人机协同医疗教学交互方法和系统

本发明涉及人机交互，尤其涉及人机协同医疗教学交互方法和系统。

背景技术：

1、随着医疗技术的不断发展，医学教育和培训也在不断进步。然而，传统的医学教学方法存在一些局限性，例如实践机会不足、教学资源分布不均以及难以实时反馈等问题。这些问题在很大程度上影响了医学教育的效果，特别是在高精尖医疗技能的培训中。近年来，人机协同技术的快速发展为医疗教学领域带来了新的机遇。通过引入人工智能和虚拟现实技术，能够为医学生和医生提供更加互动和沉浸式的学习体验。

2、但是经本发明人探索发现该技术方案仍然存在至少以下缺陷：

3、第一，现有的医疗教学交互系统通常依赖于静态的教学内容和单一的反馈机制，难以满足学习者在复杂医疗操作中的个性化需求。

4、第二，传统系统在应急反应能力训练方面存在不足，无法有效模拟真实手术中的突发情况，限制了学习者在应急处理中的实战能力。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了人机协同医疗教学交互方法和系统。

2、人机协同医疗教学交互方法，包括以下步骤：

3、s1，数据采集：通过传感器和医疗设备采集学习者的生理数据、操作数据和环境数据，并传输至中央处理单元，中央处理单元对数据进行初步过滤和标准化处理；

4、s2，虚拟模拟与互动：结合虚拟现实和增强现实技术，提供沉浸式教学环境，引入高精度的生物力学模型，模拟人体组织的真实物理特性，学习者在虚拟环境中操作时，根据生物力学模型提供实时反馈，并调整虚拟环境中的组织响应；

5、s3，深度学习驱动的情境式操作模拟与应急反应评估：利用深度学习模型构建情境式操作模拟，在教学过程中引入突发应急情况，对学习者的应急反应能力进行评估，并提供定制化的改进建议；

6、s4，智能分析与评估：中央处理单元对经过初步处理的数据进行深度分析，评估学习者的操作准确性、速度和稳健性，并结合历史数据生成个性化评估报告；

7、s5，交互反馈与指导：基于智能分析与评估结果，生成多层次的反馈，通过视觉、听觉和触觉形式提供操作建议、错误纠正和心理状态调整，根据学习者的实时表现动态调整教学内容和难度；

8、s6，数据回流与优化：学习者完成训练后，将所有交互数据、反馈数据及表现数据存储至中央数据库，定期分析数据库数据，识别共性问题与个性化需求，优化教学内容；

9、s7，远程协作与监督：支持远程教学与协作，允许医疗专家通过远程连接实时监督和指导学习者操作，并根据学习者表现动态调整教学策略。

10、可选的，所述s1中包括：

11、s11，生理数据采集：通过安装在学习者身上的生物传感器采集生理数据，生理数据包括心率、血压和呼吸频率，并将数据实时传输至中央处理单元；

12、s12，操作数据采集：利用安装在教学设备和器械上的操作传感器采集操作数据，将采集的数据传输至中央处理单元；

13、s13，环境数据采集：通过环境传感器监测环境数据，实时采集环境数据并传输至中央处理单元；

14、s14，数据处理：中央处理单元对采集到的生理数据、操作数据和环境数据进行初步过滤，并对数据进行标准化处理。

15、可选的，所述s2中包括：

16、s21，虚拟教学环境创建：首先结合虚拟现实和增强现实技术，生成一个高度仿真的沉浸式虚拟教学环境，学习者通过佩戴虚拟现实头显设备或使用增强现实眼镜进入虚拟环境；

17、s22，生物力学模型引入：在虚拟教学环境中引入基于真实解剖数据和生物力学原理构建的生物力学模型，引入人体组织的不同层次，模拟组织的真实物理特性，生物力学模型包括对外力作用下组织变形、损伤和愈合的动态响应；

18、s23，实时反馈生成：学习者在虚拟环境中进行手术操作时，通过采集学习者的操作数据并结合生物力学模型的计算，实时生成反馈信息，生成相应的组织响应，并在虚拟环境中呈现出组织的切割深度和出血情况，操作不当时，还会提供反馈警告，提示学习者调整操作；

19、s24，组织响应调整：在学习者操作的同时，会动态调整虚拟环境中的组织响应，使其与学习者的操作动作紧密匹配，根据学习者的操作表现调整环境中的参数。

20、可选的，所述s22中包括：

21、s221，解剖数据获取与处理：首先，通过医学影像技术获取真实患者或解剖样本的高分辨率解剖数据，数据经过预处理生成不同层次的人体组织结构模型；

22、s222，生物力学属性设定：在构建好的三维解剖模型上，基于生物力学原理为每一层组织赋予相应的物理属性，通过物理参数定义各组织在外力作用下的力学行为；

23、s223，组织层次的交互耦合：将不同层次的组织模型进行交互耦合，使得在虚拟环境中，对外部组织的操作影响其下层组织的状态，通过数值模拟技术确定其耦合关系；

24、s224，动态响应机制建立：在虚拟教学环境中，为生物力学模型引入动态响应机制，当学习者施加外力（如切割、压迫）时，实时计算组织的变形、损伤及其随后的愈合过程。

25、可选的，所述s3中包括：

26、s31，情境数据收集与预处理：通过收集大量医疗操作数据，包括正常操作场景和应急情况的历史数据，对数据进行预处理，包括数据清洗、归一化和特征提取；

27、s32，卷积神经网络（cnn）模型构建与训练：基于预处理后的数据，构建一个卷积神经网络（cnn）模型，通过多个卷积层和池化层提取操作过程中的空间特征，识别学习者在操作过程中的手部动作、设备使用情况；

28、s321，卷积层设计：卷积层通过滤波器对输入数据进行卷积操作，提取局部特征，假设输入为操作步骤的图像表示；

29、s322，池化层设计：在卷积层后，通过池化层进行特征降维，常用的池化方式是最大池化；

30、s323，模型训练：通过反向传播算法和梯度下降优化对cnn模型进行训练，损失函数采用交叉摘损失函数；

31、s33，情境式操作模拟构建：利用训练好的模型，在虚拟教学环境中构建多种情境式操作模拟，模拟场景包括手术中的正常操作步骤以及突发应急情况，动态调整模拟场景的发展；

32、s34，应急反应能力评估：在模拟过程中，实时分析学习者的操作行为，尤其是在应急情况下的反应，将学习者的操作与标准操作进行比较，评估其应急反应能力，计算学习者的应急反应能力评分；

33、s35，定制化改进建议生成为学习者生成定制化的改进建议，调整后续训练中的模拟场景，帮助学习者逐步提升应急反应能力。

34、可选的，所述s4中包括：

35、s41，数据整合与特征提取：经过初步处理的数据，包括学习者的操作数据、生理数据和环境数据进行整合，使用特征提取算法对数据进行处理，提取与操作准确性、速度和稳健性相关的特征；

36、s42，操作准确性分析：评估学习者的操作准确性，通过设定基准操作路径，与将学习者的操作进行比较，量化其操作准确性；

37、s43，操作速度分析：对学习者的操作速度进行分析，操作速度分析包括计算每个操作步骤的完成时间、总操作时间以及操作过程中各阶段的时间分布，将数据与标准操作速度进行对比，评估学习者在操作过程中的反应速度和执行效率；

38、s44，操作稳健性分析：通过分析学习者在操作过程中的力度控制、动作一致性以及操作过程中的波动情况，评估学习者的操作稳健性。

39、可选的，所述s5中包括：

40、s51，多层次反馈生成：生成针对学习者不同层次的反馈信息，将反馈信息分为即时反馈、阶段性反馈和总体反馈；

41、s52，视觉反馈呈现：通过虚拟教学环境中的显示器，向学习者提供视觉反馈，会根据学习者的操作情况，动态更新视觉反馈内容，使学习者能够改进的操作区域；

42、s53，听觉反馈传递：通过耳机向学习者提供听觉反馈，听觉反馈的音量和语调会根据学习者的当前状态进行调整；

43、s54，触觉反馈提供：通过触觉反馈设备向学习者传递操作中的触觉反馈；

44、s55，实时表现监测与内容调整：实时监测学习者在训练中的表现，根据监测结果，动态调整教学内容和难度；

45、s56，心理状态调整指导：基于学习者的心理状态监测数据（如通过面部表情、心率变异性），提供相应的心理调整建议。

46、可选的，所述s55中包括：

47、s551，操作准确性监测：通过传感器和数据采集设备实时监测学习者在训练中的操作准确性，对数据进行实时分析，识别学习者在操作中的错误；

48、s552，操作速度监测：通过时间测量工具监测学习者在训练中的操作速度，记录每个操作步骤的完成时间、操作过程中的反应时间和整体任务的执行速度，将数据与标准操作时间进行对比；

49、s553，心理状态监测：通过传感器实时监测学习者的心理状态，分析生理和行为数据，评估学习者在训练过程中是否表现出负面情绪的迹象，并将数据与操作表现结合分析；

50、s554，数据整合与分析：将上述监测数据整合在一起，进行综合分析，通过对学习者的操作准确性、速度和心理状态的整体评估，生成实时的表现评估报告，自动调整当前训练的教学内容和难度。

51、可选的，所述s6中包括：

52、s61，数据存储与归档：学习者完成训练后，将所有相关数据，包括交互数据、反馈数据以及表现数据统一存储至中央数据库，形成完整的历史记录；

53、s62，数据清洗与预处理：定期对存储在中央数据库中的数据进行清洗和预处理；

54、s63，共性问题识别：通过数据挖掘和统计分析技术，定期分析中央数据库中的数据，识别多个学习者在训练过程中出现的共性问题，对共性问题进行分类和优先级排序，为教学内容优化提供依据；

55、s64，个性化需求分析：通过分析每位学习者的历史数据，识别其个性化需求，基于数据为每位学习者生成个性化的学习路径建议，调整教学内容的难度和节奏；

56、s65，教学内容优化：重新设计或调整特定训练模块的难度、增加或减少某些操作步骤的训练频次、改善反馈机制。

57、人机协同医疗教学交互系统，用于实现上述的一种人机协同医疗教学交互方法，包括以下模块：

58、所述数据采集模块通过传感器和医疗设备采集学习者的生理数据、操作数据和环境数据，并传输至中央处理单元，中央处理单元对数据进行初步过滤和标准化处理；

59、所述虚拟模拟与互动模块结合虚拟现实和增强现实技术，提供沉浸式教学环境，引入高精度的生物力学模型，模拟人体组织的真实物理特性，学习者在虚拟环境中操作时，根据生物力学模型提供实时反馈，并调整虚拟环境中的组织响应；

60、所述深度学习驱动的情境式操作模拟与应急反应评估模块利用深度学习模型构建情境式操作模拟系统，在教学过程中引入突发应急情况，对学习者的应急反应能力进行评估，并提供定制化的改进建议；

61、所述智能分析与评估模块利用中央处理单元对经过初步处理的数据进行深度分析，评估学习者的操作准确性、速度和稳健性，并结合历史数据生成个性化评估报告；

62、所述交互反馈与指导模块基于智能分析与评估结果，生成多层次的反馈，通过视觉、听觉和触觉形式提供操作建议、错误纠正和心理状态调整，根据学习者的实时表现动态调整教学内容和难度；

63、所述数据回流与优化模块将所有交互数据、反馈数据及表现数据存储至中央数据库，定期分析数据库数据，识别共性问题与个性化需求，优化教学内容；

64、所述远程协作与监督模块支持远程教学与协作，允许医疗专家通过远程连接实时监督和指导学习者操作，并根据学习者表现动态调整教学策略。

65、本发明的有益效果：

66、本发明，通过引入深度学习驱动的情境式操作模拟系统，使得教学过程能够动态适应学习者的实际操作表现和心理状态，实现个性化教学。这一创新点显著提升了教学内容的针对性和有效性。

67、本发明，通过虚拟现实和增强现实技术，搭配高精度的生物力学模型，为学习者提供了一个高度沉浸式的虚拟操作环境，在该环境中，人体组织的物理特性如弹性、硬度和响应力均被逼真模拟，学习者能够通过该模型获得真实手术中器械与组织交互的反馈，通过深度学习模型驱动的情境式操作模拟，特别是在应急情况下（如设备故障、手术并发症等），对学习者的操作行为进行动态评估，能够实时生成突发的应急情况，并评估学习者在这些情境中的反应能力。通过评估学习者的反应时间、操作决策准确性和处理措施的有效性，系统为每位学习者生成个性化的评估报告和改进建议，不仅提升了学习者在应急场景中的操作能力，还为其提供了量身定制的训练路径，帮助其在面对复杂医疗情境时具备更高的应对能力和自信。

68、本发明，通过实时数据回流和优化机制，持续分析和改进教学内容，形成闭环反馈系统。这种动态调整与持续优化的能力确保了教学效果的长期提升，适应不同学习者的需求。