【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及辅助训练，特别涉及基于ar和ai智能交互的儿童肺功能检查训练系统。
技术介绍
1、目前，儿童肺功能检查主要依赖传统设备(如肺量计、脉冲振荡仪等)，儿童肺功能检查训练方法主要依赖医护人员的口头指导和简单示教，儿童难以理解并执行规范动作，检查结果需依赖专业医师分析，训练过程中无法实时纠正错误，基于物理教具(如呼吸训练器)或简单数字游戏的训练工具缺乏沉浸式交互体验，难以持续吸引儿童注意力。综上的现有技术存在互动性差、训练场景单一、儿童配合度低、影响训练效果的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供基于ar和ai智能交互的儿童肺功能检查训练系统，以解决现有技术中互动性差、训练场景单一、儿童配合度低、影响训练效果的技术问题，实现增强互动性、场景多样化、提升配合度与训练效果的技术效果。
2、本专利技术提供的基于ar和ai智能交互的儿童肺功能检查训练系统，包括：
3、呼吸传感器模块，所述呼吸传感器模块内置柔性可穿戴传感器，用于多模态数据融合下的呼吸数据采集。p>
4、ar交本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于AR和AI智能交互的儿童肺功能检查训练系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于AR和AI智能交互的儿童肺功能检查训练系统，其特征在于，所述错误识别子模块用于：
3.如权利要求2所述的基于AR和AI智能交互的儿童肺功能检查训练系统，其特征在于，所述调用所述呼吸比对特征集进行所述呼吸数据的特征比对，定位呼吸方法错误类型，执行步骤包括：
4.如权利要求1所述的基于AR和AI智能交互的儿童肺功能检查训练系统，其特征在于，所述AI大语言模型交互子模块用于：
5.如权利要求4所述的基于AR和AI智能交互的儿童肺功...
【技术特征摘要】
1.基于ar和ai智能交互的儿童肺功能检查训练系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于ar和ai智能交互的儿童肺功能检查训练系统，其特征在于，所述错误识别子模块用于：
3.如权利要求2所述的基于ar和ai智能交互的儿童肺功能检查训练系统，其特征在于，所述调用所述呼吸比对特征集进行所述呼吸数据的特征比对，定位呼吸方法错误类型，执行步骤包括：
4.如权利要求1所述的基于ar和ai智能交互的儿童肺功能检查训练系统，其特征在于，所述ai大语言模型交互子模块用于：
5.如权利要求4所述的基于ar和ai智能交互的儿童肺功能检查训练系统，其特征在于，所述以所述第一反馈和所述第二反馈建立智能反馈数据，执行步骤包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：冯琳，张晓乐，
申请(专利权)人：华中科技大学同济医学院附属同济医院，
类型：发明
国别省市：
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