖“临床信息流→影像生成→数据标准化→影像智能分析→隐私计算”全链条的交互式教学软件矩阵。 集成仿真突破：申请人将独立的HIS、PACS/RIS、CDSS等系统进行模拟与联动，构建了一个微缩的、动态的、可交互的“数字影像教学医院”环境，这是单个教学软件所不具备的系统级仿真能力。 影像可视突破：申请人自主研发的“OCT影像重建平台”将真实设备的原始二进制光谱数据（.bin）到临床B-scan影像的全过程进行算法级、数据流级的双重可视化，技术实现上超越了仅对成品影像进行后处理的常规教学软件。 数据标准交互突破：自研的“DICOM定制化生成平台”实现了从元数据（Tag）手动定义到文件（.dcm）合规性验证的闭环交互，让抽象的影像数据标准协议变得可“触摸”、可“制造”。 2、意义与价值：这一技术突破为解决医理工交叉学科的“实践鸿沟”问题提供了可复制、可推广的“沙盒化”解决方案。它让昂贵、复杂、有安全风险的真实医疗环境与核心技术算法，能够以低成本、高保真、零风险的方式进入课堂，极大地推动了教育信息化向“高阶认知仿真”的数字化转型。 3、教学业内水平：在国内医学影像教学软件领域，多数产品或聚焦于单一技能点（如阅片、标注），或为简化版的科研软件。本课题构建的一体化、全流程、原理深度可视的教学工具矩阵，在教学设计的系统性、技术原理的穿透性和教学理念的前瞻性上，处于国内领先水平。 （三）应用实践突破：打通“影像核心课程”与“临床影像综合能力”的培养壁垒 1、课程融合突破：申请人首次将《医学影像信息学》、《医学图像处理》、《人工智能Python语言》等影像核心课程的知识体系，通过一系列连贯的临床影像实践案例进行深度融合与无缝衔接。学生在解决一个临床问题的过程中，自然而然地调用了所有课程的知识，彻底打破了课程间的“知识孤岛”。 2、意义与价值 本实践为新工科、新医科背景下的跨学科人才培养，提供了一个经过验证的、行之有效的课程思政与实践教学范本。它证明了通过重构实践教学体系，可以有效解决复杂交叉领域的“理论与实践脱节”难题。本实践显著提升了学生的复杂工程问题解决能力。培养出的学生不再是单一技能的“螺丝钉”，而是兼具临床思维、工程实现能力和创新潜能的复合型人才，即“懂临床的工程师”与“懂影像技术的医生”，契合了智慧医疗产业对未来高端人才的需求。 （四）知识产权情况 本课题组在实践探索过程中，形成了一系列具有自主知识产权的硬核成果与软性资源，归属明确为天津医科大学医学技术学院，为课题的持续发展与推广应用奠定了坚实基础。 1、核心软件著作权：构建“AI赋能”硬核教学工具矩阵 为将教学理念转化为可操作的实体，申请人主导研发了多达10项的“AI赋能教学工具矩阵”核心软件平台，并已全部完成以及初步实践教学，具体包括： 《医疗信息系统（HIS/RIS）模拟软件》 《临床决策支持系统（CDSS）》 《OCT影像重建与分析可视化教学平台》 《交互式DICOM文件生成与解析系统》 《医学影像压缩与质量评估交互系统》 《冠状动脉影像智能量化分析软件》 《心脏超声智能分析系统》 《宫颈癌数据结构化录入与报告生成系统》 《基于模糊综合评判的影像质量评价系统》 《医学数据的联邦学习的演示界面系统》 这一系列软件、系统和平台构成了本教学改革的“硬核”技术底座，是实现沉浸式、交互式教学的根本保障。 2、教学案例库与课程资源：打造“体系化、可视化”教学智力资产 除了硬核软件，申请人更将先进的教学理念与实践过程，沉淀为宝贵的教学智力资产，实现了教学内容的高质量与可复制性。 体系化的顶层设计与案例构建：申请人从课程顶层着手，构建了完整的知识与实践体系。如图14所示，申请人撰写了包括《医学影像信息学-课程指南》、《课程大纲》及各章节核心教案在内的全套教学设计文件。更关键的是，申请人将理论教学与实践环节无缝衔接，例如课程计划中的“3.8 章节界面系统设计”，直接对应了自主研发的“3.8.1 冠脉造影图像的标注系统”、“3.8.2 JPEG影像压缩系统”等软件模块。这种“理论-实践”一一对应的体系化设计，确保了教学的逻辑性、连贯性与完整性。 图14 课程资源与教学案例的体系化设计 高度可视化的教学内容呈现：为彻底打破传统教学的枯燥，申请人秉持“化抽象为具体”的原则，投入大量时间精心制作了大量精美的PPT课件。如图15所展示的课件内容，申请人并非简单罗列知识点，而是独创性地运用视觉化语言：通过清晰的逻辑图谱，将复杂的“医学影像信息系统（HIS/CIS）”内部结构与信息流直观呈现；通过知识图谱，将人体不同部位的病变、对应的检查手段（X射线、CT、MRI等）与成像原理进行系统关联。这种高度可视化的教学方法，极大地帮助学生构建宏观知识框架，显著提升了学习效率与深度。 图15 精美PPT课件的可视化设计展示 贯穿全程的实践任务与成果评估：申请人将所有教学案例固化为贯穿学期的线上课程作业，形成了从理论学习到实践应用，再到成果提交的完整教学闭环。如图16所示中的“学生课程作业示意图”所示，申请人设计的任务覆盖了从“图像的频域运算”、“形态学运算”等基础图像处理技能，到“医学图像配准实验报告”、“深度学习的视网膜疾病预测”等综合性、前沿性的高级应用。学生需在规定时间内，利用课程提供的工具完成任务并提交。这一系列精心设计的作业，不仅是对学生知识掌握程度的有效检验，其本身也构成了极具价值的、可迭代优化的教学案例库，充分体现了以学生为中心的实践教学理念。 图16 学生课程作业示意图 五、推广价值及风险（500 字以内） （一） 应用前景与成果 本案例已在天津医科大学的医学影像技术、医学影像学、生物信息学等专业的相关课程中试点应用，覆盖近400名学生，取得了良好教学效果。学生普遍反映，平台显著增强了他们对复杂医学影像的理解，提升了运用信息学、图像处理和AI解决实际问题的兴趣和能力，有效拓展了专业“视界”。其应用深度和广度通过自研的教学管理平台得以精准体现在如下几个方面： 宏观学情看板：如图1，可实时追踪各知识点热度、整体学习阶段人数分布，并能即时查看黄飞羽、石珂等具体学生的完成情况。这种数据驱动的全局视图，将教学管理从传统的“事后总结”模式，成功推向“事中干预”与“事前预警”的新阶段。教师能够基于客观数据，精准识别出学习进度滞后的个体或群体，从而进行及时有效的教学策略调整，最终实现对教学过程的量化宏观管理。 图17 教学管理与学情监控平台 微观学习路径追踪：如图2和图3所示，通过“学习地图”与“知识列表”，将抽象的教学大纲转化为可视化的闯关路径，并能精准记录每位学生对“影像信息系统技术标准”等具体知识点的掌握度（精确到百分比）。这不仅为学生提供了清晰的学习导航，更重要的是激发了其学习的自主性与内在驱动力，将“被动接受”转变为“主动探索”，真正实现个性化学习。 图18 学生学习进度追踪视图 图19 知识点掌握情况详情列表 基于已验证的成功模式，本课题未来的应用前景广阔，可从以下三个维度进行拓展： 横向的多专业推广：本课题的核心价值在于其对“影像数据思维”的培养，因此其应用范围远不止于现有专业。未来可无缝推广至临床医学（帮助医生更好地理解AI辅助诊断报告）、基础医学（为科研提供定量影像分析方法）以及生物医学工程（为研发新型医疗设备与系统提供实践平台）等需要深度理解和应用医学影像技术的专业。 纵向的多层次应用：凭借其模块化的设计，本教学模式可灵活应用于不同层次的人才培养。除了服务于本科生教学以打牢基础外，其复杂的综合性案例可直接用于研究生培养，作为其科研项目的入门与工具。更重要的是，它可以被开发为临床医师和技师的继续教育课程，帮助他们在职更新AI相关知识与技能，以适应智慧医疗时代的新要求。 智能影像平台化服务：本课题的最终愿景，是将其发展为区域性乃至全国性的“医学影像AI教学云平台”。通过平台化服务，可以打破院校间的资源壁垒，将优质的教学案例、核心的软件工具和先进的教学模式进行共享。这不仅能快速提升我国相关专业的整体教学水平，更能形成一个教学相长的创新社区。 （二）社会经济价值 本课题作为一项成功的教学创新实践，其社会经济价值并非孤立的，而是通过一条“创新教学→赋能人才→驱动产业”的价值链条清晰地传递出来： 1、培养高素质复合型医学影像人才，提升国家核心竞争力。本课题的核心价值在于，它不再是培养传统的医学影像技师，而是为国家输送了掌握AI素养和创新实践能力的“新医科”复合型人才。通过本课程模式培养的毕业生，不仅懂得临床需求，更具备了AI工程实现的思维与能力。他们是沟通临床医生与工程师的“双语者”，是能够直接投身于高端医疗装备研发与智慧医疗建设的中坚力量，这将从根本上提升我国在智能医疗领域的人才储备与核心竞争力。 2、加速AI医疗技术落地，赋能智慧医疗产业发展。技术要转化为生产力，关键在于能理解并善用它的人。本课题培养的学生正是AI医疗技术在临床一线落地的“催化剂”和“推广者”。他们能够将抽象的AI算法，与具体的临床诊断、治疗规划、影像设备优化等场景相结合，有效破解“技术很美好，临床用不了”的行业痛点。通过培养更多这样能连接技术与应用的从业者，将极大加速AI技术在我国医疗健康领域的实际应用与价值释放。 3、示范高效教学新模式，优化教育资源配置。本课题在教学层面的创新，本身就具备显著的社会经济效益。其开发的AI辅助教学资源、个性化学习路径和自动化评估系统，将教师从繁琐重复的教学任务中解放出来，使其能专注于更高价值的个性化辅导与课程创新。这种模式显著提升了教学效率与质量。更重要的是，它为全国同类院校提供了一个低成本、高效率开展前沿交叉学科教学的范本，有助于优化整个高等教育体系的资源配置，让高质量的创新教育惠及更多学子。 （三）示范引领作用 本课题《AI赋能·视界拓展》的核心实践，为高等教育领域，特别是面临深度融合挑战的理工医交叉学科教学创新，提供了以下三个层面的重要示范： 1.示范了如何利用AI技术打破学科壁垒，实现知识的深度融合。 本课题成功展示了如何利用AI技术作为“黏合剂”，打破了临床医学与AI工程技术之间的传统壁垒。通过自主研发的交互式案例与“白盒化”工具矩阵，学生不再是割裂地学习两门学科的知识，而是在解决真实问题的过程中，实现了多学科知识的内化与融合，为其他交叉学科如何实现真正的协同教学提供了宝贵范例。 2.引领了从“知识传授”向“认知拓展”与“能力导向”的教学理念转变。 本课题的核心追求——“视界拓展”——正是这一理念转变的最佳诠释。它将教学目标从培养“看懂影像”的知识接收者，彻底重塑为培养“智创应用”的问题解决者。这种以PBL项目制学习为载体，聚焦学生创新潜能孵化的模式，将“能力本位”的教育思想落到了实处，为高等教育如何培养学生的高阶思维与创新能力指明了方向。 3.探索了AI技术在教学全流程应用的有效路径。 本课题深度探索并验证了AI在教学中的全周期应用，即从AI辅助的教学资源生成（如案例库、可视化课件），到AI驱动的交互式学习（如虚拟仿真平台），再到AI支持的过程性评价（如学情看板、学习路径追踪）。其最终构建的“顶层设计-实践平台-数据追踪-闭环评估”四位一体教学新范式，正是这一全流程应用的成功体现，为如何构建一个数据驱动、持续迭代的智慧教学闭环提供了完整、可行的解决方案。 综上，本课题为“新工科”、“新医科”背景下的课程改革树立了新标杆，其示范意义远超医学影像单一专业，为所有面临技术与应用深度融合挑战的学科，提供了极具价值的实现路径。 （四）潜在风险 技术风险：教学平台需持续的影像技术维护与迭代，以兼容不断更新的操作系统和AI技术框架，保障长期运行的稳定性与先进性。 伦理风险：平台采集了详细的学生学习行为数据，必须建立严格的数据隐私保护与安全制度，防止数据滥用。同时，需警惕评估算法可能带来的偏见，并引导学生避免对现有工具产生过度依赖，确保其独立思考与解决未知问题的能力不受影响。 六、其他相关情况 （一） 获奖情况 本课题的创新实践与育人成效，已获得校内外多项荣誉的认可。这些奖项不仅肯定了教学设计的创新性，更直接证明了其在孵化学生创新能力方面的卓越成果。 1、教学设计与创新类奖项。申请人获得2025年度天津医科大学医学技术学院“薪火·育新”本科教学质量传承与创新教案大赛二等奖，此奖项由学院教学专家评选，直接肯定了本课题教学设计的先进理念、科学性与可推广性。另外申请人获得2025年度天津医科大学医学技术学院“揭榜挂帅”的重点项目。 2、指导学生获得的竞赛与项目成果。申请人作为指导教师，在全国统计建模大赛上，荣获天津市一等奖1项、全国等奖1项。这充分证明本教学模式能有效提升学生的医学数据分析与建模实践能力。在2025年度大学生创新训练计划项目，申请人指导的3个学生项目成功入选2025年度天津市推荐项目。这表明本课程激发的学生创新思维与项目实践能力，得到了市级专家的高度认可。另外再全国大学生医学技术技能大赛，申请人指导学生项目在2025年度的第十一届大赛的医学创新赛道中，成功晋级省级竞赛。这直接印证了本课程培养的学生，其创新成果在全国性的专业舞台上具备竞争力。 （二）第三方评价 本案例在应用效果与创新实践方面，已得到来自专家评委和终端用户（学生）的积极评价。 1、来自专业竞赛评委会的权威认可。上述指导学生获得的全国及省市级奖项，其评审过程本身就是一种严苛的第三方专家评价。来自全国高校和行业的评委会，对学生作品（即本课程的实践产出）在创新性、科学性和应用价值上的肯定，间接但有力地证明了本教学模式在孵化学生创新潜能方面的巨大成功。 2、来自学生用户的直接正面反馈。课题的教学效果得到了学生的广泛认可，这一点在学校官方教学评价系统中有清晰体现，如图20所示。图中的量化数据证明在2023-2024-2和2024-2025-1两个学期中，本课程主讲教师的学生评教得分分别高达99.63分和99.16分，持续显著高于院系及全校平均分。这充分说明本教学模式获得了学生普遍且稳定性的高度满意。质性反馈佐证学生的高分评价并非盲目，其原因在开放式评价中得到了具体阐述。在“您认为教师在教学中的最突出优点是什么？”的回答中，学生们高频提及的关键词包括： 学生反馈内容设计层面：“对PPT内容清楚，讲解认真，授课内容丰富，知识点讲解清楚明白简单易懂，专业知识扎实。”这直接印证了本课题在教学资源开发与可视化设计上的成功。 教学态度层面：“非常细心，关注每个学生学习并给予帮助”，“老师很有耐心，会帮同学解决问题”。这充分体现了本教学模式所倡导的以学生为中心、因材施教的理念真正落到了实处。 综上所述，这些结合了高分值与具体好评的评价，从终端用户的角度为本教学模式的先进性与有效性，提供了最直接、最有力的证明。 图20 学生的麦克斯评教结果展示 （三） 案例相关图片、视频等 本课题已整理形成丰富的多媒体教学资源与成果展示材料，其网盘分享的文件为：案例相关图片、视频.zip 链接: https://pan.baidu.com/s/11pAog1NMKLavSOOZfxHy-g?pwd=7izy 提取码: 7izy 具体包括： 1、《AI赋能教学平台》功能演示视频 2、宫颈癌数据结构化录入与报告生成系统的app开发 3、 深度学习的视网膜疾病预测模型的学生优秀项目实践 4、医学数据的联邦学习的演示界面系统 4、 精选教学PPT课件与教案电子版 6、学生实验报告作品 7、麦克斯学生评教 根据这些内容生成AI+高等影像教育应用案例课题的3分钟视频