本發(fā)明涉及醫(yī)療虛擬現(xiàn)實(shí)，具體為一種基于虛擬現(xiàn)實(shí)的實(shí)時(shí)手術(shù)遠(yuǎn)程視頻會(huì)診系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、隨著醫(yī)療技術(shù)的不斷發(fā)展，手術(shù)復(fù)雜度日益增加，對(duì)手術(shù)團(tuán)隊(duì)的專業(yè)技能和經(jīng)驗(yàn)要求愈發(fā)嚴(yán)苛。然而，優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源分布不均衡，偏遠(yuǎn)地區(qū)醫(yī)療機(jī)構(gòu)在面對(duì)復(fù)雜手術(shù)時(shí)，往往難以獲取及時(shí)、有效的專家會(huì)診支持。傳統(tǒng)遠(yuǎn)程會(huì)診方式主要基于二維視頻通信，存在諸多局限性。一方面，會(huì)診專家無(wú)法直觀、全面地感知手術(shù)現(xiàn)場(chǎng)的立體空間信息和細(xì)微操作細(xì)節(jié)，難以做出精準(zhǔn)判斷；另一方面，交互手段單一，缺乏自然、高效的多模態(tài)交互方式，影響會(huì)診效率和質(zhì)量。此外，現(xiàn)有系統(tǒng)在醫(yī)療影像資料整合與協(xié)同瀏覽方面存在不足，無(wú)法滿足手術(shù)過(guò)程中對(duì)多種影像資料綜合分析的需求。在手術(shù)實(shí)操協(xié)助方面，雖然機(jī)器人技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域有所應(yīng)用，但與遠(yuǎn)程會(huì)診系統(tǒng)的結(jié)合不夠緊密，無(wú)法充分發(fā)揮機(jī)器人在手術(shù)中的輔助優(yōu)勢(shì)。因此，開(kāi)發(fā)一種創(chuàng)新的基于虛擬現(xiàn)實(shí)的實(shí)時(shí)手術(shù)遠(yuǎn)程會(huì)診系統(tǒng)迫在眉睫。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種基于虛擬現(xiàn)實(shí)的實(shí)時(shí)手術(shù)遠(yuǎn)程視頻會(huì)診系統(tǒng)及方法，以解決背景技術(shù)所述現(xiàn)有技術(shù)的不足。

2、為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明的實(shí)施例提供如下技術(shù)方案：

3、一種基于虛擬現(xiàn)實(shí)的實(shí)時(shí)手術(shù)遠(yuǎn)程視頻會(huì)診系統(tǒng)，包括：

4、驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集手術(shù)場(chǎng)景視覺(jué)數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)、手術(shù)器械運(yùn)功追蹤數(shù)據(jù)、患者生命體征數(shù)據(jù)；

5、數(shù)據(jù)處理模塊，對(duì)來(lái)自不同采集源的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，將視覺(jué)數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)、手術(shù)器械運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)和患者生命體征數(shù)據(jù)在時(shí)間和空間上進(jìn)行校準(zhǔn)、數(shù)據(jù)壓縮、安全加密；

6、虛擬形象驅(qū)動(dòng)模塊，利用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)重建手術(shù)現(xiàn)場(chǎng)的虛擬場(chǎng)景，將高清攝像頭采集的圖像和醫(yī)療影像設(shè)備采集的內(nèi)部結(jié)構(gòu)影像進(jìn)行三維建模和渲染，構(gòu)建出逼真的手術(shù)場(chǎng)景模型，并基于手術(shù)醫(yī)生的動(dòng)作追蹤數(shù)據(jù)，構(gòu)建和驅(qū)動(dòng)虛擬場(chǎng)景中的醫(yī)生形象進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)作模擬，并與醫(yī)生形象進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)作交互；

7、模板匹配模塊，收集和整理大量常見(jiàn)手術(shù)操作的標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作模板，建立動(dòng)作模板庫(kù)，通過(guò)對(duì)手術(shù)醫(yī)生的實(shí)時(shí)動(dòng)作進(jìn)行分析，與動(dòng)作模板庫(kù)中的模板進(jìn)行匹配；

8、資料協(xié)同模塊，與醫(yī)院的影像存儲(chǔ)與傳輸系統(tǒng)、his系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)接，與虛擬場(chǎng)景融合進(jìn)行患者醫(yī)療資料展示；

9、5g機(jī)器人協(xié)助模塊，在虛擬現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景進(jìn)行實(shí)操時(shí)，通過(guò)5g遠(yuǎn)程控制機(jī)器人執(zhí)行與虛擬現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景對(duì)應(yīng)的動(dòng)作。

10、可選地，所述數(shù)據(jù)處理模塊對(duì)來(lái)自不同采集源的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，將視覺(jué)數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)、手術(shù)器械運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)和患者生命體征數(shù)據(jù)在時(shí)間和空間上進(jìn)行校準(zhǔn)，具體為：

11、設(shè)為視覺(jué)數(shù)據(jù)在時(shí)刻t的第i個(gè)特征值，為音頻數(shù)據(jù)在時(shí)刻t的第j個(gè)特征值，為手術(shù)器械運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)在時(shí)刻t的第k個(gè)特征值，為患者生命體征數(shù)據(jù)在時(shí)刻t的第l個(gè)特征值，通過(guò)構(gòu)建一個(gè)多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)的輸入為在一定時(shí)間窗口內(nèi)的序列數(shù)據(jù)，輸出為同步后的多模態(tài)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練目標(biāo)是最小化同步誤差其中為真實(shí)同步后的目標(biāo)數(shù)據(jù)，cnn的卷積層通過(guò)濾波器對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，公式為f為激活函數(shù)，為輸入數(shù)據(jù)，bc為偏置項(xiàng)，池化層進(jìn)行下采樣操作，全連接層進(jìn)行數(shù)據(jù)融合和映射，最終得到同步后的輸出；

12、空間校準(zhǔn)算法利用深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)算法檢測(cè)視覺(jué)數(shù)據(jù)中的手術(shù)器械和患者身體部位，得到它們?cè)趫D像中的坐標(biāo)同時(shí)，根據(jù)手術(shù)器械運(yùn)動(dòng)追蹤數(shù)據(jù)得到器械在三維空間中的真實(shí)坐標(biāo)通過(guò)預(yù)先建立的相機(jī)標(biāo)定矩陣k和坐標(biāo)變換矩陣t，將視覺(jué)數(shù)據(jù)中的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為與運(yùn)動(dòng)追蹤數(shù)據(jù)一致的空間坐標(biāo)，公式為然后計(jì)算空間校準(zhǔn)誤差通過(guò)梯度下降法調(diào)整坐標(biāo)變換矩陣t，使誤差最小化，實(shí)現(xiàn)空間校準(zhǔn)。

13、可選地，所述數(shù)據(jù)處理模塊對(duì)來(lái)自不同采集源的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，將視覺(jué)數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)、手術(shù)器械運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)和患者生命體征數(shù)據(jù)在時(shí)間和空間上進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮具體為：

14、基于gan的圖像壓縮模型進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)壓縮:設(shè)g為生成器網(wǎng)絡(luò)，d為判別器網(wǎng)絡(luò)，對(duì)于原始高清手術(shù)圖像x，生成器網(wǎng)絡(luò)g試圖生成一個(gè)壓縮后的圖像g(z)，z為隨機(jī)噪聲向量，判別器網(wǎng)絡(luò)d的任務(wù)是區(qū)分真實(shí)圖像x和生成的壓縮圖像g(z)；

15、生成器網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)為判別器網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)為px(x)為真實(shí)圖像的分布，pz(z)為噪聲向量的分布，通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練，生成器網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)生成與原始圖像相似但數(shù)據(jù)量更小的壓縮圖像，在生成器網(wǎng)絡(luò)中，卷積層和反卷積層用于圖像的編碼和解碼操作，編碼過(guò)程公式為解碼過(guò)程公式為其中為卷積核權(quán)重，be、bd為偏置項(xiàng)，f為激活函數(shù)；

16、基于rnn進(jìn)行音頻壓縮:設(shè)x(t)為音頻信號(hào)在時(shí)刻t的值，h(t)為rnn在時(shí)刻t的隱藏狀態(tài)，y(t)為壓縮后的音頻信號(hào),rnn的更新公式為h(t)＝tanh(whhh(t-1)+whxx(t)+bh),其中whh為隱藏層到隱藏層的權(quán)重矩陣，whx為輸入到隱藏層的權(quán)重矩陣，bh為隱藏層偏置項(xiàng)，輸出層公式為y(t)＝whyh(t)+by，其中why為隱藏層到輸出層的權(quán)重矩陣，by為輸出層偏置項(xiàng)；通過(guò)訓(xùn)練rnn學(xué)習(xí)音頻信號(hào)的時(shí)序特征，去除冗余信息，實(shí)現(xiàn)音頻數(shù)據(jù)壓縮，訓(xùn)練目標(biāo)是最小化重構(gòu)誤差為通過(guò)壓縮后的音頻信號(hào)重構(gòu)的原始音頻信號(hào)。

17、可選地，所述數(shù)據(jù)處理模塊對(duì)來(lái)自不同采集源的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，將視覺(jué)數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)、手術(shù)器械運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)和患者生命體征數(shù)據(jù)在時(shí)間和空間上進(jìn)行安全加密，具體為：

18、設(shè)多模態(tài)數(shù)據(jù)的特征向量序列為x＝{x1,x2,···,xt}，其中xt表示在時(shí)刻t的特征向量，t為序列長(zhǎng)度；對(duì)于時(shí)刻t，rnn的隱藏層狀態(tài)ht的更新公式為:

19、ht＝tanh(whhht-1+whxxt+bh)

20、其中，whh是隱藏層到隱藏層的權(quán)重矩陣，它決定了前一時(shí)刻隱藏層狀態(tài)對(duì)當(dāng)前時(shí)刻隱藏層狀態(tài)的影響程度；whx是輸入到隱藏層的權(quán)重矩陣，用于將輸入特征向量映射到隱藏層空間；bh是隱藏層的偏置項(xiàng)；tanh為雙曲正切激活函數(shù)，用于引入非線性變換，使rnn能夠?qū)W習(xí)到復(fù)雜的特征關(guān)系；

21、加密密鑰k從rnn的隱藏層狀態(tài)生成，具體公式為:

22、k＝whkht+bk

23、其中，whk是隱藏層到密鑰生成層的權(quán)重矩陣，用于將最終時(shí)刻的隱藏層狀態(tài)映射為加密密鑰:bk是密鑰生成層的偏置項(xiàng)；利用rnn對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)特征向量序列的處理，將序列中的信息編碼到隱藏層狀態(tài)中，最終生成加密密鑰；

24、其中，在模型訓(xùn)練時(shí)，以密鑰的隨機(jī)性和安全性為目標(biāo)函數(shù)，通過(guò)計(jì)算密鑰的熵值h(k)和與數(shù)據(jù)的相關(guān)性corr(k,x)來(lái)評(píng)估密鑰質(zhì)量，目標(biāo)函數(shù)j可以表示為:

25、j＝αh(k)+(1-α)(1-corr(k,x))

26、其中，α為權(quán)衡系數(shù)，用于平衡熵值和相關(guān)性在目標(biāo)函數(shù)中的重要性。

27、可選地，所述虛擬形象驅(qū)動(dòng)模塊，利用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)重建手術(shù)現(xiàn)場(chǎng)的虛擬場(chǎng)景，具體基于unity或unreal?engine游戲開(kāi)發(fā)引擎構(gòu)建。

28、可選地，所述虛擬形象驅(qū)動(dòng)模塊，基于手術(shù)醫(yī)生的動(dòng)作追蹤數(shù)據(jù)，構(gòu)建和驅(qū)動(dòng)虛擬場(chǎng)景中的醫(yī)生形象進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)作模擬，具體采用動(dòng)作捕捉技術(shù)和反向動(dòng)力學(xué)ik算法實(shí)現(xiàn)虛擬醫(yī)生形象的動(dòng)作模擬：

29、設(shè)末端執(zhí)行器在三維空間中的目標(biāo)位置為pt，骨骼模型中關(guān)節(jié)i的當(dāng)前角度為αi，關(guān)節(jié)角度變量向量為α＝{α1，α2，···，αn}，n為關(guān)節(jié)數(shù)量，ik算法通過(guò)迭代求解優(yōu)化問(wèn)題，使未端執(zhí)行器的計(jì)算位置p(α)接近目標(biāo)位置pt，優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為e(α)＝||p(α)-pt||2；

30、求解過(guò)程中，利用雅可比矩陣j(α)進(jìn)行迭代計(jì)算，雅可比矩陣的元素jij(α)表示未端執(zhí)行器在i方向上的速度對(duì)關(guān)節(jié)j角度變化的敏感度，根據(jù)牛頓-拉夫遜迭代法，關(guān)節(jié)角度的更新公式為δα＝j(luò)(α)+δp，其中j(α)+為雅可比矩陣的偽逆，δp＝pt-p(α)為末端執(zhí)行器位置誤差，通過(guò)多次迭代計(jì)算，得到滿足精度要求的關(guān)節(jié)目標(biāo)角度αt；

31、根據(jù)求解得到的關(guān)節(jié)目標(biāo)角度αt，利用動(dòng)畫(huà)插值算法生成虛擬醫(yī)生形象從當(dāng)前姿勢(shì)到目標(biāo)姿勢(shì)的平滑過(guò)渡動(dòng)畫(huà)，設(shè)當(dāng)前姿勢(shì)的關(guān)節(jié)角度為αc，過(guò)渡時(shí)間為ttr，對(duì)于每個(gè)關(guān)節(jié)i，在過(guò)渡時(shí)間內(nèi)的角度變化θi(t)，t∈[0,ttr]通過(guò)插值公式計(jì)算：

32、

33、將生成的動(dòng)畫(huà)數(shù)據(jù)應(yīng)用于虛擬醫(yī)生形象的骨骼模型，驅(qū)動(dòng)虛擬醫(yī)生形象在虛擬現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中實(shí)時(shí)模擬手術(shù)醫(yī)生的動(dòng)作。

34、可選地，所述與動(dòng)作模板庫(kù)中的模板進(jìn)行匹配，采用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整dtw算法的動(dòng)作識(shí)別算法對(duì)手術(shù)醫(yī)生的實(shí)時(shí)動(dòng)作與動(dòng)作模板進(jìn)行匹配，具體為：

35、計(jì)算實(shí)時(shí)動(dòng)作序列r及與每個(gè)動(dòng)作模板序列t之間的距離矩陣d,距離矩陣的元素dij表示實(shí)時(shí)動(dòng)作在時(shí)刻i與模板動(dòng)作在時(shí)刻j的特征向量之間的距離度量，公式為

36、其中d為動(dòng)作特征向量的維度；

37、設(shè)路徑p＝{(i1,j1),(i2,j2),···(il,jl)},其中(ik,jk)表示路徑中的第k個(gè)節(jié)點(diǎn)，l為路徑長(zhǎng)度,dtw算法通過(guò)動(dòng)態(tài)規(guī)劃思想計(jì)算路徑累計(jì)距離，遞推公式為

38、dtw(i,j)＝dij+min{dtw(i-1,j-1),dtw(i-1,j),dtw(i,j-1)}

39、其中，邊界條件dtw(1,1)＝d11，dtw(i,0)＝∞，dtw(0,j)＝∞，從距離矩陣的左上角(1,1)開(kāi)始計(jì)算，逐步向右下角推進(jìn)，最終得到從(1,1)到(m,n)的路徑，其累計(jì)距離dtw(m,n)即為實(shí)時(shí)動(dòng)作與該模據(jù)動(dòng)作的匹配距離；

40、根據(jù)計(jì)算得到的匹配距離dtw(m,n)，計(jì)算實(shí)時(shí)動(dòng)作與動(dòng)作模板之間的匹配度s，匹配度s通過(guò)歸一化處理得到，匹配度s的取值范圍在[0,1]之間，s越接近1表示匹配度越高。

41、設(shè)定匹配度閾值t，當(dāng)實(shí)時(shí)動(dòng)作與某個(gè)動(dòng)作模板的匹配度s≥t時(shí)，則實(shí)時(shí)動(dòng)作與該模板相似，自動(dòng)調(diào)用該模板，并在虛擬場(chǎng)景中展示相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作動(dòng)畫(huà)，供會(huì)診專家參考和對(duì)比。

42、可選地，所述虛擬形象驅(qū)動(dòng)模塊中，與醫(yī)生形象進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)作交互，具體采用手勢(shì)識(shí)別設(shè)備、語(yǔ)音識(shí)別設(shè)備與虛擬場(chǎng)景進(jìn)行對(duì)接，其中手勢(shì)識(shí)別設(shè)備通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法識(shí)別手勢(shì)動(dòng)作并轉(zhuǎn)化為虛擬場(chǎng)景操作指令，語(yǔ)音識(shí)別設(shè)備采用基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)音識(shí)別模型，將語(yǔ)音指令轉(zhuǎn)換為文本后執(zhí)行相應(yīng)操作。

43、可選地，所述與虛擬場(chǎng)景融合進(jìn)行患者醫(yī)療資料展示，采用hl7和dicom的醫(yī)療行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸和解析，對(duì)影像資料進(jìn)行分類存儲(chǔ)，按照患者id、檢查時(shí)間、影像類型建立索引。

44、本發(fā)明還提出基于虛擬現(xiàn)實(shí)的實(shí)時(shí)手術(shù)遠(yuǎn)程視頻會(huì)診方法，包括以下步驟：

45、手術(shù)開(kāi)始前，啟動(dòng)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)采集模塊，實(shí)時(shí)采集手術(shù)場(chǎng)景視覺(jué)數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)、手術(shù)器械運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)和患者生命體征數(shù)據(jù)，采集到的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)處理模塊進(jìn)行融合、壓縮、加密處理后，通過(guò)高速網(wǎng)絡(luò)傳輸至虛擬形象驅(qū)動(dòng)模塊；

46、虛擬形象驅(qū)動(dòng)模塊接收到數(shù)據(jù)后，重建手術(shù)現(xiàn)場(chǎng)虛擬場(chǎng)景，驅(qū)動(dòng)虛擬醫(yī)生形象動(dòng)作，會(huì)診專家與虛擬場(chǎng)景進(jìn)行交互，包括視角切換、操作虛擬醫(yī)生形象動(dòng)作、查詢患者信息；

47、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)手術(shù)醫(yī)生動(dòng)作，與動(dòng)作模板庫(kù)進(jìn)行匹配，調(diào)用相應(yīng)模板并展示標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作動(dòng)畫(huà)，同時(shí)提供操作提示和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警；

48、醫(yī)療影像資料瀏覽模塊從pacs系統(tǒng)和his系統(tǒng)獲取患者影像資料并整合管理，會(huì)診專家在虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境中協(xié)同瀏覽影像，進(jìn)行標(biāo)注和共享意見(jiàn)；

49、遠(yuǎn)程會(huì)診專家根據(jù)虛擬場(chǎng)景觀察和會(huì)診結(jié)果，通過(guò)5g通信向手術(shù)室內(nèi)的機(jī)器人發(fā)送操作指令，機(jī)器人接收指令并執(zhí)行相應(yīng)手術(shù)操作演示實(shí)時(shí)指導(dǎo)手術(shù)，機(jī)器人操作過(guò)程中的力覺(jué)信息實(shí)時(shí)反饋給會(huì)診專家，專家根據(jù)反饋調(diào)整操作，并持續(xù)監(jiān)測(cè)機(jī)器人狀態(tài)，發(fā)現(xiàn)異常及時(shí)預(yù)警并采取措施。

50、本發(fā)明的上述技術(shù)方案的有益效果如下：

51、1、多模態(tài)數(shù)據(jù)采集與融合讓會(huì)診專家能全面獲取手術(shù)現(xiàn)場(chǎng)信息，如視覺(jué)數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)、手術(shù)器械運(yùn)動(dòng)追蹤數(shù)據(jù)及患者生命體征數(shù)據(jù)，使專家仿佛置身手術(shù)現(xiàn)場(chǎng)，全面感知手術(shù)情況，克服傳統(tǒng)二維視頻會(huì)診的局限性，做出更精準(zhǔn)判斷。虛擬形象驅(qū)動(dòng)模塊利用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)重建逼真手術(shù)場(chǎng)景，基于unity或unreal?engine游戲開(kāi)發(fā)引擎強(qiáng)大功能，結(jié)合高精度模型與優(yōu)化材質(zhì)紋理，提升場(chǎng)景逼真度，實(shí)現(xiàn)音頻與場(chǎng)景融合，增強(qiáng)會(huì)診沉浸感。

52、2、采用動(dòng)作捕捉技術(shù)和反向動(dòng)力學(xué)ik算法實(shí)現(xiàn)虛擬醫(yī)生形象動(dòng)作模擬，通過(guò)采集手術(shù)醫(yī)生動(dòng)作數(shù)據(jù)，經(jīng)預(yù)處理、ik算法求解關(guān)節(jié)目標(biāo)角度，再用動(dòng)畫(huà)插值算法生成平滑過(guò)渡動(dòng)畫(huà)，應(yīng)用于骨骼模型，使虛擬醫(yī)生形象動(dòng)作與手術(shù)醫(yī)生高度同步，動(dòng)作逼真，符合人體運(yùn)動(dòng)規(guī)律，同時(shí)考慮物理約束，確保動(dòng)作自然合理。與醫(yī)生形象實(shí)時(shí)動(dòng)作交互通過(guò)手勢(shì)識(shí)別設(shè)備、語(yǔ)音識(shí)別設(shè)備與虛擬場(chǎng)景對(duì)接實(shí)現(xiàn)，手勢(shì)識(shí)別設(shè)備用深度學(xué)習(xí)算法轉(zhuǎn)化手勢(shì)為操作指令，語(yǔ)音識(shí)別設(shè)備將語(yǔ)音指令轉(zhuǎn)文本后執(zhí)行操作，方便專家在會(huì)診中與虛擬場(chǎng)景互動(dòng)，提升會(huì)診效率和參與感。

53、3、通過(guò)模板匹配模塊收集大量標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作模板建庫(kù)，用dtw算法識(shí)別手術(shù)醫(yī)生實(shí)時(shí)動(dòng)作并與模板匹配，根據(jù)匹配度判斷動(dòng)作是否規(guī)范，匹配度低時(shí)提示偏差，特定高風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)作模板匹配時(shí)發(fā)出預(yù)警，輔助醫(yī)生規(guī)范操作，降低手術(shù)風(fēng)險(xiǎn)。

54、4、通過(guò)數(shù)據(jù)處理模塊對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間和空間校準(zhǔn)、數(shù)據(jù)壓縮與安全加密，校準(zhǔn)保證多模態(tài)數(shù)據(jù)同步一致，圖像壓縮基于gan模型，音頻壓縮用rnn學(xué)習(xí)時(shí)序特征，安全加密利用rnn生成密鑰，提高密鑰隨機(jī)性和安全性，防止數(shù)據(jù)泄露或篡改，保障醫(yī)療數(shù)據(jù)安全與隱私，壓縮后降低傳輸帶寬需求，保證數(shù)據(jù)高效傳輸。

55、5、通過(guò)5g機(jī)器人協(xié)助模塊在虛擬現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景實(shí)操時(shí)，遠(yuǎn)程會(huì)診專家可通過(guò)5g控制機(jī)器人執(zhí)行對(duì)應(yīng)動(dòng)作，機(jī)器人操作力覺(jué)信息實(shí)時(shí)反饋給專家，專家據(jù)此調(diào)整操作并監(jiān)測(cè)機(jī)器人狀態(tài)，及時(shí)預(yù)警異常，使遠(yuǎn)程專家能實(shí)時(shí)指導(dǎo)手術(shù)，結(jié)合機(jī)器人輔助優(yōu)勢(shì)，提高手術(shù)精準(zhǔn)性和安全性。