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龙图腾网获悉南昌大学第二附属医院申请的专利一种基于虚拟现实的远程医疗交互方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120183651B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510313191.5，技术领域涉及：G16H40/67；该发明授权一种基于虚拟现实的远程医疗交互方法是由谌雅雨;黄紫雨;黄骁;谢珊设计研发完成，并于2025-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于虚拟现实的远程医疗交互方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于虚拟现实的远程医疗交互方法，具体涉及远程医疗交互领域，包括：通过同步采集患者端多模态触觉数据和传输状态参数，建立联合特征向量，实时预测各模态触觉信号的传输延迟。通过医生端实时图像提取手术阶段与触觉信号敏感度指标，结合双分支回归网络计算奖励值，更新模态传输策略，生成动态优先级分配矩阵；基于该矩阵，结合实时网络状态与延迟预测，优化带宽切片策略并进行信号补偿；此外，检测手术器械切换与病理突变，动态调整优先级分配，确保触觉信号的高效传输与操作反馈。

本发明授权一种基于虚拟现实的远程医疗交互方法在权利要求书中公布了：1.一种基于虚拟现实的远程医疗交互方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：同步采集患者端设备的多模态触觉数据和对应传输状态参数，建立融合模态触觉数据与信号传输状态的联合特征向量； S2：基于联合特征向量建立多模态传输延迟预测模型，实时输出各模态触觉信号的传输延迟预测值； S3：识别医生端虚拟现实设备的实时图像，提取图像对应病症的手术阶段以及各模态触觉信号的诊断敏感度指标，同时建立双分支回归网络获取触觉信息有效性的多维度奖励值，将奖励值反向传播至模态传输策略，生成模态触觉信号的动态优先级分配矩阵； S4：基于模态触觉信号的动态优先级分配矩阵的优先级排序，划分模态虚拟通道，并根据虚拟通道的实时网络状态，结合实时传输延迟预测值，以最小化模态触觉信号的传输延迟为目标，通过Q值迭代更新带宽切片策略； S5：建立跨模态统一时间坐标系，计算各模态触觉信号相对于基准轴的时间偏移量并进行信号补偿； S6：检测手术器械类型切换事件及病理特征突变状态，生成场景变化后的模态触觉信号的动态优先级分配矩阵； 在S2中，基于联合特征向量建立多模态传输延迟预测模型，实时输出各模态触觉信号的传输延迟预测值具体包括： 将联合特征向量输入全连接神经网络，通过端到端的监督学习，建立压力、温度、振动模态的模态传输延迟预测模型，损失函数采用均方根误差与预测值方差加权组合； 输入各模态触觉信号传输的实时延迟观测值对模态传输延迟预测模型进行动态调整，直到模型预测准确度达到设定指标； 基于调整后的模型实时输出各模态触觉信号的传输延迟预测值； 在S3中，识别医生端虚拟现实设备的实时图像，提取图像对应病症的手术阶段以及各模态触觉信号的诊断敏感度指标，同时建立双分支回归网络获取触觉信息有效性的多维度奖励值，将奖励值反向传播至模态传输策略，生成模态触觉信号的动态优先级分配矩阵具体包括： 识别医生端虚拟现实设备的实时图像，获取手术器械类型及虚拟操作区域的病理状态，同步检索历史病理数据库并提取对应病症的手术阶段以及触觉信号诊断敏感度指标； 将手术阶段编码为离散型状态变量，病理状态映射为高维特征向量，与信号敏感度指标共同输入张量融合层，生成强化学习模型的多维联合状态空间表示； 建立双分支回归网络，主分支接收医生端实时触觉反馈评分，辅分支解析手术过程中的操作停顿频率，联合输出触觉信息有效性的多维度奖励值； 基于深度确定性策略梯度算法，以联合状态空间为输入、QoS等级分配为动作空间，将奖励值反向传播至模态传输策略，生成模态触觉信号的动态优先级分配矩阵； 在S4中，基于模态触觉信号的动态优先级分配矩阵的优先级排序，划分模态虚拟通道，并根据虚拟通道的实时网络状态，结合实时传输延迟预测值，以最小化模态触觉信号的传输延迟为目标，通过Q值迭代更新带宽切片策略具体包括： 基于模态触觉信号的动态优先级分配矩阵，通过SDN控制器划分独立虚拟通道，建立触觉模态与虚拟通道的映射关系，并根据优先级顺序分配初始带宽占比； 采集各虚拟通道的实时吞吐量、丢包率以及传输延迟预测值，构建包含时空特征的网络状态矩阵； 以网络状态矩阵为输入，带宽分配动作为输出，以最小化模态触觉信号的传输延迟为目标，通过Q值迭代更新带宽切片策略； 监测带宽切片更新后优先级最高的模态触觉信号的传输延迟是否出现上升，若是则触发策略回滚。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南昌大学第二附属医院，其通讯地址为：330000 江西省南昌市东湖区民德路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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