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基于AR技术的医学平台设计

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  【摘要】在目前云技术和物联网技术迅猛发展的大背景下,多种前沿技术的融合变得更加容易。医学生实际操作变的更加容易,重大手术拥有模拟机会,手术操作方法具有多样性,增加手术成功概率,实战经验变得更加丰富,大大的降低犯错的几率。通过高效的云计算作为支撑,可以极大地丰富智能控制的功能。
  【关键词】AR技术 医学行业 数据库
  一、引言
  增强现实是利用计算机生成一种逼真的视、听、力、触和动等感觉的虚拟环境,通过各种传感设备使用户沉浸到该环境中,实现用户和环境直接进行自然交互AR:增强现实是一种全新的人机交互技术,利用这样一种技术,可以模拟真实的现场景观,它是以交互性和构想为基本特征的计算机高级人机界面。使用者不仅能够通过虚拟现实系统感受到在客观物理世界中所经历的"身临其境"的逼真性,而且能够突破空间、时间以及其它客观限制,感受到在真实世界中无法亲身经历的体验。
  二、系统研究的意义及原因
  从本项目的开发角度:使学生在指导教师的指导下,能够自主的完成软件项目研发的环境建构、需求分析、性能分析、总体设计、代码开发、终端调试、后期维护等内容,从而在软件项目开发的整个流程中得到有效的锻炼。真正作到了学以致用,教学与实际相结合。为参与项目的学生提供最真实的实际工作环境,保证学生从毕业生向软件工程师的顺利过渡。
  在远程医疗中采用虚拟现实技术,外地病人的各种生理参数可以反映在远在北上广甚至国外的医疗专家面前的虚拟病人身上,专家们便能及时作出结论,并给出相应的治疗措施。这样,利用远程医疗技术,即使边远地区的病人也可以得到经验丰富的医生的诊治,特别是那些当地医生无法解决的疑难杂症。远程外科手术是远程医疗中的一个重要组成部分,在手术时,手术医生在一个虚拟病人环境中操作,控制在远处给实际病人做手术的机器人的动作。目前,美国佐治亚医学院和佐治亚技术研究所的专家们已经合作研制出了能进行远程眼科手术的机器人。这些机器人在有丰富经验的眼科医生的控制下,更安全地完成眼科手术,而不需要医生亲自到现场去。在传统的医学教育中,如人体标本解剖和各种手术实训,受标本、场地等限制,实训费用高昂。同时,医学生不能通过反复在病人身上进行操作来提高临床实践能力、临床实践具有较大风险等。而虚拟现实的直观和体验特性却可以很好地解决以上问题。
  三、平台的设计与实现
  1.架构设计
  2.软硬件设计
  虚拟现实,简称VR,是利用电脑设备模拟出一个虚拟的三维空间,再运用沉浸式头戴设备,为使用者提供视觉,听觉,和一定程度上的触觉反馈。让使用者能够身临其境一般来探索模拟的未知三维空间。性能高效的计算机硬件,能够熟练应用的软件开发环境,能够支持多台计算机和路由器组成的局域网络,若干不同型号测试用安卓设备,一台或多台能过连接到互联网用于资料查询的计算机以及其他各种相关技术资料的获取方式。
  VR交互方式是因为纯虚拟三维世界所决定其必须依靠外部的手柄,位置与动作捕捉设备,和最为重要的数据头盔。而AR是虚实结合,主要依靠摄像头投射的画面进行实时互动。
  本系统采用BIM架构,应用熟练的软件开发语言如NET或者JAVA,以及软件开发环境如.python、VB等开发出一套基于BIM三维设计的软件,可通过互联网与云平台进行信息交互,进而完善三维信息的架构,获得医学信息的匹配,并且熟练应用数据库开发语言例如SQL等完成大数据库的基本框架,获得大数据的自我丰富和升级,其旨在如何调配三者之间关系,形成完整的混合现实应用系统。
  学生通过对AR操作系统的研发,在需求分析、性能分析、总体设计、代码开发、终端调试这五个方面得到充足的锻炼,进而成为一名优秀的软件工程师,且学生通过创业项目将学习与实践相结合,为国家提供了高科技创新型人才。
  四、结语
  虚拟现实和增强现实技术在最近几年迎来火热爆发,医疗行业也成为AR/VR行业的深度研究和重点应用方向。根据美国研究机构IndustryARC的一份报告称,到2020年,虚拟现实和增强现实在医疗健康领域将达到25.4亿美元的市场规模,之后将逐年递增,成为医疗行业的标准技术应用。
  在医学手术过程中,运用AR技术来实验和完善手术过程已成为一种必要的趋势,在三维技术支持下,这种AR技术在医学中已成为可能,AR操作环境的使用既能保证病人的安全,提高手术效率,又能规避手术所遇到的错误,提高手术质量,使手术成功率提高,提高病人存活率,为中国医疗事业做出贡献。
  该市场领域内,目前的研究方向主要集中在模拟训练和康复治疗两大块。在可预期的时间内,医疗方面,虚拟现实和增强现实的应用将从现在浅层的远程视频、录像应用等,向更高层次的智能系统集成、配套医学技术方案等方向发展,随着技术不断完善成熟,其在医疗领域的应用将会更加深入扩大。
  参考文献:
  [1]胡延群.VR/AR应用场景及关键技术研究[J/OL].中国战略新兴产业:1[2018-10-31].https://doi.org/10.19474/j.cnki.10-1156/f.006787.
  [2]万俊呈.人工智能对医学影像行业的影响及应对策略[J].科技风,2018(21):8.
  [3]莫祖英,马费成.数据库信息资源内容质量用户满意度模型及实证研究[J].中国图书馆学报,2013,39(02):85-97.
  基金项目:吉林建筑大学大学生創新创业训练计划项目,项目编号:2018S1111。
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