双相障碍虚拟现实训练系统技术方案

本发明专利技术属于虚拟现实技术领域，本发明专利技术公开了双相障碍虚拟现实训练系统；包括虚拟场景获取模块

【技术实现步骤摘要】
双相障碍虚拟现实训练系统


[0001]本专利技术涉及虚拟现实
，更具体地说，本专利技术涉及双相障碍虚拟现实训练系统
。

技术介绍

[0002]双相障碍的症状核心之一是情绪失控
,
这与患者在激发事件中对自身情绪及环境中的线索理解存在偏差有关；患者对正面或者负面事件的小线索反应过度
,
导致情绪大起大落；而他们本身又缺乏对这种盲目情感反应的控制力；
[0003]如授权公告号为
CN208110861U
的专利公开了一种基于虚拟现实技术医学领域控制系统，包括主机，以及与主机相连的显示单元
、
控制单元；主机包括信号呈现单元，其中控制者操作主机；操作者操作控制单元且操作者通过显示单元观看；主机包括可切换的控制
、
观看模式和指导
、
练习模式，且当主机为控制
、
观看模式时，控制单元无法操作，显示单元同步显示信号呈现单元信息，当主机为指导
、
练习模式时，操作者操作控制单元，信号呈现单元同步显示显示单元操作信息
。
该技术在当发现学生训练过程中操作不正确时，及时进行指导和纠正，通过有针对性的指导，提高了教学质量和培训效果
。
[0004]现有技术通过人工设置角色扮演训练场景
,
让患者在训练场景下体验并训练自己的情绪处理能力；但是这种训练很多限制，比如，人工设置训练集非常有限
,
难以针对每个患者细致设计个性化训练方案；而且人工训练成本较高
,
可重复训练的次数有限；不同医生设置的训练场景会存在较大差异
,
不同患者的症状和反应也存在差异
,
但现有治疗方案难以针对每个患者的特点进行设计
,
导致治疗效果不佳；无法实现个性化
、
定制化的治疗方案；刺激方式难以控制和调节强度
,
可能会产生过于强烈的负面影响
,
不利于患者情绪稳定；现有方式中
,
对患者复杂变化的情绪状态监测也不足
,
无法实时准确判断患者的情绪反应；训练过程缺乏对患者情绪的实时干预和引导措施
,
一旦出现负面反应
,
无法快速调节环境进行干预
,
导致负面情绪持续恶化
,
治疗效果受限；
[0005]鉴于此，本专利技术提出双相障碍虚拟现实训练系统以解决上述问题
。

技术实现思路

[0006]为了克服现有技术的上述缺陷，为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：双相障碍虚拟现实训练系统，包括：虚拟场景获取模块，用于采集
m
种情感刺激的场景视频；将场景视频构建成
m
种虚拟现实场景，集成至头戴显示设备；
[0007]场景情感获取模块，将
m
种虚拟现实场景标注为
n
种基本情感以及
n
种基本情感对应的场景情感强度；
[0008]情感模型模块，用于创建情绪反应模型；将情绪反应模型发送至情感比对模块；
[0009]生理参数监测模块，用于采集训练者的实时生理参数；
[0010]参数预处理模块，将实时生理参数处理获取待计算数据，将待计算数据处理获取类情感值；
[0011]情感比对模块，将类情感值映射到情绪反应模型获取情感评估结果；
[0012]情感调控模块，根据情感评估结果对虚拟现实场景进行第一实时调控；
[0013]虚拟角色获取模块，基于
n
种虚拟现实场景创建
n
种虚拟角色，将
n
种虚拟角色发送至虚拟角色调控模块，并集成至头戴显示设备；
[0014]第二参数获取模块，用于获取训练者的表现数据；
[0015]第二参数处理模块，将表现数据处理获得表现特征数据；
[0016]虚拟角色调控模块，根据表现特征数据对
n
种虚拟角色进行第二实时调控
。
[0017]进一步地，情绪反应模型为
Plutchik
多维轮状坐标系模型，
Plutchik
多维轮状坐标系模型具有横轴和纵轴；将
n
种基本情感按顺序数值标注到
Plutchik
多维轮状坐标系模型的横轴，将
n
种基本情感对应的情感强度标注到
Plutchik
多维轮状坐标系模型的纵轴；得到与
m
种虚拟现实场景对应的
m
个标点坐标
。
[0018]进一步地，实时生理参数包括心率信号段
、
皮肤电导度信号段
、
呼吸率信号段和皮肤温度信号段；使用可穿戴心率监测仪
,
实时获取训练者在对应的虚拟现实场景下固定时间序列的心率信号段；使用穿戴式电导传感装置贴附在训练者皮肤表面
,
获取训练者在对应的虚拟现实场景下出汗程度采集电导变化即为皮肤电导度信号段；通过呼吸带结合压力传感器获取训练者在对应的虚拟现实场景下固定时间序列的呼吸率信号段；采用皮肤温度传感器获取训练者在对应的虚拟现实场景下的皮肤温度信号段
。
[0019]进一步地，待计算数据包括皮肤电导度特征
、
皮肤温度特征
、
心率特征和呼吸率特征；待计算数据的获取步骤如下：
[0020]计算皮肤电导度信号段内的平均值作为皮肤电导度特征；计算皮肤温度信号段内的平均值作为皮肤温度特征；
[0021]心率特征获取方法包括：
[0022]S1.
将心率信号段进行信号分割，将信号段分割成
w
段固定时间段的子信号段，并按照原时间序列排列；
[0023]S2.
将
w
段子信号段内的心率最大值减去最小值得到
w
个运动心率差；
[0024]S3.
将
w
个运动心率差映射到直角坐标系中并标点，时间序列作为直角坐标系横坐标，纵坐标为数值1‑
100
；将所有标点用平滑的曲线连接得到运动心率差曲线；
[0025]S4.
计算运动心率差曲线对应的曲线斜率，将最大的曲线斜率作为心率特征；
[0026]同心率特征获取方法，将呼吸率信号段按照心率信号段得到心率特征的步骤，得到呼吸率特征
。
[0027]进一步地，类情感值包括情感类型值和实时情感强度值；
[0028]情感类型值的计算步骤如下：
[0029]；
[0030]其中，为皮肤电导度特征，为皮肤温度特征，为心率特征，为呼吸率特征，为对前式取模8，符号为向下取整；
[0031]实时情感强度值的计算步骤如下：
[0032]；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
双相障碍虚拟现实训练系统，其特征在于，包括：虚拟场景获取模块，用于采集
m
种情感刺激的场景视频；将场景视频构建成
m
种虚拟现实场景，集成至头戴显示设备；场景情感获取模块，将
m
种虚拟现实场景标注为
n
种基本情感以及
n
种基本情感对应的场景情感强度；情感模型模块，用于创建情绪反应模型；将情绪反应模型发送至情感比对模块；生理参数监测模块，用于采集训练者的实时生理参数；参数预处理模块，将实时生理参数处理获取待计算数据，将待计算数据处理获取类情感值；情感比对模块，将类情感值映射到情绪反应模型获取情感评估结果；情感调控模块，根据情感评估结果对虚拟现实场景进行第一实时调控；虚拟角色获取模块，基于
n
种虚拟现实场景创建
n
种虚拟角色，将
n
种虚拟角色发送至虚拟角色调控模块，并集成至头戴显示设备；第二参数获取模块，用于获取训练者的表现数据；第二参数处理模块，将表现数据处理获得表现特征数据；虚拟角色调控模块，根据表现特征数据对
n
种虚拟角色进行第二实时调控
。2.
根据权利要求1所述的双相障碍虚拟现实训练系统，其特征在于，所述情绪反应模型为
Plutchik
多维轮状坐标系模型，
Plutchik
多维轮状坐标系模型具有横轴和纵轴；将
n
种基本情感按顺序数值标注到
Plutchik
多维轮状坐标系模型的横轴，将
n
种基本情感对应的情感强度标注到
Plutchik
多维轮状坐标系模型的纵轴；得到与
m
种虚拟现实场景对应的
m
个标点坐标
。3.
根据权利要求2所述的双相障碍虚拟现实训练系统，其特征在于，所述实时生理参数包括心率信号段
、
皮肤电导度信号段
、
呼吸率信号段和皮肤温度信号段；使用可穿戴心率监测仪
,
实时获取训练者在对应的虚拟现实场景下固定时间序列的心率信号段；使用穿戴式电导传感装置贴附在训练者皮肤表面
,
获取训练者在对应的虚拟现实场景下出汗程度采集电导变化即为皮肤电导度信号段；通过呼吸带结合压力传感器获取训练者在对应的虚拟现实场景下固定时间序列的呼吸率信号段；采用皮肤温度传感器获取训练者在对应的虚拟现实场景下的皮肤温度信号段
。4.
根据权利要求3所述的双相障碍虚拟现实训练系统，其特征在于，所述待计算数据包括皮肤电导度特征
、
皮肤温度特征
、
心率特征和呼吸率特征；待计算数据的获取步骤如下：计算皮肤电导度信号段内的平均值作为皮肤电导度特征；计算皮肤温度信号段内的平均值作为皮肤温度特征；心率特征获取方法包括：
S1.
将心率信号段进行信号分割，将信号段分割成
w
段固定时间段的子信号段，并按照原时间序列排列；
S2.
将
w
段子信号段内的心率最大值减去最小值得到
w
个运动心率差；
S3.
将
w
个运动心率差映射到直角坐标系中并标点，时间序列作为直角坐标系横坐标，纵坐标为数值1‑
100
；将所有标点用平滑的曲线连接得到运动心率差曲线；
S4.
计算运动心率差曲线对应的曲线斜率，将最大的曲线斜率作为心率特征；
同心率特征获取方法，将呼吸率信号段按照心率信号段得到心率特征的步骤，得到呼吸率特征
。5.
根据权利要求4所述的双相障碍虚拟现实训练系统，其特征在于，所述类情感值包括情感类型值和实时情感强度值；情感类型值的计算步骤如下：；其中，为皮肤电导度特征，为皮肤温度特征，为心率特征，为呼吸率特征，为对前式取模8，符号为向下取整；实时情感强度值的计算步骤如下：；其中，，是调节参数
。6.
根据权利要求5所述的双相障碍虚拟现实训练系统，其特征在于，情感评估结果为情感产生符合预期或情感产生不符合预期；情感评估结果的获取步骤如下：
S201.
情感类型值映射到
Plutchik
多维轮状坐标系模型的横轴，将实时情感强度值映射到
Plutchik
多维轮状坐标系模型的纵轴，得到实时情感坐标
P
；
S202.
计算实时情感坐标
P
和训练者所训练的当前虚拟现实场景对应的标点坐标
P_match
之间的欧式距离值
D
，标点坐标
P_match
属于
m
个标点坐标中的一个；
S203.
设置标准情感阈值
th
，若
D
小于或等于标准情感阈值
th,
则情感评估结果为情感产生符合预期；若
D
大于标准情感阈值
th,
则情感评估结果为情感产生不符合预期
。7.
根据权利要求6所述的双相障碍虚拟现实训练系统，其特征在于，第一实时调控的具体步骤如下：若情感评估结果为情感产生符合预期，则继续采用对应的虚拟现实场景；若情感评估结果为情感产生不符合预期，则调整虚拟现实场景至标准情感虚拟现实场景
Q1、Q2或
Q3；具体调整步骤如下：
S301.
设定调整系数
k,k
为
D/th
；
S302.
确定调整的标准坐标集合
P_adjust,
标准坐标集合包括标点坐标
P_match
及其在情绪反应模型中在上相邻的坐标
P_up
和在情绪反应模型中在下相邻的坐标
P_down
；
S303.
对
P_adjust
中的每个坐标点的纵坐标进行调整
:P_up.x1 = P_up.x + k
×
(P.x
ꢀ‑ꢀ
P_match.x)
；
P_down.x1 = P_down.x + k
×
(P.x
ꢀ‑ꢀ
P_match.x)
；
P_match.x1 = P_match.x + k
×
(P.x
ꢀ‑ꢀ
P_match.x)
；
其中
P_up.x
为
P_match
在上相邻的坐标
P_up
的纵坐标；
P_down.x
为
P_match
在下相邻的坐标
P_down
的纵坐标；
P....

【专利技术属性】
技术研发人员：孙喆，顾天路，
申请(专利权)人：南京元域绿洲科技有限公司，
类型：发明
国别省市：