近日，由生命科学与技术学院分子影像平台主办的2025年度生物医学图像处理和分析基础培训课程于3月25日至4月9日期间，顺利落下帷幕。此次培训课程安排在每周二和周三，为期6天，共计45小时。来自生命科学与技术学院、iHuman研究所、生物医学工程学院以及物质科学与技术学院的45名研究生积极参与，在课程学习中系统且全面地掌握了生物医学图像处理与分析的专业知识及操作技能。
课程紧密围绕理论基础与实践应用两大核心板块展开，分子影像平台的多位工程师精心准备了丰富且极具实用性的教学内容。平台主任李晓明老师凭借深厚的专业知识储备，在课程中肩负起多项核心内容的教学重任。在显微镜图像处理准则和科研道德课程环节，李老师精心选取学界真实发生的典型案例，深入浅出地详细解读生物医学图像处理过程中的学术规范要求。通过这些生动案例，帮助学生深刻认识到学术规范的重要性，从而建立起严谨、科学的科研态度。在讲解数字图像基础知识时，李老师巧妙地采用对比理论公式与实际图像案例的教学方法，将原本抽象晦涩的数字图像原理具象化，让学生能够轻松理解并深入领会。此外，李老师还分享了获取高质量显微图像的实用技巧，同时详细介绍了分子影像平台所拥有的丰富图像处理资源，为学生后续的科研工作提供了有力支持。在后续课程中，李老师围绕 FIJI/ImageJ图像处理分析、Qupath批量处理大数据、Nikon NIS Elements图像自动化分析、PowerPoint科研绘图等关键内容，通过分步细致演示以及项目实操的方式，全方位帮助学生提升科研综合能力。
杨紫薇老师则专注于图像处理实践操作教学环节。在 FIJI/ImageJ 的图像渲染和调节、图像预处理与分割方法、基于距离的图像分析等课程中，杨老师创新采用“理论讲解+现场演示+即时练习”的高效教学模式。课堂上，杨老师以实际生物医学图像作为教学素材，演示不同处理方法的具体操作流程，并引导学生仔细对比处理效果。通过这样的方式，让学生迅速掌握根据图像特点选择合适处理方式的方法，快速熟悉图像处理工具的各类应用场景，极大地提升了学生的实践操作能力。
王瑞老师的课程重点聚焦于图像处理技术前沿与效率提升方面。在FIJI版本ImageJ的使用配置和基础分析教学中，王老师紧密结合具体实验需求，详细讲解如何运用软件进行图像计数、面积和亮度测量等常见操作，让学生能够熟练运用软件解决实际科研问题。在生物医学领域的AI图像分析课程中，王老师积极引入机器学习和深度学习方面最新的研究成果和技术案例，拓宽学生的学术视野，激发学生对前沿技术的探索兴趣。而在FIJI批量处理课程中，王老师通过深入研究，简化操作步骤、优化处理流程，教会学生运用脚本实现批量处理，大幅提高科研工作效率，为学生在处理大量数据时节省了宝贵时间。
范承玉老师的教学旨在助力学生实现科研成果可视化。在Nikon NIS Elements AI图像分析课程中，范老师精心介绍了通过训练多种深度学习模型提升图像质量的成功案例，让学生了解到先进技术在图像分析中的应用。在Adobe Illustrator科研绘图课程里，范老师从基础绘图工具的使用方法讲起，逐步深入到高级案例制作，循序渐进地引导学生掌握科研绘图技巧。课程设置了大量练习环节，研究生们在范老师的悉心指导下，将研究数据成功转化为专业、美观的科研图像，有效提升了成果展示能力，为未来的科研成果汇报和论文发表奠定了良好基础。
此次培训课程为研究生们搭建了一个系统学习生物医学图像处理技术的优质平台，切实有效地提升了本校研究生的专业技能。未来，分子影像平台将持续优化课程体系，不断推出更多高质量培训课程，致力于为生物医学成像和图像分析领域培养更多专业人才，为推动该领域的发展贡献力量。
