四川省医学科学院·四川省人民医院乐磊获国家专利权
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龙图腾网获悉四川省医学科学院·四川省人民医院申请的专利一种基于虚拟现实的紧急医学救援演练教学系统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:CN121053839B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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:202511576045.8,技术领域涉及:G09B9/00;该发明授权一种基于虚拟现实的紧急医学救援演练教学系统是由乐磊;黄雷;曾霞;陈康;代浩设计研发完成,并于2025-10-31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紧急医学救援演练教学系统在说明书摘要公布了:本申请公开了一种基于虚拟现实的紧急医学救援演练教学系统,包括:计算机终端;数据采集模块,多个传感器节点,用于采集物理量数据;VR设备,包括头戴显示设备和模拟训练假人;其中,计算机终端配置为:提取学员静态姿态特征与标准动作动态轨迹特征;将学员动作序列与标准动作序列时序对齐并输出判定结果;基于判定结果触发状态转移或生成量化评估报告。由此,通过VR设备、数据采集模块以及配合实现对应功能的智能算法,将输入的标准示范影片转化为标准动作序列,使得教学过程中,可以通过VR与学员的交互过程,实现医疗救援出标准化训练,以提高教学效果,且在学员自行练习过程中,及时对出现错误时纠正,避免养成错误的操作习惯。
本发明授权一种基于虚拟现实的紧急医学救援演练教学系统在权利要求书中公布了:1.一种基于虚拟现实的紧急医学救援演练教学系统,其特征在于,包括: 搭载有残差神经网络模型的静态姿态特征提取模块以及搭载有三维卷积神经网络模型的动态轨迹特征提取模块的计算机终端; 数据采集模块,包括部署于学员身体的多个传感器节点,用于采集物理量数据; VR设备,包括头戴显示设备和模拟训练假人; 其中,所述计算机终端配置为: 提取学员静态姿态特征与标准动作动态轨迹特征,所述残差神经网络模型提取的静态姿态特征,三维卷积神经网络模型提取的动态轨迹特征,最终输出表征标准动作的关节坐标序列; 还包括判定模块:通过动态时间规整算法在最大时间偏移量的约束下,将学员关节坐标序列与教师的标准关节坐标序列时序对齐;计算操作时间窗口内学员关节坐标与标准坐标的欧几里得范数差,作为姿态误差;包括: 所述关节坐标序列A的长度为M,教师的标准关节坐标序列B的长度为N; 所述序列A和序列B均包含多个关节点的三维坐标数据,并设定采样率RS; 所述序列A=a1,a2,...,aM,其中每个点ai是一个高维向量,表示所有关节点在时间点i的坐标,序列B=b1,b2,...,bN,其中每个点bi是一个高维向量,表示所有教师的标准关节点在时间点i的坐标; 所述动态时间规整算法的目标是找到一个规整路径P=p1,p2,...,pK,其中每个pk=ik,jk表示序列A的点ik与序列B的点jk对齐,且路径P满足: 边界条件为i1=1,j1=1和iK=M,jK=N; 单调性为ik+1≥ik和jk+1≥jk; 连续性为ik+1‑ik≤1和jk+1‑jk≤1; 然后进行累积距离矩阵D的构建,包括: 首先计算局部距离矩阵d,其中每个元素的范数差;然后,累积距离矩阵Di,j表示从1,1到i,j的最小累积距离,递归定义为: ; 施加了最大时间偏移量约束,对于任何对齐点i,j,必须满足∣i‑j∣≤Tmax×SR,其中SR为所述采样率; 通过回溯从DM,N到D1,1找到最小累积路径,将对齐后的序列A'和B'具有相同长度L中每个点对应最佳对齐; 在对齐之后,判定模块计算操作时间窗口内的姿态误差,包括:针对多个关节点进行聚合计算,其中,对齐后的学员序列为A′=a1′,a2′,...,aL′,标准序列为B′=b1′,b2′,...,bL′;对于时间窗口内的每个时间点t,计算每个关节点的误差: ; 其中k表示关节点索引,和分别是学员和标准序列在时间点t的第k个关节点的三维坐标X,Y,Z; 然后,对于整个时间窗口,聚合误差得到窗口内的姿态误差E,聚合方法采用加权平均: ; 其中wk是权重因子,对于核心关节点和非核心节点设置权重,所述核心关节点的权重相比非核心节点权重更高,且权重总和归一化为1,twindow为时间窗口,t=start为起始时刻,为某个时间点t,学员的第k个关节点与标准教师关节点的第k个关节点在三维空间中的欧几里得距离,W表示操作时间窗口所包含的时间点数量; 将学员动作序列与标准动作序列时序对齐并输出判定结果; 基于判定结果触发状态转移或生成量化评估报告,其中,所述触发状态转移包括:预设与医疗操作状态关联的预设阈值,且在当前状态所有核心关节点的姿态误差持续低于对应的预设阈值时,触发状态转移。
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