一种临床医护人员智能实践教学方法、系统、介质及设备技术方案

本发明专利技术涉及电气与电子设备技术领域，更具体地，涉及一种临床医护人员智能实践教学方法、系统、介质及设备。该方案包括设置VR界面和视频界面，实时采集医护人员学习图像；设置一个标准表情，并形成医护人员的表情类型数据库；根据所述表情类型数据库，对实时获取的医护人员学习图像进行表情编号设置；提取表情编号对应的综合评分；根据实时获取的医护人员学习图像进行在线分析获得概念词汇推荐表；根据所述概念词汇推荐表实时向医护人员推荐在线学习的辅助内容。该方案通过进行全场景的综合培训和评价，完成多场景自适应匹配测试方式，分散化时间综合评价的方式，通过综合评分和评价提升医护人员实践培训的针对性和教学培训的效率。的效率。的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种临床医护人员智能实践教学方法、系统、介质及设备


[0001]本专利技术涉及电气与电子设备
，更具体地，涉及一种临床医护人员智能实践教学方法、系统、介质及设备。

技术介绍

[0002]临床医生护士主要以实地操作为主，这种方式的好处是能够准确的学习，而且学习过程能够印象深刻，但是，缺点受到时间、空间、人力的限制，这直接导致了临床医护人员的培训的效率较低，而且很多情况下都很难真正进行全面的培训。
[0003]在本专利技术技术之前，现有的技术是通过视频培训的方式，或者通过课堂的方式进行全部医护人员的集体培训，但是，这些培训仍然限制很多，而且有诸多场景是无法有效模拟的，同时考虑到不同医护人员的水平不同，也无法针对性的培训。

技术实现思路

[0004]鉴于上述问题，本专利技术提出了一种临床医护人员智能实践教学方法、系统、介质及设备，通过2维或3维的图像、视频和音频，进行全场景的综合培训和评价，完成多场景自适应匹配测试方式，分散化时间综合评价的方式，通过综合评分和评价提升医护人员实践培训的针对性和教学培训的效率。
[0005]根据本专利技术实施例第一方面，提供一种临床医护人员智能实践教学方法。
[0006]在一个或多个实施例中，优选地，所述一种临床医护人员智能实践教学方法包括：
[0007]设置VR界面和视频界面，提取对应得音频和插播音频内容，实时采集医护人员学习图像；
[0008]设置一个标准表情，并形成医护人员的表情类型数据库；
[0009]根据所述表情类型数据库，对实时获取的医护人员学习图像进行表情编号设置；
[0010]提取表情编号对应的综合评分；
[0011]根据实时获取的医护人员学习图像进行在线分析获得概念词汇推荐表；
[0012]根据所述概念词汇推荐表实时向医护人员推荐在线学习的辅助内容。
[0013]在一个或多个实施例中，优选地，所述设置VR界面和视频界面，提取对应得音频和插播音频内容，实时采集医护人员学习图像，具体包括：
[0014]启动VR界面，设置VR界面为等待调用状态；
[0015]启动二维和三维视频界面，设置二维和三维视频界面为等待调用状态；
[0016]设置当前的医护培训方案，并根据所述医护培训方案设置答题考核；
[0017]在医护人员开始学习后，实时记录医护人员学习图像；
[0018]当所述答题考核被医护人员完成后，记录对应得答题分数。
[0019]在一个或多个实施例中，优选地，所述设置一个标准表情，并形成医护人员的表情类型数据库，具体包括：
[0020]设置一个没有情绪和观点的标准表情，并记录对应得面部点位分布；
[0021]实时获得所述医护人员学习图像，进行面部点位分布的对比，形成全部的表情类型数据库，所述表情类型数据库包括若干种情绪下的一种表情的面部点位分布。
[0022]在一个或多个实施例中，优选地，所述根据所述表情类型数据库，对实时获取的医护人员学习图像进行表情编号设置，具体包括：
[0023]对所述表情类型数据库中的每种表情作为一种表情模板，并设置一个唯一的表情编号
[0024]根据所述表情类型数据库，对实时获取的医护人员学习图像进行面部点位移动分析，并根据表情相似度最高的表情与预设的表情模板设置为同一个类型，并记录对应的表情编号。
[0025]在一个或多个实施例中，优选地，所述提取表情编号对应的综合评分，具体包括：
[0026]获得每次测试过程的答分；
[0027]获得每种表情最终对应的测试的答分；
[0028]对同一个评分人员的答分进行归一化处理，生成归一化分数；
[0029]根据所述归一化分数，利用第一计算公式计算所有的同一表情类型下的综合评分；
[0030]所述第一计算公式为：
[0031][0032]其中，i为全部为某种表情的答分的编号，G
i
为第i编号对应的归一化分数，n为某种表情的答分的个数，B为综合评分。
[0033]在一个或多个实施例中，优选地，所述根据实时获取的医护人员学习图像进行在线分析获得概念词汇推荐表，具体包括：
[0034]根据当前的表情编号对应的所述综合评分，判断不满足第二计算公式则开始异常计时；
[0035]当异常计时持续时间，满足第三计算公式时，则启动推荐流程；
[0036]在启动推荐流程后，提取出现推荐之前实时音频，并对出现推荐之前实时音频中的异常计时时段内出现的概念词汇；
[0037]对所述概念词汇进行分类，并将出现时间由大到小进行排序；
[0038]对任意两个所述概念词汇判断是否满足第四计算公式，当满足时作为相等概率的概念词汇，则启动二级分析，不满足不做处理；
[0039]在启动所述二级分析后，自动分析所述相等概率的概念词汇的出现顺序，并将出现顺序在前的作为优先推荐的词汇；
[0040]形成全部的概念词汇推荐表；
[0041]所述第二计算公式为：
[0042]B<Y
[0043]其中，Y为预设的对比裕度；
[0044]所述第三计算公式为：
[0045]T<Y0[0046]其中，T为所述异常计时持续时间，Y0为时间判断的裕度；
[0047]所述第四计算公式为：
[0048]Tgm
‑
Tgk<Y
D
[0049]其中，Tgm为第m个概念的出现时长，Tgk为第k个概念的出现时长，Y
D
为相等概念判断裕度，概念的出现时长的统计范围为出现推荐之前实时音频中的异常计时时段内出现的概念词汇。
[0050]在一个或多个实施例中，优选地，所述根据所述概念词汇推荐表实时向医护人员推荐在线学习的辅助内容，具体包括：
[0051]按照所述概念词汇推荐表的顺序，由在线培训人员自动选择，是否需要进行介绍；
[0052]当若介绍完成，由医护人员自行选择是否需要重复出现推荐之前实时音频中的异常计时时段内全部或部分学习内容。
[0053]根据本专利技术实施例第二方面，提供一种临床医护人员智能实践教学系统。
[0054]在一个或多个实施例中，优选地，所述一种临床医护人员智能实践教学系统包括：
[0055]场景信息采集模块，用于设置VR界面和视频界面，提取对应得音频和插播音频内容，实时采集医护人员学习图像；
[0056]数据分析模块，用于设置一个标准表情，并形成医护人员的表情类型数据库；
[0057]表情编号模块，用于根据所述表情类型数据库，对实时获取的医护人员学习图像进行表情编号设置；
[0058]综合评分模块，用于提取表情编号对应的综合评分；
[0059]场景匹配推荐模块，用于根据实时获取的医护人员学习图像进行在线分析获得概念词汇推荐表；
[0060]推荐场景执行模块，用于根本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种临床医护人员智能实践教学方法，其特征在于，该方法包括：设置VR界面和视频界面，提取对应得音频和插播音频内容，实时采集医护人员学习图像；设置一个标准表情，并形成医护人员的表情类型数据库；根据所述表情类型数据库，对实时获取的医护人员学习图像进行表情编号设置；提取表情编号对应的综合评分；根据实时获取的医护人员学习图像进行在线分析获得概念词汇推荐表；根据所述概念词汇推荐表实时向医护人员推荐在线学习的辅助内容。2.如权利要求1所述的一种临床医护人员智能实践教学方法，其特征在于，所述设置VR界面和视频界面，提取对应得音频和插播音频内容，实时采集医护人员学习图像，具体包括：启动VR界面，设置VR界面为等待调用状态；启动二维和三维视频界面，设置二维和三维视频界面为等待调用状态；设置当前的医护培训方案，并根据所述医护培训方案设置答题考核；在医护人员开始学习后，实时记录医护人员学习图像；当所述答题考核被医护人员完成后，记录对应得答题分数。3.如权利要求1所述的一种临床医护人员智能实践教学方法，其特征在于，所述设置一个标准表情，并形成医护人员的表情类型数据库，具体包括：设置一个没有情绪和观点的标准表情，并记录对应得面部点位分布；实时获得所述医护人员学习图像，进行面部点位分布的对比，形成全部的表情类型数据库，所述表情类型数据库包括若干种情绪下的一种表情的面部点位分布。4.如权利要求1所述的一种临床医护人员智能实践教学方法，其特征在于，所述根据所述表情类型数据库，对实时获取的医护人员学习图像进行表情编号设置，具体包括：对所述表情类型数据库中的每种表情作为一种表情模板，并设置一个唯一的表情编号根据所述表情类型数据库，对实时获取的医护人员学习图像进行面部点位移动分析，并根据表情相似度最高的表情与预设的表情模板设置为同一个类型，并记录对应的表情编号。5.如权利要求1所述的一种临床医护人员智能实践教学方法，其特征在于，所述提取表情编号对应的综合评分，具体包括：获得每次测试过程的答分；获得每种表情最终对应的测试的答分；对同一个评分人员的答分进行归一化处理，生成归一化分数；根据所述归一化分数，利用第一计算公式计算所有的同一表情类型下的综合评分；所述第一计算公式为：其中，i为全部为某种表情的答分的编号，G
i
为第i编号对应的归一化分数，n为某种表情的答分的个数，B为综合评分。6.如权利要求1所述的一种临床医护人员智能实践教学方法，其特征在于，所述根据实
时获取的医护人员学习图像进行在线分析获得概念词汇推荐表，具体包括：根据当前的表情编号对应的所述综合评分，判断不满足第二计算公式则开始异常计时；当异常计...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚欢，金秋，张爱英，郭佳，肖归，罗梅梅，吴晓春，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：