基于LDDMM的个性化人脑网络增强现实学习方法技术

本发明专利技术公开了基于LDDMM的个性化人脑网络增强现实学习方法，涉及计算机辅助设计中的基于增强现实的教育领域，本发明专利技术通过并行加速的LDDMM图像配准算法计算从脑图谱到MRI的微分同胚变换，并将该变换应用于脑图谱的掩码层，通过比对变换后的脑图谱掩码与MRI，根据脑图像标注规则，实现MRI的脑区信息标注，通过上述方法实现对脑MRI的自动标注，节省了人工标注的昂贵成本，通过构建增强现实环境，采用面片模型重建算法、面绘制算法和体绘制算法实现了脑模型的可视化，RMCP范式的多通道三维交互系统有效促进了学习者与学习材料的互动，提高了学习者的参与度，有助于激发学习兴趣，提高学习效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机辅助设计中的基于增强现实的教育领域，尤其涉及基于lddmm的个性化人脑网络增强现实学习方法。

技术介绍

1、对人脑功能区域的描述和理解是脑科学研究的一个基本问题，而脑区域和脑网络是脑科学研究的重要内容。传统的脑网络学习方法主要基于教科书(1d)、标准实体脑模型(3d)和专家标记的彩色脑图像(2d)。前两种方法忽略了地理、性别和疾病引起的个性化差异，限制了学习者对脑网络的理解。教科书或专家标记的脑图像不如3d材料直观，脑网络三维关系只能通过学习者的想象获得。此外，传统方法缺乏交互功能，难以帮助学习者掌握人脑的空间位置和解剖关系。因此，有必要研究具有可视性和交互性的新型学习方法。得益于vr/ar技术的发展，越来越多的研究人员将安全、有效的vr/ar学习方法应用于医疗教学中，但涉及脑网络的研究较少。大多数研究都是基于腔内手术模拟，包括腹腔镜、关节镜和耳镜模拟器。也有一些关于骨骼的研究，包括牙科、运动训练和颅面修复。只有少数研究涉及脑科学，包括神经外科训练、神经解剖学和脑细胞病理学方面。然而，以往的工作都是使用固定的三维虚拟模型，人机交互较少，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于LDDMM的个性化人脑网络增强现实学习方法，其特征在于，该人脑网络增强现实学习方法具体步骤如下：

2.根据权利要求1所述的基于LDDMM的个性化人脑网络增强现实学习方法，其特征在于，步骤S1中基于并行LDDMM算法的脑区分割具体为：

3.根据权利要求1所述的基于LDDMM的个性化人脑网络增强现实学习方法，其特征在于，步骤S2中适用于脑网络学习的增强现实环境构建具体为：

4.根据权利要求1所述的基于LDDMM的个性化人脑网络增强现实学习方法，其特征在于，步骤S22中所述多模态信息包括3D大脑模型、2D文本摘要和详细的音频解释。

5.根...

【技术特征摘要】

1.基于lddmm的个性化人脑网络增强现实学习方法，其特征在于，该人脑网络增强现实学习方法具体步骤如下：

2.根据权利要求1所述的基于lddmm的个性化人脑网络增强现实学习方法，其特征在于，步骤s1中基于并行lddmm算法的脑区分割具体为：

3.根据权利要求1所述的基于lddmm的个性化人脑网络增强现实学习方法，其特征在于，步骤s2中适用...

【专利技术属性】
技术研发人员：高沧骏，王醒策，武仲科，王小普，谭子江，
申请(专利权)人：北京师范大学，
类型：发明
国别省市：