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对于PACS的医学影像教学系统的现状与对策
随着社会经济的飞速发展,现代影像医学也得到不断的发展,传统的医学影像教学方式已满足不了时代的发展需求了,因此,必须探索出一个能够有效提高医学影像教学效果的教学模式,而PACS的医学影像教学系统的诞生,为医学影像教学的改革创造了有利的条件,由此可见,利用PACS建立起一个数字化医学影像教学系统,是医学影像教学工作的大势所趋。
标签:PACS的医学影像教学系统;现状;对策;分析
医学影像属于一门理论与实践相结合的学科,传统的医学影像教学方式受到有限的教学条件和资源的限制,使学生的专业能力得不到全面的发挥,因此,医学影像教学工作者必须探索出一种全新的教学模式,来弥补传统教学方式的缺点。本篇文章通过分析PACS影像教学系统的现状,针对目前PACS影像教学系统中存在的问题,提出了几个解决策略[1]。
一、 PACS的医学影像教学系统现状
PACS是以高速计算机设备作为为基础,各种影像设备与高速网络相连接,并利用数字化方式来采集、管理、存储、传输以及显示各种医学影像信息。随着网络科技以及PACS的飞速发展,PACS多媒体教学模式得以逐渐形成。将RIS(放射信息管理系统)和PACS运用于医学影像诊断的教学过程中,教师可以直接从PACS中调取与课堂教学内容相关的医学影像图片,来制作幻灯教学课件或考试题卷。以PACS为基础创建一个交互式CR医学影像教学系统。目前,有少部分医学研究机构已经和软件开发公司合作,致力于开发以PACS为基础的医学影像教学网络教学软件[2]。也有少部分医学研究单位,研究如何将PACS运用到超声诊断学的教学过程中,但是,PACS的利用仅局限于超声诊断学多媒体教学课件的制作上。上述的这些教学方式虽然给医学影像教学提供了一个非常先进的教学模式,但是,PACS的医学影像教学系统仍然存在很多的系统缺陷,例如,教学影像库不够全面,缺乏考试题库以及评分系统等等,基本上无法满足实际医学影像教学以及实践的需求[3]。
二、 解决上述问题的对策探讨
(一) 构建影像数据库
医学影像诊断工作站的员工可以将CT、CR等医学影像资料收集起来,并储存在PACS系统服务器当中,教师可以在医学影像诊断工作站中,找到典型或者特殊的病例,储存到到PACS的医学影像教学数据库当中,并应用于医学影像教学的课件制作以及课堂教学中。在PACS的医学影像教学系统中,建立医学影像数据库,教师可以在数据库中,通过检索图像标释、影像表现、临床特点以及病理改变等相关的关键词,就可以迅速的找到自己想要的医学影像信息了。
(二) 建立考试题库
可以把医学影像教学大纲当做参考依据,将PACS医学影像数据库中的知识点进行归类,把具体的知识点划分到相应类别的知识结构下,并建立教学考题以及教学知识点记录。再以PACS系统中的知识点内容作为依据,将试题结构定义出来,建立起一个医学影像考试题库,并且对考试题库进行灵活的维护和管理。当用户登录到考试题库中的出题界面之后,只要点击出题按钮,系统就会自动生成考试题集,以便学生可以进行考模拟考试练习,帮助学生提高考试成绩,巩固基础知识,教师也可以按照设出题类型的比例,从考试题库中自主筛选合适的考试题目。
(三) 医院PACS系统与学校PACS医学影像教学系统相连接
将医院的PACS系统与学校的PACS医学影像教学系统相连接,连接步骤如图1所示。将医院的PACS系统与学校的PACS医学影像教学系统相连接,是为了让医学院的在校生学生能够充分的体验到医院的工作环境,医院PACS系统管理者可以将患者真实的医学影像拍片结果,上传到医院的PACS系统中,并将这些影像资料共享到学校的PACS医学影像系统中,学生可以通过登录学校的PACS医学影像系统,看到医院的PACS系统中共享的医学影像资料,并且根据这些真实的医学影像表现,模拟为患者诊断,再将自己的诊断结果和医生的诊断结果相比较,这样做,不仅可以考验学生对基础知识的巩固程度,还能让学生在模拟训练中逐渐学会应用课本上的知识。
图1为医院PACS系统与PACS医学影像教学系统的连接图
三结语
PACS的医学影像教学系统的诞生,为医学影像教学的改革创造了有利的条件,笔者通过分析PACS医学影像教学系统的现状,并根据其不足之处,提出了几点改进建议,希望PACS医学影像系统能够帮助教师,提高医学影像专业的教学效果。
参考文献:
[1]马奎元,张会如,董睿,王皆欢,孙处然.基于PACS的影像教学系统在影像教学中的应用[J].济宁医学院学报,2014,37(01):62-64.
[2]刘艳,刘为萍,白梅.网络医学影像PACS教学系统的应用研究 [J].医学信息(上旬刊),2010,23(12):4710-4711.
[3]李勇刚,陈慧勤,郭亮,曹永国.基于PACS的医学影像学交互式教学法的应用及发展前景[J].苏州市职业大学学报,2012,23(03):85-87.
[4]蒋奕,王媛媛,王健,赵圆,刘文亚.基于PACS临床病例影像资源库的
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