医学图像论文范文精选

论文关键词：医学图像处理图像分割图像配准图像融合纹理分析

论文摘要：随着医学成像和计算机辅助技术的发展，从二维医学图像到三维可视化技术成为研究的热点，本文介绍了医学图像处理技术的发展动态，对图像分割、纹理分析、图像配准和图像融合技术的现状及其发展进行了综述。在比较各种技术在相关领域中应用的基础上，提出了医学图像处理技术发展所面临的相关问题及其发展方向。

1．引言

近20多年来，医学影像已成为医学技术中发展最快的领域之一，其结果使临床医生对人体内部病变部位的观察更直接、更清晰，确诊率也更高。20世纪70年代初，X-CT的发明曾引发了医学影像领域的一场革命，与此同时，核磁共振成像象(MRI:MagneticResonanceImaging)、超声成像、数字射线照相术、发射型计算机成像和核素成像等也逐步发展。计算机和医学图像处理技术作为这些成像技术的发展基础，带动着现代医学诊断正产生着深刻的变革。各种新的医学成像方法的临床应用，使医学诊断和治疗技术取得了很大的进展，同时将各种成像技术得到的信息进行互补，也为临床诊断及生物医学研究提供了有力的科学依据。

在目前的影像医疗诊断中,主要是通过观察一组二维切片图象去发现病变体,往往需要借助医生的经验来判定。至于准确的确定病变体的空间位置、大小、几何形状及与周围生物组织的空间关系,仅通过观察二维切片图象是很难实现的。因此,利用计算机图象处理技术对二维切片图象进行分析和处理,实现对人体器官、软组织和病变体的分割提取、三维重建和三维显示,可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性甚至定量的分析,可以大大提高医疗诊断的准确性和可靠性。此外,它在医疗教学、手术规划、手术仿真及各种医学研究中也能起重要的辅助作用。

本文对医学图像处理技术中的图像分割、纹理分析、图像配准和图像融合技术的现状及其发展进行了综述。

2．医学图像三维可视化技术

2.1三维可视化概述

1应用于微球内外径等尺度指标的自动测定

将微球投入溶液中，使其分布较均匀，并置于显微镜下观察，得到清晰的微球显微图像。根据我们先前的工作，通过测定微球的外径D以及其在溶液中所成像的黑环内径的d，可以根据有关理论方程来确定微球或其周边介质的折射率。因此，需要精确测定D与d。下面介绍我们用VBAI编写的程序如何实现对微球像D与d的智能自动测定。进入VBAI的InspectionState编辑窗口，可以编辑整个程序的主要过程。我们的设计是:先在“Inspect”过程中对图像进行预处理并找到物体，得到物体个数;然后在“GOON?”过程中判断检测到几个物体，是否已经检测完全部物体;随后在“Measure”过程中对当前序号的物体进行检测。进入每个过程进行具体步骤的编辑，只需双击右侧工具中的相应操作，就可以将该操作加入程序中，在属性窗口中对操作的各项参数进行设定。在“Inspection”过程中，我们首先打开图片，选中循环取图将依次获取目标文件夹中的每个图像文件。如要测量真实尺寸，则要对图像进行标定，VBAI中Calibrateimage有多种方式。通常实验室显微镜采用显微标尺进行标定，选择第一种模式，导入显微标尺的图像，标定完成后生成标定文件，检测时自动读取。

接着我们对图像进行预处理，这将打开visionassistant窗口，可对图像进行LUT变换、滤波、分割、形态学变换等多项操作，在本实例中将图像处理为适合寻找物体的二值化图像。然后对处理过的二值化图片进行DetectObjects操作，得到物体数列。SelectImage操作将原图像读入，代替处理过的二值化图像，为下一步检测做准备。SetVariable的操作是将DetectObjects操作中检测到的物体个数存入代表剩余物体数的X。“GOON?”过程中没有图像处理的具体操作，只在InspectionState编辑中有一个判断，在指向end的箭头定出编辑走向end的条件，为剩余物体数X＜1，当X≥1时将执行默认箭头，走向“Measure”过程。“Measure”过程中，首先IndexMeasurements读取之前DetectObjects中检测得到的物体数列的的第X个物体。接着，要设置程序可以根据物体的位置、大小等自动建立相应的ROI，即检测区域，由于要进行微球图像直径的检测，因此区域类型选择圆环形。然后就可以在检测区域内进行圆的直径检测了，利用FindCircularEdge操作可以很方便地做到这一点。在直径检测中，程序在检测区域内沿径向生成一系列的检测线，曲线为沿检测线方向上灰度值变化曲线的一次导数曲线，反映了灰度值的变化速率，负数部分对应图像由亮变暗，正数部分对应图像由暗变亮，极值处即变化速率最快处，也就是边缘所在位置。曲线上方的参数设定包括判断边缘的阈值，平滑算子的大小，取样宽度，每条检测线之间的间隔等。由于是根据拟合出的曲线确定边缘位置，因此可以超越像素的限制，实现亚像素等级的超分辨率精确度。

检测程序首先得到每条检测线上的边缘点位置，再根据所有边缘点拟合出圆形边界，计算出直径数值，程序中给出精确到0．01个像素的结果。结果的稳定性还要取决于拍摄环境、光照、相机稳定性等。图像中微球边缘的黑环是由于光线折射造成的，根据我们先前工作，证明其粗细与微球与溶液的折射率比值成一定比例关系。因此，程序中通过分别测量各微球的D与d，调整FindCircularEdge操作中搜寻方向、边缘种类等参数可以搜寻到内径圆和外径圆。在精确测定D与d值后，可自动根据我们先前工作导出的方程式，给出微球的折射率或是其周边介质的折射率。Calculator是界面类似LabVIEW图像化编程工具的一项功能，可以由用户自己选择输入输出量、制定复杂的运算程序等，本实例中为利用文献的方程式计算出微球的折射率。DataLogging可以选择需要记录的数据写入指定的txt或csv文件，以便后续的数据分析统计。最后SetVariable将变量X减1。VBAI应用编写完成后可作为专用的检测软件使用，处理图片时将需要分析的图像放在同一目录下，进入VBAI文件，指定该路径，点击RunInspectioninLoop，就可以自动完成所以图片的分析，并得到记录有数据的txt或csv文件。这样生成的检测程序智能、客观、准确、快速，实现了图像中微球的识别寻位、移动ROI建立、两个直径的测量、折射率计算、数据保存等操作的完全自动化运行。而且整个操作与运算排除了人为操作中的主观性因素，精度亦达到亚像素水平，平均单个微球的测量时间仅需0．20s。为了检验其测定的准确性，在对拍摄系统和环境进行标定和控制之后，选择合适的微球作为检测对象进行多次检测。同时，用以往常用的油浸法对微球折射率作对照测定，测得的折射率与本VBAI生成系统测定结果高度吻合，说明VBAI检测程序的测量准确性可重复性较高。

2应用于细胞检测

2．1背景

细胞是生物医学研究的重要对象之一，通过分析细胞的显微图像我们可以得到很多有用的信息。红细胞是人类血液中存在的主要细胞，一直是研究的热点。正常的红细胞呈双凹圆盘状，而衰老和不健康的红细胞会呈棘形、双凹消失等不规则的形态。通过观察与分析显微图像中红细胞的形态可以评价其健康程度。所以这里以红细胞为例说明如何采用VBAI编写适合于进行细胞图像分析的技术过程。

2．2方法

1生物医学图像信息技术的应用分析

目前，生物医学图像信息技术主要包括生物医学图像传输、图像管理、图像分析、图像处理几方面。这些技术同以前的图像技术、医学影像技术都有一定的联系，其在涵盖以往图像技术、医学影像技术的同时，也具有自身的特点，与传统的图像和医学影像技术相比，生物医学图像信息技术更加强调在医学图像信息收集、处理等过程中应用计算机信息技术。

1.1图像成像

从本质上来看，生物医学图像成像技术（下文简称“图像成像技术”）与医学影像技术的区别并不大，仅仅是人们更习惯将其表达为医学影像。生物医学图像成像技术的研究内容为：利用染色方法和光学原理，清晰地表达出机体内的相关信息，并将其转变为可视图像。图像成像技术研究的图像对象有：人体的标本摄影图像、观察手绘图像、断层图像（如ECT、CT、B超、红外线、X光）、脏器内窥镜图像、激光共聚焦显微镜图像、活细胞显微镜图像、荧光显微镜图像、组织细胞学光学显微镜图像、基因芯片、核酸、电泳等显色信息图像、纳米原子力显微镜图像、超微结构的电子显微镜图像等等。

图像成像技术主要包括2个部分：现代数字成像和传统摄影成像。通常可采用扫描仪、内窥镜数码相机、采集卡、数字摄像机等进行数字图像采集；显微图像采集则可应用光学显微镜成像设备及超微结构电子显微镜成像设备；特殊光源采集可应用超声成像仪器、核磁共振成像仪器及X光成像设备。目前，各种医学图像技术的发展都十分迅速，特别是MRI、CT、X线、超声图像等技术。在医学图像成像技术方面，如何提高成像分辨力、成像速度、拓展成像功能，尤其是在生理功能及人体化学成分检测方面，已经引起了相关领域的重视。

1.2图像处理

生物医学图像处理技术，是指应用计算机软硬件对医学图像进行数字化处理后，进行数字图像采集、存储、显示、传输、加工等操作的技术。图像处理是对获取的医学图像进行识别、分析、解释、分割、分类、显示、三维重建等处理，以提取或增强特征信息。目前，医学领域所应用的图像处理技术种类较多，统计学知识、成像技术知识、解剖学知识、临床知识等的图像处理均得到了较快的发展。另外，人工神经网络、模糊处理等技术也引起了图像处理研究领域的广泛重视。

1.3图像分析及图像传输

摘要：医学图像重建是我校生物医学工程专业的专业基础课之一，主要介绍医学成像与分析系统中的现代图像重建技术。本文针对该课程的特点，以提高医学图像重建教学效果为目标，增加实验教学环节，主要包括医学图像重建课程的基础仿真实验和应用实践实验。教学实践证明，通过本文所设计的实验训练，能激发学生的学习兴趣，加强学生对课程内容的理解与掌握，改善医学图像重建课程的教学效果。

关键词：医学图像重建 实验教学 基础仿真实验 应用实践实验

中图分类号：G642 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1672-8181.2014.17.027

1 引言

医学图像重建课程主要讲解医学成像与分析系统中的现代图像重建技术，内容包括图像重建解析算法和迭代算法以及这些算法在XCT（X-Ray Computed Tomography）、SPECT（Single Photon Emission Computed Tomography）及MRI（Magnetic Resonance Imaging）等医学影像中的应用，是生物医学工程专业的一门十分重要的专业基础课。掌握现有的医学图像重建技术，并基于此研究速度快精度高的新型医学图像重建技术将大大促进医学影像技术的发展与进步。医学图像重建课程要求学生具有基础物理、数学、线性系统、电子电路方面的基础知识，旨在培养学生掌握现代医学成像的物理原理、成像理论以及应用等，是一门理论与实践紧密结合、涉及多个领域的学科。对于本科生来讲，通过这门课程的学习不仅仅需要获得坚实的理论知识，还需要从实验实践中更好的理解知识，掌握更加先进有用的科研技术。医学图像重建课程专业性强，综合性高，并且理论和实践紧密结合。目前大多院校主要开设医学图像处理课程，教学重点在于利用图像处理方法对医学图像进行处理与分析;而医学图像重建属于医学成像技术，课程教学重点在于如何利用算法处理医学影像设备采集的原始数据从而得到医学图像，针对本科生开设该课程的院校不多。而开展该课程教学工作的院校主要限于理论教学，并且由于基础实验设备缺乏，实验条件不成熟等因素影响，极少涉及实验教学，学生对该课程内容的掌握情况并不十分理想。目前，公开文献主要针对医学影像成像课程的教学研究及教学改革，尚没有针对医学图像重建课程的实验教学研究论文公开。笔者结合本校该课程的教学情况，展开一些该课程基础仿真实验与应用实验教学环节的设计研究，以全面培养学生的学习技能，激发学习兴趣，改善教学效果。

2 基础仿真实验设计

为了让学生掌握本课程设计的成像理论以及成像算法，基础仿真实验分为三大部分，分别为XCT图像重建仿真实验，SPECT图像重建仿真实验和MRI图像重建仿真实验，重点为XCT图像重建仿真实验。基础仿真实验要求学生利用计算机仿真实验采集数据，并选取合适的重建算法对实验数据进行重建。以XCT图像重建仿真实验为例，学生2人1组，首先利用Matlab软件产生平行束XCT的360度投影数据;再编写解析重建算法――滤波反投影算法和迭代重建算法――代数迭代重建算法函数程序代码;并将仿真的投影数据作为编写号的函数的输入参数，进行重建，输出重建后的断层图像;最后将重建后的断层图像与理论图像相比较，分析重建算法的性能。对于学习能力较强的学生，可自主选择课本上的其他算法进行图像重建与结果分析。通过基础仿真实验，学生可以深入了解医学成像系统的成像原理与成像过程，掌握图像重建算法，并学会分析比较不同算法的重建性能，真正掌握课程中的医学图像重建理论。

3 应用实践实验设计

1.1论文研究的目的和意义

1.1.1医学图像处理的特点及重要性

医学图像处理技术包括很多方面,如:图像恢复、图像重建、图像分割、图像提取、图象融合、图象配准、图像分析、图像识别等等。进行医学图像处理的最终目的是实际应用于医学辅助、工业区生产、科学研究等方面,所以其具有较广泛的应用价值和研究意义。医学图像处理的对象是各种不同模态的医学影像。在医学临床的使用中,医学影像主要有超声波(UI)、X-射线(X-CT)、核磁共振成像(MRI)、核医学成像(NMI)等。随着计算机技术的发展,医学影像技术已成为一门新兴交叉学科,目前是计算技术与医学结合技术中发展最快的领域之一。借助有力的医学图像处理技术手段,极大的改善了医学影像的质量和显示方法,其成果使临床医生能更直接、更清晰地观察人体内部组织及病变部位,确诊率也得到了提高。这不仅使医学临床诊断水平在现有的医疗设备的基础上得到极大地提高,并且能使医学研究与教学、医学培训、计算机辅助临床外科手术等实现数字化应用,从而为医学研究与发展提供坚实的基础,在医学应用中具有不可估量的实用价值。

医学图像与普通图像相比,具有以下几方面的特点(1)医学图像具有灰度上的含糊性。表现为两方面:一方面是由于成像技术上的原因带来的噪声扰,往往使物体边缘的高频信号被模糊化;另一方面,由于人体组织的螺动等现象会造成图像在一定程度上产生模糊效应。(2)局部体效应。处于边界上的像素中,通常同时包含了边界和物质,使得难以精确地描述图像中物体的边缘、拐角及区域间的关系,加之假如出现病变组织,则其会侵袭周围正常组织,导致其边缘无法明确界定。

1.2论文的研究目标及工作

1.2.1论文主要涉及的三方面基础理论

论文主要涉及马尔科夫随机场(MRF)理论、模糊集理论及Dempster-shafe证据理论三个方面的基础理论,下面分别作介绍:1)马尔科夫随机场(MRF)理论基于随机场的图像分割方法是一类考虑像素点间的空间关联性的统计学方法。其实质是从统计学的角度出发,将图像中各像素点的灰度值看作是具有一定概率分布的随机变量,从而对数字图像进行建模。Cristian Lorenz等人,在医学图像分割中提出了一种可应用于任意拓扑结构的新型统计模型。根据马尔科夫随机场图像模型,利用最大后验概率准则(MAP),提出一种迭代松弛算法。MRF模型能够区分不同纹理的分布,其特别适用于纹理图像的分割。但使用MRF模型进行分割的关键问题在于参数估计,所以分割的效果往往取决于对参数估计的准确度。为此通常在分割与参数估计间进行轮流迭代计算,例如:先初始化参数,在此基础上分割,再利用分割的结果对参数进行进一步的估计,然后再分割,如此直到满足收敛条件。然而此类方法只能利用单一的图像信息,不能综合利用多种图像信息。

第二章马尔科夫随机场(MRF、理论及其应用

摘 要 医学图像处理与分析是生物医学工程专业的专业基础课之一。针对该课程的特点，提出一些实践教学环节的改革措施，包括实验和课程设计的开展以及第二课堂的实施。教学实践证明，本文所提教改经验能全面培养学生的学习技能，激发学生的学习兴趣，极大增强教学效果。

关键词 图像处理；图像分析；实践教学；教学改革

中图分类号：G642.0 文献标识码：B

文章编号：1671-489X（2014）02-0090-02

Practical Teaching Reform of Medical Images Processing and Analysis//Tang Min， Zhang Shibing， Shen Xiaoyan

Abstract Medical images processing and analysis is one of the major foundational courses for biomedical engineering. According to the characteristics of this course， several practical teaching reform measures of medical images processing and analysis are carried out， including experiments and course design and the second classes. The author’s rich practical experiences demonstrate that these teaching reform measures can foster the students’ abilities， inspire their interests and therefore improve the teaching effect greatly.

Key words image processing； image analysis； practical teaching； teaching reform

1 引言

1.1医学影像中多目标跟踪的背景和意义

1.1.1医学影像背景

医学影像学由于其含有极其丰富的人体信息、各器官信息等,能以很直观的形式向人们展示人体内部组织结构、形态或脏器等,使得其在临床诊断、病理研究分析治疗中有着十分重要的作用,是医学研究领域中的一个重要研究方向,几年来,随着医学成像技术的不断发展,医学图像已经从早期的X光片发展为二维数字断层图像序列。医学影像学包含人体信息的获取以及图像的形成、存储、处理、分析、传输、识别与应用等,主要内容可以归纳为三大部分:医学影像物理学、医学影像处理技术和医学影像临床应用技术⑴。首先医学影像物理学指的是图像形成过程的物理原理,主要目的是根据临床需求或医学研究的需求,对成像的原理、成像系统进行的分析和研究,将人体内感兴趣的信息提取出来,以图像的形式显示,并对各种医学图像的质量因素进行分析。提取的信息可以是形态的、功能的或成分等一切与当前临床应用有关的感兴趣信息,信息载体可以是电磁波或机械波,所显示的形式可以是一维的、二维的甚至是三维、四维等不同层次的图像。

医学影像处理技术是指对已获得的图像作进一步的处理,如对其进行分析、识别、分割、分类等,从而得到我们临床研究所需的感兴趣信息,确定哪些部分应增强或某些特征需要特殊提取进行处理,其目的是使得原来不够清晰的图像变的清晰,易于分析,或者是为了提取图像中某些特征信息,对于特定的器官的分析,涉及到医学诊断的内容[2],重点是要对器官的切片图提取关键信息进行分析,如对于胃部切片图,我们在诊断胃癌的时候是要判断是否有淋巴结发生转移,这就需要首先对胃部切片图进行有效的分割,尤其是我们需要的胃壁周围的感兴趣区域,在正确分割的基础上,对于切片图中的目标进行分析,通过特定的方法识别切片图中的目标,从而可以实现辅助诊断的目的[3]。

1.2医学影像中多目标跟踪研究的现状

在计算机视觉领域的传统目标跟踪中,研究人员多采用基于分割的跟踪,即运动目标的跟踪被分为两大步:第一步,目标分割;第二步,目标跟踪。在医学图像多标跟踪问题中,要对图像上的目标进行精确的跟踪,首先是需要正确的图像分割结果,然后运用相应的跟踪方法得到我们所需要的跟踪结果。

1.2.1医学图像分割概述

图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割法主要分以下几类:基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。近年来,研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割,提出了不少新的分

【摘要】医学影像设备学是应用物理学和医学影像学专业的必修专业课程。随着现代医学的发展，医学影像设备已经成医疗领域必不可缺的仪器，因此，为了满足学科发展和教学的需要，各大医学院校和医学相关的理工科专业开设这门课程。由于医学影像设备比较昂贵，难以引进，理论和实验教学中遇到很多难以解决的问题。因此，提出了网络多媒体理论教学和模拟实验教学。

【关键词】医学影像设备；网络多媒体理论教学；模拟实验教学；应用物理；

中图分类号；O469 文献标识码：A 文章编号：

1 引 言

医学影像设备学是一门近年来发展起来的学科，是医学影像学的分支学科，是医学专业中一门专门介绍医学影像设备的发展历程、分类、结构、工作原理和操作使用等内容的课程。随着现代医学的发展，医疗器械的更新，医学影像设备在医疗领域的广泛使用，医学影像设备学已经成为医学类学生学习的基础课程，也是获得临床医学影像设备操作知识的基础。医学影像设备分为两类：医学影像诊断设备和治疗设备。这门课程主要倾向于诊断设备，临床医学当中最主要的就是应用诊断设备来诊断患者的病情。诊断设备包括诊断X线机、X线计算机体层成像设备（X-CT）、计算机X线摄影装置（CR）、数字X线摄影装置（DR）、数字减影血管造影装置（DSA）、磁共振成像设备（MRI）、超声成像设备（USG）、核医学成像设备（SPECT和PET）等。这些设备结构复杂，工作原理繁琐，所以需要大量的物理、医学、机械、电子信息和计算机方面的知识。学生一时很难接受和掌握这种跨越学科和交叉学科的课程，为了解决这个问题，提出了网络多媒体理论教学和模拟实验教学方式。

2 多媒体理论教学

2.1 医学影像设备理论教学遇到的问题

在医学影像设备理论教学中，往往是教师讲解的知识只是文字层面上的东西，文字层面的知识很抽象，加上使用的专业术语，学生既难理解，又有难以掌握。因此理论课程教学过程中遇到诸多方面的问题。例如：

摘要：目的：通过组建简便医学影像存档与通讯系统(picturearchivingandcommunicationsystems,PACS)实现影像诊断设备的网络化，诊断报告书写计算机化、标准化。方法：CT、MRI和SunAdvantageWindows（简称AW）2.0工作站连接成医学数字影像传输（DICOM）网络；DICOM服务器与各图像浏览及诊断报告书写终端连接成以太网（Ethernet）网络；二者再通过集线器连接成PACS。AdvantageViewerServer/Client1.01软件分为服务器端和客户端两部分。结果：成功地实现了数字化图像在PACS内的传送、中心存储、易机图像处理、不同操作系统（UNIX和WindowsNT）不同格式图像（Adv和Dic）在DICOM3.0标准水平的相互兼容和图像交流，以及诊断报告的书写与共享打印等功能。结论：PACS提高了工作效率及管理水平，推动了医生工作模式的变革；方便了工作、科研和学习；提高了教学质量。规范化、计算机化的诊断报告质量优于人工书写报告。

随着信息时代的到来，数字化、标准化、网络化作业已经进入医学影像界，并以奔腾之势迅猛发展，伴随着一些全新的数字化影像技术陆续应用于临床，如CT、MRI、数字减影血管造影（digitalsubtractionangiography，DSA）、正电子体层成像（positiveelectrontomography，PET）、计算机放射摄影（computedradiography，CR）及数字放射摄影（digitalradiography，DR）等，医学影像诊断设备的网络化已逐步成为影像科室的必然发展趋势,同时在客观上要求医学影像诊断报告书写的计算机化、标准化、规范化。医学影像存档与通讯系统(picturearchivingandcommunicationsystems,PACS)和医学影像诊断报告系统应运而生并得到了快速发展，使整个放射科发生着巨大变化，提高了影像学科在临床医学中的地位和作用。

概述

PACS是近年来随着数字成像技术、计算机技术和网络技术的进步而迅速发展起来的、旨在全面解决医学图像的获取、显示、存贮、传送和管理的综合系统［1-4］。PACS分为医学图像获取、大容量数据存贮、图像显示和处理、数据库管理及用于传输影像的局域或广域网络等5个单元［2，4］。

PACS是一个传输医学图像的计算机网络，协议是信息传送的先决条件。医学数字影像传输（DICOM）标准是第一个广为接受的全球性医学数字成像和通信标准，它利用标准的TCP/IP（transfercontrolprotocol/internetprotocol）网络环境来实现医学影像设备之间直接联网［3］。因此，PACS是数字化医学影像系统的核心构架，DICOM3.0标准则是保证PACS成为全开放式系统的重要的网络标准和协议。

1998年我院放射科与航卫通用电气医疗系统有限公司（GEHangweiMedicalSystems,简称GEHW）合作建成医学影像诊断设备网络系统，它以DICOM服务器为中心服务器，按照DICOM3.0标准将数字化影像设备联网，进行医学数字化影像采集、传输、处理、中心存储和管理。

材料与方法

一、系统环境

［摘要］思维是人类认识世界、改造世界的重要工具，而以“象”为基本元素的象思维作为中医的重要思维方式，与以“图像”为基础的思维有着明显的相似之处，指导着中医通过特殊的物象、图像来进行思维。我们认为，中医象思维的形成需要借鉴图像思维的方式，利用人脑所具有的联想、想象的机能，将先入为主的语言概念转为以精气、阴阳、五行、藏象理论中的物象之变化来类比人的生理、病理，再利用在脑海中所形成的图像进行中医理、法、方、药的思考。只有重拾图像思维的能力，才能培养出中医独特的“象”思维。

［关键词］中医;象思维;图像思维

意识是物质世界长期发展的产物，属于人脑机能对于物质世界的主观映象，而以意识为基础的思维是人类所具有的高级认识活动，其建立在人脑固有的成像、语言、感觉能力之上，是以大脑感知的对象为基础，通过分析、综合、逻辑、推理、判断等方式，发现或概括出事物现象之间复杂联系的大脑运作活动。马克思指出:“观念的东西不外是移入人的头脑并在人的头脑中改造过的物质的东西而已。”思维的形成过程与大脑认识活动的“观念”形成原理相同，是物质“移入”人脑，经由人脑改造的过程。物质“移入”人脑并改造的途径，主要分为具象思维［1］和抽象思维两类，而具象思维的主体部分与“象”思维一致，均以具体的图像、文字作为思维的基础。两类的思维方式均产生于物质世界的长期发展，并长期存在及发展于人类认识世界、改造世界活动中的各个领域，其中具象思维出现的时期远早于抽象思维。中医学在形成之初受到当时人类思维方式的影响，故以“象”思维为基础，因此，探究中医“象”思维对于认识、运用中医及领悟中医独特的思维方式具有重要意义。

1象思维与图像思维

“象”字，狭义指代动物大象之形象，广义则指眼见之形象，如天、地、人以及万事万物之形象。“象思维”一词由哲学家王树人先生提出，并为中医学术界所接受。所谓“象思维”，就是以象为基本元素的思维［2］，而有别于以概念为基本元素的抽象思维，并非把事物的一切可感形象抽调后得到的反映事物内在本质的思维形式，而是可以直接以“图像”的方式，通过人脑对图像的联想、想象、比类等方式来思考和概括事物变化、本性及相关联系的一种思维方式。从“象”形汉字来看，其形成便是物象简化的表达，所形成的单个汉字亦是一幅图像。象形文字产生的过程是图像思维与抽象思维的结合，以原本记忆于脑中的物象、图像为基础，人脑机能使物象变动形成图像思维再通过抽象思维，将事物的物象简化并转变为抽象后的汉字图像。华夏文化中各种各样的中国特色创作形象，如各类仙魔雕塑、楼阁建筑、水墨图画及汉字文艺作品等等，亦无不体现着中国“象”思维方式的特色，以具体的意象姿态承载着中国人脑中独特的思维文化。概念思维科学研究证明，人类原始的思维方式都是意象思维［2］，随着语言、文字的产生，意象思维才开始分化出抽象、逻辑思维，再发展形成“象”思维和概念思维两大类。人类社会文明的发展遵循着从无到有、从简单到复杂的规律。在远古时代，人类只能以图像为记忆点，通过五官感觉收集世界万物的信息，以视觉为主体，从而获得“象”思维的第一个基础———物象，脑中物象的变化产生了人类最基础的思维方式。随着人类智慧的进步，人类逐渐将脑中之象转变为语言，随后再转变为象形文字，借助物象的主体来抽象、构建文字，以形表意，形成了象思维的第二个基础———文字。因此，汉字是“象”思维的产物［3］，单个汉字也包含着最原始而形象的思维方式，再由多个汉字形成连续的思维，进一步则形成抽象的概念思维。据考古研究发现，最早出现的人类距今约500万年前，而语言、文字的出现距今约几万年，可以推断人类运用与锻炼象思维的时间是远长于抽象逻辑思维，因而人类大脑所开发出来的图像思维记忆能力应大于抽象逻辑思维记忆能力。譬如，人脑若不借助外用工具，如笔、纸、墨等，却可以运用脑中的图像来记忆大量的信息，如中世纪的罗马房间记忆法，便是利用人脑中已记忆牢固的图像，通过联想、想象将要记忆的数字与图像连接，从而记忆大量数字。鉴于此，探究象思维对于发展人的思维能力的意义深远。但是目前学者对于象思维过程的定义尚没有统一，仅有少部分明确指出象思维是以物象、图像来进行思维的。于春海［4］提出，取象思维方式在思维过程中离不开物象，以想象为媒介，运用客观世界具体的形象及其象征性符号进行表述，依靠比喻、象征、联想、推类等方法进行思维。梁永林等［5］认为，以象思维指运用带有直观、形象、感性的图像、符号等象工具来揭示认知世界的本质规律，通过类比、象征等手段把握认知世界联系的思维方式。邢玉瑞［6］将象思维界定为:以客观事物自然整体显现于外的现象为依据，以物象或意象(带有感性形象的概念、符号)为工具，运用直觉、比喻、象征、联想、推类等方法，以表达对象世界的抽象意义，把握对象世界的普遍联系乃至本原之象的思维方式。故我们认为，象为基本元素的象思维与以“图像”为基础的思维有着明显的相似之处。然而中国现代教育受着西方文明的影响，以象思维为基础的思维方式发生了转变，不再重视象文化的基础教育，包括右脑的图像、想象思维能力的锻炼，而是追求科学，以语言逻辑、概念、抽象等为主导思维，也因此造成很难理解中国传统文化的内涵与真谛。

2象思维的运用

中医源于中国古代文明，属于祖国传统文化的瑰宝，拥有独特的象思维元素及理念，其内涵丰富，形成与发展均离不开象思维。通过掌握中医“象”，以象思维的方式思考，才能深入地理解中医理论。《周易•系辞传下》曰:“古者庖牺氏之王天下也，仰则观象于天，俯则观法于地，观鸟兽之文与地之宜，近取诸身，远取诸物，于是始作八卦，以通神明之德，以类万物之情”;“是故夫象，圣人有以见天下之赜，而拟诸其形容，象其物宜，是故谓之象”，指出中国古代先哲通过观物取象，将复杂的“象”分类为“八卦”，以“八卦”类推相似事物之间的联系与规律，以“象”思维的方式来认识天地万物。吴润秋等［7］认为，《黄帝内经》应用象思维方法，通过观象认识天地之道，解释人体之理，如《素问•五运行大论》曰:“夫变化之用，天垂象，地成形，七曜纬虚，五行丽地，……形精之动，犹根本之于枝叶也，仰观其象，虽远可知也”。《素问•阴阳应象大论》以天、地、云、雨之气的转化，推演出人体水液代谢的规律，曰“地气上为云，天气下为雨，雨出地气，云出天气”。《素问•五脏生成》记载的“五脏之象，可以类推”，传达着以具有类比特性的象思维在中医藏象学的应用。此类著作均是中医理论形成的基础，取类比象［8］无不展示着中医“象”思维的魅力，亦启示着后来学者应以象思维来学习中医。关于“象”思维之“象”的界定，按人类认识事物发展过程可分为物态之象、功能之象、规律之象等;按人类思维构成要素又可分为客体之象、工具之象、认知之象。邢玉瑞［9］指出，“象”是客体的整体信息及其在人大脑中的反映与创造，总体上可分为自然物象与人工意象，后者包括符号意象与观念意象。毛嘉陵等［10］认为，中医象思维就是通过观察人体所表现出来的征象，运用联想、比喻、比对、象征、类推以及阴阳五行等推理模式进行演绎，以揣测、分析体内的生理、病理。中医通过望、闻、问、切四诊获得的症状、体征，便是患者的体验及医生的感知所形成的完整“物象”，可以反映人体在各种外来影响与自身因素相互作用下的阴阳变化，归纳出相关物象证候，从而指导中医处方用药。然而中医象思维的作用不仅限于此，其与西方医学逻辑思维相比，更具有活力、创造性、包容性［11］，可以充分调动并建立人脑的知识网络，因其凭借人脑擅长记忆图像的能力，既能够以“象”为思维的基础，又可以利用文字逻辑方法不断地延伸拓展，其运用方法可借鉴西方的“思维导图”［12］，运用图片记忆提升知识储备能力，采取图文并重的技巧，将各级知识内容转化为图像，从而将知识表达变得形象而生动。不同的是中医象思维拥有阴阳、五行理论的指导，借助阴、阳、木、火、土、金、水等基础自然物象及其所含的规律，在脑中形成中医的“象”进行思考，得出中医治病的特色方法，诸如“风邪袭上”“提壶揭盖”“釜底抽薪”“增液行舟”“泻南补北”“风能胜湿”等象思维方法。同时阴阳、五行学说贯通了对功能上相似相通事物的共同体验，所以能在医学、艺术、技术以至社会生活领域得到广泛应用，也因此中医具有了独特的象思维元素。我们认为，中医“象”思维形成的关键在于改变个人的思维模式，由先入为主的概念思维，转为将症状、体征等比类为人脑中具体的物象，以此“象”进行思考。在学习中医的过程中，通过症状来把握人的生理、病理之时，先利用阴阳、五行理论将症状转化为图像，在头脑中构建一幅包含木、火、土、金、水的自然图画，然后以此“象”为思考的中心点，而不是以文字概念为起点，进行联想、演绎、推理，如火性炎上，联想到火势的蔓延，波及的范围，再借助于逻辑思维去寻找解救的方法的图像，如水克火、釜底抽薪等，从而类比出相应的方剂、药物。在研究中医的过程中，借助中医象思维元素的独特原理，如“风能胜湿”［13］、“提壶揭盖、增水行舟”［14］，提出独特的研究方向，通过科学实验论证中医理论的有效性。中医象思维是客观与心中之象的联想、转化与联系的过程，是将获取客观信息转化为人脑中的“意象”而产生的思维。以脑中图像为基础进行思考，可利用人丰富的想象力与联想力，调动人脑中储备的知识。但是思维模式的转变，受到左脑为语言优势半球观念及现代教育的影响，因此，只有通过长期训练终止逻辑思维的能力，才能转变为象思维的先导思维。象思维是发现和提出问题的智慧，而逻辑概念思维是解决具体问题的智慧，也只有以象思维为先导，继而以逻辑思维为发展方式，才能更加充分地利用人脑的潜能，进一步认识中医、改造中医、发扬中医。总之，中医象思维是以象进行思考的哲学，需要学习如何运用象，培养在脑中建立、记忆象的能力，通过把握脑中之象以推论、演绎物象的变化，体会物象之间的相互影响与关系，进而到理解人体生理、病理现象与自然的象的复杂联系，再将其原理更好地运用到中医临床。

参考文献