一种用于术前感官刺激的制造技术

本发明专利技术公开了一种用于术前感官刺激的

【技术实现步骤摘要】
一种用于术前感官刺激的VR三维图像生成方法


[0001]本专利技术涉及图像生成领域，具体涉及一种用于术前感官刺激的
VR
三维图像生成方法
。

技术介绍

[0002]医院对患者进行手术之前，需要对患者进行术前访视，其目的是了解患者的情况，消除患者的焦虑和恐惧心理，以增加患者对手术的耐受度，缩短外科手术时间，减轻患者痛苦，保证手术顺利进行
。
[0003]消除患者焦虑和恐惧的方法有多种，例如沉浸式的声音及视频的刺激可降低患者生理应激的反应，通过播放家属的视频
、
音乐及光线，可产生冥想的效果，从而起到镇静镇痛的效果，有助于患者的休息及情绪的恢复
。
另外，通过一天中不同时间点的变换帮助患者建立正常的时间
、
空间感，建立与正常世界的连接，也可减轻患者生理应激
。
在术前访视的过程中，还有一个很重要的演示环节，即根据患者的实际生理状况，演示手术信息和病房以及护理信息，减小患者的未知和恐惧
。
[0004]然而，一方面，受限于医护人员的业务水平，难以实现患者术前对手术和病房环境的更好的认知，甚至有可能增加患者的紧张感；另一方面，现有的术前视觉感觉刺激通常基于人为，即难以测量，又难以控制，从而导致感官刺激无法很好的推广，整体的实用性不强
。

技术实现思路

[0005]针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的一种用于术前感官刺激的
VR
三维图像生成方法解决了现有术前探视环节受限于医护人员的业务水平，难以测量，难以控制，往往不能缓解患者焦虑和恐惧，甚至增加患者紧张感的问题
。
[0006]为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：
[0007]一种用于术前感官刺激的
VR
三维图像生成方法，包括以下步骤：
[0008]S1、
构建并训练感官刺激视图生成网络；
[0009]S2、
通过感官刺激视图生成网络，根据患者文本特征序列，处理视图素材，生成二维感官刺激视图；
[0010]S3、
通过三维渲染引擎，根据二维感官刺激视图，生成用于术前感官刺激的
VR
三维图像
。
[0011]本专利技术的有益效果为：通过机器学习训练的感官刺激视图生成网络根据患者数据抓取视图素材生成二维感官刺激视图，并渲染成
VR
三维图像，不仅分析了患者的个体差异，实现准确的量化和控制，给出差异化适配的感官刺激视图，又避免了因医护人员参差不齐能力差异带来的反作用，有效降低患者的术中应激反应
。
[0012]进一步地，所述感官刺激视图生成网络包括：
[0013]文本信息识别网络，用于识别患者文本特征序列中的语义信息，得到患者信息序列；
[0014]空间映射网络，用于对患者信息序列进行空间维度线性变换，得到视图素材控制序列；
[0015]图像合成模块，用于根据视图素材控制序列处理视图素材，合成二维感官刺激视图
。
[0016]进一步地，所述视图素材控制序列的内容包括：
[0017]素材选取子序列，其各元素值表示各视图素材是否被选用；
[0018]素材位移子序列，其各元素值表示各视图素材在二维感官刺激视图中的位置坐标；
[0019]素材伸缩子序列，其各元素值表示各视图素材的横向和纵向伸展或收缩尺度；
[0020]素材色变子序列，其各元素值表示各视图素材的色调
、
饱和度和亮度的上调或下调尺度；
[0021]素材图层子序列，其各元素值表示各视图素材在二维感官刺激视图中的遮挡关系和透明度
。
[0022]上述进一步方案的有益效果为：上述控制子序列可轻易编码为包括
photoshop
在内的主流视图合成软件的控制脚本，基于大数据素材，合成内容
、
颜色均可调的各种视图，兼容性高，适配性强
。
[0023]进一步地，所述文本信息识别网络的传输表达式为：
[0024][0025]其中，
x(k)
为患者信息序列中的第
k
个元素，为第
n1个记忆系数，
x(k
‑
n1)
为患者信息序列中的第
k
‑
n1个元素，
N1为文本信息识别网络记忆阶数，
e
为自然常数，
β
为指数缩放因子，
f(n2)
为患者文本特征序列中的第
n2个元素，
f(k)
为患者文本特征序列中的第
k
个元素，
N2为文本信息识别网络输入阶数，
k、n1和
n2为三个不相干涉的序号
。
[0026]上述进一步方案的有益效果为：文本通常以词句而非单个文字传递信息，因此一方面设置了递归的运算逻辑，另一方面也设置了具有缩放可调的均值差异指数系数加权的自适应输入更新逻辑，以有效提取文本中的信息
。
[0027]进一步地，所述空间映射网络的传输表达式为：
[0028]c
＝
W2(W1·
x+b1)+b2，
[0029]其中，
c
为视图素材控制序列，
x
为患者信息序列，
W1为空间映射网络第一参数矩阵，
b1为空间映射网络第一偏置序列，
W2为空间映射网络第二参数矩阵，
b2为空间映射网络第二偏置序列
。
[0030]上述进一步方案的有益效果为：两阶的矩阵变换和偏置运算，使患者信息序列调制为用于控制视图素材合成视图的视图素材控制序列
。
[0031]进一步地，所述感官刺激视图生成网络的训练表达式为：
[0032]γ
τ
+1
(i)
＝
γ
τ
(i)+|
ε
|
·
u
，
[0033]其中，
γ
τ
+1
(i)
为感官刺激视图生成网络在第
τ
+1
次迭代时第
i
参数的值，
γ
τ
(i)
为
感官刺激视图生成网络在第
τ
次迭代时第
i
参数的值，
||
为绝对值运算，
ε
为伪随机数生成器生成的伪随机数，
u
为反馈控制量；感官刺激视图生成网络训练迭代的参数包括：文本信息识别网络的指数缩放因子
、
所有的记忆系数，空间映射网络的第一参数矩阵
、
第一偏置序列
、
第二参数矩阵和第二偏置序列
。
[0034]上述进本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种用于术前感官刺激的
VR
三维图像生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、
构建并训练感官刺激视图生成网络；
S2、
通过感官刺激视图生成网络，根据患者文本特征序列，处理视图素材，生成二维感官刺激视图；
S3、
通过三维渲染引擎，根据二维感官刺激视图，生成用于术前感官刺激的
VR
三维图像
。2.
根据权利要求1所述的用于术前感官刺激的
VR
三维图像生成方法，其特征在于，所述感官刺激视图生成网络包括：文本信息识别网络，用于识别患者文本特征序列中的语义信息，得到患者信息序列；空间映射网络，用于对患者信息序列进行空间维度线性变换，得到视图素材控制序列；图像合成模块，用于根据视图素材控制序列处理视图素材，合成二维感官刺激视图
。3.
根据权利要求2所述的用于术前感官刺激的
VR
三维图像生成方法，其特征在于，所述视图素材控制序列的内容包括：素材选取子序列，其各元素值表示各视图素材是否被选用；素材位移子序列，其各元素值表示各视图素材在二维感官刺激视图中的位置坐标；素材伸缩子序列，其各元素值表示各视图素材的横向和纵向伸展或收缩尺度；素材色变子序列，其各元素值表示各视图素材的色调
、
饱和度和亮度的上调或下调尺度；素材图层子序列，其各元素值表示各视图素材在二维感官刺激视图中的遮挡关系和透明度
。4.
根据权利要求3所述的用于术前感官刺激的
VR
三维图像生成方法，其特征在于，所述文本信息识别网络的传输表达式为：其中，
x(k)
为患者信息序列中的第
k
个元素，为第
n1个记忆系数，
x(k
‑
n1)
为患者信息序列中的第
k
‑
n1个元素，
N1为文本信息识别网络记忆阶数，
e
为自然常数，
β
为指数缩放因子，
f(n2)
为患者文本特征序列中的第
n2个元素，
f(k)
为患者文本特征序列中的第
k
个元素，
N2为文本信息识别网络输入阶数，
k、n1和
n2为三个不相干涉的序号
。5.
根据权利要求4所述的用于术前感官刺激的
VR
三维图像生成方法，其特征在于，所述空间映射网络的传输表达式为：
c
＝
W2(W1·
x+b1)+b2，其中，
c
为视图素材控制序列，
x
为患者信息序列，
W1为空间映射网络第一参数矩阵，
b1为空间映射网络第一偏置序列，
W2为空间映射网络第二参数矩阵，
b2为空间映射网络第二偏置序列
。6.
根据权利要求5所述的用于术前感官刺激的
VR
三维图像生成方法，其特征在于，所述感官刺激视图生成网络的训练表达式为：
γ
τ
+1
(i)
＝
γ
τ
(i)+|
ε
|
·
u
，其中，
γ
τ
+1
(...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢江英，范一丁，周颖，谢泽荣，
申请(专利权)人：四川大学华西医院，
类型：发明
国别省市：